Sind Recruiting-Systeme darauf optimiert, die besten Kandidaten zu finden – oder lediglich den Bewerberstapel zu verkleinern?
LinkedIn ist voll von Anekdoten über moderne Recruiting-Praktiken und darüber, welche Schuld Bewerbermanagementsysteme und Recruiter daran tragen. Recruiting ist desolat – doch das Problem liegt nicht in der Technologie selbst. Es liegt vielmehr darin, wie Technologie eingesetzt wird, um Urteilsvermögen, Verantwortlichkeit und zwischenmenschlichen Kontakt zu ersetzen.
Im August 2026 ging ein Reddit-Beitrag auf r/recruitinghell bei LinkedIn viral. Der Nutzer behauptete, sich mit einem Lebenslauf, der die genannten Anforderungen erfüllte, auf seine eigene Stelle beworben zu haben. Nur sechs Minuten später habe er aufgrund eines geringfügigen Unterschieds in der Zeichensetzung eine automatische Absage erhalten.
Die Geschichte ist anekdotisch und lässt keine Rückschlüsse darauf zu, wie häufig so etwas vorkommt. Ihre Reichweite zeigt jedoch, wie viele Bewerber die darin beschriebene Erfahrung wiedererkannten: den Verdacht, dass ein geeigneter Bewerber durch einen automatisierten Prozess aussortiert werden kann, bevor ein Mensch die vorhandenen Nachweise überhaupt prüft.
Dieser Verdacht steht neben einer weiteren vertrauten Beschwerde. Bewerber berichten, mehrere technische Interviews oder Live-Coding-Aufgaben absolviert zu haben – manchmal bis zu fünf – und anschließend nichts mehr zu hören. Andere glauben, ihr Lebenslauf erreiche aufgrund zu aggressiver Filterung nie einen Menschen.
Auf der anderen Seite berichten Technologieunternehmen weiterhin von dünn besetzten Kandidatenpipelines und Schwierigkeiten bei der Besetzung offener Stellen. Erfahrene Softwareentwickler, Tester, technische Redakteure und andere IT-Fachkräfte schildern, wie sie sorgfältig zugeschnittene Bewerbungen in ein scheinbares Nichts schicken. Recruiter sagen, sie würden von ungeeigneten Bewerbern überrollt; Bewerber sagen, sie könnten keinen menschlichen Entscheidungsträger erreichen. Beide Darstellungen können gleichzeitig zutreffen.
Darin liegt das zentrale Paradox moderner Recruiting-Technologie: Es gibt echte Stellen und geeignete Bewerber, doch die Systeme, die beide zusammenbringen sollen, sind häufig besser darin, Bewerbungen zu verarbeiten und auszusortieren, als Potenzial zu erkennen.
Als QA-Spezialist finde ich das besonders aufschlussreich. Im Softwaretesting wird ein System nicht allein danach beurteilt, ob es den festgelegten Prozess befolgt. Entscheidend ist, ob es das beabsichtigte Ergebnis liefert. Ein Prozess, der effizient arbeitet, aber wiederholt das falsche Ergebnis produziert, ist keine erfolgreiche Automatisierung. Er ist ein Defekt, der in großem Maßstab wirkt.
Das gleichzeitige Vorhandensein von Talenten und Nachfrage
Die Fakten stützen nicht die einfache Schlussfolgerung, dass es keine echten offenen Stellen im Technologiebereich mehr gibt.
Die Bundesagentur für Arbeit berichtete, dass es 2024 in Deutschland rund 16.000 gemeldete Stellen in IKT-Berufen gab und weiterhin Engpässe bei der Stellenbesetzung bestanden, insbesondere in der Softwareentwicklung und Programmierung.1 Eurostat stellte fest, dass 57,5 Prozent der EU-Unternehmen, die IKT-Fachkräfte eingestellt hatten oder einzustellen versuchten, Schwierigkeiten bei der Besetzung dieser Stellen hatten. In Deutschland lag der Anteil bei 72,41 Prozent.2
Branchenzahlen weisen in dieselbe Richtung. Bitkom schätzte, dass 2025 in Deutschland 109.000 IT-Stellen unbesetzt blieben, während 85 Prozent der befragten Unternehmen einen Mangel an IT-Fachkräften wahrnahmen.3
Diese Zahlen müssen im Kontext betrachtet werden. Bei der Bitkom-Zahl handelt es sich um eine Schätzung aus einer Branchenumfrage und nicht um eine amtliche Erhebung. Zudem ist eine offene Stelle nicht zwangsläufig eine finanzierte Position, die ein Arbeitgeber unmittelbar besetzen will. Manche Anzeigen dienen der dauerhaften Kandidatensuche oder der Ermittlung eines spekulativen Bedarfs; hinter anderen stehen eingefrorene Budgets oder Positionen, die faktisch nicht mehr existieren. Dennoch deuten die gesammelten Erkenntnisse darauf hin, dass weiterhin eine beträchtliche reale Nachfrage besteht.
