Die fehlende Kennzahl

CIOs und CHROs tragen zunehmend gemeinsam die Verantwortung dafür, welchen Impact der Einsatz von Technologie im Personalbereich hat. Fehlentscheidungen können dabei deutlich teurer werden, als die meisten Berechnungen zum ROI zeigen. Eine aktuelle Studie des Forschungsteams Public Health Informatics, Computational and Operations Research beziffert die jährlichen Kosten durch Burnout und fehlendes Engagement auf rund 5 Mio. US-Dollar für ein Unternehmen mit 1.000 Mitarbeiter*innen. In den meisten Berechnungen zum ROI von KI tauchen diese Kosten jedoch kaum auf.

Je nach Position verursacht Burnout pro Person Kosten zwischen 4.000 US-Dollar bei Beschäftigten auf Stundenbasis und 21.000 US-Dollar bei Führungskräften. Im Recruiting summiert sich das schnell, denn 53 % der Fachkräfte berichten innerhalb eines Jahres von Burnout. Bei Investitionen in Technologien für den Personalbereich werden diese Folgekosten trotzdem kaum berücksichtigt. Die meisten Berechnungen zum ROI von KI erfassen nur Effizienzgewinne. Ob sich dadurch auch die Bedingungen verbessern, die Burnout und fehlendes Engagement begünstigen, wird selten gemessen.

KI sorgt für mehr Effizienz. Aber reicht das?

Für eine Studie von Radancy haben wir Recruiter*innen und Führungskräfte aus internen Recruiting-Teams befragt, die KI täglich einsetzen. 77 % sagen, dass KI ihre Arbeitsabläufe zumindest etwas effizienter macht. Diese Verbesserungen lassen sich messen. Rechnet man die tatsächlich eingesparte Zeit jedoch zusammen, fällt der Gesamteffekt kleiner aus als erwartet.

Die Mehrheit der Recruiter*innen, insgesamt 66 %, spart mit KI zwischen einer und vier Stunden pro Woche. Das erleichtert einige Abläufe, verändert aber kaum, womit sie ihren Arbeitstag verbringen. KI ist also hilfreich, hat die Arbeit bisher jedoch nicht grundlegend verändert.

Noch deutlicher wird das beim Thema Burnout. 44 % sagen, dass ihre Burnout-Belastung im Vergleich zur Zeit vor dem Einsatz von KI gleich geblieben ist oder sich sogar verschärft hat. Nur 9 % fühlen sich deutlich weniger ausgebrannt. KI ist bei diesen Recruiter*innen fest in die Arbeitsabläufe eingebunden. Trotzdem hat sich am Burnout kaum etwas verändert. Das deutet darauf hin, dass KI nicht dort entlastet, wo im Arbeitsalltag der größte Druck entsteht.

Das Problem ist der Arbeitsmix, nicht das Tempo.

Wir haben Recruiter*innen gefragt, womit sie ihren Arbeitstag verbringen. Nur 45 % arbeiten den größten Teil des Tages an Aufgaben, für die menschliches Urteilsvermögen gefragt ist. Ein Viertel verbringt dagegen mindestens fünf von acht Arbeitsstunden mit Koordination und Organisation. Dazu zählen die Terminplanung, Follow-ups, Aktualisierungen im ATS und die Abstimmung mit Hiring Manager*innen. Diese Aufgaben kosten Energie und lassen weniger Zeit für die Arbeit, bei der Erfahrung und Urteilsvermögen wirklich zählen.

Die Daten zeigen außerdem, welche Aufgaben Recruiter*innen Energie geben.

Recruiter*innen empfinden Screening-Gespräche als besonders motivierend, wenn sie mit bereits vorqualifizierten Kandidat*innen sprechen. Fehlt diese Vorauswahl, müssen sie im Gespräch zunächst die grundlegende Eignung klären. Für ihr Urteilsvermögen bleibt dadurch weniger Raum. Das bremst den Prozess und verringert mögliche Effizienzgewinne.

