KI verschlechtert Personalentscheidungen – Hier ist der Grund

David Rice: Sie nutzen KI, um Personalentscheidungen zu treffen – bei der Einstellung, bei Leistungsbeurteilungen, Teamzusammensetzungen – also bei Entscheidungen, die Karrieren, Unternehmenskultur und Geschäftsergebnisse betreffen. Und in vielen Fällen haben wir keine Ahnung, in welchem Kontext wir sie eigentlich füttern. Es ist wie einen Freund um Rat zu Ihrem Chef zu fragen, und der sagt: „Nun, ich kenne deinen Chef ja gar nicht, wie soll ich dir also einen tollen Ratschlag geben?“ Sie müssten Ihrem Freund mehr erzählen. Aber oft erzählen Sie der KI eben nicht mehr, sondern hoffen einfach, dass sie es schon herausfindet.

Der heutige Gast ist Matt Poepsel von The Predictive Index, und sein Vortrag auf der letzten Transform-Konferenz in Las Vegas trug den Titel Smarte Tools, dumme Personalentscheidungen. Denn Folgendes passiert gerade: KI kann in Minuten das recherchieren und schreiben, wofür früher zwei Wochen gebraucht wurden; dadurch wachsen die Erwartungen. Wir bewegen uns schneller, doch unser geistiges Modell ist noch das alte, auch wenn die Werkzeuge neu sind. Und gerade die, die früh und intensiv KI einsetzen, sind inzwischen am stärksten ausgebrannt. Noch etwas anderes: Die wichtigste und gefährlichste Form der Arbeit ist Teamarbeit.

Menschen mit unterschiedlichen Persönlichkeitstypen kollidieren wie Autoscooter aufeinander. Fügen Sie dann noch konkurrierende Ziele hinzu, wie sie komplexe Strategien zwangsläufig haben, und Sie haben ein Rezept für eine Katastrophe. Aber Führungskräfte wissen nicht, dass sie nach verhaltensbasierten Daten fragen sollten. So sind sie nicht ausgebildet. Man lehrt ihnen Strategie, Technologie, Prozesse – nicht, wie man den Faktor Mensch richtig handhabt.

Und nun bringen wir Agenten mit ins Spiel. Ihre Agenten rufen meine Agenten an, die KI erstellt Zusammenfassungen, die meine KI dann auswertet. Wir schaffen echte Distanz zwischen uns, während wir glauben, produktiv zu sein. Das ist Arbeitsschlamm, ein ständiges Hinterherlaufen nach der gestrigen Definition von Produktivität, anstatt uns daran zu orientieren, was tatsächlicher Wert bedeutet.

In der heutigen Folge sprechen wir darüber, warum KI Verhaltenskontext braucht – nicht nur Aufgabenbeschreibungen und Kompetenzen; das Prinzip „zweimal messen, einmal schneiden“ für wichtige Personalentscheidungen und warum inzwischen jede Personalentscheidung kritisch ist; warum Kompetenzen flüchtig, Verhaltensmerkmale dagegen beständig sind; wie man Verhaltens-Insights früh im Bewerbungsprozess einbringt; warum Führungskräfte nicht wissen, nach den richtigen Daten zu fragen und was HR tun muss; und zuletzt den Unterschied zwischen KI, die Teamdynamik beschleunigt, und KI, die Vertrauen zerstört.

Ich bin David Rice. Das ist People Managing People. Und falls Sie KI für Personalentscheidungen nutzen, ohne wirklich zu wissen, auf welchen Kontext es ankommt, wird Ihnen dieses Gespräch hoffentlich genau zeigen, was Ihnen bis jetzt fehlt. Das folgende Gespräch mit Matt fand auf dem Messegelände der Transform-Konferenz statt. Viel Spaß dabei. Los geht’s mit Matt und mir.

Also, ich sitze hier mit Matt Poepsel von The Predictive Index. Willkommen, Matt. Schön, Sie hier bei Transform zu sprechen.

Matt Poepsel: Vielen Dank. Danke, dass ich hier sein darf.

David Rice: Ihr Vortrag gestern hat mir wirklich gefallen. Der Titel war Smarte Tools, dumme Personalentscheidungen.

Matt Poepsel: Ja, genau.

David Rice: Vielleicht steigen wir damit ein.

In vielen Fällen schlagen Sie vor, dass KI Empfehlungen gibt, die ein Mensch dann genehmigt. Mich interessiert: Wo liegt das größere Risiko? Ist es die Überverantwortung auf die KI, oder ist es die Tatsache, dass wir oft gar nicht wissen, womit wir sie speisen?