Auch an verfügbaren Fachkräften mangelt es nicht. Die Bundesagentur für Arbeit verzeichnete 2024 insgesamt 43.000 arbeitslose Menschen, die eine Beschäftigung im IKT-Bereich suchten – 30 Prozent mehr als im Vorjahr.1 Bitkom stellte fest, dass 52 Prozent der Unternehmen bessere Chancen bei der Gewinnung von IT-Fachkräften erwarteten, weil andere Arbeitgeber Personal abbauten.2
Diese Zahlen bedeuten nicht, dass jeder verfügbare Bewerber zu jeder offenen Stelle passt. Sie beschreiben jedoch einen Markt, in dem Arbeitgeber sagen, sie könnten keine Mitarbeiter finden, während qualifizierte Menschen sagen, sie könnten die Arbeitgeber nicht erreichen. Das deutet auf ein Matching-Problem hin – und nicht lediglich auf einen Mangel auf einer Seite der Gleichung.
Worauf ein ATS tatsächlich optimiert ist
Ein Applicant Tracking System (ATS) beziehungsweise Bewerbermanagementsystem ist nicht von Natur aus eine Absagemaschine. In seiner einfachsten Form ist es eine Datenbank und ein Workflow-Werkzeug, das Bewerbungen erfasst und Recruitern dabei hilft, Kandidaten durch den Einstellungsprozess zu führen. Anspruchsvollere Systeme können Lebensläufe analysieren, Bewerbungen bewerten, Vorauswahlfragen stellen, Schlüsselbegriffe erkennen sowie Ablehnungsregeln empfehlen oder automatisch anwenden.
Das Problem besteht nicht einfach darin, dass Arbeitgeber ein ATS einsetzen. Entscheidend ist, worauf sie es optimieren lassen.
Der 2021 veröffentlichte Bericht Hidden Workers: Untapped Talent der Harvard Business School und Accenture untersuchte diese Frage anhand von Befragungen von mehr als 8.000 Arbeitnehmern und über 2.250 Führungskräften in Deutschland, dem Vereinigten Königreich und den USA. Mehr als 90 Prozent der befragten Arbeitgeber setzten Recruiting-Systeme zunächst ein, um Bewerber für Positionen mit mittlerem und hohem Qualifikationsniveau zu filtern oder einzustufen. Besonders auffällig: 88 Prozent stimmten der Aussage zu, dass qualifizierte Bewerber für hochqualifizierte Tätigkeiten ausgeschlossen wurden, weil sie nicht exakt den in der Stellenbeschreibung festgelegten Kriterien entsprachen. Bei Tätigkeiten mit mittlerem Qualifikationsniveau lag der Wert bei 94 Prozent. Die Studie betrachtet den gesamten Arbeitsmarkt und nicht ausschließlich das Technologie-Recruiting, doch das von ihr aufgezeigte Filterproblem ist unmittelbar relevant.4
Diese Systeme verwenden häufig Ersatzkriterien für tatsächliche Kompetenz: einen bestimmten Abschluss, einen lückenlosen beruflichen Werdegang, eine exakte Zahl an Jahren in einer Rolle oder präzise benannte Technologien, sogar das Alter (da ich selbst über 50 bin, stört mich dieser Punkt ganz besonders, da ich weiß, dass ich beruflich noch in meinen besten Jahren bin). Solche Merkmale sind nicht unbedingt verlässliche Indikatoren dafür, ob jemand gute Arbeit leisten wird, lassen sich von Software jedoch leicht auswerten.
Das Technologie-Recruiting liefert ein offensichtliches Beispiel. Ein Bewerber kann über umfangreiche Erfahrung mit Browserautomatisierung verfügen, jedoch nicht mit dem konkreten Framework, das in der Stellenanzeige genannt wird. Ein Senior Tester kann sich mit API-Tests, CI/CD-Pipelines, risikobasiertem Testen und regulierten Umgebungen auskennen und dennoch abgelehnt werden, weil ihm genau die verlangte Kombination von Werkzeugen fehlt. Jemand mit sechs hochrelevanten Kompetenzen kann aussortiert werden, weil sein Lebenslauf nicht den siebten Begriff enthält, den ein Filter erwartet.
