Agilität unplugged
Sommerspecial - 13.08.2026
Stellenausschreibungen mit KI
In dieser Folge sitzen Wilma und Fabian nicht im Studio, sondern gedanklich mit einem kalten Getränk am Pool – und trotzdem wird es hitzig. Denn Fabian hat Wilma bei ihrem Auftaktessen dieses Jahr ins Wort gefallen: „Stellenausschreibungen? Schnee von gestern. Das macht doch alles die KI.” Wilma war anderer Meinung. Und weil das eine unbeendete Diskussion war, holen sie sie jetzt nach – öffentlich, direkt, unplugged.
Der Fall: Ein Kunde von Wilma sucht eine Leitung Immobilienverwaltung. Die Stelle war schon einmal besetzt, die Person passte – und ist trotzdem in der Frühfluktuation abgesprungen. Der Grund: Die Realität der Stelle war eine andere als das, was in der Ausschreibung stand. Die Fachabteilung wusste ganz genau, wen sie brauchte. Sie konnte es nur nicht transportieren.
Fabian bringt seine These mit: KI kann das doch. Prompt rein, Ausschreibung raus, fertig. Wilma zeigt, wo diese Rechnung schiefgeht. Warum Large Language Models Wahrscheinlichkeitsbäume abbilden und deshalb generalistische Texte ausspucken. Warum breite Ausschreibungen mehr Arbeit und schlechtere Bewerber:innen bringen (mit höheren Gehaltsvorstellungen). Und warum ihr Konzept der Candidate Persona aus dem Marketing im Recruiting so viel besser funktioniert als jeder Standard-Prompt.
Du erfährst, wie Wilma statt Standardaufgabe „fachliche und disziplinarische Führung” konkret formuliert: „Steuerung von rund 56 parallelen Projekten unterschiedlicher Größenordnung unter Einhaltung des Vergaberechts.” Wie sie im Vorgespräch Führungskräfte frei reden lässt, ein Transkript mitlaufen lässt und kritische Fragen einbaut – bis hin zu „Wo ist Frust in der Stelle?”. Warum KI danach zum kreativen Begleiter wird, wenn wir sie richtig füttern. Und warum ihr Kunde am Ende die richtige Person gefunden hat, die bis heute in Amt und Würden ist.
Fabian macht den Gegenschnitt in Richtung Kahnemann und den KI-Slop, den unser Gehirn zu schnell durchwinkt. Und er wirft am Ende noch einen Curveball: Was, wenn der 56-jährige Firmenchef auf den Tisch haut und sagt: „Am Ende muss ich mit den Leuten reden.”? Wilmas Antwort auf diesen Einwand ist der Satz, der das ganze Sommerspecial trägt.
Hol dir ein kaltes Getränk, leg die Füße hoch – und hör rein, warum KI im Recruiting nicht die Lösung ist, sondern erst dann Mehrwert bringt, wenn wir wissen, wen wir eigentlich suchen.
Link zum Podcast: https://agilitaet-unplugged.podigee.io/
Weiterführende Literatur zu dieser Folge
KI-generierte Bewerbungen aus Sicht von Recruiter:innen (aktuelle deutsche Studie): Befragung von 3.500 Beschäftigten und 700 Personalverantwortlichen. 61 % der Bewerbenden nutzen KI zur Optimierung ihrer Unterlagen. 74 % der Recruiter:innen sehen zwar ein professionelleres Erscheinungsbild – gleichzeitig empfinden 73 % Bewerbungen als weniger authentisch, 69 % als weniger individuell auf die Stelle zugeschnitten und 75 % sehen Qualifikationen zu oft übertrieben dargestellt. Scheller, S. (2025, 29. Mai). Studie: Zwei von drei Bewerbungen mit Hilfe von KI erstellt – Recruiter:innen fehlt Individualität. Persoblogger. https://persoblogger.de/2025/05/29/studie-zwei-von-drei-bewerbungen-mit-hilfe-von-ki-erstellt-recruiterinnen-fehlt-individualitaet
Large Language Models als Wahrscheinlichkeitsmodelle: Sprachmodelle wie ChatGPT berechnen das jeweils wahrscheinlichste nächste Wort auf Basis großer Textmengen. Ergebnisse tendieren daher zum Durchschnitt und wirken generalistisch, wenn Prompts unspezifisch sind.
Candidate Persona – Ansatz aus dem Marketing: Fiktive, konkrete Darstellung einer idealen Ziel-Bewerber:in mit Motiven, Bedürfnissen und Kontext. Statt breit auszuschreiben, wird gezielt für diese eine Persona getextet.
Dunning-Kruger-Effekt in der Personalarbeit: Wer in einem Bereich wenig Kompetenz besitzt, überschätzt sich systematisch – gerade auch im Bewerbungsprozess. Die deutsche Studie bestätigt den Effekt sowohl bei Laien als auch bei Personalpraktiker:innen: Die schwächste Kompetenzgruppe überschätzt sich signifikant, die stärkste unterschätzt sich signifikant. Erklärt, warum weniger geeignete Bewerber:innen häufig selbstbewusster auftreten und höhere Gehaltsforderungen stellen. Bösnecker, C., & Kanning, U. P. (2020). Der Dunning-Kruger-Effekt in der Personalarbeit. Journal Business and Media Psychology, 11(1), 55–71. https://journal-bmp.de/wp-content/uploads/Dunning-Kruger-Effekt_final24.07.pdf
Kognitive Schulden durch KI-Nutzung – „Your Brain on ChatGPT”: EEG-Studie mit 54 Teilnehmer:innen in drei Gruppen (ChatGPT / Google-Suche / ohne Hilfsmittel). Die ChatGPT-Gruppe zeigte die schwächste neuronale Vernetzung und reduzierte Aktivität in Hirnregionen für komplexes Denken und Gedächtnisbildung. Über mehrere Sitzungen hinweg begannen viele Teilnehmer:innen, KI-Antworten fast unverändert zu übernehmen. 83 % konnten kein Zitat aus ihrem selbst verfassten Text wiedergeben. Die Autor:innen nennen dieses Muster „Cognitive Debt” – kognitive Schulden durch wiederholtes Auslagern von Denkarbeit an KI (Preprint, noch nicht peer-reviewt). Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv Preprint. https://arxiv.org/abs/2506.08872
EU AI Act – Verordnung über Künstliche Intelligenz: Europäische Regulierung für den Einsatz von KI-Systemen mit einem risikobasierten Ansatz. Für HR besonders relevant: KI-gestützte Personalauswahl gilt als Hochrisiko-Anwendung mit besonderen Anforderungen an Transparenz, menschliche Aufsicht und Dokumentation. Verordnung (EU) 2024/1689 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 13. Juni 2024 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence Act). Amtsblatt der Europäischen Union, L 1689.
System 1 und System 2 – Thinking, Fast and Slow: Kahnemans Zwei-System-Modell des Denkens: schnelles, intuitives (System 1) versus langsames, reflektiertes Denken (System 2). Erklärt, warum wir KI-generierte Texte zu schnell akzeptieren, ohne sie kritisch zu prüfen – und liefert den theoretischen Rahmen für den in der MIT-Studie beschriebenen „Cognitive-Debt”-Effekt. Kahneman, D. (2012). Schnelles Denken, langsames Denken. München: Siedler.
Storytelling in Stellenanzeigen: Ausschreibungen, die konkrete Situationen, Zahlen und Realitäten der Rolle transportieren, erreichen höhere Passung und geringere Frühfluktuation als generische Standardtexte.