HR nutzt KI-Tools, doch ein klarer Rahmen fehlt weiterhin

Abhishek David war 16 Jahre in der HR-Praxis tätig, bevor er in die Forschung wechselte. Heute promoviert er an der Indian School of Business und beschäftigt sich mit der Zukunft der Arbeit, ESG und individuellem Verhalten. Ein besonderes Augenmerk legt er auf das Thema Zugehörigkeit: Seiner Ansicht nach scheitern DEI-Initiativen nicht an falschen Diversitätszielen, sondern daran, dass Zugehörigkeit von unterschiedlichen Menschen aus unterschiedlichen Motiven heraus erlebt wird – und Standardlösungen diesem Umstand nicht gerecht werden.

In Episode #22 von Xobin Talks spricht Moderatorin Manjeet Kaur mit Abhishek über seine Erkenntnisse aus Forschung und Praxis. Das Gespräch beleuchtet, wo KI im HR-Bereich tatsächlich funktioniert, wo sie missverstanden wird, wie verantwortungsvolle Einführung aussieht und was Unternehmen tun müssen, um beim Lösen alter Probleme keine neuen zu schaffen.

Wie hilft KI HR wirklich? Praktische Beispiele im Überblick.

Abhishek beginnt mit IBM Watson, einem der ersten KI-Anwendungsfälle zur Mitarbeiterbindung.

Abhishek: „IBM war Vorreiter bei Automatisierung, Datennutzung und Datenmodellierung. Sie haben Watson eingesetzt, um das Engagement und die Bindung von Mitarbeitenden zu verbessern. Im Laufe der Zeit wurde daraus ein Business-Tool, das auch monetarisiert wurde. Gleichzeitig konnten sie damit Millionen einsparen.“

Danach verlagerte sich die Entwicklung rasant in Richtung Recruiting. KI-gestützte Bewerbermanagementsysteme, Tools zur Lebenslaufanalyse und Plattformen für das Matching von Stellenprofilen und Lebensläufen waren die ersten breit eingesetzten KI-Anwendungen im HR, da Recruiting über die strukturiertesten und umfangreichsten Datenmengen verfügt.

Chatbots und operative Automatisierung

Abhishek: „Chatbots, NLPs und ähnliche Technologien werden genutzt, um Fragen zu beantworten – vor allem in operativen HR-Bereichen, in denen viele Anfragen von Mitarbeitenden bearbeitet werden müssen.“

Sentiment-Analysen, prädiktive Modelle zur Mitarbeiterbindung, robotergestützte Prozessautomatisierung für administrative Aufgaben und generative KI für Lerninhalte folgten. Talent-Marktplätze, die interne Mobilität und das Management von Gig-Arbeitskräften ermöglichen, bilden die jüngste Entwicklung.

Der Vergleich mit der Medizin

Abhisheks anschaulichster Vergleich zieht eine Parallele zur Medizintechnik.

Abhishek: „Auch Ärzte nutzten 3D-Bildgebung und Operationsroboter zur Unterstützung. Doch wirklich hilfreich wurden diese erst, als genügend Patientendaten vorlagen. Übertragen auf HR: Beim Recruiting hieß es zunächst, dass Lebenslauf-Analysen Vorurteile bezüglich Herkunft oder Geschlecht enthalten. Doch mit mehr Daten und besserer Korrektur der Labels werden die Systeme zunehmend nützlicher.“

Weniger als die Hälfte aller Unternehmen wird 2026 KI im HR-Bereich einsetzen, und die Nutzung konzentriert sich auf bestimmte Bereiche: Recruiting mit 27 %, HR-Technologie mit 21 %, Lernen und Entwicklung mit 17 % sowie Employee Experience mit 14 % (SHRM State of AI in HR, 2026). Der Reifegrad der Daten ist der Grund, warum KI-Einsatz vor allem am Anfang des Mitarbeiter-Lebenszyklus stattfindet, wo die Datenlage am besten ist.

Wie erzielen Unternehmen mit KI bessere Ergebnisse, ohne die Ethik zu vernachlässigen?

Hier wechselt Abhishek von der Beschreibung der Möglichkeiten zur Empfehlung, was Unternehmen vor dem Einsatz von KI schaffen müssen.

