KI oder Regel? Wie Recruiting-Teams die richtige Entscheidungslogik finden 

Warum die Frage “Geht das nicht mit KI?” beim Recruiting oft die falsche ist – und was Anna Fernandes (Milch und Zucker) stattdessen empfiehlt. 

„Wahrscheinlichkeit ist keine Entscheidung” – mit diesem Leitsatz eröffnete Ana Fernandez-Mühl, Geschäftsführerin Milch und Zucker, ihren Talk auf der 4INSIDER | SAATKORN Online Konferenz. Ihre These: Es scheitert selten an fehlender KI, sondern an fehlender Klarheit darüber, welche Entscheidung überhaupt getroffen werden muss. 

Was ist regelbasierte Automatisierung? (Definition) 

Regelbasierte Automatisierung folgt festen Wenn-Dann-Regeln und liefert dadurch immer ein reproduzierbares, nachvollziehbares Ergebnis – etwa bei Muss-Kriterien in Stellenanzeigen oder automatisierten Statuswechsel-Benachrichtigungen. Im Unterschied dazu berechnet KI Wahrscheinlichkeiten, keine festen Ergebnisse. 

Die Startfrage vor jeder Technologieentscheidung 

Anna Fernandes beobachtet, dass Automatisierung und KI im Arbeitsalltag oft synonym verwendet werden, obwohl sie sich fundamental unterscheiden. Ihr Rahmen für die Entscheidung: Muss ein Ergebnis immer identisch sein? Dann regelbasiert automatisieren. Darf es variieren und als Vorschlag dienen, etwa bei Matching oder Skill-Empfehlungen? Dann ist KI die richtige Wahl. Geht es um Verstehen und Verantwortung? Dann bleibt der Mensch gefragt – denn weder Regel noch KI können Verantwortung übernehmen. 

Ungenutzte Potenziale der regelbasierten Automatisierung 

Aus der Praxis mit Bewerbermanagementsystemen nennt Anna Fernandes mehrere Beispiele, die schon heute ohne KI funktionieren, aber häufig ungenutzt bleiben: automatisches Einladungsmanagement nach positivem Statuswechsel, selbstständige Terminbuchung durch Kandidaten inklusive automatischer Reminder, digitale Gremienabstimmungen statt Papierprozesse sowie die automatisierte Erstellung standardisierter Vertragsdokumente. 

Ein konkretes Beispiel: Bei einer Landespolizeibehörde ließen sich durch solche regelbasierten Schritte – von rechtssicheren Textbausteinen bis zur automatisierten Sicherheitsüberprüfung binnen Minuten statt per Fax – erhebliche Zeitaufwände einsparen, ganz ohne komplexe KI. 

Was KI kann – und was nicht 

KI eignet sich laut Anna Fernandes hervorragend für Matching, Ranking und Skill-Vorschläge. Was sie aber nicht kann: Eignung bewerten. Ein Recruiter versteht und gewichtet, was ein Lebenslauf über eine Person aussagt. Eine KI berechnet lediglich, wie wahrscheinlich ein Lebenslauf zur Stellenanzeige passt. Diese Wahrscheinlichkeit ist keine Eignungsaussage – und erst recht keine Entscheidung. 

EU AI Act: Recruiting als Hochrisikobereich 

Da Recruiting-Prozesse häufig mit Profiling verbunden sind, stuft der EU AI Act sie als Hochrisikobereich ein. Der klassische Ansatz, wonach ein “Human in the Loop” am Ende der Kette genügt, reicht laut Anna Fernandes nicht mehr aus. Erlaubt sind vorbereitende KI-Tätigkeiten wie ungewichtetes Sortieren, retrospektive Mustererkennung oder Übersetzung und Strukturierung. Nicht erlaubt ist eine eigenständige Gewichtung oder eine direkte Einstellungsempfehlung durch die KI – die verantwortliche Entscheidung muss beim Menschen bleiben. 

Häufige Fragen zu KI und Automatisierung im Recruiting 

Wie unterscheiden sich Automatisierung und KI im Recruiting? Automatisierung folgt festen Regeln und liefert reproduzierbare Ergebnisse. KI berechnet Wahrscheinlichkeiten und eignet sich für Aufgaben, bei denen Ergebnisse variieren dürfen. 

Darf KI im Recruiting Einstellungsentscheidungen treffen? Nein. Da Recruiting-Prozesse oft Profiling beinhalten, gelten sie laut EU AI Act als Hochrisikobereich. KI darf vorbereitend unterstützen, die finale Entscheidung liegt beim Menschen. 

Welche Aufgaben lassen sich im Recruiting regelbasiert automatisieren? Terminvereinbarungen, automatisierte Statuswechsel-Benachrichtigungen, digitale Freigabeprozesse und die Erstellung standardisierter Vertragsdokumente. 

Reicht ein Human-in-the-Loop-Ansatz beim EU AI Act noch aus? Nicht mehr allein. Entscheidend ist echtes Verstehen und eine eigenständige menschliche Bewertung, nicht nur das formale Abnicken einer KI-Empfehlung. 

Fazit: Erst die Entscheidung verstehen, dann die Technologie wählen 

Bevor Unternehmen über KI oder HR-Tech diskutieren, sollten sie klären, welche Entscheidung eigentlich ansteht und welche Qualität sie erfordert. Regelbasierte Prozesse sparen oft mehr Zeit als der direkte KI-Einsatz – und überall dort, wo echtes Verstehen gefragt ist, bleibt der Mensch der Dreh- und Angelpunkt. 

Dieser Artikel basiert auf dem Vortrag von Ana Fernandez-Mühl, Geschäftsführerin Milch und Zucker, bei der 4INSIDER | SAATKORN Online Konferenz. Die vollständige Aufzeichnung findest du in unserer 4INSIDER Mediathek.