Mein Leben als Suchender nach dem nächsten Schritt hat so seine Momente. Ein Beispiel.
Sonntagabend, 22 Uhr, ich verschicke eine Bewerbung. 30 Minuten später liegt die Absage im Postfach: „Nach eingehender Prüfung Ihrer Bewerbungsunterlagen müssen wir Ihnen leider mitteilen, dass uns Mitbewerber noch mehr von Ihrer Passgenauigkeit überzeugen konnten.”
Ich wage die kühne Aussage, dass kein Mensch meine Unterlagen gelesen hat. Die URL des Systems, in das ich sie hochgeladen hatte, zeigte „Workday”.
Was solche Systeme wirklich tun
Workday wirbt auf seiner Produktseite damit, dass KI Bias minimiert, indem Bewerber auf Basis objektiver Daten bewertet werden statt subjektiver Eindrücke (workday.com). Das klingt nach Fortschritt, und im Kern verstehe ich das auch, denn ich weiß, wie das System arbeitet. Ich habe es selbst genutzt, unter anderem auch Personio, auf der anderen Seite des Schreibtischs.
Je nachdem, wie es konfiguriert wird, ist das weniger KI als knallhartes Framing. Eher ein „erfüllt die Bewerberin oder der Bewerber die Kriterien, oder nicht”, mit Machine Learning. Erst beim allgemeinen Screening über das Internet, über Facebook, Instagram und zum Beispiel LinkedIn, kommt echte KI dazu.
Ein bewusster Gegenentwurf
Ich hatte einmal einen Bewerber auf dem Bildschirm. IT-Ausbildung und Hardwareerfahrung, gut. Dann drei Jahre Lücke im Lebenslauf ohne Erklärung, dann ein Verkaufswagen, dann sechs Monate nichts. Vollkommen ehrlich und offen, und jeder Algorithmus hätte ihn sofort aussortiert. Mich hat das interessiert, und ich habe ihn angerufen.
Erik (Name geändert) erzählte mir, was in diesen Jahren passiert war: von seiner Frau, die erkrankt und gestorben war, von den Kindern, die danach auf ihn angewiesen waren. Er sagte es knapp, ohne Pathos. Dann sprach er über IT, sein Ehrenamt, die Dinge, die ihn wirklich antreiben. Vieles davon würde ein System nach AGG nie erfassen, aber er wollte es erzählen, und ich habe zugehört.
Er war präsent, hörte zu und stellte die richtigen Fragen. Wir haben ihm einen Vertrag angeboten. Er wurde eine Säule des Teams, menschlich, tiefgründig, fachlich stark, ein Mensch, den kein Anforderungsprofil je beschrieben hätte.
Das Gegenmodell steht gerade vor Gericht
In den USA heißt das gerade „Caught in the act”. Im Klageverfahren Mobley v. Workday legte das Unternehmen gerichtlich offen, sein System habe Bewerbungen in Milliardenzahl abgelehnt. Rund 14.000 Menschen haben sich einer Sammelklage angeschlossen, der Vorwurf: systematische Diskriminierung von Bewerbern ab 40 (Forbes, 2026). Das Unternehmen, das verspricht, Bias zu entfernen, wird jetzt für genau diesen Bias verklagt.
Das Caretaker-Gen sitzt nicht im Lebenslauf, es sitzt im Gespräch.
Was verliert ein Unternehmen, das niemals anruft?
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Quellen
- Workday, „AI in Recruiting” und „Responsible AI and Bias Mitigation”, workday.com
- Forbes, Sheila Callaham, „A Federal Judge, A 1967 Law And A Billion Rejected Job Applications”, 29. Mai 2026
- Holland & Knight, „Federal Court Allows Collective Action Lawsuit Over Alleged AI Hiring Bias”, Mai 2025