Matt Poepsel: Ja, das stimmt. Ich denke, es wird anfangs eine gewisse Überverantwortung auf KI geben, aber grundsätzlich ist die Nutzung von KI-Tools nicht per se schlecht.

Entscheidend ist, dass wir verstehen ... sie hat nur den Kontext, den wir ihr geben.

David Rice: Richtig.

Matt Poepsel: Es wäre wie mit einem Freund: „Hast du einen Tipp für mich, wie ich mit meinem Chef besser klar komme?“ Der würde sagen: „Naja, ich kenne deinen Chef nicht, wie soll ich da guten Rat geben?

Du musst mir mehr erzählen.“ Genau das passiert bei KI sehr oft.

David Rice: Ja. Und das andere Thema ist: Personaldaten sind berüchtigt für ihre vielen Probleme, oder?

Matt Poepsel: Ganz genau.

David Rice: Und wenn Sie viele Leute sprechen – wie groß ist das Vertrauen in das, was dort eingegeben wird?

Matt Poepsel: Eigentlich kaum vorhanden. Ich denke, ... wir stehen bei KI noch am Anfang, vieles ist noch experimentell. So ein bisschen: „Wie kannst du mir helfen? Mal sehen, was zurückkommt.“ Mit der Zeit wird man vertrauter damit – was gut ist –, fragt die KI nach komplexeren Dingen.

Zuerst will man vielleicht nur Hilfe für eine E-Mail, jetzt bitte, „Hilf mir bei einer Präsentation vor meinem Team über die letzten Verkaufszahlen.“ Die Komplexität steigt, aber das Entscheidende wird übersehen: Wenn wir zu wenig über das Team, über ihre Verhaltensweisen und Kommunikationspräferenzen wissen – bekommen wir dann wirklich den besten Rat von der KI? Ja,

wenn sie uns etwa bei der Präsentation hilft. Das bereitet mir etwas Sorge.

David Rice: Ich war neulich auf mehreren Konferenzen, und es wird viel über Governance gesprochen, gerade mit Blick auf das Agentenzeitalter. Wie gut wird Ihrer Ansicht nach die Zuständigkeit für Entscheidungen geklärt?

Matt Poepsel: Diese Entscheidung wird herumgeschoben wie ein ... wie ein Fußball, sozusagen.

David Rice: Genau.

Matt Poepsel: Weil sie sich so im Zwischenbereich befindet. Es ist weder rein juristisch noch rein IT noch nur HR. Oft wird HR damit beauftragt, „Du musst das vorantreiben“, gerade bei der Frage des zulässigen und sinnvollen Einsatzes von KI.

Denn letztendlich reden wir darüber, Menschen potenziell zu schaden. Wenn sie etwas Unpassendes von ihrem Vorgesetzten bekommen, kann das viel Vertrauen zerstören. Ich denke, der Preis auf menschlicher Ebene ist sehr hoch. Daher ist es sinnvoll, HR in die Pflicht zu nehmen. Aber allzu oft wird HR auch nur transaktional gesehen.

Wenn wir das Thema rein unter Compliance-Gesichtspunkten behandeln, wird nicht beachtet, dass KI das Potenzial hat, Teamdynamik massiv zu beschleunigen –

David Rice: Ja ...

Matt Poepsel: ... oder unser Geschäft in neue Richtungen zu treiben.

David Rice: Sie sprechen Teamdynamik an. Dazu: Die kann KI noch nicht voll erfassen oder wirklich verstehen, wie Arbeit in Wirklichkeit abläuft.

Wie geht man dabei vor, wie strukturiert man den Kontext, den man der KI gibt – wie erstellt man Input, auf den sie wirklich bauen kann?

Matt Poepsel: Ja, das sage ich ständig: Die wichtigste – und riskanteste – Form von Arbeit ist Teamarbeit. Bei allem, was in Unternehmen passiert, ist die Chance, dass es eine Einzelperson ganz alleine erledigt, sehr gering.

David Rice: Ja.

Matt Poepsel: Es geht um Teams, und oftmals Teams von Leuten, die gemeinsam Programme, Initiativen oder Geschäftsmodelle zum Erfolg führen sollen.

David Rice: Ja.

Matt Poepsel: Wir müssen die Zusammenarbeit im Team richtig gestalten. Das beginnt mit dem Verstehen der Verhaltensunterschiede und der strategischen Anforderungen des jeweiligen Teams.

