Programmatic Job Advertising - Was ist das und was lässt sich damit anfangen?

Bei vielen Recruitern gerade von mittelständischen Unternehmen stelle ich immer wieder Unsicherheiten beim Thema "Programmatic Job Advertising" fest. Ich freue mich deshalb sehr, dass ich heute zu diesem Thema Eva Zils, eine Spezialistin im Bereich Online-Recruiting, befragen kann.

Peter: Vielen Dank, liebe Eva, dass Du mir für dieses Gespräch zur Verfügung stehst.
Eva: Gern.

Peter: Hier meine erste Frage: Was ist unter Programmatic Job Advertising zu verstehen? Wie funktioniert Programmatic Job Advertising?
Eva: Der Ausgangspunkt: Klassisch bucht ein Unternehmen eine Stellenanzeige für 30 oder 60 Tage auf einer Jobbörse. Der Preis steht vorher fest, die Anzeige läuft, und danach passiert gefühlt fast nichts mehr. Das stimmt natürlich so nicht, da Jobbörsen im Hintergrund eine ganze Maschinerie laufen lassen, um jeden Job zu pushen: Social, Traffic-Verlängerung, Partnerseiten und einiges mehr. Aber ob am Ende zwei Bewerbungen eingehen oder zweihundert, weiß vorher niemand. Das Geld ist ausgegeben. War früher in Print genauso - nur deutlich teurer. In der Branche gibt es dafür den etwas spöttischen Begriff „Post and Pray", veröffentlichen und beten, dass brauchbare Bewerbungen zurückkommen. Was Programmatic Job Advertising daraus macht. Es setzt genau dort an, wo das aufhört. Die Vakanz wandert automatisiert über viele Kanäle: weitere Jobbörsen, Jobsuchmaschinen, Google, Social Media, teilweise auch Werbeplätze auf ganz normalen Nachrichten- und Special-Interest-Seiten. Also genauso, wie es viele Jobbörsen bereits im Hintergrund tun und wie ich es vorher beschrieben habe. Allerdings misst eine Software während der Laufzeit mit: Wo wird geklickt? Wo bricht jemand ab? Wo fängt jemand tatsächlich eine Bewerbung an? Das Budget wandert dann in Echtzeit zu den Kanälen, die liefern, und wird bei den anderen zurückgefahren.

Peter: Könntest Du die Mechanik dahinter etwas näher erläutern.
Eva: Technisch steckt dahinter dasselbe Prinzip wie in der Online-Werbung seit rund fünfundzwanzig Jahren. Die Anzeigenplätze werden in Echtzeit versteigert, Real-Time-Bidding heißt das. Sucht jemand nach einer Stelle oder ruft eine passende Seite auf, bewertet das System diese Gelegenheit in Millisekunden und gibt ein Gebot ab. Bei diesem Tempo kann kein Mensch mehr mitsteuern, deshalb macht das ein Algorithmus.

Peter: Was brauchen Unternehmen dafür?
Eva:  Zwei Dinge: die Stellenanzeigen als maschinenlesbaren Datenstrom aus der Karriereseite oder dem Bewerbermanagementsystem, und ein Signal zurück, wenn jemand sich tatsächlich beworben hat. Ohne diesen Rückkanal optimiert das System blind auf Klicks, und das kann nicht nur zu Fehlsteuerung führen, sondern auch zu Bias. Damit ist auch schon die Frage gestellt, an der sich alles entscheidet: Worauf optimiert das System eigentlich? Auf Klicks, auf begonnene Bewerbungen oder auf Einstellungen?

Peter: Oft wird hier auch vom Performance Marketing gesprochen. Wie lässt sich dies vom Programmatic Job Advertising abgrenzen?
Eva: Die beiden Begriffe beschreiben verschiedene Ebenen, deshalb werden sie so gern verwechselt. Performance Marketing ist ein Abrechnungs- und Bewertungsprinzip. Es besagt, dass ich für ein messbares Ergebnis zahle und meine Kampagne an einer Zielgröße ausrichte, zum Beispiel an Kosten pro Klick oder Kosten pro Bewerbung. Programmatic beschreibt dagegen, wie eingekauft wird: automatisiert, in Echtzeit, über Auktionen, über viele Kanäle hinweg. Für den Mittelstand ist die Unterscheidung nicht bloß akademisch, weil im deutschen Markt einiges als Programmatic verkauft wird, was keines ist. Häufig steckt dahinter Multiposting, also die reine Verteilung derselben Anzeige über eine Schnittstelle an mehrere Jobbörsen, plus einen Reichweiten-Aufschlag. Verteilung ohne laufende Optimierung ist aber nur Post and Pray in größerem Maßstab. Ebenso verbreitet sind manuell aufgesetzte Social-Kampagnen auf Meta und TikTok, die als Programmatic firmieren. Das ist im Prinzip aber einfach nur Performance Marketing auf zwei Kanälen. Wo Programmatic draufsteht, ist eben leider nicht immer Programmatic drin.

Peter: Wie kann dies praktisch geprüft werden?
Eva:  Der Praxistest läuft wie folgt. Wer prüfen will, was er tatsächlich einkauft, kann drei Fragen stellen. Wird nach der Veröffentlichung noch etwas verändert, oder läuft die Anzeige einfach durch? Wandert Budget während der Laufzeit zwischen Kanälen, und wer entscheidet das? Und über wie viele Kanäle reden wir wirklich, jenseits der großen Jobsuchmaschinen? Wenn die Antworten „nein", „nichts" und „drei" lauten, ist es Multiposting.

