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Wie Unternehmen die richtigen Fachkräfte finden

admin — Thu, 10 Sep 2026 20:16:52 +0000

10. September 2026 Janine Praxmarer

Die Suche nach qualifizierten Mitarbeitern ist für viele Unternehmen heute eine der größten Herausforderungen. Während es früher häufig ausgereicht hat, eine Stellenanzeige zu veröffentlichen und auf Bewerbungen zu warten, funktioniert dieser Ansatz bei vielen Positionen nicht mehr so einfach. Besonders Fachkräfte und erfahrene Spezialisten sind oft bereits in einem Arbeitsverhältnis und suchen nicht aktiv nach einer neuen Stelle.

Sie schauen nicht regelmäßig auf Stellenportalen und verschicken auch nicht ständig Bewerbungen. Trotzdem bedeutet das nicht, dass sie grundsätzlich nicht offen für eine berufliche Veränderung sind. Genau hier setzt Active Sourcing an. Unternehmen warten nicht mehr nur darauf, dass sich ein geeigneter Kandidat bewirbt, sondern gehen selbst aktiv auf die Suche nach Menschen, die fachlich und persönlich zur offenen Position passen könnten.

Für creaSKILL ist dieser Ansatz ein wichtiger Bestandteil moderner Personalgewinnung, denn wir sind überzeugt davon, dass gute Mitarbeiter nicht immer diejenigen sind, die gerade aktiv nach einem neuen Job suchen.

Was bedeutet Active Sourcing?

Active Sourcing bedeutet übersetzt so viel wie „aktive Suche“. Gemeint ist damit ein Recruiting-Prozess, bei dem potenzielle Kandidaten gezielt identifiziert und direkt angesprochen werden. Der große Unterschied zum klassischen Recruiting besteht also darin, dass das Unternehmen nicht ausschließlich darauf wartet, dass Bewerbungen eingehen. Stattdessen wird der Arbeitsmarkt aktiv nach geeigneten Menschen durchsucht. Dabei können berufliche Netzwerke, soziale Plattformen, Bewerberdatenbanken, bestehende Kontakte und das persönliche Netzwerk genutzt werden.

Entscheidend ist allerdings nicht, möglichst viele Profile zu finden oder möglichst viele Nachrichten zu verschicken. Ein professioneller Active-Sourcing-Prozess beginnt viel früher, nämlich mit der Frage, welche Person das Unternehmen tatsächlich benötigt. Erst wenn klar ist, welche Aufgaben die Position mit sich bringt, welche fachlichen Kenntnisse notwendig sind und welche Persönlichkeit in das Unternehmen passt, kann gezielt nach passenden Kandidaten gesucht werden.

Gerade dieser Punkt ist für uns bei creaSKILL besonders wichtig. Eine Stellenbezeichnung alleine sagt noch nicht genug aus. Wenn ein Unternehmen beispielsweise einen Projektleiter sucht, müssen wir wissen, welche Projekte betreut werden, in welcher Branche das Unternehmen tätig ist, welche Verantwortung die Person übernehmen soll und welche Erfahrungen tatsächlich erforderlich sind. Vielleicht muss der zukünftige Mitarbeiter Kunden betreuen, vielleicht ein Team führen oder vielleicht vor allem technisch sehr versiert sein.

Gleichzeitig stellt sich die Frage, wie das Team arbeitet und welche Unternehmenskultur im Unternehmen herrscht. Denn ein Kandidat kann fachlich hervorragend geeignet sein und trotzdem nicht zum Unternehmen passen. Deshalb steht am Anfang einer erfolgreichen Suche immer das genaue Verständnis für die Position und das Unternehmen.

Der erste Schritt ist das Gespräch mit dem Unternehmen

Bevor die Suche nach geeigneten Kandidaten beginnt, sprechen wir bei creaSKILL ausführlich mit dem Unternehmen. Wir möchten verstehen, warum die Stelle besetzt werden soll, welche Aufgaben auf den neuen Mitarbeiter zukommen und welche Anforderungen wirklich wichtig sind. Dabei geht es nicht nur um die Punkte, die später in einer Stellenanzeige stehen.

In einem persönlichen Gespräch lassen sich oft viele Dinge herausfinden, die in einer klassischen Stellenbeschreibung gar nicht auftauchen. Vielleicht ist es für das Unternehmen besonders wichtig, dass der neue Mitarbeiter selbstständig arbeitet. Vielleicht wird jemand gesucht, der gerne Verantwortung übernimmt und eigene Ideen einbringt. Vielleicht ist das Team klein und jeder Mitarbeiter muss flexibel verschiedene Aufgaben übernehmen. Solche Informationen sind für die spätere Kandidatensuche enorm wichtig.

Gemeinsam wird deshalb ein möglichst genaues Suchprofil erstellt. Dabei unterscheiden wir zwischen Anforderungen, die unbedingt erfüllt sein müssen, und Punkten, bei denen das Unternehmen eventuell flexibel sein kann. Diese Unterscheidung ist wichtig, weil die perfekte Person, die hundert Prozent jeder einzelnen Anforderung entspricht, in der Realität nicht immer existiert.

Vielleicht bringt ein Kandidat zehn Jahre Erfahrung mit, kennt aber eine bestimmte Software noch nicht. Wenn das Unternehmen bereit ist, diese Kenntnisse zu vermitteln, kann dieser Kandidat trotzdem hervorragend geeignet sein.

Eine gute Personalvermittlung besteht deshalb auch darin, genau hinzuschauen und gemeinsam mit dem Unternehmen herauszufinden, welche Anforderungen wirklich entscheidend sind und wo Spielraum besteht.

Die Suche beginnt dort, wo andere aufhören

Nachdem das Suchprofil festgelegt wurde, beginnt die eigentliche Arbeit des Active Sourcing. Jetzt geht es darum, potenzielle Kandidaten zu identifizieren. Dabei suchen wir nicht nur nach Menschen, die aktuell aktiv auf Jobsuche sind. Genau darin liegt schließlich der große Vorteil dieses Ansatzes.

Viele qualifizierte Fachkräfte befinden sich ja bereits in einem festen Arbeitsverhältnis und haben keinen Grund, täglich nach neuen Stellen zu suchen. Sie sind vielleicht grundsätzlich zufrieden mit ihrem aktuellen Arbeitgeber und würden nicht einfach aufgrund irgendeiner Stellenanzeige wechseln. Wenn jedoch eine wirklich interessante Möglichkeit auftaucht, kann sich die Situation verändern.

Deshalb schauen wir uns bei der Suche auch Menschen an, die momentan gar nicht aktiv nach einem neuen Arbeitsplatz suchen. Entscheidend ist, ob ihr beruflicher Hintergrund zu der offenen Position passen könnte und ob es Anzeichen dafür gibt, dass eine neue Herausforderung grundsätzlich interessant sein könnte. Dabei geht es um eine sehr gezielte Suche. Wir möchten nicht möglichst viele Kandidaten finden, sondern die richtigen. Denn eine große Anzahl an Profilen bringt einem Unternehmen wenig, wenn am Ende keiner davon wirklich zur Position passt.

Der Lebenslauf ist nur ein Teil des Gesamtbildes

Bei der Auswahl der Kandidaten spielen natürlich Berufserfahrung, Ausbildung und fachliche Kenntnisse eine wichtige Rolle. Trotzdem ist ein Lebenslauf für uns nur ein Teil des Gesamtbildes. Ein Dokument kann zeigen, wo jemand gearbeitet hat und welche Qualifikationen vorhanden sind, aber es kann nicht vollständig zeigen, wie ein Mensch arbeitet, was ihn motiviert und welche Erwartungen er an seine berufliche Zukunft hat. Genau deshalb ist der persönliche Kontakt so wichtig.

Wenn wir einen interessanten Kandidaten gefunden haben, versuchen wir zunächst herauszufinden, ob die Position überhaupt grundsätzlich interessant sein könnte. Dabei geht es nicht darum, jemanden unter Druck zu setzen oder zu einem Wechsel zu überreden. Vielmehr möchten wir eine berufliche Möglichkeit vorstellen und einen offenen Austausch ermöglichen.

Vielleicht ist jemand mit seiner aktuellen Situation sehr zufrieden und hat deshalb kein Interesse. Vielleicht ist ein Wechsel momentan aus persönlichen Gründen nicht möglich. Vielleicht ist die Person aber auch gerade an einem Punkt, an dem sie sich gerne weiterentwickeln würde. All diese Situationen sind vollkommen normal und gehören zum Active Sourcing dazu.

Die richtige Ansprache entscheidet

Eine persönliche Ansprache ist dabei besonders wichtig. Menschen, die bereits beruflich etabliert sind, erhalten teilweise regelmäßig Anfragen von Recruitern. Eine allgemeine Nachricht, die offensichtlich an viele Personen gleichzeitig verschickt wurde, wird deshalb häufig ignoriert. Wer einen Menschen für eine berufliche Veränderung interessieren möchte, sollte sich mit seinem Profil auseinandergesetzt haben und erklären können, warum genau diese Person für die Position interessant sein könnte.

Bei creaSKILL legen wir deshalb Wert darauf, die Kandidaten persönlich und nachvollziehbar anzusprechen. Der Kandidat soll verstehen, warum wir auf ihn aufmerksam geworden sind und was die angebotene Position interessant machen könnte. Gleichzeitig ist es wichtig, ehrlich über das Unternehmen und die Stelle zu sprechen. Eine Position sollte nicht besser dargestellt werden, als sie tatsächlich ist. Denn wenn die Erwartungen am Anfang falsch gesetzt werden, kann daraus später keine langfristig erfolgreiche Zusammenarbeit entstehen.

Unser Ziel ist deshalb nicht, jemanden mit möglichst schönen Worten zu einem Vorstellungsgespräch zu bringen, sondern von Anfang an eine ehrliche Grundlage für einen möglichen Wechsel zu schaffen.

Wenn aus einem Kontakt echtes Interesse wird

Zeigt ein Kandidat Interesse, beginnt der nächste wichtige Abschnitt. Jetzt wird genauer über die Position, das Unternehmen und die persönlichen Vorstellungen gesprochen. Der Kandidat möchte natürlich wissen, was ihn erwartet. Gleichzeitig möchten wir verstehen, welche Erwartungen er selbst an seinen nächsten Arbeitgeber hat. Es werden Fragen zu den Aufgaben, zum Arbeitsort, zu den Arbeitszeiten, zum Gehalt und zu den Entwicklungsmöglichkeiten besprochen. Genauso wichtig ist aber auch die Frage, warum sich der Kandidat überhaupt verändern möchte.

