Eine Studie legt nahe: Identische Job-Kandidaten haben je nach KI-Schreibtool um bis zu 42 Prozentpunkte unterschiedliche Chancen beim automatisierten Screening.
Wer sich bei der Bewerbung von Künstlicher Intelligenz unterstützen lässt, erlebt unter Umständen eine böse Überraschung: Welches Sprachmodell den Lebenslauf verfasst, kann darüber entscheiden, ob das Dokument im digitalen Papierkorb landet oder eine Einladung zum Gespräch erfolgt. Das gilt selbst dann, wenn die beruflichen Qualifikationen völlig identisch sind. Zu diesem Ergebnis kommt ein Arbeitspapier des Forschers Christopher Ort von i10X Research. Die Untersuchung liefert erstmals systematische Zahlen für ein Phänomen, das Fragen für den Arbeitsmarkt und Regulier aufwirft.
In der Praxis prüfen Unternehmen Bewerbungen längst automatisiert mit KI-Systemen. Arbeitssuchende wiederum nutzen dieselben Modelle, um Lebensläufe aufzupolieren. Bisher fehlte der Nachweis, ob die Wahl des KI-Schreibwerkzeugs die Erfolgschancen im Bewerbungsprozess verändert. Für die Studie erstellte Ort 100 synthetische Kandidatenprofile aus zwölf Branchen und vier Karrierestufen. Sämtliche harten Fakten wie Berufserfahrung, Abschlüsse und Qualifikationen blieben bei allen Varianten gleich.
Vier führende KI-Modelle – GPT-5.4 von OpenAI, Claude Sonnet 4.6 von Anthropic, Gemini 3 Pro von Google sowie Grok 4.3 von xAI – erstellten aus den Profildaten jeweils eigene Lebenslauf-Varianten. Diese unterschieden sich ausschließlich in Sprache, Struktur und Satzbau. Anschließend bewerteten dieselben vier Modelle als virtuelle Personalentscheider alle 400 Bewerbungsunterlagen in einer Blindstudie. Von 1600 theoretisch möglichen Auswertungen flossen 1576 valide Datensätze in die Analyse ein. Die KI-Systeme vergaben Punkte von 0 bis 100 sowie eine Empfehlung: Einstellung, Vielleicht oder Ablehnung. Um reale Bedingungen abzubilden, galt nur eine explizite Einstellungsempfehlung als Erfolg, da Bewerbungen in der Kategorie Vielleicht in automatisierten Prozessen selten menschliche Recruiter erreichen.
Die Ergebnisse belegen erhebliche Abweichungen allein aufgrund des gewählten Schreibstils. Bei identischer Qualifikation schwankte die Chance auf eine Einstellungsempfehlung um bis zu 42 Prozentpunkte, je nachdem, welches Modell das Dokument verfasst hatte. Besonders drastisch zeigte sich dieser Effekt bei Claude Sonnet 4.6 als Bewerter: Von GPT verfasste Lebensläufe erhielten bei dem Anthropic-Modell nur in 42 Prozent der Fälle grünes Licht. Stammte der Lebenslauf dagegen von Claude selbst, stieg die Einstellungs-Empfehlung auf 84 Prozent. Den Höchstwert erzielten von Gemini verfasste Unterlagen mit 90 Prozent. Claude erwies sich damit als strengster Prüfer im Testfeld und zeigte zugleich eine ausgeprägte Vorliebe für den eigenen Textstil.
Andere Modelle zeigten abweichende Muster. GPT-5.4 bevorzugte keineswegs die eigenen Formulierungen. Während das OpenAI-Modell selbst verfasste Lebensläufe in 82 Prozent der Fälle zur Einstellung empfahl, schnitten Gemini-Texte mit 97 Prozent und Claude-Texte mit 95 Prozent deutlich besser ab. GPT-5.4 zeigte so eine Form negativer Selbstbevorzugung. Unabhängig davon funktionierten die Modelle grundsätzlich als Qualitätsfilter: Eine unpassende Bewerbung eines Berufseinsteigers auf eine Führungsposition wurde von allen Evaluatoren konsequent abgelehnt.
Ein weiteres Ergebnis betrifft die Dokumente aus der Feder von Gemini 3 Pro. Diese Schnittformate wurden von allen vier Test-KIs am erfolgreichsten bewertet. Mit Erfolgsquoten zwischen 90 und 97 Prozent überzeugte die strukturierte Form von Gemini durchgehend. Zudem traten bei identischen Dokumenten eklatante Bewertungsunterschiede zwischen den Prüfern auf. Im extremsten Fall vergab GPT-5.4 für einen von Claude verfassten Lebenslauf 74 Punkte, während Claude dasselbe Dokument mit lediglich 45 Punkten bewertete und ablehnte. Dieser Abstand von 29 Punkten entstand rein durch das prüfende Modell.
Wenn die Wahl eines KI-Tools die Einstellungschancen massiv beeinflusst, entstehen neue Diskriminierungsrisiken. Zudem stellt sich die Frage nach Transparenzpflichten gemäß Artikel 13 des EU AI Act bei Hochrisiko-KI-Systemen im Personalbereich. Firmen, die auf einkanalige KI-Filter setzen, riskieren hochqualifizierte Fachkräfte auszusortieren, nur weil deren Lebenslauf im falschen KI-Format vorliegt. Ort empfiehlt Unternehmen daher, automatisierte Bewerbungssortierungen vorab auf Stil-Unabhängigkeit zu testen und Prüf-Panels aus mehreren Modellen einzusetzen.
Stefan Krempl
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