Zuerst die ethische Infrastruktur aufbauen

Abhishek: „Unternehmen, die KI-Tools einsetzen, sollten klare Regeln für deren Nutzung aufstellen. Außerdem sollte ein unabhängiges Ethik-Komitee eingerichtet werden, das außerhalb des operativen Geschäfts agiert. So bleibt die Kontrolle unabhängig. Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind entscheidend – jedes Modell, jede Kommunikation, jedes Tool oder jeder Algorithmus muss nachvollziehbar sein, sonst übernimmt man bestehende Vorurteile.“

Nur 18 % der befragten Unternehmen haben ein KI-Ethikgremium im HR-Governance-Rahmen etabliert, während 41 % der HR-Fachkräfte algorithmische Voreingenommenheit als größte Sorge bei der KI-Einführung nennen (SQ Magazine, 2025). Die Lücke zwischen Problembewusstsein und struktureller Antwort ist groß.

DSGVO und regulatorische Vorgaben sind Pflicht

Abhishek: „Datenschutzmaßnahmen müssen vorhanden sein. Die Einhaltung der DSGVO und anderer regulatorischer Vorgaben ist für alle, die im digitalen und KI-Zeitalter arbeiten, absolut unerlässlich.“

Der Druck, schnell zu handeln, und die Notwendigkeit, sorgfältig zu steuern, stehen im Widerspruch. Die meisten Unternehmen lösen diesen Konflikt, indem sie schnell vorangehen und hoffen, dass die Compliance nachzieht.

Kontinuierliches Monitoring statt einmaliger Einführung

Abhishek: „Kontinuierliche Überwachung und Bewertung sind nötig, denn niemand weiß, wie die Ergebnisse tatsächlich aussehen werden. Studien von McKinsey und Deloitte prognostizieren zwar einen deutlichen Anstieg der Geschäftsergebnisse, aber diese Effekte sind noch nicht sichtbar. Wir müssen die Vorteile der implementierten Tools erst noch beobachten. Hier ist Vorsicht geboten.“

Diese Einschätzung ist wichtig: Der Return-on-Investment von KI im HR ist bislang überwiegend theoretisch, und Unternehmen setzen auf versprochene Ergebnisse, die sich in der Praxis erst noch bestätigen müssen.

Was HR-Teams an KI häufig missverstehen

Abhishek nennt vier Missverständnisse, die ihm in Forschung und Beratung regelmäßig begegnen.

Missverständnis 1: KI nimmt uns die Jobs weg

Abhishek: „Die Arbeitswelt verändert sich rasant, und wir müssen uns auf die Kompetenzen von morgen vorbereiten – das gilt für Mitarbeitende und HR-Teams gleichermaßen. Beide müssen kontinuierlich lernen und bereit für Neues sein. KI-Tools sollten als Unterstützung für die Entscheidungsfindung gesehen werden, nicht als Ersatz. Was ich früher als A, B und C gemacht habe, übernimmt nun die Maschine A und B, C bleibt bei mir. Es geht um optimale Ergänzung, nicht um vollständigen Ersatz.“

Missverständnis 2: KI löst alle Probleme sofort

Abhishek: „Das neue KI-Tool wird alle meine Probleme lösen oder alles schneller und besser machen.“

Die Geschwindigkeit der Einführung bestimmt nicht die Qualität der Ergebnisse. Tools, die ohne ausreichende Trainingsdaten, ohne Change Management und ohne klare Problemdefinition eingeführt werden, bleiben hinter den Erwartungen zurück – unabhängig von ihrer technischen Leistungsfähigkeit.

Missverständnis 3: KI beseitigt Vorurteile

Abhishek: „Wir behaupten oft, dass mit KI die Vorurteile aus dem System verschwinden. Das ist eines der größten Missverständnisse.“

29 % der Unternehmen haben 2025 KI-gestützte Recruiting-Tools wegen festgestellter Vorurteile gestoppt oder umgestellt (SQ Magazine, 2025). KI, die mit historischen Einstellungsdaten trainiert wird, übernimmt die darin enthaltenen Vorurteile – es sei denn, Daten und Labels werden aktiv und kontinuierlich korrigiert.