Bringt man Menschen mit größtenteils unterschiedlichen Persönlichkeitstypen zusammen, krachen sie wie Autoscooter aneinander. Kommen dann noch konkurrierende Ziele dazu – wie sie bei komplexen Strategien notwendig sind –, ist das Rezept für langwierige Konflikte perfekt.

David Rice: Ja.

Matt Poepsel: Man muss also verstehen: Wenn wir all die Daten zusammenbringen – was ist zu tun und wer macht was –, dann liefert das einen sehr reichen Kontext, aus dem ein Experte sofort erkennt, wo das Team zum Erliegen kommt oder Unstimmigkeiten bestehen.

Die Frage ist dann: Wie bringen wir KI-Tools dazu, uns auch dabei zu unterstützen? Darüber muss man nachdenken.

David Rice: Wir reden über Teamarbeit, und trotzdem ist überall die Rede davon, dass jeder zukünftig kleine Unternehmer oder Manager von Agenten wird. Aber wenn ich es schon nicht schaffe, Menschen so zusammenzu­bringen, dass sie als Team funktionieren – wie soll ich dann Agenten dazu bringen, gemeinsam zu funktionieren ...

Matt Poepsel: Genau. Ihr Agent ruft meinen Agenten an, richtig? Und plötzlich entsteht der gleiche „Work Slop“ wie heute: weil alle noch versuchen, mitlangsamer Definition von Produktivität mitzuhalten–

David Rice: Stimmt.

Matt Poepsel: ... anstatt sich auf wahren Wert zu fokussieren. Deswegen fühlt sich jeder abgehängt. Ein Agent könnte Arbeit automatisieren und ich hätte mehr geschafft – aber ist das dann die richtige Arbeit? Sobald das Team wieder im Zentrum steht und jeder eine Schar Agenten hat, die ihm helfen ...

Werden dann lauter Zusammenfassungen von KI erstellt und von anderen KIs ausgewertet, entsteht zwischen den Menschen echte Distanz – und da müssen wir aufpassen.

David Rice: Sie sprechen „work slop“ an, und ich denke ständig an den Zeitdruck, unter dem wir stehen.

Wir sollen alle immer schneller werden, was als Wettbewerbsvorteil gilt. Das fördert die Versuchung, KI-Ergebnisse blind zu vertrauen und gleich weiterzugehen. Aber ist das eigentlich nur durch den Zeitdruck getrieben? Und wichtiger: Wie entkommen wir dem?

Letztlich ist das ja auch eine philosophische Frage, nämlich nach unseren Werten. Was hat sich für Sie bewährt?

Matt Poepsel: Es stimmt schon, dass Zeit immer knapper wird. Früher hatte man für Recherchen samt Texten zwei Wochen Zeit.

David Rice: Ja.

Matt Poepsel: Jetzt kann KI riesige Studien in wenigen Minuten liefern, also werden auch die Deadlines zusammengekürzt.

David Rice: Ja.

Matt Poepsel: Aber zum Punkt Vertrauen: Man muss immer noch kontrollieren und prompten. Das fällt nicht einfach so ab.

Ja. Wir müssen uns klar machen, dass das Verständnis dafür, was eine Aufgabe wirklich braucht, möglicherweise verzerrt ist. Am Ende zählt: Ist die Qualität noch gut? Oder sieht man dem Ergebnis an, dass es KI-generiert und ohne Kontext ist? Das hilft niemandem.

Studien zeigen auch: Diejenigen, die KI am frühesten und intensivsten einsetzen, sind mittlerweile am stärksten ausgebrannt. Sie nutzen neue Tools, leben aber noch nach alten Muster – da ist die Lernkurve noch lange nicht abgeschlossen.

Es ist kein Hype-Cycle. KI sorgt definitiv für Mehrwert, aber wenn wir Abstand von Teammitgliedern generieren oder eigene Ressourcen verbrennen, ist das ein Warnzeichen, wie viel Mühe man noch hineinstecken muss.

David Rice: Es bringt Geschwindigkeit. Aber bei Personalentscheidungen gilt: Man profitiert davon, gelegentlich langsamer, bewusster und reflektierter zu sein.

Matt Poepsel: Ja.

David Rice: Das ergibt den Spannungsbogen – das Ziel versus der beste Weg dahin. Wie schaffen es Menschen, die Qualität ohne den Geschwindigkeitsverlust zu halten?