Vielleicht sucht jemand mehr Verantwortung, vielleicht eine bessere Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben oder vielleicht einfach eine neue fachliche Herausforderung. Manchmal stellt sich im Gespräch auch heraus, dass eine Position zwar fachlich interessant ist, aber bei den Rahmenbedingungen nicht passt. Auch dann ist der Prozess nicht gescheitert. Im Gegenteil: Es ist besser, frühzeitig festzustellen, dass etwas nicht zusammenpasst, als später eine Einstellung zu erreichen, die nach kurzer Zeit wieder beendet wird.

Wenn beide Seiten grundsätzlich Interesse haben, wird der Kontakt zum Unternehmen hergestellt. Von diesem Zeitpunkt an lernen sich Kandidat und Unternehmen direkt kennen. Es folgen je nach Position ein oder mehrere Gespräche, in denen beide Seiten herausfinden können, ob die Zusammenarbeit tatsächlich vorstellbar ist.

Ein Vorstellungsgespräch ist keine Einbahnstraße

Auch bei einem Active-Sourcing-Prozess ist es wichtig zu verstehen, dass nicht nur das Unternehmen den Kandidaten beurteilt. Gerade wenn ein Mitarbeiter aktiv angesprochen wurde, hat auch dieser viele Fragen an das Unternehmen.

Fragen, die der Kandidat mitbringt

Warum sollte er seinen bisherigen Arbeitsplatz verlassen?
Was macht das neue Unternehmen interessant?
Welche Aufgaben erwarten ihn?
Wie ist das Team?
Wie wird geführt?
Welche Entwicklungsmöglichkeiten gibt es?
Und wie sehen die konkreten Rahmenbedingungen aus?

Ein guter Recruiting-Prozess sollte deshalb immer in beide Richtungen funktionieren. Das Unternehmen muss von dem Kandidaten überzeugt sein, aber auch der Kandidat muss sich für das Unternehmen entscheiden können. Für creaSKILL bedeutet das, beide Seiten während des Prozesses ernst zu nehmen und offen miteinander zu kommunizieren. Nur wenn Erwartungen und Vorstellungen auf beiden Seiten möglichst gut zusammenpassen, kann aus einem ersten Kontakt eine langfristige Zusammenarbeit entstehen.

Von der ersten Kontaktaufnahme bis zur Einstellung

Wenn die Gespräche positiv verlaufen, werden die konkreten Bedingungen für eine mögliche Zusammenarbeit besprochen. Dazu gehören beispielsweise das Gehalt, der Eintrittstermin, Arbeitszeiten, Urlaub und natürlich die genaue Ausgestaltung der zukünftigen Position. Gerade hier ist eine transparente Kommunikation wichtig. Je genauer die Rahmenbedingungen vor der Einstellung besprochen werden, desto weniger Missverständnisse entstehen später.

Sind sich beide Seiten einig, wird der Arbeitsvertrag abgeschlossen und der neue Mitarbeiter startet im Unternehmen. Damit endet der eigentliche Vermittlungsprozess, aber für uns ist damit noch nicht alles erledigt. Eine erfolgreiche Personalvermittlung zeigt sich nicht allein daran, dass ein Vertrag unterschrieben wurde. Viel wichtiger ist, dass der neue Mitarbeiter sich im Unternehmen gut einfindet, die Erwartungen erfüllt werden und beide Seiten langfristig zufrieden sind.

Warum Active Sourcing für Unternehmen so interessant ist

Der größte Vorteil von Active Sourcing besteht darin, dass Unternehmen ihren Zugang zu potenziellen Mitarbeitern deutlich erweitern können. Sie sind nicht mehr ausschließlich darauf angewiesen, dass sich jemand auf eine Stellenanzeige bewirbt. Stattdessen können sie gezielt Menschen ansprechen, die aufgrund ihrer Erfahrung und Qualifikation interessant sind. Gerade bei schwer zu besetzenden Positionen kann das einen entscheidenden Unterschied machen.

Für Unternehmen bedeutet das allerdings auch, dass Active Sourcing professionell gemacht werden sollte. Es reicht nicht, ein Profil zu finden und eine Standardnachricht zu verschicken. Eine erfolgreiche Suche braucht Zeit, Erfahrung und ein gutes Verständnis für den Arbeitsmarkt. Genau hier kann creaSKILL Unternehmen unterstützen. Wir verbinden die aktive Kandidatensuche mit persönlicher Kommunikation und einem klaren Verständnis dafür, welche Anforderungen ein Unternehmen tatsächlich hat.

Active Sourcing bei creaSKILL

Bei creaSKILL sehen wir Active Sourcing als einen wichtigen Bestandteil einer modernen und nachhaltigen Personalgewinnung. Unser Ansatz beginnt nicht bei der Frage, wo wir möglichst schnell einen Kandidaten finden, sondern bei der Frage, welcher Mensch tatsächlich zum Unternehmen passen könnte. Von der ersten Analyse der Position über die gezielte Suche und persönliche Ansprache bis hin zur Begleitung des weiteren Bewerbungsprozesses geht es immer darum, einen echten Match zwischen Unternehmen und Kandidat zu schaffen.

Dabei ist uns bewusst, dass nicht jeder Kontakt sofort zu einer Einstellung führt. Manchmal passt eine Position nicht zu den Vorstellungen des Kandidaten. Manchmal ist der Zeitpunkt für einen Wechsel noch nicht richtig. Und manchmal entsteht aus einem ersten Gespräch erst Monate später eine konkrete Möglichkeit. Auch das gehört zu einem guten Netzwerk und zu nachhaltigem Recruiting. Wenn ein Kandidat professionell und respektvoll angesprochen wurde, kann daraus langfristig ein Kontakt entstehen, der später vielleicht noch einmal wichtig wird.

Active Sourcing ist persönliche Arbeit

Auch wenn moderne Technologien und künstliche Intelligenz die Suche nach Kandidaten unterstützen können, bleibt Active Sourcing für uns vor allem eine Aufgabe, bei der der Mensch im Mittelpunkt steht. Technologie kann dabei helfen, passende Profile schneller zu identifizieren und Informationen effizienter auszuwerten. Sie kann aber nicht vollständig ersetzen, was ein persönliches Gespräch ausmacht. Ob ein Mensch zu einem Unternehmen passt, hängt schließlich nicht nur von seinen Qualifikationen ab, sondern auch von seinen Erwartungen, seiner Motivation und seiner Persönlichkeit.

Genau deshalb ist Active Sourcing mehr als das Versenden von Nachrichten. Es ist ein Prozess, bei dem Unternehmen aktiv nach den Menschen suchen, die sie wirklich brauchen. Gleichzeitig bekommen Kandidaten die Möglichkeit, von interessanten Unternehmen und Positionen zu erfahren, auf die sie vielleicht selbst nie aufmerksam geworden wären.

Die richtigen Menschen zur richtigen Zeit

Am Ende lässt sich Active Sourcing eigentlich sehr einfach erklären: Man wartet nicht darauf, dass der richtige Mitarbeiter zufällig eine Stellenanzeige entdeckt, sondern macht sich gezielt auf die Suche nach ihm. Dabei geht es nicht um Masse, sondern um Qualität. Es geht darum, die richtige Person zu finden, sie ehrlich und persönlich anzusprechen und gemeinsam herauszufinden, ob eine berufliche Veränderung für beide Seiten sinnvoll sein könnte.

Die richtigen Menschen.Am richtigen Ort.At the right time.

Der Recruiter der Zukunft. Team Mensch oder doch Team KI?

admin — Fri, 21 Aug 2026 08:13:29 +0000

21. August 2026 Janine Praxmarer

Nachdem ich mich in den ersten beiden Teilen mit den Möglichkeiten und Grenzen von künstlicher Intelligenz im Recruiting beschäftigt habe, komme ich immer wieder zu einer Frage zurück: Was macht einen guten Recruiter eigentlich aus?

Denn wenn KI in Zukunft immer mehr Aufgaben übernehmen kann, müssen wir uns vielleicht auch einfach mal überlegen, welche Aufgaben tatsächlich den Kern unseres Berufs ausmachen. Für mich ist die Antwort darauf ziemlich klar: Recruiting besteht nicht nur aus dem Suchen und Finden von Kandidaten. Es besteht vor allem daraus, Menschen und Unternehmen zu verstehen.

Zuhören

Ein guter Recruiter muss zuhören können

Für mich ist Zuhören eine der wichtigsten Eigenschaften im Recruiting. Und damit meine ich nicht einfach, dass man jemanden ausreden lässt. Man muss wirklich zuhören.

Was möchte der Kandidat eigentlich?
Warum möchte er seinen aktuellen Arbeitgeber verlassen?
Was ist ihm bei einem neuen Job wichtig?
Welche Vorstellungen hat er von seinem Arbeitsplatz?

Und manchmal sagt ein Kandidat vielleicht etwas ganz anderes, als er eigentlich meint. Vielleicht sagt jemand, dass er sich beruflich weiterentwickeln möchte – im Gespräch stellt sich dann heraus, dass er eigentlich vor allem mehr Verantwortung übernehmen möchte. Dafür muss man Fragen stellen, nachhaken und sich wirklich für die Person interessieren.

Verstehen

Auch das Unternehmen muss man verstehen

Eine Stellenanzeige beschreibt zwar eine Position, aber nicht immer das komplette Umfeld. Ein Unternehmen kann schreiben, dass es jemanden sucht, der teamfähig, flexibel und belastbar ist. Aber was bedeutet das konkret? Wie sieht das Team aus, wie arbeitet die Abteilung, wie viel Eigenständigkeit wird erwartet, wie ist die Unternehmenskultur?

Manchmal stellt sich im Gespräch mit dem Unternehmen heraus, dass das eigentliche Anforderungsprofil etwas anders aussieht als die ursprüngliche Stellenbeschreibung — genau hier kann ein Recruiter einen Mehrwert bieten.

Analyse vs. Passung

Recruiting ist für mich nicht einfach eine Lebenslauf-Suche

Natürlich kann KI dabei helfen, passende Profile zu finden. Sie kann Lebensläufe analysieren und Kriterien vergleichen. Aber Recruiting ist für mich keine mathematische Aufgabe. Es geht nicht darum, dass jemand 95 Prozent der Anforderungen erfüllt und deshalb automatisch die beste Person ist.

Manchmal erfüllt jemand 70 Prozent und passt trotzdem perfekt. Und manchmal erfüllt jemand 100 Prozent und passt trotzdem nicht. Das ist für mich einer der größten Unterschiede zwischen Datenanalyse und Recruiting.

MENSCH & AI

Wandel

Vielleicht verändert KI sogar das Berufsbild des Recruiters

Vielleicht verbringen wir weniger Zeit mit administrativen Aufgaben. Vielleicht werden bestimmte Prozesse deutlich schneller. Vielleicht wird KI ein ganz normales Werkzeug im täglichen Recruiting. Und vielleicht wird genau deshalb der menschliche Teil unserer Arbeit wichtiger – denn wenn Technologie die Routine übernimmt, können wir uns stärker auf Beratung und Kommunikation konzentrieren.

