Schon lange vor dem weltweiten Durchbruch von ChatGPT Anfang 2023 kamen in der Personalauswahl und -entwicklung digitale und softwaregestützte Verfahren zum Einsatz. Darunter waren wissenschaftlich fundierte und praxistaugliche Ansätze, aber auch weniger überzeugende Verfahren, etwa die automatisierte Auswertung von Stimme oder Körpersprache, aus denen Rückschlüsse auf Persönlichkeit und berufliche Eignung gezogen werden sollten. Mit ChatGPT und anderen Anwendungen der künstlichen Intelligenz hat die Digitalisierung in diesem Bereich noch einmal enorm an Dynamik gewonnen. Die entscheidenden Fragen bleiben aber dieselben: Welche Verfahren und konkreten Formen ihrer Gestaltung sind empirisch belegt? Entsprechen sie den gesicherten Erkenntnissen der Eignungsdiagnostik? Und wie valide und transparent sind die daraus abgeleiteten Bewertungen und Personalentscheidungen?
Angesichts dieser Dynamik ist es an der Zeit für eine eignungsdiagnostische Bestandsaufnahme. Hier setzt der vorliegende Band an: Die beiden Autoren sind Professoren für Arbeits- und Organisationspsychologie und ordnen den Forschungsstand sowie die Möglichkeiten technologie- und KI-gestützter Eignungsdiagnostik ein.
Die Kluft zwischen Forschung und Praxis
Diese Einordnung ist besonders wichtig, weil die Kluft zwischen wissenschaftlichen Erkenntnissen und der Praxis in Organisationen und Personalabteilungen nach wie vor erheblich ist. Noch immer werden massenhaft fragwürdige Persönlichkeitsfragebögen eingesetzt, die Menschen in rote oder grüne Menschentypen einteilen, wie auch die Autoren kritisch anmerken. Aus meiner Sicht zeigt sich hier ein weiteres Problem: Bei Recruitern und Hiring-Managern fehlt es häufig an grundlegender diagnostischer Kompetenz. Dann besteht die Gefahr, dass technologisch komplexe Verfahren eher nach überzeugenden Marketingversprechen als nach ihrer wissenschaftlichen Qualität beurteilt werden. Entscheidend ist deshalb nicht nur die Technologie selbst. Anbieter, Entscheider und Nutzer müssen über die Kompetenz verfügen, Verfahren kritisch einzuordnen, wissenschaftliche Belege zu prüfen und reflektierte Entscheidungen zu treffen. Es liegt auch in ihrer Verantwortung, die Möglichkeiten und Grenzen von KI und technologiebasierten Verfahren zu kennen.
Was gute Diagnostik ausmacht
Um solche Verfahren beurteilen zu können, muss man sich zunächst die Grundlagen der Eignungsdiagnostik anschauen. Sie spielt in der Personalauswahl und -entwicklung eine wichtige Rolle, wenn die Eignung und Passung zwischen einer Person und einer Stelle oder Rolle möglichst objektiv und valide eingeschätzt werden sollen. Mithilfe wissenschaftlich fundierter Methoden und Verfahren sollen berufliches Verhalten und berufliche Leistung mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorhergesagt werden. Dafür müssen die zugrunde liegenden Methoden, die eingesetzten Instrumente, die Durchführung und die Bewertung des Verfahrens wissenschaftlichen Anforderungen genügen. Das gilt in der analogen wie in der digitalen Welt.
Der Band stellt dafür drei zentrale Maßstäbe heraus: Akzeptanz, Fairness und Validität. Bei der Akzeptanz geht es darum, ob ein Verfahren als angenehm und angemessen wahrgenommen wird. Fairness bedeutet grob zusammengefasst, dass Menschen mit vergleichbaren Eigenschaften und vergleichbarer Eignung nicht unangemessen unterschiedlich bewertet werden. Validität beschreibt, wie gut ein Verfahren tatsächlich das erfasst, was es erfassen soll. Bei neuen technologischen Verfahren wird nicht immer untersucht sein, wie sich jedes einzelne Gestaltungselement – also etwa die Art der Darstellung, ein Zeitlimit oder eine automatisierte Rückmeldung – auf die Validität auswirkt. Solche Studien sind aufwendig und die technische Entwicklung verläuft oft schneller als die Forschung. Die Autoren empfehlen daher, Metaanalysen und andere Forschungsergebnisse zu bereits untersuchten Gestaltungselementen heranzuziehen. So lässt sich zumindest einschätzen, welche Auswirkungen vergleichbare Elemente in einem neuen Verfahren haben könnten.
Die Autoren beschreiben sowohl Vorteile als auch Nachteile technologiebasierter Eignungsdiagnostik. Zu den Potenzialen zählen mehr Effizienz, geringere Kosten, eine größere Reichweite und mehr Flexibilität, etwa durch unbeaufsichtigte Online-Tests oder zeitversetzte Video-Interviews. Auch eine stärkere Standardisierung und weniger Verzerrungen sind grundsätzlich denkbar. Technologie sorgt aber nicht automatisch für mehr Objektivität. Wenn Instrumente und Verfahren ungeeignet sind, kann genau das Gegenteil passieren. Hinzu kommen technische Hürden, Implementierungskosten und mögliche Benachteiligungen von Bewerbenden, die nicht über geeignete Hardware oder eine stabile Internetverbindung verfügen.
