Künstliche Intelligenz im Recruiting: Wo sie hilft – und wo der Mensch unersetzlich bleibt
Kaum ein Thema wird im Recruiting derzeit so kontrovers diskutiert wie der Einsatz Künstlicher Intelligenz. Auf der einen Seite besteht die Erwartung, dass KI administrative Lasten abnimmt und Prozesse beschleunigt. Auf der anderen Seite wächst die Sorge, dass Algorithmen Vorurteile reproduzieren, Bewerbungen unpersönlich machen und die KI am Ende weder Unternehmen noch Talenten dient.
In diesem Zusammenhang liefert eine im April 2026 veröffentlichte Studie der Arbeitsmarktbeobachtung Ostschweiz, Aargau, Zug und Zürich (AMOSA) erstmals aussagekräftige Zahlen. Zusammen mit dem «Talent Trends 2026 Switzerland»-Report von Michael Page und den Schweizer Datenschutzbestimmungen ergibt sich allerdings ein Bild, das deutlich differenzierter ist als die öffentliche Debatte vermuten lässt. Darauf ist im nachfolgenden im Detail einzugehen.
1. Wie verbreitet ist KI im Recruiting?
Auf Seiten der Stellensuchenden ist KI längst angekommen. Die AMOSA-Befragung von rund 5'800 Stellensuchenden in der Region zeigt: 65% haben KI schon mindestens einmal im Bewerbungsprozess eingesetzt, gut ein Drittel nutzt sie regelmässig um Bewerbungsunterlagen zu verfassen und zu optimieren.¹ Der «Talent Trends 2026 Switzerland»-Report von Michael Page kommt für die gesamte Schweiz sogar auf einen Anteil von 86%.²
Bei den Unternehmen zeigt sich ein deutlich anderes Bild. Nur 13% der von AMOSA befragten Arbeitgebenden setzen KI im Rekrutierungsprozess ein. Bei Grossunternehmen mit mindestens 250 Mitarbeitenden liegt der Anteil bei knapp einem Viertel.¹ Michael Page beziffert die Zahl für die gesamte Schweiz auf 69%, wobei sich beide Studien in der Methodik unterscheiden und daher nicht direkt vergleichbar sind.
Das Fazit ist aber in beiden Erhebungen dieselbe: eine spürbare Lücke zwischen der KI-Affinität der Bewerbenden und jener der Arbeitgebenden.²
Quelle: AMOSA, «KI in Jobsuche und Recruiting», April 2026¹
Besonders aufschlussreich ist die differenzierte Betrachtung der einzelnen Recruiting-Phasen: Von denjenigen Unternehmen, die KI nutzen, setzen 11% sie zur Erstellung oder Optimierung von Stelleninseraten ein, aber nur 3,6% im Screening und gerade mal 1,5% zur Unterstützung der eigentlichen Entscheidungsfindung.¹ KI im Recruiting ist heute also vor allem ein Werkzeug für den Anfang des Prozesses, nicht für dessen Kern.
2. Was diese Zahlen über die Wirkung von KI verraten
Die AMOSA-Studie liefert auch Aussagen über die Auswirkungen von KI für die Stellensuchenden. Wer KI regelmässig einsetzt, verschickt im Schnitt mehr Bewerbungen. 13 oder mehr Bewerbungen pro Monat einzureichen, ist bei regelmässigen KI-Nutzenden um 19% höher als bei Personen, die auf KI verzichten.¹ Noch deutlicher zeigt sich der Effekt bei Einladungen zu Vorstellungsgesprächen: eine regelmässige KI-Nutzung führt mit rund 48% zu mehr Gesprächseinladungen.¹
Dieser Vorteil führt allerdings nicht automatisch zu einer kürzeren Stellensuche. Eine erste Nachanalyse rund sechs Monate nach der Befragung im Rahmen der Studie zeigt, dass regelmässige KI-Nutzung nicht mit einer schnelleren Rückkehr in den Arbeitsmarkt einhergeht.¹ KI wirkt demnach zwar als Türöffner zu mehr Gesprächen, jedoch entscheidet weiterhin der persönliche Austausch über die Anstellung.