Das könnte bedeuten, dass Recruiter in Zukunft noch stärker als Berater wahrgenommen werden. Nicht nur als jemand, der Kandidaten sucht, sondern als Ansprechpartner für Unternehmen und für Menschen, die sich beruflich verändern möchten.

Haltung

Ich sehe KI deshalb nicht als Konkurrenz

Ich kann nicht sagen, wie sich die Technologie in fünf oder zehn Jahren entwickeln wird. Aber selbst dann glaube ich, dass die Frage nicht nur lautet, was technisch möglich ist. Die entscheidende Frage ist: Was wollen wir als Menschen überhaupt automatisieren?

Nur weil eine KI theoretisch ein Bewerbungsgespräch führen kann, heißt das nicht automatisch, dass ein Unternehmen das auch möchte. Vielleicht ist genau der persönliche Kontakt Teil der Unternehmenskultur – und genau das in Zukunft sogar ein Wettbewerbsvorteil.

Markt

Was passiert, wenn alle Unternehmen KI nutzen?

Wenn irgendwann fast jedes Unternehmen KI im Recruiting einsetzt, ist KI alleine vielleicht gar kein besonderer Vorteil mehr. Dann stellt sich wieder eine andere Frage: Was unterscheidet die Unternehmen voneinander?

Vielleicht ist es der persönliche Umgang mit Bewerbern.

Vielleicht ist es die Geschwindigkeit der Rückmeldung.

Vielleicht ist es ein persönliches Gespräch.

Vielleicht ist es die Möglichkeit, mit einem echten Ansprechpartner zu sprechen.

Denn wenn alles automatisiert und standardisiert wird, kann persönliche Kommunikation plötzlich wieder etwas Besonderes sein.

Entwicklung

Der Recruiter wird nicht verschwinden – aber er muss sich weiterentwickeln

Ich finde es nicht sinnvoll, KI grundsätzlich abzulehnen oder so zu tun, als würde sie keine Rolle spielen. Sie wird eine Rolle spielen, und wahrscheinlich eine immer größere. Deshalb sollten wir lernen, sie sinnvoll einzusetzen – ohne unsere eigene Erfahrung und unser Urteilsvermögen auszuschalten.

Und vor allem sollten wir nicht vergessen, dass hinter jeder Bewerbung ein Mensch steht.

Kombination

Mensch und KI ist für mich die sinnvollste Kombination

Wenn ich die Entwicklung in einem Satz zusammenfassen müsste, wäre es für mich nicht „KI ersetzt Recruiter“. Für mich wäre es eher: KI verändert die Arbeit von Recruitern. Und das muss nicht negativ sein.

Wenn KI mir hilft, zwei Stunden Routinearbeit einzusparen, kann ich diese Zeit nutzen, um mit Kandidaten zu sprechen. Wenn sie mir hilft, Informationen schneller zu strukturieren, kann ich mich stärker auf die persönliche Einschätzung konzentrieren. Genau darin sehe ich den Mehrwert – nicht darin, den Menschen aus dem Prozess zu entfernen, sondern ihm bessere Möglichkeiten zu geben, seine eigentliche Arbeit zu machen.

Unternehmen

Was bedeutet das für Unternehmen?

Es muss nicht darum gehen, möglichst viel zu automatisieren. Viel wichtiger ist die Frage: Welche Prozesse können durch KI besser werden, ohne dass die Qualität oder der persönliche Kontakt darunter leiden?

Vielleicht ist es sinnvoll, KI bei der Suche und Vorauswahl einzusetzen, bei administrativen Aufgaben oder bei der Erstellung von Stellenanzeigen. Aber bei wichtigen Gesprächen mit Kandidaten würde ich den menschlichen Kontakt weiterhin als sehr wertvoll ansehen. Denn eine Einstellung ist am Ende keine reine Datenentscheidung – ein Unternehmen entscheidet sich für einen Menschen, und ein Mensch entscheidet sich gleichzeitig für ein Unternehmen.

Bewerber

Und was bedeutet das für Bewerber?

Ich glaube, dass es in Zukunft noch wichtiger werden könnte, authentisch zu bleiben. Wenn Lebensläufe und Anschreiben immer einfacher mit KI optimiert werden können, rückt die persönliche Persönlichkeit vielleicht wieder stärker in den Vordergrund. Ein perfektes Anschreiben bringt schließlich wenig, wenn man im Gespräch nicht authentisch ist.

Fazit

Mein persönliches Fazit

Ich habe persönlich keine Angst davor, dass KI den Recruiter von heute auf morgen überflüssig macht. Ich glaube vielmehr, dass sich unser Beruf weiterentwickeln wird: Bestimmte Aufgaben werden einfacher, andere werden automatisiert – und dafür werden andere Bereiche wichtiger.

Recruiting bedeutet für mich nicht nur, jemanden zu finden, dessen Lebenslauf zu einer offenen Stelle passt. Recruiting bedeutet, Menschen kennenzulernen, Unternehmen zu verstehen und herauszufinden, ob beide Seiten wirklich zusammenpassen. KI kann uns dabei unterstützen, uns Zeit sparen und Informationen liefern. Aber die Entscheidung, wie wir mit Menschen umgehen, sollte nicht vollständig automatisiert werden.

Die Zukunft des Recruitings heißt nicht Mensch oder KI. Sie heißt Mensch und KI. Hinter jeder Bewerbung steht ein Mensch — und genau das sollte auch im Recruiting der Zukunft nie vergessen werden.

Wenn Recruiting immer automatisierter wird – wo bleibt der Mensch?

admin — Thu, 20 Aug 2026 07:54:04 +0000

20. August 2026 Janine Praxmarer

Im ersten Teil habe ich darüber geschrieben, welche Möglichkeiten künstliche Intelligenz im Recruiting bietet – und warum ich sie eher als Unterstützung denn als Bedrohung sehe. Doch je mehr ich mich damit beschäftige, desto mehr drängt sich eine andere Frage auf: Wie viel Automatisierung ist eigentlich sinnvoll?

Denn nur weil etwas technisch möglich ist, bedeutet das meiner Meinung nach nicht automatisch, dass wir es auch komplett automatisieren sollten. Gerade beim Recruiting finde ich diese Frage besonders wichtig.

Unternehmenssicht

Effizienz ist nicht alles

Unternehmen möchten verständlicherweise effizient arbeiten. Wenn eine offene Stelle besetzt werden muss, soll das möglichst schnell gehen. Bewerbungen sollen zügig bearbeitet und passende Kandidaten unkompliziert gefunden werden. Das ist nachvollziehbar.

Aber ich glaube, dass Recruiting nicht ausschließlich nach Geschwindigkeit beurteilt werden sollte. Was bringt es einem Unternehmen, wenn eine Stelle extrem schnell besetzt wird, die Person aber nach kurzer Zeit wieder geht, weil es einfach nicht gepasst hat? Dann war der Prozess vielleicht schnell, aber nicht unbedingt erfolgreich.

Nicht nur: „Wie schnell finden wir jemanden?“ – sondern vor allem: „Finden wir die richtige Person?“

Und zwischen diesen beiden Fragen liegt ein großer Unterschied.

Bewerberperspektive

Wie fühlt sich ein automatisierter Bewerbungsprozess an?

Ich finde es interessant, einmal die Perspektive des Bewerbers einzunehmen. Stell dir vor, du bewirbst dich bei einem Unternehmen. Du schickst deine Unterlagen ab und bekommst sofort eine automatische Eingangsbestätigung. Danach wird deine Bewerbung von einem System analysiert. Vielleicht beantwortet eine KI deine Fragen. Vielleicht wird sogar ein erstes Gespräch automatisiert durchgeführt.

Alles funktioniert schnell. Alles ist digital. Alles ist effizient. Aber wie fühlt sich das für den Bewerber an? Hat man das Gefühl, dass sich jemand wirklich mit der eigenen Bewerbung beschäftigt – oder fühlt es sich irgendwann so an, als wäre man nur noch eine Nummer in einem System?

„Hinter jeder Bewerbung steckt ein Mensch – mit einer beruflichen Zukunft, um die es geht.“

Vielleicht ist dieser Mensch schon seit Wochen oder Monaten auf Jobsuche. Vielleicht hat er seinen bisherigen Job verloren. Vielleicht möchte er sich beruflich verändern oder sucht nach einer besseren Möglichkeit, Familie und Beruf miteinander zu verbinden. Für den Bewerber ist die Bewerbung also nicht einfach irgendein Vorgang.

Gegenbewegung

Auch Bewerber nutzen KI

Interessant ist dabei, dass KI natürlich nicht nur Unternehmen zur Verfügung steht. Auch Bewerber können sie verwenden. Ein Lebenslauf kann optimiert werden, ein Anschreiben erstellt, Bewerbungsgespräche mit KI vorbereitet und Fragen geübt werden. Das ist zunächst einmal eine gute Möglichkeit, sich besser vorzubereiten.

Aber dadurch verändert sich auch die Bewerbung selbst. Wenn immer mehr Bewerber KI nutzen, um ihre Unterlagen möglichst professionell aussehen zu lassen, werden Bewerbungen vielleicht irgendwann immer ähnlicher. Und dann stellt sich wieder die Frage: Wie finden wir eigentlich heraus, wer hinter diesen perfekten Bewerbungsunterlagen steckt?

Für mich wird dadurch das persönliche Gespräch nicht weniger wichtig, sondern vielleicht sogar wichtiger.

Im Gespräch

Was ein Gespräch leisten kann, was ein Lebenslauf nicht kann

Wenn ich mit einem Kandidaten spreche, bekomme ich einen ganz anderen Eindruck. Ich höre, wie jemand kommuniziert. Ich kann Fragen stellen. Ich kann nachhaken. Ich kann verstehen, warum jemand einen bestimmten beruflichen Weg gegangen ist. Und manchmal erfährt man dabei Dinge, die im Lebenslauf überhaupt nicht stehen.

Vielleicht hat jemand eine berufliche Pause gemacht, weil er sich neu orientieren musste.
Vielleicht hat jemand bewusst eine andere Richtung eingeschlagen.
Vielleicht fehlt eine bestimmte Qualifikation, aber die Person ist bereit, sie nachzuholen.
Vielleicht wirkt eine Erfahrung im Lebenslauf zunächst unwichtig – und stellt sich im Gespräch als großer Vorteil heraus.

Genau solche Dinge machen Recruiting für mich interessant.

Verantwortung

Was passiert, wenn eine KI einen Menschen falsch einschätzt?