Ich habe dies selbst erlebt. Ein Recruiter sagte mir einmal, mein Lebenslauf werde für eine Stelle als technischer Redakteur nicht berücksichtigt, weil ich keine Erfahrung mit draw.io aufgeführt hatte. Ich hatte das Werkzeug tatsächlich noch nie verwendet, verstand die Benutzeroberfläche jedoch innerhalb weniger Minuten und erstellte kurz darauf ein vollständiges Flussdiagramm mit Legende und einheitlichem Farbschema. Das fehlende Schlüsselwort sagte nur sehr wenig über meine Fähigkeit aus, die Arbeit auszuführen.
Das System arbeitete wie konfiguriert: Es verkleinerte den Stapel. Ob es einen starken Kandidaten identifizierte, war eine andere Frage.
Das Anforderungsproblem entsteht zuerst
Ein ATS kann eine schlecht definierte Stelle nicht retten. Es kann seine Regeln lediglich konsequent anwenden.
In Stellenbeschreibungen sammeln sich im Laufe der Zeit häufig immer mehr Anforderungen an. Fähigkeiten des vorherigen Stelleninhabers, Wünsche verschiedener Stakeholder und Technologien, die möglicherweise irgendwann relevant werden könnten, fließen in das Profil eines idealisierten Kandidaten ein. Aus „wünschenswert“ wird schrittweise „erforderlich“. Am Ende beschreibt das Profil womöglich eine Person, die nicht existiert – oder eine Person, die kaum einen Grund hat, das angebotene Gehalt und die Bedingungen zu akzeptieren.
Dies ist ein typisches Versagen im Requirements Engineering. Das Unternehmen hat wesentliche Akzeptanzkriterien nicht von bloßen Präferenzen getrennt. Anschließend automatisiert es diese unklaren oder überzogenen Anforderungen und deutet die dadurch selbst erzeugte Knappheit als Beleg für einen Fachkräftemangel.
Die eigenen Ergebnisse von Bitkom zeigen einen Teil dieser Komplexität: Arbeitgeber nannten hochspezifische Anforderungen in Bezug auf die neuesten Technologien als ein Hindernis. Außerdem berichteten sie von voneinander abweichenden Gehaltsvorstellungen, unzureichender Flexibilität, Sprachanforderungen und langsamen internen Einstellungsentscheidungen.2 All dies sind nicht zwangsläufig Defizite des Bewerbermarktes. Mehrere dieser Einschränkungen werden vom Arbeitgeber selbst geschaffen.
Automatisierung entfernt menschliches Urteilsvermögen nicht aus dem Recruiting. Sie bettet frühere menschliche Entscheidungen in den Workflow ein und macht sie dadurch häufig schwerer sichtbar oder anfechtbar.
Die Bewerbungsflut erzeugt einen destruktiven Kreislauf
Recruiter stehen durchaus vor einem echten Problem. Digitale Jobbörsen, Ein-Klick-Bewerbungen, automatisierte Lebenslaufanpassungen und generative KI ermöglichen es, sich in wesentlich kürzerer Zeit auf sehr viel mehr Stellen zu bewerben. Jede offene Position kann Bewerber aus einem erheblich größeren geografischen und beruflichen Umfeld anziehen – darunter viele, die nur wenige der Anforderungen erfüllen.
Greenhouse berichtete, dass die Arbeitsbelastung von Recruitern innerhalb eines einzigen Quartals um 26 Prozent gestiegen sei, während 38 Prozent der befragten Arbeitssuchenden einräumten, sich massenhaft zu bewerben.5 Angesichts dieses Volumens führen Arbeitgeber mehr Vorauswahlfragen und aggressivere Filter ein. Bewerber erleben niedrige Rückmeldequoten und reagieren darauf, indem sie noch mehr Bewerbungen versenden. Recruiter erhalten dadurch noch mehr irrelevante Bewerbungen.
Es entsteht ein sich selbst verstärkender Kreislauf:
Jeder Beteiligte reagiert möglicherweise rational auf die unmittelbaren Anreize. Gemeinsam erzeugen sie jedoch einen zunehmend dysfunktionalen Markt.