Auf Unternehmensseite zeigt sich eine bemerkenswerte Zurückhaltung: Über die Hälfte der Unternehmen, die noch keine KI einsetzen, begründet dies mit geringem Rekrutierungsbedarf. Fast ebenso häufig wird der bewusste Wunsch genannt, den Rekrutierungsprozess «menschlich» zu gestalten und 44% sehen darin schlicht noch keinen Mehrwert.¹ Datenschutzbedenken werden nur von einem Fünftel der Unternehmen genannt, bei Grossunternehmen allerdings von 40%.¹
Die eigentliche Feststellung: Beide Seiten wünschen sich mehr Transparenz.
Drei von vier Stellensuchenden möchten wissen, ob ein Unternehmen KI im Rekrutierungsprozess einsetzt.¹ Umgekehrt wünscht sich eine Mehrheit der Unternehmen, dass Bewerbende offenlegen, ob sie KI zur Erstellung ihrer Unterlagen verwendet haben. Weder Stellensuchende noch Unternehmen glauben zudem, dass KI den Bewerbungsprozess fairer oder objektiver macht.
3. Der rechtliche Rahmen
Wer in der Schweiz im Recruiting KI einsetzen möchte, hat das Datenschutzgesetz zu beachten (SR 235.1; kurz: DSG). Dieses regelt die Bearbeitung von Personendaten natürlicher Personen und damit auch die Bearbeitung von Bewerbungsdaten. Gemäss dem Eidgenössischen Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragten (EDÖB) gilt das DSG auch für den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Ein separates KI-Gesetz existiert in der Schweiz allerdings aktuell nicht.³
Besonders relevant ist folglich Art. 21 DSG: Bei automatisierten Einzelentscheidungen, die für Bewerbende mit einer negativen Rechtsfolge verbunden ist oder sie erheblich beeinträchtigt, kann die betroffene Person gestützt auf Art. 21 Abs. 2 DSG verlangen, dass ein Mensch die Entscheidung überprüft.⁴ Als Beispiel für eine solche automatisierte Einzelentscheidung wird in der Fachliteratur ausdrücklich die automatisierte Selektion von Bewerbungen genannt.⁵ Wer also KI im Screening einsetzt, sollte diesen Überprüfungsanspruch durch einen Menschen strukturell absichern, etwa durch eine dokumentierte manuelle Prüfung jeder KI-gestützten Absage oder durch die vorgängige Einholung einer ausdrücklichen Einwilligung zur automatisierten Einzelentscheidung (Art. 21 Abs. 3 lit. b DSG).
Und der EU AI Act?
Die EU-Verordnung über Künstliche Intelligenz (AI Act) stuft KI-Systeme zur Personalauswahl explizit als Hochrisiko-Anwendung ein und stellt entsprechend hohe Anforderungen an Dokumentation, Transparenz und menschliche Aufsicht.⁶ Diese Verordnung gilt grundsätzlich nur für die EU, wirkt aber extraterritorial: Ein Schweizer Unternehmen fällt insbesondere dann unter den AI Act, wenn es ein KI-System in der EU auf den Markt bringt oder wenn dessen Resultate in der EU verwendet werden.⁷
Für ein Schweizer KMU, das ausschliesslich für den Schweizer Markt rekrutiert, greift der AI Act damit in aller Regel nicht direkt. Relevant wird er indirekt aber trotzdem: Viele im Recruiting verwendete Software-Tools werden von Anbietern mit EU-Bezug entwickelt, die ihrerseits als «Provider» dem AI Act unterstehen. Dadurch fliessen entsprechende Sorgfaltsstandards oft automatisch in die verwendeten Tools ein, auch wenn das Schweizer Unternehmen selbst keine direkte Pflicht trifft.