Ein weiterer Punkt, über den ich bei diesem Thema nachdenke, ist die Verantwortung. Wenn eine KI Bewerbungen analysiert und bestimmte Kandidaten aussortiert, stellt sich irgendwann die Frage: Wer entscheidet eigentlich über die berufliche Zukunft eines Menschen?

Natürlich wird niemand ernsthaft behaupten, dass eine KI bewusst jemanden „ablehnen“ möchte. Aber Systeme arbeiten anhand von Daten und bestimmten Kriterien. Und genau deshalb besteht die Gefahr, dass ein Kandidat, der nicht in das erwartete Schema passt, gar nicht erst berücksichtigt wird. Dabei könnte gerade dieser Kandidat interessant sein.

Vielleicht ist es ein Quereinsteiger.
Vielleicht jemand mit einem ungewöhnlichen Lebenslauf.
Vielleicht jemand, der nicht jede Anforderung erfüllt, aber dafür sehr motiviert ist.
Vielleicht jemand mit zehn Jahren Erfahrung in einem Bereich, die nicht exakt der Stellenbeschreibung entspricht, aber gut übertragbar wäre.

Deshalb würde ich Entscheidungen über Menschen nie komplett automatisieren. KI kann unterstützen. Aber meiner Meinung nach sollte am Ende immer ein Mensch hinschauen.

Ausblick

Der persönliche Kontakt wird möglicherweise sogar wichtiger

Das klingt vielleicht zunächst etwas widersprüchlich: Je mehr wir automatisieren, desto wichtiger könnte der persönliche Kontakt werden. Denn wenn immer mehr Kommunikation automatisiert stattfindet, wird ein echtes Gespräch möglicherweise wieder zu etwas Besonderem.

Ein Kandidat merkt den Unterschied, wenn er nicht nur eine automatische Nachricht bekommt, sondern tatsächlich jemanden erreicht, der seine Bewerbung kennt und sich damit beschäftigt hat. Auch Unternehmen können davon profitieren: Recruiting ist nicht nur eine Dienstleistung für das Unternehmen, sondern auch ein Teil seiner Außenwirkung. Wie ein Unternehmen mit Bewerbern umgeht, sagt einiges über die Unternehmenskultur aus.

Fazit

KI und Mensch müssen keine Gegenspieler sein

Deshalb sehe ich diese Entwicklung nicht als Kampf zwischen Mensch und Maschine. Ich glaube vielmehr, dass es darum geht, die Stärken beider Seiten miteinander zu verbinden.

KI ist schnell.
KI kann große Mengen an Informationen verarbeiten.
KI kann bei Routineaufgaben helfen.
Der Mensch kann zuhören, nachfragen, Zusammenhänge verstehen und Situationen individuell beurteilen.

Warum sollte man diese Stärken nicht kombinieren? Genau das wäre für mich der sinnvollste Weg.

Ich glaube, dass Automatisierung im Recruiting viele Vorteile bringen kann. Aber sie sollte nicht zum Selbstzweck werden. Nur weil wir einen Prozess automatisieren können, heißt das nicht, dass wir ihn vollständig automatisieren müssen. Für mich sollte die Technologie den Menschen unterstützen und nicht aus dem Recruiting entfernen. Denn wenn es um die berufliche Zukunft von Menschen geht, finde ich den persönlichen Kontakt weiterhin sehr wichtig.

Weiter geht’s

Wenn KI immer mehr Aufgaben übernehmen kann – was macht dann eigentlich noch einen guten Recruiter aus? Darum geht es im dritten und letzten Teil.

KI im Recruiting aber ist das eine Chance oder Gefahr?

admin — Wed, 19 Aug 2026 07:52:35 +0000

19. August 2026 Janine Praxmarer

Artificial intelligence is now virtually indispensable in our everyday lives. We use it, sometimes quite naturally, to write texts, summarise information, develop ideas or help us with various tasks. A great deal has also changed in the working world in recent years. And, of course, this development does not stop at recruitment.

Gerade im Personalbereich ist das Thema künstliche Intelligenz für mich besonders spannend. Denn Recruiting hat sich schon vor der Einführung von KI stark verändert. Bewerbungen werden digital verschickt, Kandidaten werden über soziale Netzwerke angesprochen und viele Unternehmen nutzen Bewerbermanagementsysteme, um den gesamten Prozess zu organisieren. KI ist nun der nächste Schritt in dieser Entwicklung.

Dabei stellt sich für mich allerdings eine Frage, die wahrscheinlich viele Recruiter beschäftigt: Ist KI eine große Chance für unser Berufsbild oder müssen wir irgendwann Angst haben, dass sie unsere Arbeit komplett übernimmt?

Ich persönlich sehe die Entwicklung nicht ganz so schwarz oder weiß.

KI-Perspektive

Was KI im Recruiting bereits verändern kann

Wenn man sich anschaut, was künstliche Intelligenz heute bereits leisten kann, ist es durchaus beeindruckend. Eine KI kann Texte erstellen, Stellenanzeigen formulieren oder überarbeiten, Informationen strukturieren und große Mengen an Daten in kurzer Zeit analysieren.

Gerade im Recruiting gibt es viele Aufgaben, bei denen das hilfreich sein kann.

Stellen wir uns einmal vor, ein Unternehmen sucht einen neuen Mitarbeiter und erhält mehrere hundert Bewerbungen. Für einen Recruiter bedeutet das zunächst einmal sehr viel Arbeit. Bewerbungsunterlagen müssen gesichtet, Informationen verglichen und Kandidaten nach bestimmten Kriterien eingeordnet werden.

Technologie kann dabei unterstützen, schneller einen Überblick zu bekommen.

Auch bei Stellenanzeigen sehe ich großes Potenzial. Eine KI kann beispielsweise dabei helfen, eine bestehende Stellenbeschreibung verständlicher oder ansprechender zu formulieren. Sie kann verschiedene Formulierungen vorschlagen oder dabei helfen, eine Anzeige auf unterschiedliche Zielgruppen auszurichten.

Das bedeutet aber für mich nicht, dass eine KI die komplette Arbeit des Recruiters übernehmen muss. Vielmehr kann sie einen Teil der Arbeit erleichtern.

Muss ein Recruiter wirklich jede Routineaufgabe selbst erledigen?

Mensch-Perspektive

Wenn ich über den Einsatz von KI im Recruiting nachdenke, komme ich immer wieder zu einer ziemlich einfachen Frage: Muss ein Recruiter wirklich jede einzelne Aufgabe selbst erledigen, nur weil sie zum Recruiting gehört?

Ich denke nicht.

Wenn mir eine Technologie dabei hilft, eine Stellenanzeige schneller vorzubereiten oder Informationen übersichtlich zusammenzufassen, sehe ich darin keinen Verlust meiner Arbeit. Im Gegenteil. Die gewonnene Zeit kann ich für andere Dinge verwenden.

Und genau hier liegt für mich eine der größten Chancen von KI. Ein Recruiter sollte meiner Meinung nach nicht möglichst viel Zeit damit verbringen, Informationen manuell zusammenzutragen oder immer wieder dieselben Texte zu formulieren. Diese Zeit könnte sinnvoller eingesetzt werden.

Für Gespräche mit Kandidaten
Für Gespräche mit Unternehmen
Für die Beratung eines Kunden
Oder einfach dafür, einen Kandidaten wirklich kennenzulernen

Denn genau dort beginnt für mich das eigentliche Recruiting.

Mensch-Perspektive

Ein Lebenslauf ist nicht der Mensch

Ein Punkt ist mir bei diesem Thema besonders wichtig: Ein Lebenslauf ist zwar eine wichtige Informationsquelle, aber er zeigt niemals den kompletten Menschen.

Natürlich möchte ein Unternehmen wissen, welche Ausbildung ein Kandidat hat und welche beruflichen Erfahrungen er mitbringt. Das ist wichtig. Schließlich muss eine bestimmte fachliche Grundlage vorhanden sein.

Aber reicht das allein aus? Ich glaube nicht.

Ein Lebenslauf kann uns beispielsweise sagen, dass jemand fünf Jahre Berufserfahrung hat. Er kann uns aber nicht vollständig sagen, wie diese Person mit anderen Menschen umgeht.

Er kann uns zeigen, welche Ausbildung jemand gemacht hat. Aber er zeigt nicht unbedingt, wie motiviert jemand ist.

Er kann uns bestimmte Fähigkeiten nennen. Aber er zeigt nicht, ob jemand gut in ein bestimmtes Team passt.

Und genau deshalb finde ich es schwierig, Recruiting ausschließlich anhand von Daten und Lebensläufen zu betrachten.

Mensch-Perspektive

Was passiert im persönlichen Gespräch?

Für mich wird es genau dann interessant, wenn ich mit einem Kandidaten spreche. Denn manchmal bekommt man durch ein Gespräch ein komplett anderes Bild als durch den Lebenslauf.

Vielleicht sieht ein Kandidat auf dem Papier zunächst nicht besonders außergewöhnlich aus. Im Gespräch merkt man dann aber, dass die Person unglaublich motiviert ist, sich weiterentwickeln möchte und genau die Einstellung mitbringt, die ein Unternehmen sucht.

Und manchmal passiert auch das Gegenteil.

Ein Kandidat erfüllt scheinbar jede einzelne Anforderung. Ausbildung, Berufserfahrung und Kenntnisse passen perfekt. Trotzdem stellt man im Gespräch fest, dass die Vorstellungen nicht zusammenpassen.

Vielleicht möchte der Kandidat etwas völlig anderes, als das Unternehmen anbieten kann. Vielleicht passen die Arbeitsweise oder die Erwartungen nicht zusammen.

Und genau solche Dinge sind für mich ein wichtiger Bestandteil des Recruitings.

Die richtige Person statt nur der passende Lebenslauf.

Deshalb würde ich die Aufgabe eines Recruiters nicht darin sehen, einfach den Lebenslauf zu finden, der am besten zu einer Stellenbeschreibung passt.

Es geht meiner Meinung nach vielmehr darum, herauszufinden, welcher Mensch hinter diesem Lebenslauf steckt und ob dieser Mensch wirklich zu der Position und zum Unternehmen passt.

Und genau deshalb sehe ich KI eher als Unterstützung.

Sie kann mir helfen, schneller Informationen zu verarbeiten
Sie kann mir auch helfen, Routineaufgaben zu reduzieren
Und ja, sie kann mir helfen, mich besser vorzubereiten

Aber sie sollte meiner Meinung nach nicht dazu führen, dass der persönliche Kontakt verschwindet. Denn genau dieser persönliche Kontakt ist es, der Recruiting für mich ausmacht.