Matt Poepsel: Nicht besonders gut – kurz gesagt. Anfangs ist das wohl auch normal. Gegenwärtig gibt es massiven Druck, zu hastig Lösungen zu suchen. Das verschärft die Probleme.

Wenn Bedürfnisse nicht erfüllt werden, oder jemand eine versteckte Agenda vermutet, dauert es am Ende oft noch länger, als wenn man sich etwas mehr Zeit lässt. Es gibt diesen alten Handwerkerspruch: „Zweimal messen, einmal schneiden.“

Dafür gibt es gute Gründe: Es ist schneller und kostensparender. Genauso sollten wir bei wichtigen Personalentscheidungen vorgehen. Heute ist jede Personalentscheidung eine kritische Entscheidung. Wir müssen nicht langsamer werden – aber wir müssen bewusster und gezielter vorgehen, damit das hohe Tempo nicht zur Falle wird.

David Rice: Richtig. Gerade bei Einstellungen stelle ich fest: Die Qualität der Eingangsdaten sollte eigentlich höher sein. Lieber einen Moment innehalten, prüfen, ob wir wirklich alles erfasst haben ... Oft wissen wir selbst nicht genau, welche Fähigkeiten wir suchen –

Matt Poepsel: Stimmt ...

David Rice: ... also wie schreiben wir dann eine gute Stellenbeschreibung, um die richtige Person zu finden?

Matt Poepsel: Früher wurde diese aus älteren Beschreibungen zusammengeschustert – heutzutage durchforstet man Google, packt alles in die KI, aber das Grundproblem bleibt. Und die Bewerber nutzen längst auch KI.

Das Ergebnis: lauter perfekte Lebensläufe. „Moment – warum sind auf einmal alle Kandidaten ideal?“ Wir coachen Unternehmen mittlerweile, gleich zu Beginn mehr verhaltensbezogene Insights einzubauen. Schon bei der Stellenbeschreibung nicht nur Kompetenzen und Aufgaben listen, sondern klar beschreiben, welches Verhalten gefordert ist.

Auch im Bewerbungsgespräch: gezielt danach fragen. Erzählen Sie mir von einer Situation, in der ... usw. – das ist live nicht so leicht, da kann keiner so einfach auf die KI zugreifen und eine perfekte Geschichte erfinden –

und ein echtes Beispiel liefern.

David Rice: Ja.

Matt Poepsel: Das ist eine tolle Methode. Das andere Problem, wie gesagt: Kompetenzen können wir oft heute noch nicht genau benennen – und sie ändern sich sowieso rasend schnell. Kompetenzen kann man lernen, wunderbar – Persönlichkeit aber eben nicht.

Menschen sind, wie sie sind. Und das ist gut so, es muss aber zur Stelle passen.

David Rice: Was? Noch vor zwei Jahren dachte jeder, Prompt Engineering würde DAS große Ding. Jetzt rede ich einfach mit der KI.

Matt Poepsel: Ja. „Viben wir es einfach gemeinsam durch."

Sehr treffend, daran sieht man: Selbst wenn ein Drittel der Fähigkeiten, die man für 2030 vorhersagt, Wirklichkeit werden sollten – sie sind fragil und flüchtig. Sie sind ephemer.

Wichtige dagegen: Zwischenmenschliche Fähigkeiten, Storytelling, Kreativität, Vielfalt im Team zu harmonisieren – das geht nie aus der Mode. Und das sind „essentielle“ (nicht nur „weiche“) Fähigkeiten, weil Technologie heute immer mehr „Routineaufgaben“ übernimmt.

David Rice: Wir lassen uns schnell einreden, mehr Daten bedeuteten automatisch bessere Entscheidungen. Aber Kontext ist alles. Ja. Sind es überhaupt die richtigen Daten? Hundertprozentig. Für jede Entscheidung.

Matt Poepsel: Ich kenne keinen Manager, der sagt, „Ich wünschte, ich hätte noch mehr Daten.“

Wirklich, noch mehr Daten? Die Frage ist, sind es die richtigen? Gerade beim Führen von Menschen: Gruppen zur Zielerreichung zu bringen, das ist die Aufgabe von Führungskräften.

HR unterstützt häufig durch Beratung, Tools und Training. Dabei zählt: Sind es die richtigen Daten, um den Kontext zu verstehen? Können wir das Ergebnis individualisieren: Wenn Sie mich managen, ist das etwas anderes, als wenn Sie jemanden mit ganz anderem Charakter führen.

David Rice: Ja.