Auch Ethik und Datenschutz bergen Risiken. Technologiebasierte Verfahren sollten deshalb reflektiert eingesetzt und transparent kommuniziert werden. Insgesamt sprechen sich die Autoren für eine sinnvolle Kombination aus persönlicher Interaktion und technologiebasierter Eignungsdiagnostik aus.
Digital ist nicht automatisch besser
Der Band betrachtet verschiedene technologiebasierte Verfahren wie Online-Tests und technologievermittelte Interviews, also Videokonferenzen, Telefoninterviews oder asynchrone Video-Interviews. Ältere Befunde zeigen eine geringere Akzeptanz solcher Verfahren. Einige dieser Studien sind allerdings schon zehn Jahre oder älter, während sich die Technik und der Umgang damit stark weiterentwickelt haben. Anscheinend steigt die Akzeptanz mit der Erfahrung im Umgang mit digitalen Auswahlverfahren. Bei Einhaltung eignungsdiagnostischer Standards können technologievermittelte Interviews grundsätzlich valide Informationen liefern. Für einzelne Formate, insbesondere asynchrone Video-Interviews, ist die Forschungslage aber noch begrenzt.
Klassische Testformate, etwa Fragebögen oder Leistungs- und Fähigkeitstests, werden oft als wenig motivierend wahrgenommen. Daher gibt es seit vielen Jahren Ansätze, die Akzeptanz durch Gamifizierung und spielbasierte Verfahren, bei denen Aufgaben in eine Spielumgebung eingebettet werden, zu erhöhen. Ranglisten oder Fortschrittsbalken können die Attraktivität steigern, der spielebasierte Inhalt muss aber zur Situation passen. Wenn die Geschichte völlig fiktiv ist und nichts mit dem Arbeitskontext zu tun hat, kann die Akzeptanz des Verfahrens sinken. Das gilt möglicherweise auch für eine anschließende Absage, weil man den Piratenschatz nicht gefunden oder die Invasion der Aliens nicht verhindert hat. Auch die Fairness kann leiden, weil Spielerfahrung oder eine hohe Spielaffinität Vorteile bringen können. Bei der Messung kognitiver Fähigkeiten gibt es erste vielversprechende Ergebnisse. Bei Persönlichkeit und Kriteriumsvalidität sieht es bislang eher schlecht aus.
Für Remote-Assessment-Center liegen bislang nur wenige empirische Befunde vor. Wenn die bewährten Standards aus Vor-Ort-Assessment-Centern eingehalten werden, könnte die Validität mit der von Präsenzverfahren vergleichbar sein. Zusätzlich müssen aber formatspezifische Anforderungen berücksichtigt werden. Dazu gehören klare Hinweise zur technischen Ausstattung und zu einer ungestörten Arbeitsumgebung. Auch Täuschungsversuche und die Frage, welcher Anteil einer Leistung tatsächlich von der getesteten Person stammt, spielen eine Rolle. Hybride Assessment-Center können Präsenz- und Remote-Elemente verbinden und vielleicht die jeweiligen Vorteile nutzen. Wie sinnvoll sie wirklich sind, muss aber noch intensiver erforscht und in der Praxis untersucht werden. Eine besondere Herausforderung bleibt die persönliche Interaktion: Eine Begegnung am Bildschirm ist eben etwas anderes als das unmittelbare Gegenüber. Wie wichtig dieser Unterschied ist, hängt davon ab, was für die Tätigkeit relevant ist bzw. was geprüft werden soll.
Wenn die KI mitentscheidet
Sehr spannend sind automatisierte und KI-basierte Systeme. Der Einsatz kann sehr vielfältig aussehen. Aus einer Stellenbeschreibung lassen sich relevante Eigenschaften und Fähigkeiten ableiten. Auch passende Interviewfragen inklusive Verhaltensankern können erstellt werden. Denkbar sind außerdem automatisierte Transkripte und Zusammenfassungen von Gruppendiskussionen, Rollenspielen oder Interviews sowie die Unterstützung bei der Erstellung von Gutachten.
Entscheidend ist zunächst der Automatisierungsgrad. Interviews zu transkribieren und Themen zusammenzufassen, ist etwas anderes, als Antworten von Bewerbenden zu bewerten. Die Akzeptanz auf Seiten der Teilnehmer ist besonders dann gering, wenn eigentlich eine menschliche Interaktion erwartet wird, etwa in einem Interview mit einem Recruiter. KI-Tools bieten sich daher zunächst vor allem zur Unterstützung an. Denkbar wäre zum Beispiel, dass sie Antworten mit Verhaltensankern abgleichen, Folgefragen vorschlagen oder parallel zur menschlichen Beurteilung eine zweite Einschätzung liefern.