Ghosting beseitigt Feedback und Verantwortlichkeit
Ghosting ist inzwischen so normalisiert, dass es manchmal als reine Frage der Umgangsformen abgetan wird. Seine Folgen reichen jedoch weiter: Es beseitigt das Feedback und die Verantwortlichkeit, die jeder Prozess benötigt, um sich zu verbessern.
Eine Greenhouse-Umfrage unter 2.500 Arbeitnehmern in Deutschland, dem Vereinigten Königreich und den USA ergab, dass 61 Prozent nach einem Vorstellungsgespräch geghostet worden waren. Die Plattformdaten des Unternehmens stuften außerdem in einem typischen Quartal zwischen 18 und 22 Prozent der ausgeschriebenen Stellen als „Ghost Jobs“ ein – also als Stellen, die ohne konkrete Einstellungsabsicht veröffentlicht wurden.5 Diese Zahlen stammen von einem ATS-Anbieter und sollten nicht automatisch auf den gesamten Arbeitsmarkt übertragen werden. Sie zeigen jedoch, dass die Frustration von Bewerbern nicht bloß anekdotisch ist.
So unerfreulich sich Ghosting für die betroffene Person auch anfühlt, nicht jedes Schweigen ist bewusst respektlos. Ein Recruiter wartet möglicherweise auf einen Kunden, ein Hiring Manager verschiebt eine Entscheidung oder ein Budget wird gestrichen, ohne dass die offene Stelle formell geschlossen wird. Die Verantwortung kann sich so stark verteilen, dass sich niemand persönlich dafür zuständig fühlt, dem Bewerber mitzuteilen, was geschehen ist.
Moderne Systeme machen stille Absagen organisatorisch einfach. Ein Datensatz kann inaktiv bleiben oder ohne aussagekräftige Erklärung geschlossen werden. Recruiter und Hiring Manager werden nicht mit ihren Annahmen konfrontiert, Bewerber lernen nichts aus dem Prozess und das Unternehmen erhält keine Erkenntnisse darüber, ob seine Filter die falschen Personen abgelehnt haben.
Ob beabsichtigt oder nicht: Ghosting schützt einen schlechten Matching-Prozess vor einer kritischen Überprüfung. Ein Arbeitgeber kann weiterhin berichten, keine geeigneten Kandidaten gefunden zu haben, ohne erklären zu müssen, weshalb erfahrene Bewerber ausgeschlossen oder im Unklaren gelassen wurden.
Erreichen die stärksten Kandidaten tatsächlich einen Menschen?
In einigen Unternehmen sicherlich. Gute Recruiter nutzen Technologie, um Bewerbungen zu organisieren, anstatt professionelles Urteilsvermögen zu ersetzen. Sie hinterfragen unrealistische Stellenbeschreibungen, suchen nach übertragbaren Kompetenzen, halten Bewerber auf dem Laufenden und behandeln automatisierte Empfehlungen als Entscheidungsgrundlage statt als Entscheidung.
Kein Auswahlverfahren kann mit Sicherheit einen objektiv „stärksten“ Kandidaten bestimmen. Entscheidend ist, ob es zuverlässig Menschen sichtbar macht, die überzeugend belegen können, dass sie die Aufgabe erfüllen. Marktweit kann die Reduzierung der Kandidatenzahl jedoch leicht zum Ersatzmaßstab für einen erfolgreichen Prozess werden. Time-to-Hire, Cost-per-Hire und die Anzahl bearbeiteter Bewerbungen lassen sich vergleichsweise einfach messen.
Die Zahl geeigneter Menschen, die fälschlicherweise abgelehnt werden, bleibt weitgehend unsichtbar: Da sie nie eingestellt wurden, kann ihre Leistung nicht beobachtet werden. Dadurch entsteht eine gefährliche Asymmetrie. Eine Fehlbesetzung wird früher oder später sichtbar; ein starker Bewerber, der vor einer menschlichen Prüfung abgelehnt wird, hingegen nicht. In der Sprache des Testens messen herkömmliche Recruiting-Kennzahlen den Durchsatz leichter als falsch-negative Ergebnisse.
Die HBS-Forschung ist in diesem Zusammenhang besonders wichtig. Unternehmen, die gezielt Personen einstellten, die durch herkömmliche Prozesse normalerweise verborgen bleiben, meldeten mit einer um 36 Prozent geringeren Wahrscheinlichkeit einen Mangel an Talenten oder Kompetenzen. Außerdem gaben sie an, dass diese Mitarbeiter in Bereichen wie Produktivität, Arbeitsqualität, Engagement, Anwesenheit, Innovation und Arbeitsethik ebenso gut oder besser abschnitten als Mitarbeiter, die über traditionelle Wege gewonnen wurden.4
Die Hürde bestand demnach nicht zwangsläufig in mangelnder Kompetenz. Sie bestand in mangelnder Sichtbarkeit innerhalb des Auswahlsystems.
