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Identische Bewerber können bis zu 42 Prozentpunkte Hire Rate verlieren – abhängig davon, welches KI-Tool den Lebenslauf geschrieben hat.

Eine neue Studie von i10x.ai zeigt, dass KI-gestützte Bewerbungsscreenings identische Kandidaten unterschiedlich bewerten können – nicht aufgrund anderer Qualifikationen, sondern allein wegen des Schreibstils des Lebenslaufs.

Für die Untersuchung wurden 100 realistische Kandidatenprofile aus 12 Branchen erstellt. Jedes Profil wurde mit einer passenden Stellenausschreibung kombiniert und anschließend in vier Lebenslauf-Versionen umgewandelt: geschrieben von GPT, Claude, Gemini und Grok. Die Fakten blieben dabei identisch, nur Sprache, Aufbau und Stil unterschieden sich.

Anschließend wurden die Lebensläufe blind von mehreren KI-Modellen bewertet. Insgesamt flossen 1.576 gültige Datenpunkte in die Analyse ein.

Das zentrale Ergebnis: Der größte Unterschied bei derselben Person mit denselben Qualifikationen lag bei 42 Prozentpunkten in der Hire Rate.

Besonders relevant für Unternehmen: In automatisierten Recruiting-Prozessen wirkt ein »Maybe« häufig wie eine Absage. Wird ein Kandidat nicht klar als »Hire« eingestuft, erreicht die Bewerbung oft keinen menschlichen Recruiter mehr.

Die Studie wirft damit eine zentrale Frage auf:

»Bewerten KI-Recruiting-Systeme wirklich die Eignung eines Kandidaten – oder reagieren sie auch auf den Stil anderer KI-Modelle?«

Weitere Ergebnisse zeigen, dass einzelne KI-Modelle bestimmte Lebenslauf-Stile systematisch bevorzugen oder benachteiligen. Gemini-geschriebene Lebensläufe erzielten im Durchschnitt die höchsten Hire Rates, während Claude als besonders strenger Evaluator auffiel.

Für HR-Abteilungen, Arbeitgeber und Anbieter von Recruiting-Software entsteht daraus ein klarer Handlungsbedarf: KI-Screening sollte nicht ohne Bias Audit, Transparenz und menschliche Kontrolle eingesetzt werden.

»Wir haben nicht getestet, ob KI fair bewertet. Wir haben getestet, ob KI konsistent bewertet. Die Antwort lautet: nein. Dieselbe Person, dieselben Qualifikationen, dieselbe Rolle – und dennoch ein Unterschied von 42 Prozentpunkten in der Hire Rate. Das ist kein technisches Detail. Das ist eine Frage der Fairness.«

Der vollständige Artikel mit weiteren Daten, Beispielen und Methodik ist verfügbar unter:

https://i10x.ai/blog/ai-cv-bias

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