Mit zunehmender Automatisierung wird es allerdings auch schwieriger, Fehler zu erkennen. Wer nur eine KI-Zusammenfassung liest, hat das zugrunde liegende Verhalten nicht selbst beobachtet. Gleichzeitig wird KI-basierten Systemen oft mehr Objektivität zugetraut, während man ihnen weniger Fingerspitzengefühl und eine geringere Fähigkeit zur ganzheitlichen Einschätzung zuschreibt. Schlüssig aufbereitete Ergebnisse können dazu führen, dass man der KI zu stark vertraut und ihrer Einschätzung kaum widerspricht. Erkennbare Fehler können das Vertrauen schnell beschädigen. Deshalb muss genau geprüft werden, wo eignungsdiagnostische Prinzipien eingehalten werden, wo Fehler entstehen und wo KI die Menschen tatsächlich entlastet oder die Qualität verbessert. Rechtliche Grenzen durch die DSGVO und die europäische KI-Verordnung kommen hinzu.
Der Einsatz generativer KI stellt Unternehmen bei der Bewertung von Probeaufgaben vor neue Herausforderungen. Oft lässt sich nur schwer erkennen, was Bewerbende selbstständig erarbeitet haben und welchen Anteil die KI am Ergebnis hatte. Wenn der Arbeitsalltag angemessen abgebildet werden soll, kann der kompetente Einsatz von KI allerdings durchaus Teil der Aufgabe sein. Dann muss das Anspruchsniveau so gesetzt werden, dass erkennbar wird, wer mit KI mehr leistet als andere. Ein hochwertiges, gut strukturiertes Ergebnis allein reicht dafür nicht aus, wenn die Ergebnisse durch den KI-Einsatz sehr ähnlich ausfallen. Als mögliche Gegenmaßnahmen nennen die Autoren beaufsichtigte Tests, Zeitlimits oder Tonaufnahmen. Am Ende könnte daraus allerdings auch eine Art Wettrüsten zwischen Beurteilenden und Teilnehmenden werden. Die weitere Entwicklung ist schwer vorhersehbar. Klar ist aber: Ob die individuelle Fähigkeit oder der kompetente Umgang mit KI erfasst werden soll, muss vorher geklärt werden.
Positiv ist, dass das Buch nicht nur bei den theoretischen Grundlagen bleibt, sondern auch verschiedene Praxisbeispiele vorstellt. Dazu gehören etwa Avatar-Interviews mit automatischer Transkription und Systeme, die Bewerbungsgespräche automatisiert auswerten. Solche Beispiele machen die Möglichkeiten greifbarer, zeigen aber auch, wo die Aussagekraft noch begrenzt ist und eine menschliche Beurteilung weiterhin wichtig bleibt. Zusätzlich geben die Autoren konkrete Hinweise für den praktischen Einsatz und stellen ausgewählte Materialien zum Download bereit.
Fazit und Einordnung
Insgesamt bietet das Buch eine sehr gute Grundlage, um sich mit dem aktuellen Forschungsstand auseinanderzusetzen. Bei aller inhaltlichen Breite bleibt für mich allerdings eine Leerstelle: Gewünscht hätte ich mir ein eigenes Kapitel zu den besonders fragwürdigen Angeboten am Markt. Der Wirtschaftspsychologe Uwe Kanning kritisiert seit Jahren Verfahren, die versprechen, mithilfe von Algorithmen aus Stimme, Sprache, Mimik oder Körpersprache umfassende Persönlichkeitsprofile abzuleiten. Ihre wissenschaftliche Aussagekraft ist häufig gering, die diagnostischen Versprechen gehen weit über das empirisch Belegte hinaus. Hier besteht erheblicher Aufklärungsbedarf.
Die Zukunft liegt im Zusammenspiel von Mensch und KI. Eingesetzt werden sollte KI dort, wo sie Menschen entlastet und die diagnostische Qualität nachweislich verbessert. Kritisches Denken und eignungsdiagnostische Grundlagen werden deshalb eher wichtiger. Nur wer die Qualität der Ergebnisse und die Grenzen der Systeme beurteilen kann, kann auch sinnvoll entscheiden, was die KI übernehmen sollte und wo der Mensch weiterhin besser handelt und urteilt.
Denn was nützen überzeugend klingende KI-Empfehlungen, wenn wir kaum noch hinterfragen können, wie sie zustande kommen? Dann treffen wir vielleicht formal noch die Entscheidung, haben sie inhaltlich aber längst an die Technik abgegeben. Akzeptanz, Fairness und Validität bleiben deshalb auch im KI-Zeitalter die zentralen Maßstäbe. Das Buch ist besonders für Personalverantwortliche und alle relevant, die technologiebasierte Eignungsdiagnostik nicht nur anwenden, sondern auch reflektiert einschätzen wollen.
Johannes Basch und Markus Langer: Technologie- und KI-basierte Eignungsdiagnostik. Praxis der Personalpsychologie, Band 48. Göttingen: Hogrefe, 2026, 157 Seiten, 26,95 Euro.
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