Recruiter*innen nennen immer wieder dieselben Aspekte als besonders wertvoll: Gespräche, Urteilsvermögen und den persönlichen Kontakt. Genau diese Elemente prägen gute Einstellungsentscheidungen. Die grundlegende Qualifizierung sollte bereits abgeschlossen sein, bevor Gespräche mit Kandidat*innen stattfinden. So können Recruiter*innen ihre Zeit und Aufmerksamkeit dort einsetzen, wo sie den größten Mehrwert schaffen.

Das Modell der CUNY zu Burnout zeigt einen ähnlichen Zusammenhang. Eine hohe Arbeitsbelastung ist demnach der wichtigste Faktor auf dem Weg von fehlendem Engagement zu Burnout. Besonders belastend sind Aufgaben, die überfordern oder wenig sinnvoll erscheinen. Ein Recruiting-Prozess, der kaum Raum für eigene Einschätzungen lässt oder Recruiter*innen ständig mit unpassenden Bewerbungen konfrontiert, schafft genau diese Bedingungen. Dann können selbst Aufgaben auslaugen, die eigentlich motivieren sollten.

Die eingesparten Stunden sind nicht die wichtigste Kennzahl für den ROI von KI. Wichtiger ist, wie viel von ihrem Arbeitstag Recruiter*innen wieder für Aufgaben nutzen können, bei denen ihre Erfahrung und ihr Urteilsvermögen zählen.

KI macht den Unterschied, wenn sie ganze Workflows übernimmt.

Unsere Analyse zeigt, dass die durch KI eingesparte Zeit die Burnout-Belastung statistisch signifikant vorhersagt. Je mehr Stunden KI spart, desto niedriger fällt die Belastung im Vergleich zum Ausgangswert aus. Daraus lässt sich ableiten, woran Investitionen in KI gemessen werden sollten.

Den größten Nutzen bringt KI im Recruiting, wenn sie ganze Aufgabenbereiche übernimmt. Einzelne Tools reichen dafür nicht aus. Erst wenn intelligentes Screening und automatisches Scheduling zusammenspielen und alle Informationen direkt im Recruiting-System erfasst werden, fällt ein großer Teil der Koordinationsarbeit weg. Recruiter*innen können sich dann wieder auf Aufgaben konzentrieren, bei denen ihre Erfahrung und ihr Urteilsvermögen zählen.

Kleine Effizienzgewinne allein reichen deshalb nicht aus. Der eigentliche ROI entsteht, wenn KI die Belastungsfaktoren reduziert, die fehlendes Engagement und Burnout begünstigen. Genau diese Faktoren verursachen bei einem Unternehmen mit 1.000 Mitarbeiter*innen jährliche Kosten von rund 5 Mio. US-Dollar.

Diese Fragen sollten sich Talent-Acquisition-Verantwortliche stellen.

Für Talent-Acquisition-Verantwortliche stellt sich längst nicht mehr die Frage, ob sie in KI investieren sollten. KI ist bereits im Einsatz und ihre grundlegenden Vorteile sind belegt. Entscheidend ist, welche Investitionen den Arbeitsalltag der Recruiter*innen wirklich verändern.

Ein einfacher Praxistest hilft: Schafft die Lösung spürbar mehr Zeit für Aufgaben, bei denen Erfahrung und Urteilsvermögen zählen? Sorgt sie dafür, dass Recruiter*innen vor allem mit qualifizierten Kandidat*innen sprechen? Kleine Verbesserungen haben meist nur einen begrenzten Impact. Strukturelle Veränderungen gehen weiter. Sie nehmen Recruiter*innen die Koordinationsarbeit früh im Prozess ab und schaffen später Raum für bessere Entscheidungen. Das wirkt sich direkt auf die Qualität der Einstellungen, die Candidate Experience und die Bindung von Mitarbeiter*innen aus.

Diese Ergebnisse lassen sich messen: an der Time-to-Fill, der Annahmequote von Angeboten und den vermiedenen Kosten für Nachbesetzungen. Dafür muss sich jedoch auch der Blick auf Erfolg verändern. Die passende Investition in KI bringt mehr als Zeitersparnis. Sie verändert die Arbeit selbst.

Die richtige Investition in KI spart Zeit und gibt Recruiter*innen wieder Raum für ihre eigentliche Arbeit.