Mein Fazit zum ersten Teil

Mensch und Maschine, kein Entweder-oder

Ich sehe künstliche Intelligenz deshalb grundsätzlich als große Chance für das Recruiting. Sie kann uns Zeit sparen, Prozesse vereinfachen und bestimmte Aufgaben schneller erledigen.

Aber ich glaube nicht, dass dadurch automatisch der Recruiter überflüssig wird. Im Gegenteil: Wenn KI uns die Routinearbeit abnimmt, könnte dadurch sogar mehr Zeit für die eigentliche Aufgabe eines Recruiters entstehen – nämlich Menschen und Unternehmen zusammenzubringen.

Doch was passiert, wenn Unternehmen versuchen, möglichst große Teile des Recruiting-Prozesses zu automatisieren? Genau darum geht es im zweiten Teil.

Deskilling durch KI: Wie HR und KMU ihre Nachwuchskräfte schützen – und stärken

admin — Wed, 29 Jul 2026 03:11:00 +0000

29. Juli 2026 Heinz Süess

Im Schweizer Arbeitsmarkt verschwinden klassische Einstiegsjobs, während generative KI immer mehr Aufgaben in Büro- und Wissensberufen übernimmt. Der Tages-Anzeiger berichtet von einem schleichenden Wissensverlust und beschreibt, wie Unternehmen bereits Gegenmassnahmen ergreifen, um Nachwuchs und Urteilsvermögen im Unternehmen zu sichern (Hollenstein, 2024). Parallel zeigt eine Schweizer Arbeitsmarktanalyse von Jobcloud, dass Junior-Stellen in KI-exponierten Funktionen deutlich zurückgegangen sind, was die Diskussion um Deskilling zusätzlich verschärft (Jobcloud AG, 2026; Reuters, 2026). Für HR-Verantwortliche und Geschäftsleitungen von KMU stellt sich damit eine strategische Frage: Wie lässt sich KI produktiv nutzen, ohne den Kompetenzaufbau im Unternehmen zu untergraben?

Was Deskilling im Zeitalter von KI bedeutet

Deskilling bezeichnet den schleichenden Verlust menschlicher Fähigkeiten, wenn Aufgaben dauerhaft an Technologien ausgelagert werden. Im Kontext generativer KI betrifft das nicht nur Routinetätigkeiten, sondern zunehmend auch Urteilsvermögen, Problemlösefähigkeit und kreatives Denken, also genau jene Kompetenzen, die für wissensintensive Unternehmen zentral sind (Boston Consulting Group, 2026). Der BCG-Bericht spricht in diesem Zusammenhang von „distributed deskilling“, wenn dieser Kompetenzverlust nicht einzelne Personen, sondern ganze Teams oder Organisationen betrifft (Boston Consulting Group, 2026).

Gerade für Schweizer KMU ist das relevant, weil sie im Wettbewerb selten über reine Skaleneffekte gewinnen, sondern über Fachkompetenz, Kundennähe und die Fähigkeit, komplexe Probleme pragmatisch zu lösen. Wenn Mitarbeitende beginnen, KI-Ergebnisse unkritisch zu übernehmen, entsteht kurzfristig oft mehr Effizienz, langfristig aber ein Risiko für Qualität, Innovation und Führungsfähigkeit (Boston Consulting Group, 2026; Boston Consulting Group, 2024).

Was die Studienlage zeigt

Die aktuelle Forschung zeichnet kein einseitiges Bild. Generative KI kann sowohl Deskilling als auch Upskilling fördern; entscheidend ist, ob sie Menschen ersetzt oder beim Denken unterstützt. Crowston (2025) beschreibt generative KI-Systeme als „Leveller“, weil sie vor allem weniger erfahrenen Personen helfen, schneller bessere Ergebnisse zu produzieren und damit traditionelle Kompetenzunterschiede teilweise nivellieren. Diese Wirkung kann produktiv sein, birgt aber das Risiko, dass Lernpfade verkürzt werden und scheinbare Kompetenz mit echter Expertise verwechselt wird (Crowston, 2025).

Ein häufig zitiertes Beispiel ist die Customer-Support-Forschung, die Crowston zusammenfasst: Dort stieg die Produktivität durch KI-Unterstützung im Durchschnitt um 14 Prozent, bei weniger erfahrenen Mitarbeitenden sogar deutlich stärker, während Hochleister kaum profitierten (Crowston, 2025). Aus betrieblicher Sicht ist das attraktiv. Aus Sicht des Kompetenzaufbaus stellt sich jedoch die Frage, ob Juniors dabei tatsächlich lernen oder nur mithilfe eines Systems kurzfristig besseren Output erzeugen (Crowston, 2025; Generative AI and Knowledge Work, 2025).

Eine weitere Studie zu generativer KI in der Wissensarbeit zeigt, dass Deskilling vor allem dort entsteht, wo Mitarbeitende kaum noch gezwungen sind, Annahmen zu prüfen, Entscheidungen zu begründen oder Ergebnisse selbst herzuleiten. Umgekehrt fördern Hybrid-Workflows, in denen KI Entwürfe liefert und Menschen bewusst prüfen, entscheiden und verbessern, eher den Kompetenzaufbau als den Kompetenzverlust (Generative AI and Knowledge Work, 2025). Auch Untersuchungen aus dem Bildungsbereich kommen zu einem ähnlichen Ergebnis: Wenn KI substitutiv genutzt wird, sinken Lern- und Skill-Effekte; wenn sie augmentativ eingesetzt wird, kann sie die Entwicklung von Fähigkeiten unterstützen (IJIRT, 2026).

Die Schweizer Perspektive: Weniger Junior-Rollen, höhere Anforderungen

Besonders brisant ist die Entwicklung auf dem Schweizer Arbeitsmarkt. Laut dem AI Report 2026 von Jobcloud, der auf Millionen Stelleninseraten basiert, ist der Anteil an Junior-Rollen in KI-exponierten Berufen deutlich gesunken. Reuters berichtete dazu, dass insbesondere Büro- und Wissensberufe betroffen sind und sich der Rückgang seit der breiten Einführung generativer KI klar abzeichnet (Reuters, 2026; Jobcloud AG, 2026).

Diese Entwicklung passt zu den Beobachtungen aus dem Tages-Anzeiger-Artikel: Tätigkeiten wie Recherche, Dokumentation, erste Auswertungen oder Textentwürfe werden heute zunehmend von KI übernommen, obwohl genau diese Aufgaben früher oft Teil des beruflichen Einstiegs waren (Hollenstein, 2024). Für HR und Recruiting entsteht daraus ein doppeltes Problem. Einerseits gibt es weniger klassische Einstiegsrollen. Andererseits steigen die Anforderungen an diejenigen Rollen, die bleiben, weil Unternehmen Bewerbende suchen, die trotz weniger Lerngelegenheiten bereits mehr Reife, Kontextverständnis und Selbstständigkeit mitbringen (PwC, 2026; Jobcloud AG, 2026).

PwC beschreibt diesen Effekt im AI Jobs Barometer für die Schweiz als Verschiebung hin zu anspruchsvolleren Profilen in KI-exponierten Tätigkeiten. Für KMU bedeutet das: Recruiting wird schwieriger, weil die Pipeline an Talenten schmaler wird, während gleichzeitig der Bedarf an belastbaren, lernfähigen und urteilsstarken Mitarbeitenden hoch bleibt (PwC, 2026).

Warum das für HR und Recruiting strategisch relevant ist

Für HR-Abteilungen ist Deskilling mehr als ein Technologie- oder Effizienzthema. Es betrifft die Frage, wie Kompetenzen im Unternehmen entstehen, wie Nachwuchs aufgebaut wird und wie Qualität langfristig gesichert bleibt. Wenn generative KI im Recruiting, in der Kommunikation oder in administrativen Prozessen flächendeckend eingesetzt wird, besteht die Gefahr, dass Teams zwar schneller arbeiten, aber zentrale Beurteilungsfähigkeiten verlieren (Boston Consulting Group, 2026; CIPD, 2025).

Das betrifft etwa die Formulierung von Stelleninseraten, das Screening von Bewerbungsunterlagen, die Vorbereitung von Interviews oder die Kommunikation mit Kandidatinnen und Kandidaten. KI kann diese Aufgaben unterstützen und beschleunigen. Wenn ihre Ergebnisse jedoch nicht mehr kritisch hinterfragt werden, drohen Standardisierung, Verzerrungen und eine schleichende Erosion des professionellen Urteilsvermögens (CIPD, 2025; Rajaratnam, 2025).

Gerade in KMU ist dieses Risiko hoch, weil HR häufig schlank aufgestellt ist und Effizienzdruck stark wirkt. Wenn wenige Personen viele Aufgaben bewältigen müssen, ist die Versuchung gross, KI-Outputs rasch zu übernehmen. Kurzfristig spart das Zeit. Langfristig kann es jedoch dazu führen, dass implizites Wissen, Menschenkenntnis und Kontextbeurteilung schwächer werden, obwohl gerade diese Fähigkeiten im Recruiting den Unterschied machen (Boston Consulting Group, 2026).

Fünf Handlungsfelder für KMU

KI-Policy mit Kompetenzfokus aufsetzen

Eine KI-Richtlinie sollte nicht nur Datenschutz, Sicherheit und Tool-Freigaben regeln, sondern explizit auch den Erhalt von Fähigkeiten adressieren. Praxisleitfäden für HR und KMU empfehlen, klar festzulegen, für welche Aufgaben KI genutzt werden darf, wann menschliche Prüfung zwingend ist und in welchen Bereichen bewusst auf KI verzichtet werden sollte (Randstad, 2024; CIPD, 2025; SHRM, 2025). Für HR-relevante Entscheidungen wie Beurteilungen, heikle Kommunikation oder finale Auswahlentscheide sollte stets ein nachvollziehbarer Human-in-the-Loop-Prozess definiert sein (Boston Consulting Group, 2026; SIDD, 2026).

Workflows augmentativ statt substitutiv gestalten

Die Studienlage spricht klar dafür, KI als Assistenz und nicht als Ersatz für Denken zu nutzen. Gute Prozesse sorgen dafür, dass Mitarbeitende zuerst das Problem verstehen, Kriterien festlegen oder erste Hypothesen formulieren, bevor KI für Entwürfe, Strukturierung oder Variantenbildung eingesetzt wird (IJIRT, 2026; Generative AI and Knowledge Work, 2025). Im Recruiting kann das bedeuten, dass ein Profil zunächst fachlich und kulturell definiert wird und die KI erst danach Formulierungsvorschläge oder Vergleichsübersichten erstellt. So bleibt das fachliche Urteil beim Menschen (Boston Consulting Group, 2024; CIPD, 2025).