Worauf würde ein besseres System optimieren?
Ein besser konzipierter Recruiting-Prozess würde nicht auf Automatisierung verzichten. Angesichts des heutigen Bewerbungsvolumens wäre das weder realistisch noch wünschenswert. Stattdessen würde er Automatisierung nutzen, um Nachweise für vorhandene Fähigkeiten zu erkennen, anstatt lediglich unvollkommene Profile auszusortieren.
Das würde bedeuten:
- wesentliche Anforderungen vor Veröffentlichung einer Stelle von bloßen Präferenzen zu trennen;
- zu prüfen, ob jedes Ablehnungskriterium tatsächlich den Erfolg in der jeweiligen Rolle vorhersagt;
- nach verwandten und übertragbaren Erfahrungen zu suchen, statt nur nach exakten Begriffen;
- automatisierte Entscheidungen auf falsch-negative Ergebnisse zu prüfen;
- Recruitern die Prüfung von Kandidaten zu ermöglichen, die dem festgelegten Profil weitgehend, aber nicht vollständig entsprechen;
- zu dokumentieren, weshalb Stellen pausiert, gestrichen oder wiederholt neu ausgeschrieben werden;
- die Verantwortung für die Kommunikation mit Bewerbern klar zuzuweisen;
- die Qualität der Einstellung und die Candidate Experience zu messen, nicht nur Geschwindigkeit und Kosten; und
- sicherzustellen, dass jeder interviewte Bewerber ein eindeutiges Ergebnis erhält.
Keine dieser Maßnahmen erfordert den Verzicht auf das ATS. Sie erfordern, es als ein System zu behandeln, dessen Ergebnisse getestet werden müssen.
Fazit
Die Frage ist nicht, ob Recruiting-Technologie gut oder schlecht ist. Die nützlichere Frage lautet, ob das gesamte Recruiting-System tatsächlich das Ergebnis hervorbringt, das es angeblich anstrebt.
Arbeitgeber haben offene Stellen. Qualifizierte Menschen suchen Arbeit. Recruiter haben Zugang zu mehr Kandidaten, mehr Daten und mehr Automatisierung als je zuvor. Dennoch hat sich die Kommunikation verschlechtert, die Anforderungen sind immer spezifischer geworden und qualifizierte Bewerber können ohne menschliche Prüfung oder Erklärung verschwinden.
Das ist nicht einfach ein Technologieproblem. Es ist ein Problem der Anforderungen, Anreize, Zuständigkeiten, Messgrößen und beruflichen Praxis. Das ATS ist der Mechanismus, über den viele dieser Entscheidungen umgesetzt werden. Doch das Unternehmen bestimmt, worauf dieser Mechanismus Wert legt.
Derzeit scheinen zu viele Recruiting-Systeme darauf optimiert zu sein, einen überwältigenden Bewerberstapel zu verkleinern. Das ist nicht dasselbe wie die stärksten verfügbaren Kandidaten zu identifizieren. Solange Arbeitgeber nicht die geeigneten Menschen untersuchen, die ihre Prozesse ausschließen – und nicht nur die Geschwindigkeit, mit der sie ausgeschlossen werden –, könnten einige scheinbar hartnäckige Fachkräfteengpässe zum Teil durch den Einstellungsprozess selbst verursacht bleiben.
Darin liegt eine echte Chance für ein anderes Recruiting-Modell: eines, das den Erfolg an der Qualität des Matches statt an der Effizienz des Filters misst und Technologie nutzt, um geeignete Menschen und Arbeitgeber näher zusammenzubringen, anstatt einen digitalen Keil zwischen sie zu treiben.
Quellen
- Bundesagentur für Arbeit, Der Arbeitsmarkt für IKT-Berufe im Kontext der Transformation (Juni 2025). ↩↩
- Eurostat, IKT-Fachkräfte: Statistiken zu schwer zu besetzenden Stellen in Unternehmen. ↩
- Bitkom, Der Arbeitsmarkt für IT-Fachkräfte: Studie 2025. ↩↩↩
- Joseph B. Fuller et al., Harvard Business School und Accenture, Hidden Workers: Untapped Talent. ↩↩
- Greenhouse, Bericht zum Stand der Stellensuche. ↩↩