Missverständnis 4: One Size Fits All

Abhishek: „Es gibt keine Einheitslösung. Neue Tools sollten eingeführt, die Veränderungen gemessen und die Transparenz sowie die Auswirkungen auf die gesamte Employee Experience betrachtet werden. Auch Einfachheit ist ein entscheidender Erfolgsfaktor bei jeder digitalen Einführung.“

Wie wird KI langfristig Unternehmenskultur und Wohlbefinden beeinflussen?

Abhishek beantwortet dies aus zwei Perspektiven: der geschäftlichen und der menschlichen.

Die Business-Perspektive: Fintech und die Auflösung von Branchengrenzen

Abhishek: „Vor zwei, drei Jahren haben wir noch zwischen Fintech und Banken unterschieden. Heute verschwimmen die Grenzen. Fintechs müssen wie Banken agieren, weil sie reguliert werden, und Banken müssen sich digitalisieren und automatisieren wie Fintechs. Niemand will das nächste Nokia werden – Innovation und Kreativität sind entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben.“

Digitalisierung ist für Unternehmen keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit. Wer KI zu spät einführt, riskiert, wie Unternehmen in den 1990ern den Einfluss des Internets zu unterschätzen und abgehängt zu werden.

Die HR-Perspektive: Von der Fluktuation zur Bindung

Abhishek: „HR hatte schon immer große Datenmengen zur Verfügung. Wir schauen aber meist auf Fluktuation. Warum nicht auf Bindung? Wir betrachten immer Vergangenheitsdaten, also Fluktuationsraten, aber nicht die Faktoren, die zur Bindung führen. Wenn wir diese Faktoren analysieren, können wir vorausschauende Entscheidungen treffen. Das wird sich ändern.“

Dieser Perspektivwechsel ist entscheidend: Fluktuationsdaten zeigen, wer gegangen ist und wann. Daten zur Bindung zeigen, wer wahrscheinlich gehen wird, bevor es passiert. Das ist der Unterschied zwischen Nachbereitung und Prävention – und die meisten HR-Teams arbeiten noch im Nachgang.

Die Menschen-Perspektive: Wohlbefinden, DEI und langfristige Reduktion von Vorurteilen

Abhishek blickt optimistisch auf die langfristige Entwicklung von DEI, bleibt aber realistisch beim Zeitrahmen.

Abhishek: „Ich sehe, dass Vorurteile und Unterschiede abnehmen. Die Grenzen verschwimmen mit der Zeit. In fünf bis zehn Jahren wird Geschlechtervielfalt selbstverständlich sein. Fehlt sie, wird das Unternehmen hinterfragt. Das wird zum Mindeststandard.“

Er benennt aber auch die Risiken: Übermäßige Abhängigkeit von Technologie, wachsende Datenschutzbedenken bei steigenden Datenmengen und die fortwährende Herausforderung, Vorurteile in Systemen zu reduzieren, die aus unvollkommenen historischen Daten lernen.

Sein zentrales Bild ist das der menschlichen Entwicklung. Jede große technologische Veränderung – Computer in den 1980ern, dann das Internet, dann Mobilgeräte – erforderte Anpassung. KI ist das nächste Kapitel dieser Entwicklung.

Abhishek: „Ständiges Lernen und Weiterentwickeln ist der Kern menschlicher Evolution. Hoffentlich sind wir auf KI und digitale Transformation genauso vorbereitet wie auf Computer, Internet und Mobilgeräte.“

Über Abhishek David

Abhishek David bringt 16 Jahre HR-Praxiserfahrung in seine Promotion an der Indian School of Business ein. Seine Forschung bewegt sich an der Schnittstelle von Organisationsverhalten, Technologieakzeptanz und HR-Strategie, mit besonderem Fokus auf die Zukunft der Arbeit, ESG-Ziele und Zugehörigkeit im Kontext von DEI. Vor seiner akademischen Laufbahn hatte er leitende HR-Positionen in verschiedenen Branchen in Indien und den VAE inne und verbindet so Praxisnähe mit wissenschaftlicher Tiefe. Er ist NUS-Alumnus und aktiver Vordenker der HR-Community in den VAE mit Expertise in HR-Transformation, Organisationsentwicklung, Talentbindung, Kultur- und Change-Management sowie strategischen Partnerschaften.