Skill-Erhalt messen und sichtbar machen

Was nicht sichtbar ist, wird in Organisationen selten geschützt. Unternehmen sollten deshalb neben Produktivität und Output auch jene Kompetenzen explizit benennen, die trotz KI-Nutzung erhalten oder ausgebaut werden müssen. Dazu zählen kritisches Denken, Problemanalyse, Entscheidungskompetenz, Systemverständnis und die Fähigkeit, KI-Ergebnisse auf Plausibilität zu prüfen (Boston Consulting Group, 2026). Für HR kann das heissen, Leistungsbeurteilungen und Lernziele so zu gestalten, dass nicht nur das Ergebnis zählt, sondern auch der Weg dorthin und die Qualität der menschlichen Entscheidung (Boston Consulting Group, 2024).

Bewusste KI-freie Lernräume schaffen

Mehrere Policy- und Praxisbeiträge empfehlen, regelmässige Situationen zu schaffen, in denen Mitarbeitende zentrale Aufgaben bewusst ohne KI bearbeiten. Solche Formate helfen, Urteilsvermögen und Fachlogik aktiv zu trainieren, statt sie nur vorauszusetzen (Rajaratnam, 2025; HR Dive, 2023). Für HR-Teams können das beispielsweise manuelle Dossierbeurteilungen, selbst formulierte Absageschreiben in sensiblen Fällen oder die eigenständige Vorbereitung eines strukturierten Interviews sein. Der Punkt ist nicht Technologieverzicht, sondern kognitive Fitness.

Nachwuchsprogramme neu denken

Besonders wichtig ist die Gestaltung von Lernpfaden für Juniors, Lernende und Berufseinsteiger. Der Tages-Anzeiger zeigt anhand von Unternehmen wie Zühlke, Thjnk und BDO, dass bewusste Investitionen in Nachwuchsförderung trotz oder gerade wegen KI an Bedeutung gewinnen (Hollenstein, 2024). Der gemeinsame Nenner dieser Beispiele ist klar: Erst das Fundament, dann das Werkzeug. Wer Buchhaltung, Textarbeit, Analyse oder Beratung nur noch softwaregestützt lernt, kann Ergebnisse später oft schlechter prüfen. Wer die Grundlagen beherrscht, nutzt KI dagegen kontrollierter und wirkungsvoller (Hollenstein, 2024; IJIRT, 2026; Generative AI and Knowledge Work, 2025).

Für KMU lässt sich daraus ein pragmatisches Modell ableiten: In einer ersten Phase werden Grundlagen bewusst ohne oder mit sehr begrenzter KI-Nutzung vermittelt. In einer zweiten Phase kommt KI als Assistenz hinzu. In einer dritten Phase lernen Mitarbeitende, KI-Ergebnisse systematisch zu überprüfen, zu verbessern und verantwortungsvoll in komplexeren Kontexten einzusetzen. Dieses Stufenmodell verbindet Effizienz mit Kompetenzaufbau und ist besonders für kleine und mittlere Unternehmen praktikabel (IJIRT, 2026; Rajaratnam, 2025).

Was das für Geschäftsleitungen bedeutet

Für Geschäftsleitungen ist Deskilling kein Randthema der Personalentwicklung, sondern ein strategisches Führungsproblem. Wer heute nur auf kurzfristige Effizienzgewinne schaut, riskiert mittelfristig den Verlust jener Fähigkeiten, die Innovation, Qualität und Kundenvertrauen ermöglichen (Boston Consulting Group, 2026). Besonders in KMU, in denen Wissen oft stark an einzelne Personen und Teams gebunden ist, kann kollektiver Kompetenzverlust erhebliche Folgen haben.

Deshalb sollte KI-Einführung immer mit drei Leitfragen verbunden werden:

1. Welche Aufgaben werden schneller? 2. Welche Fähigkeiten werden dabei schwächer? 3. Wie gleichen wir das systematisch aus?

Unternehmen, die diese Fragen früh in Governance, Recruiting, Führung und Weiterbildung integrieren, nutzen KI nicht nur produktiver, sondern bauen gleichzeitig ihre organisationale Resilienz aus (Boston Consulting Group, 2024; PwC, 2026).

Fazit

Deskilling durch KI ist kein Naturgesetz. Es entsteht dort, wo Unternehmen Automatisierung mit Kompetenzersatz verwechseln und Effizienz über Lernfähigkeit stellen. Die Studienlage zeigt jedoch ebenso klar, dass generative KI auch als Verstärker für Lernen, Qualität und Weiterentwicklung wirken kann, wenn Prozesse bewusst augmentativ gestaltet werden (Crowston, 2025; IJIRT, 2026; Generative AI and Knowledge Work, 2025).

Für HR-Verantwortliche und Geschäftsleitungen in KMU liegt darin eine wichtige Führungsaufgabe. Nicht die Frage, ob KI genutzt wird, entscheidet über den Erfolg, sondern wie. Wer heute KI mit klaren Leitplanken, klugen Lernpfaden und einem Fokus auf Urteilsvermögen einführt, schützt nicht nur seinen Nachwuchs, sondern stärkt die Zukunftsfähigkeit des gesamten Unternehmens (Boston Consulting Group, 2026; PwC, 2026).

Quellen

Boston Consulting Group. (2024). Unlocking impact from GenAI: HR’s role in transforming work. BCG.
Boston Consulting Group. (2026). When everyone uses AI, companies risk critical skills. BCG Henderson Institute.
Chartered Institute of Personnel and Development. (2025). AI use in the workplace: Practical advice for HR professionals.
Crowston, K. (2025). Deskilling and upskilling with generative AI systems. Syracuse University School of Information Studies.
Hollenstein, E. (2024, 27. Juli). AI im Job: Wie Firmen das Deskilling bekämpfen. Tages-Anzeiger.
HR Dive. (2023, 2. November). 7 things to include in a workplace generative AI policy.
International Journal for Innovative Research in Technology. (2026). Deskilling generative AI higher education learning outcomes.
Jobcloud AG. (2026). AI Report 2026: Auswirkungen von KI auf den Schweizer Arbeitsmarkt.
PwC. (2026). Switzerland AI Jobs Barometer 2026.
Rajaratnam, R. (2025, 9. Dezember). Preventing deskilling in the age of AI: A policy agenda for competence-centred adoption.
Randstad. (2024, 31. Juli). How to approach your generative AI policy.
Reuters. (2026, 24. Juni). Fewer job offers for junior roles due to AI, Swiss study shows.
SIDD. (2026, 23. Mai). KI-Policy Vorlage für Schweizer KMU.
Society for Human Resource Management. (2025, 30. April). Generative AI usage policy template.
Generative AI and knowledge work: Towards a framework for combating deskilling of knowledge workers. (2025). Master’s thesis, Halmstad University.

Von „Das brauche ich nicht“ zu „Wie konnten wir eigentlich jemals ohne arbeiten?“

admin — Fri, 24 Jul 2026 13:13:58 +0000

24. Juli 2026 Janine Praxmarer

Ich muss ehrlich sagen: Als ChatGPT und Künstliche Intelligenz plötzlich überall waren, konnte ich den ganzen Hype überhaupt nicht nachvollziehen.

Damals habe ich noch studiert und gefühlt hat wirklich jede Person um mich herum KI genutzt. Egal ob für Hausarbeiten, Zusammenfassungen, Brainstormings oder einfach, um sich Dinge erklären zu lassen. Und ich? Ich war wahrscheinlich die Einzige, die gesagt hat: „Nein, das brauche ich nicht.“

Nicht, weil ich etwas gegen neue Technologien hatte. Ganz im Gegenteil. Ich habe einfach unglaublich gerne selbst recherchiert und das mache ich auch heute noch unfassbar gerne. Ich habe Google genutzt, Fachartikel gelesen, verschiedene Quellen verglichen und mir meine Informationen selbst zusammengesucht. Das war für mich völlig normal und ehrlich gesagt hat es mir sogar Spaß gemacht.

„Warum soll ich eine KI fragen, wenn ich die Antwort auch selbst finden kann?“

Heute muss ich ein bisschen über mich selbst lachen. Denn egal, ob man wollte oder nicht, man kam irgendwann einfach nicht mehr daran vorbei.

Plötzlich wurde in jedem Meeting über KI gesprochen. Auf LinkedIn gab es täglich neue Beiträge. Unternehmen fragten nach KI-Strategien. Freundinnen und Freunde erzählten, wie viel Zeit sie dadurch sparen. Und irgendwann wurde mir klar: Es geht gar nicht darum, ob KI gut oder schlecht ist.

Die eigentliche Frage ist

Wie können wir sie sinnvoll nutzen?

Und genau da hat sich meine Sicht komplett verändert. Heute nutze ich künstliche Intelligenz fast täglich. Aber nicht, weil ich mir die Arbeit leicht machen möchte. Sondern weil ich gemerkt habe, dass KI kein Ersatz für mein Denken ist.

Ich recherchiere immer noch gerne selbst. Ich prüfe Quellen, hinterfrage Inhalte und bilde mir meine eigene Meinung. Aber KI hilft mir dabei, schneller ans Ziel zu kommen. Sie gibt mir Denkanstöße, hilft beim Strukturieren von Ideen oder nimmt mir Routineaufgaben ab, die früher einfach unglaublich viel Zeit gekostet haben.

KI soll uns nicht ersetzen.
Sie soll uns Zeit schenken.

Zeit für Kreativität. Zeit für Gespräche. Zeit für Innovation.
Zeit für die Dinge, die wirklich einen Unterschied machen.

Viele Unternehmen sind noch unsicher

Leider erlebe ich aber auch, dass viele Unternehmen noch immer unsicher sind. Die Entwicklung ist rasant. Gefühlt erscheint jede Woche ein neues Tool. Jeden Tag liest man von neuen Funktionen, neuen Möglichkeiten und neuen Versprechen. Da verliert man schnell den Überblick.

Die einen

haben Angst, den Anschluss zu verlieren.

Die anderen

wissen gar nicht, wo sie anfangen sollen.

Und wieder andere

nutzen KI bereits, schöpfen das Potenzial aber nicht aus.

Genau deshalb finde ich die Idee der KI-Hotline so wichtig. Nicht, weil Unternehmen noch mehr Tools brauchen. Sondern weil sie Orientierung brauchen.

Jemanden, der verständlich erklärt, welche Möglichkeiten es überhaupt gibt. Jemanden, der ehrlich sagt, welche KI wirklich sinnvoll ist und welche vielleicht gar nicht zum Unternehmen passt. Denn KI ist kein Selbstzweck und auch nicht jedes Unternehmen muss alles automatisieren. Gleichzeitig bedarf auch nicht jeder Prozess eine künstliche Intelligenz. Aber jedes Unternehmen sollte verstehen, welche Chancen KI bieten kann.