Matt Poepsel: Die Erwartung an Führungskräfte ist, den eigenen Stil zu übersetzen, Selbst- und Fremdwahrnehmung zu haben. Das ist ohne Daten (und Tools) kaum möglich – außer, man hat zig Trainings besucht, und das ist selten, denn Zeit fehlt immer.

All das heißt: Wir brauchen kontextgetriebene, verhaltensorientierte Tools, um den Faktor Mensch endlich großflächig richtig zu machen.

David Rice: Wie sieht so ein kontextgetriebenes System aus? Bislang füttert man KI meist mit Stellenbeschreibungen oder Entwicklungsplänen.

Aber wie sieht das konkret aus, was steckt drin und wie ... wird daraus Führung?

Matt Poepsel: Ich arbeite gern von außen nach innen. Ganz oben: Was ist die Unternehmenskultur? Wofür stehen die Werte? Was wollen Sie im Unternehmen erreichen?

Das sind entscheidende Punkte. Dann Ziele und Kompetenzen der Zukunft: Was will man allgemein in die Organisation holen? Auf Teamebene: Woran arbeitet das Team? Wie ist die Verhaltensstruktur der Mitglieder?

Sind wir ähnlich oder unterschiedlich? Gab es schon Versuche, die Zusammenarbeit zu steuern? Wir bei Predictive Index sitzen auf enormen Datenmengen

und Verständnis dessen, was das Arbeitsumfeld ausmacht. Damit haben wir die Chance, kritische Personalinteraktionen wirklich zu verbessern.

David Rice: Weil Sie mit vielen Organisationen arbeiten: Welche typischen Fehler machen Führungskräfte? Unterschätzen sie die Herausforderung? Sie sagen ja, dass wenig Vertrauen in die eigenen Personaldaten da ist, aber fühlen sie sich denn wenigstens in der Lage, die richtigen Daten zu bekommen?

Matt Poepsel: Oft wissen sie gar nicht, welche Fragen sie stellen sollen – daher ist die Kooperation mit HR so wichtig. Mir sind kaum Manager bekannt, die ohne spezielle Ausbildung zu HR gehen und sagen: „Ich brauche dringend mehr Verhaltensdaten über mein Team.“

David Rice: Richtig.

Matt Poepsel: Die wissen oft gar nicht, dass man die Frage stellen müsste.

Wir bringen das nicht in Business Schools bei. Wir lehren Strategie, Technologie und Prozesse – nicht, wie Führung beim Thema Mensch funktioniert. Der Manager wird also auf sich gestellt, soll von selbst auf solche Daten kommen – das ist ein weiter Sprung.

Und die nächste Hürde ist: Wie nutze ich die Daten im Kontext meines Ziels? Das ist die nächste Herausforderung.

Die gute Nachricht: Es gibt Tools, die das alles schnell und zugänglich machen. Man kann Selbstwahrnehmung und Fremdwahrnehmung entwickeln,

ganze Teamdynamiken mit genau solchen Tools sichtbar machen – das entmystifiziert den Prozess sofort. Aber: Man muss die Tools auch nutzen.

David Rice: Ja. Es war toll, Sie in der Sendung zu haben. Was begeistert Sie diese Woche besonders? Worauf sind Sie neugierig?

Matt Poepsel: Ich möchte rausfinden, wie Personaler gerade ihre Rolle in dieser Transformation erleben, denn das Bild ist sehr gemischt. Manche Personaler sind weit hinten, in deren Unternehmen wird die HR nur transaktional genutzt – andere sind ganz vorne dabei.

Glücklicherweise sind beide Extreme selten; die meisten bewegen sich irgendwo dazwischen. Je mehr ich über die Erfahrungen dieser HR-Leute lerne, desto besser kann ich sie befähigen, HR in Unternehmen zu stärken. Denn ich sage immer: Jedes Unternehmen ist ein Menschenunternehmen.

Deshalb müssen wir Personaler aufwerten – und, wie in meinem gestrigen Vortrag betont, sie direkt in die Tools einbauen, die jeden Tag genutzt werden.

Nur so bekommen wir das Beste, was HR bieten kann, in die Breite. Genau das begeistert mich an der Arbeit bei Predictive Index.

David Rice: Matt, danke für Ihren Besuch. Es war großartig, Sie dabei zu haben.

Matt Poepsel: Danke – es war ein großartiges Gespräch und eine tolle Folge.

David Rice: Damit schließen wir für heute. Hören Sie auch das nächste Mal wieder rein.

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