4. Gängige Einsatzfelder und wo besondere Sorgfalt gilt
KI im Recruiting reicht heute von einfachen Text-Hilfen bis zu komplexen Bewertungssystemen. Die folgende Übersicht ordnet die gängigsten Anwendungsfelder nach Komplexität und regulatorischer Sensibilität ein:
Screening und automatisierte Interviews/Auswertung sind dabei nicht zufällig als «hoch» eingestuft. Vor allem bei diesen Anwendungsfeldern sind aufgrund der hohen Komplexität Art. 21 DSG und bei EU-Bezug die Hochrisiko-Vorgaben des AI Acts besondere Beachtung zu schenken. Es ist deshalb wenig überraschend, dass gemäss der AMOSA-Studie nur 3,6% der Schweizer Unternehmen KI in diesem Bereich einsetzen. Die Zurückhaltung entspricht der tatsächlichen regulatorischen und ethischen Komplexität.¹
5. Ein pragmatischer Fahrplan für die Einführung von KI im Recruiting
Wer KI im eigenen Recruiting einführen möchte, profitiert von einem strukturierten Vorgehen statt spontanem Ausprobieren. Die folgenden fünf Schritte haben sich in der Praxis bewährt:
1. Bedarf klären. Welche Aufgabe kostet heute überproportional viel Zeit? Die Erstellung von Stelleninseraten und die Kommunikation mit Bewerbenden sind für die meisten Unternehmen der naheliegendste Einstieg.
2. Lösungen prüfen, bevor investiert wird. Eine Testphase mit klarer Kosten-Nutzen-Abschätzung schützt vor Fehlinvestitionen. Bei sensiblen Bewerbungsdaten gilt: keine Verwendung von öffentlichen, nicht-vertragliche KI-Tools.
3. Verantwortlichkeiten und Leitlinien festlegen. Wer darf welches Tool wofür einsetzen? Was ist bei automatisierten Entscheidungen zwingend? Diese Fragen gehören schriftlich fixiert, bevor ein Tool produktiv genutzt wird.
4. Ergebnisse laufend hinterfragen. Nicht jede KI-Anwendung, die vielversprechend klingt, entspricht den Erwartungen. Regelmässiger Austausch im Team zeigt, wo echter Mehrwert entsteht und wo nicht.
5. Transparent kommunizieren. Da sich drei von vier Stellensuchenden mehr Klarheit über den KI-Einsatz wünschen,¹ ist eine proaktive Information (bspw. in der Eingangsbestätigung) ein Vertrauenselement.
6. Wo KI hilft und wo der Mensch unersetzlich bleibt
Die AMOSA-Studiendaten zeichnen ein differenziertes Bild: KI hilft nachweislich dabei, mehr Bewerbungen zu verschicken und mehr Gespräche zu erhalten. Sie löst aber nicht das eigentliche Problem, das Unternehmen wie Talente gleichermassen beschäftigt, nämlich echtes Engagement, Motivation und Passung zu erkennen. Im Gegenteil: 52% der Unternehmen berichten, dass Bewerbungsunterlagen durch KI zunehmend standardisiert wirken und 51% haben grössere Mühe, Authentizität und Eigenleistung einzuschätzen.¹ Genau diese Kennzeichen gehen in einem automatisierten Prozess am ehesten verloren.
Diese Beobachtung deckt sich mit einer zweiten AMOSA-Erkenntnis: Sowohl Stellensuchende als auch Unternehmen betonen unabhängig voneinander die Bedeutung des persönlichen Austauschs, der sich nicht durch KI ersetzen lässt.¹
talentgate setzt genau an dieser Schnittstelle an. Der kuratierte Talentpool für das Finanz- und Rechnungswesen in der Ostschweiz begegnet dem Kernproblem, das KI laut AMOSA gerade nicht löst, auf strukturelle statt technische Weise: Jede Fachkraft im Pool wird persönlich interviewt, und nicht algorithmisch gescreent. Motivation, Arbeitsweise und Persönlichkeit werden im direkten Gespräch erfasst, und nicht aus standardisierten, möglicherweise KI-generierten Bewerbungsunterlagen abgeleitet. Und weil der Pool nicht auf Bewerbungsvolumen, sondern auf persönlich geprüfte Kontakte setzt, entfällt das eigentliche Ausgangsproblem, für das KI-Screening überhaupt entwickelt wurde: die Behebung der Flut an schwer unterscheidbaren Bewerbungen. Dennoch kommt KI zum ergänzenden Einsatz, etwa bei der Formulierung von einzelnen Inhalten oder in der Übersetzung der wichtigsten Suchkriterien aus einem bestehenden Stelleninserat. Die Einschätzung, ob eine Person wirklich passt, bleibt bei talentgate aber dort, wo sie zuverlässigsten funktioniert: im persönlichen Gespräch.