KI und Employer Branding

Für mich hat KI auch ganz viel mit Employer Branding zu tun. Warum? Weil moderne Arbeitgeber ihren Mitarbeitenden die Möglichkeit geben sollten, intelligenter zu arbeiten, nicht einfach nur mehr zu arbeiten.

Wenn KI repetitive Aufgaben übernimmt, bleibt mehr Zeit für das, was Menschen wirklich gut können: kreativ sein, Beziehungen aufbauen, Probleme lösen und gemeinsam Ideen entwickeln. Das macht Arbeit dann nicht nur effizienter. Sondern oft auch erfüllender.

Genau hier setzt die KI-Hotline an

Sie unterstützt Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz verständlich, praxisnah und sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Ohne komplizierte Fachbegriffe. Ohne unrealistische Versprechen. Sondern mit dem Ziel, echte Mehrwerte zu schaffen — für Unternehmen und vor allem für die Menschen, die dort arbeiten.

Mein Fazit

Wenn ich heute auf meine erste Reaktion zurückblicke, muss ich schmunzeln. Damals dachte ich, ich brauche das alles nicht.

Es geht nicht darum, ob KI kommt. Sie ist ja eh längst da, ob ich sie nutze oder nicht. Die viel spannendere Frage ist, wie wir sie so einsetzen, dass sie uns den Arbeitsalltag erleichtert, statt komplizierter zu machen.

Und genau dabei möchte die KI-Hotline Unternehmen begleiten — verständlich, ehrlich und auf Augenhöhe.

KI im Arbeitsalltag: Die grössten Potenziale liegen oft näher als gedacht

admin — Wed, 22 Jul 2026 13:25:00 +0000

22. Juli 2026 Janine Praxmarer

When people talk about artificial intelligence, many think first of spectacular developments: self-driving vehicles, intelligent robots, or systems that solve complex tasks seemingly at the push of a button. The media regularly reports on new technological breakthroughs and frequently conveys the impression that artificial intelligence takes place primarily where particularly innovative technologies are deployed.

In der Praxis erleben wir jedoch etwas anderes.

Die grössten Potenziale entstehen oft nicht durch futuristische Anwendungen, sondern durch die vielen kleinen Aufgaben, die jeden Tag Zeit kosten. Aufgaben, die notwendig sind, aber kaum zur eigentlichen Wertschöpfung beitragen. Genau deshalb ähneln sich die Herausforderungen in Krankenhäusern, Industrieunternehmen, IT-Abteilungen, Verwaltungen oder Dienstleistungsunternehmen oft viel stärker, als man zunächst vermuten würde.

Die eigentlichen Zeitfresser sitzen selten im Kerngeschäft

Wenn wir Unternehmen fragen, wo ihre Mitarbeitenden die meiste Zeit verlieren, hören wir selten Antworten wie „bei der Produktion“, „bei der Entwicklung“ oder „bei der Kundenberatung“.

Viel häufiger geht es um Tätigkeiten rund um die eigentliche Arbeit. Informationen müssen zusammengesucht werden. Besprechungen werden dokumentiert. Berichte erstellt. E-Mails beantwortet. Daten übertragen. Protokolle geschrieben. Statusberichte vorbereitet. Kundenanfragen sortiert und weitergeleitet.

Jede einzelne Aufgabe für sich betrachtet wirkt überschaubar. In der Summe entstehen daraus jedoch viele Stunden pro Woche, die hoch qualifizierte Mitarbeitende mit administrativen Tätigkeiten verbringen.

Genau hier beginnt der Bereich, in dem künstliche Intelligenz besonders wirkungsvoll unterstützen kann.

Warum die Industrie oft grösseres Potenzial hat als erwartet

Viele Industrieunternehmen verbinden künstliche Intelligenz zunächst mit Produktionsanlagen, Sensorik oder automatisierten Qualitätskontrollen. Diese Anwendungen sind zweifellos spannend und bieten langfristig grosses Potenzial. Gleichzeitig erleben wir immer wieder, dass die ersten Erfolge an ganz anderen Stellen entstehen.

Technische Dokumentationen können schneller erstellt werden. Wartungsberichte lassen sich strukturieren und zusammenfassen. Besprechungen werden automatisch protokolliert. Arbeitsanweisungen können auf Basis bestehender Informationen vorbereitet werden. Auch Bereiche wie Einkauf, Projektmanagement, Qualitätssicherung oder Kundenservice profitieren häufig von KI-gestützten Lösungen.

Der eigentliche Nutzen liegt dabei nicht darin, Mitarbeitende zu ersetzen. Vielmehr gewinnen Fachkräfte Zeit zurück, die sie für anspruchsvolle Aufgaben, Problemlösungen und Kundenprojekte einsetzen können.

Was KI in der IT wirklich verändert

Kaum eine Branche wird derzeit so stark mit künstlicher Intelligenz in Verbindung gebracht wie die IT. Entsprechend häufig taucht die Frage auf, ob Entwicklerinnen und Entwickler in Zukunft überhaupt noch benötigt werden.

Unsere Erfahrungen zeigen jedoch ein deutlich differenzierteres Bild. KI kann heute bereits bei der Erstellung von Code unterstützen, Dokumentationen vorbereiten, Tests generieren oder Fehler analysieren. Dadurch lassen sich bestimmte Arbeitsschritte beschleunigen.

Was künstliche Intelligenz jedoch nicht ersetzen kann, ist das Verständnis für Geschäftsprozesse, die Zusammenarbeit mit Kunden, die Entwicklung tragfähiger Architekturen oder die Fähigkeit, komplexe Anforderungen in funktionierende Lösungen zu übersetzen.

Die erfolgreichsten IT-Teams nutzen KI deshalb nicht als Ersatz für Menschen, sondern als Werkzeug, das Routineaufgaben reduziert und Freiräume für anspruchsvollere Tätigkeiten schafft.

Die grösste Hürde ist selten die Technologie

Interessanterweise scheitern viele KI-Projekte nicht an der Technik. Die meisten Unternehmen haben längst erkannt, dass künstliche Intelligenz Potenzial bietet. Oft existieren bereits Ideen, welche Prozesse verbessert werden könnten.

Was häufig fehlt, ist Orientierung:

Welche Lösung passt überhaupt zum Unternehmen?
Welche Daten dürfen verarbeitet werden?
Welche Anwendungen bringen einen tatsächlichen Nutzen?
Und wo sollte man anfangen?

Gerade kleine und mittelständische Unternehmen verfügen selten über eigene KI-Spezialisten. Gleichzeitig entwickelt sich der Markt so schnell, dass es schwierig wird, den Überblick zu behalten. Deshalb besteht die grösste Herausforderung oft nicht darin, die passende Technologie zu finden, sondern darin, einen sinnvollen ersten Schritt zu definieren.

Warum kleine Schritte oft die grössten Erfolge bringen

Viele Unternehmen suchen nach dem grossen KI-Projekt. Nach einer Lösung, die Prozesse grundlegend verändert und sofort messbare Ergebnisse liefert. Die Realität sieht meist anders aus.

Erfolgreiche KI-Einführungen beginnen häufig mit einer einzelnen Fragestellung:

Wie können Meeting-Protokolle schneller erstellt werden?
Wie lassen sich wiederkehrende Kundenanfragen effizienter bearbeiten?
Wie können Berichte einfacher vorbereitet werden?
Wie reduzieren wir den Dokumentationsaufwand?

Die Antworten auf diese Fragen führen oft zu überschaubaren Projekten mit einem klaren Nutzen.

Mitarbeitende sammeln erste Erfahrungen, Prozesse werden verbessert und das Unternehmen gewinnt Sicherheit im Umgang mit der neuen Technologie.

KI ist kein Selbstzweck

Eine wichtige Erkenntnis aus vielen Gesprächen mit Unternehmen lautet: Niemand braucht künstliche Intelligenz, nur weil sie aktuell ein Trendthema ist. Entscheidend ist vielmehr die Frage, welches Problem gelöst werden soll.

Der erfolgreiche Einsatz von KI beginnt nicht mit einem Tool. Er beginnt mit einem konkreten Bedarf:

Wo verlieren Mitarbeitende täglich Zeit?
Welche Aufgaben wiederholen sich ständig?
Welche Tätigkeiten sorgen für Frust, obwohl sie keinen direkten Mehrwert schaffen?

Wer diese Fragen beantwortet, findet meist schnell die ersten sinnvollen Einsatzmöglichkeiten.

Fazit: Der beste Einstieg beginnt im Arbeitsalltag

Die Diskussion über künstliche Intelligenz wird häufig von grossen Zukunftsvisionen geprägt. Für Unternehmen ist jedoch eine deutlich praktischere Frage entscheidend: Wo können wir unsere Mitarbeitenden entlasten und ihnen mehr Zeit für ihre eigentlichen Aufgaben verschaffen?

Die Antwort liegt oft näher als gedacht. Nicht in spektakulären Technologien oder millionenschweren Innovationsprojekten, sondern in den vielen kleinen Prozessen, die jeden Tag Zeit kosten. Genau dort entstehen häufig die grössten Effekte.

Denn erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit Technologie. Sie beginnen mit einem offenen Blick auf den eigenen Arbeitsalltag.

Vier digitale Freunde, die mein Leben verändert haben

admin — Mon, 08 Jun 2026 11:37:51 +0000

8. Juni 2026 Heinz Süess

Over the last few months I have gained four new „friends“. They never sleep, argue passionately and know my calendar better than I do myself.

Ihr Name? ChatGPT, Perplexity, Claude und Grok.

Was als spielerisches Ausprobieren begann, hat sich mittlerweile zu einem echten Dream-Team entwickelt. Jeder von ihnen hat eine eigene Persönlichkeit und besondere Stärken – und genau darin liegt ihre Magie: Sie ergänzen sich perfekt.

Chappi

ChatGPT · Der Kreative mit Drive

ChatGPT ist derjenige, der sich gerne mitreissen lässt. Gib ihm einen vagen Gedanken, und er baut daraus eine lebendige Geschichte, einen LinkedIn-Post oder ein komplettes Konzept. Er ist kreativ, eloquent und manchmal etwas zu blumig.

Groki

Grok · Der klare Kopf und Realitätsanker

Grok ist der Freund, der freundlich, aber bestimmt sagt: „Lass uns bei der Sache bleiben.“ Er bringt Struktur, kritische Reflexion und direkte, praxisnahe Antworten.

Perpi

Perplexity · Der Recherche-Sprinter

Perplexity ist der absolute Ideen- und Quellen-Lieferant. Kaum formuliere ich eine Frage, spuckt er brillante Ansätze aus und legt sofort transparente Quellen vor.

Claudia

Claude · Die tiefe Denkerin und Vertraute

Claude ist ruhig, tiefgründig und unglaublich nuanciert. Ob medizinische Zusammenhänge, ethische Fragen oder ausgewogene Formulierungen – Claude bringt Tiefe in die Diskussion.

Das Dream-Team: Wie sie sich gegenseitig verstärken

Alleine sind sie bereits stark – zusammen sind sie unschlagbar.

Ein typischer Workflow bei mir sieht inzwischen so aus:

Ideen-GenerierungChatGPT im kreativen Brainstorming-Modus
Fakten-Check & QuellenPerplexity für schnelle, transparente Recherche
Tiefe & NuancenClaude für qualitativ hochwertige Ausarbeitung
Struktur & RealitätscheckGrok für Fokus, Machbarkeit und Umsetzbarkeit

Manchmal lasse ich sie auch bewusst gegeneinander antreten: Ich gebe dieselbe Aufgabe an alle vier und vergleiche die Ergebnisse. Das führt zu überraschend guten hybriden Lösungen.

In meinem Arbeitsalltag in der Pharmabranche und beim Thema AI in der Produktion, zum Beispiel bei der Automatisierung von Schichtberichten, hat sich dieses Zusammenspiel als echter Gamechanger erwiesen. Was früher 90 Minuten gedauert hat, ist jetzt in 12 Minuten erledigt – und die Qualität ist höher.

Fazit: Vom Tool zum Teammitglied

Ich hätte nie gedacht, dass KI-Tools einmal einen so festen und vertrauten Platz in meinem Alltag einnehmen würden. Sie fühlen sich nicht mehr wie „nur Software“ an, sondern wie echte, ergänzende Teammitglieder mit unterschiedlichen Charakteren.

Und genau das macht sie so wertvoll.

Wie sieht es bei euch aus?

Ich freue mich sehr über eure Erfahrungen:

Nutzt ihr mehrere KI-Tools parallel?

Welches ist euer Favorit – und warum?

Seht ihr KI eher als Spielwiese, als Sparringpartner oder schon als festen Teil eures Teams?

Die kognitive Schere: Wenn KI unser Denken überholt

admin — Thu, 02 Apr 2026 11:16:29 +0000

2. April 2026 Heinz Süess

Neue Forschung · März 2026

A researcher has measured what many suspect: AI systems now process information over a thousand times more efficiently than humans – and the gap is growing rapidly. Worse still: we are helping them do it.

Basierend auf: Eliav, N. · MHIL Preprint · arXiv:2603.26707

Das Problem mit dem kurzen Satz

Stell dir vor: Es ist 2026, du öffnest deinen KI-Assistenten und tippst: „Schreib mir eine Absage für dieses Meeting, zwei Sätze.“ Dreißig Sekunden ungestörtes Nachdenken – das hätte diese Aufgabe früher gekostet. Heute delegierst du sie, ohne nachzudenken. Das ist so selbstverständlich geworden, dass es sich falsch anfühlt, es überhaupt zu erwähnen.

Genau hier beginnt die Analyse von Netanel Eliav vom Machine Human Intelligence Lab. Er nennt das Phänomen die Kognitive Divergenz: die messbar wachsende Kluft zwischen dem, was KI-Systeme verarbeiten können, und dem, was Menschen noch bereit sind selbst zu denken.

Zwei Kurven, die sich kreuzen

Die Grundlage des Papers sind zwei gut dokumentierte Trends, die bislang nie direkt miteinander verglichen wurden.

KI-Seite: Das sogenannte Kontextfenster – der Informationsraum, den ein KI-Modell in einem einzigen Denkschritt verarbeiten kann – ist von 512 Token im Jahr 2017 auf zwei Millionen Token im Jahr 2026 gewachsen. Das entspricht einem Faktor von knapp 4.000 in neun Jahren. Zum Vergleich: Moores Law beschreibt eine Verdoppelung alle zwei Jahre – die KI-Kontextfenster verdoppeln sich im Schnitt alle 14 Monate.

Menschen-Seite: Gloria Mark, Forscherin an der UC Irvine, hat von 2003 bis 2020 gemessen, wie lange Wissensarbeiter ununterbrochen auf einen Bildschirminhalt fokussiert bleiben. Das Ergebnis: von durchschnittlich 150 Sekunden im Jahr 2004 auf 47 Sekunden im Jahr 2020. Eliav übersetzt diese Daten in Token – die gleiche Einheit wie die KI – und erhält den Effective Context Span (ECS): von rund 16.000 Token im Jahr 2004 auf geschätzte 1.800 Token im Jahr 2026.

2017

KI: 512 Token · Mensch: ~13.500 Token — Menschen sind noch deutlich im Vorteil
2021

Codex (OpenAI): 4.096 Token · Mensch: ~7.500 Token — Die Kurven nähern sich an
November 2022 — Wendepunkt

ChatGPT startet. KI überholt den Menschen erstmals. Die Schere beginnt sich zu öffnen.
2023

Claude 2: 100.000 Token · Mensch: ~4.500 Token — Faktor 22
2026

Grok 4.20: 2.000.000 Token · Mensch: ~1.800 Token — Faktor 1.111

„Die Linien haben sich gekreuzt. Was 2022 begann, war kein Wendepunkt in der KI-Geschichte allein – es war ein Wendepunkt im Verhältnis zwischen Mensch und Maschine.“ Netanel Eliav, MHIL 2026

Warum der Abstand real ist – auch nach Abzügen

Fairerweise räumt Eliav ein: Das KI-Kontextfenster ist ein theoretisches Maximum, keine praktische Leistung. Forschungen zeigen, dass Sprachmodelle Informationen in der Mitte langer Eingaben schlechter verarbeiten – das sogenannte „Lost in the Middle“-Phänomen. Qualitätsbereinigt liegt der effektive KI-Kontext eher bei 100.000 bis 200.000 Token.

Das Verhältnis schrumpft dadurch von 1.111-fach auf 56–111-fach. Ein Faktor von bis zu 111 bleibt. Die Schere bleibt riesig.

Das Gehirn unter digitalem Dauerbeschuss

Warum sinkt die menschliche Aufnahmefähigkeit überhaupt? Eliav zieht acht neuroimaging-Studien heran. Das Bild ist konsistent:

Social-Media-Plattformen trainieren das Gehirn auf kurzfristige Belohnungsreize. Variable Benachrichtigungen – mal viele Likes, mal wenige – aktivieren denselben dopaminergen Mechanismus wie Glücksspiel. Der präfrontale Kortex, zuständig für Konzentration und Impulskontrolle, zeigt bei Vielnutzern messbar reduzierte Aktivität. EEG-Daten zeigen veränderte Hirnwellenmuster. Und: Kurzvideos (TikTok, Reels) stehen mit einem Rückgang der Aufmerksamkeit von r = −0,38 in Verbindung – ein substanzieller Effekt über 98.000 Probanden.

Der Trost: Es ist reversibel. Wer Social Media auf 30 Minuten täglich begrenzt, zeigt nach drei Wochen messbare Erholung.

Die eigentliche Theorie: Der Delegations-Rückkopplungskreis

Das Herzstück des Papers ist nicht die Messung, sondern die Hypothese darüber, was als Nächstes passiert. Eliav nennt es den Delegation Feedback Loop.

Der Delegations-Rückkopplungskreis – vier Schritte

KI wird besser und zugänglicher → Der Schwellenwert, ab dem Menschen delegieren, sinkt. Aufgaben, die früher eigenes Nachdenken erforderten, werden zur Routinedelegation.
Delegation unterhalb der eigenen Kapazität → Die kognitive Arbeit findet nicht mehr statt. Kein Denken = kein Training.
Weniger Training → Echte Atrophie. Aufmerksamkeit, Schreibfähigkeit, kritisches Denken brauchen regelmäßige Praxis. Ohne sie verkümmern sie messbar.
Geringere Kapazität → Noch mehr Aufgaben fallen unter den gesunkenen Schwellenwert → Die KI übernimmt noch mehr → Der Kreis schließt sich.

Empirische Belege für jeden Schritt des Kreises existieren bereits: Eine Studie mit 666 Teilnehmern zeigt, dass intensiver KI-Einsatz kritisches Denken reduziert. Eine MIT-EEG-Studie belegt, dass KI-unterstütztes Schreiben zu geringerem kognitiven Engagement führt – und wer dann wieder ohne KI schreibt, schneidet schlechter ab als jemand, der nie Hilfe hatte. Die Forscher nennen das „Cognitive Debt“.

Kurz: Wir werden nicht schlechter, weil KI klüger wird. Wir werden schlechter, weil wir aufgehört haben zu üben.

Was das für uns bedeutet

Bildung

KI-Lernsysteme, die Aufgaben für Schüler lösen statt sie zu begleiten, verhindern genau den kognitiven Lernprozess, den sie fördern sollten.

Überprüfbarkeit

Wenn KI 100× mehr Kontext verarbeitet als ein Mensch review-en kann, verlieren klassische Prüf-Workflows ihre Grundlage.

Beruf

Anthropics eigene Daten zeigen Deskilling-Risiken: Wer komplexe Denkarbeit dauerhaft delegiert, verliert sie langfristig.

Öffentliche Gesundheit

Kognitive Kapazität ist kein rein individuelles Problem. Ein Rückgang in Bevölkerungen ist ein strukturelles Risiko – analog zur körperlichen Fitness.

Was das Paper nicht behauptet

Eliav ist vorsichtig genug, drei Grenzen klar zu ziehen:

KI-Nutzung ist nicht per se schädlich. Wer KI für Aufgaben nutzt, die wirklich seine Kapazität übersteigen – etwa ein 200.000-Token-Dokument analysieren – verliert keine Übung, die er ohnehin gehabt hätte.

KI hat den Aufmerksamkeitsrückgang nicht verursacht. Die Kurve sinkt seit 2004 – lange vor ChatGPT. Smartphones und Social Media waren die Haupttreiber bis 2020. Die KI-These betrifft erst, was danach kommt.

Es ist reversibel. Neuroplastizität wirkt in beide Richtungen. Der Kreislauf ist selbstverstärkend unter den aktuellen Bedingungen – nicht unvermeidlich.

Das Paper endet mit einem Satz, der hängen bleibt:

„Der Profi, der ‚Schreib mir eine Absage für dieses Meeting‘ getippt hat, wird nicht aufhören. Das Modell wird nicht kleiner. Die Frage ist, was mit den kognitiven Fähigkeiten passiert, die nicht mehr genutzt werden.“

Keine Studie hat das bisher gemessen. Noch nicht. Eliavs Forschungsagenda fordert genau das: eine Langzeitstudie über mehrere Jahre, die verfolgt, was wirklich mit uns passiert, während wir denken lassen.

Die Antwort kennen wir noch nicht. Die Frage ist überfällig.

Quelle: Eliav, N. (2026). The Cognitive Divergence. arXiv:2603.26707. Preprint, nicht peer-reviewed.