Peter: Was bringt mir und auf welche Kosten müssen sich die Unternehmen einstellen? Hilft mir Programmatic Job Advertising dabei passendere Bewerber und Bewerberinnen zu bekommen?
Eva: Was es bringt. Der Kern ist weniger Streuverlust. Wer klassisch bucht, legt ein festes Budget auf zwei oder drei Kanäle (und deren angeschlossene Reichweitenkanäle) und hofft. Ein Programmatic-System verschiebt das Budget während der Laufzeit auf die Kanäle, an denen ein vorher festgelegtes Signal entsteht. Welches Signal das ist, unterscheidet sich je nach Anbieter: mal der Klick, mal die begonnene Bewerbung, mal die abgeschickte. Danach zu fragen lohnt sich, weil daran alles Weitere hängt. Der zweite Effekt ist Reichweite bei Menschen, die gerade nicht aktiv suchen, weil auch Social-, Display- und andere Special-Interest-Kanäle bespielt werden. Der dritte wäre Messbarkeit, und da bin ich vorsichtiger als die Anbieterbroschüre. Eine Auswertung pro Stelle bekommen Sie zuverlässig: Klicks, begonnene Bewerbungen, Kosten pro Bewerbung. Die Aufschlüsselung danach, welcher einzelne Kanal oder gar welche einzelne Seite geliefert hat, bekommen Sie oft nicht. Bei mehreren Anbietern läuft der gesamte Netzwerk-Traffic im Bewerbermanagementsystem als eine einzige Quelle auf, die den Namen des Anbieters trägt. Verglichen mit einer klassisch gebuchten Anzeige weis der Nutzer trotzdem mehr als vorher.

Peter: Was kostet es? 
Eva: Es gibt zwei Modelle: Das erste ist das aus den USA stammende Modell mit eigenem Media-Budget: Das Unternehmen stellt Geld bereit, abgerechnet wird pro Klick oder pro (gestarteter) Bewerbung oder neuerdings auch pro Einstellung. Das gibt granulare Kontrolle und verlangt jemanden, der das betreut. Und dazu eine Anbindung an das Bewerbermanagementsystem und funktionierendes Tracking. Das zweite Modell knüpft daran an, dass Festpreise für Stellenanzeigen in Deutschland Marktstandard sind: Die Anzeige kostet einen festen Betrag, und wo eine programmatische Ausspielung dabei ist, steckt sie darin. Ein separates Media-Budget gibt es dann nicht. Das bieten längst nicht alle an, aber das gibt es. Die Größenordnung für eine klassische Anzeige liegt grob zwischen 700 und 1.000 Euro für 30 Tage. Bei den großen Portalen und je nach Produkt auch deutlich darüber. Diese Spanne ist selbst schon die Antwort auf die Preisfrage: Vergleichen lässt sich das kaum, weil in jedem Preis etwas anderes steckt.

Peter: Und kommt es damit zu passenderen Bewerbungen?
Eva: Das ist natürlich das hehre Ziel, aber ich formuliere es vorsichtig. Programmatic optimiert den Einkauf von Anzeigenplätzen. Aus den Rückkopplungsdaten der ersten Läufe lernt das System, wo Bewerbungssignale entstehen, und bietet dort gezielter. Es entscheidet, wo eine Anzeige läuft und was der Platz kosten darf. Der Platz wird ersteigert, die Anzeige erscheint dort. Der Rest hängt vom menschlichen Gegenüber ab. Wie weit die Optimierung reicht, ist von Anbieter zu Anbieter verschieden, und genau da würde ich hinsehen. Manche Systeme bleiben auf Kanal- und Platzierungsebene. Andere arbeiten mit Zielgruppen. Und in Kanälen wie Meta oder Google greifen zusätzlich die Targeting- und Ausspielungsregeln der Plattform selbst. Pauschal sagen, wer am Ende darüber entscheidet, wer eine Stellenanzeige zu sehen bekommt, kann ich deshalb nicht. Fragen sollte man es. Was Programmatic leisten kann, ist, die Anzeige dort zu platzieren, wo Menschen gerade in einer Situation sind, in der sie darauf reagieren. Wenn ein Anbieter mehr verspricht, lohnt die Nachfrage, woran er Passung misst und mit welchen Daten - und ob das Ganze mit Datenschutz und EU-KI-Verordnung vereinbar ist.

Peter: Jetzt hast Du den Einsatz von KI im Rahmen des Programmatic Job Advertisings erwähnt. Welche Änderungen bzw. welchen Nutzen bringt dies für die Anwender?
Eva: Was die KI tatsächlich tut, an einem Beispiel. Beschreiben kann ich das nur für ein System, dessen Funktionsweise ich im Detail kenne. Kurzer Disclaimer vorneweg: Ich betreibe seit Juni 2026 freiberuflich die Pressearbeit für die Jobbörse stellenanzeigen.de. Deren Technologie heißt SmartReach 3.0 und wurde von der Muttergesellschaft TENHIL entwickelt. Ob andere Anbieter nach demselben Muster arbeiten, kann ich nicht sagen. Die Anzeige liegt auf der Plattform und wird zusätzlich über weitere, externe Kanäle beworben. Klickt jemand dort, landet er oder sie auf der Anzeige. Ab diesem Moment misst die Plattform, was die Person tut: liest sie weiter, klickt sie auf Bewerben, beginnt sie die Bewerbung. Dieses Verhalten wird dem Kanal zugeordnet, aus dem der Besuch gekommen ist. Das ist die Rückkopplung. Die Reaktionsdaten laufen direkt in die Aussteuerung, und der Einkauf verschiebt sich vermehrt zu den Kanälen, deren Besucher sich so verhalten wie gewünscht. Gemessen wird auf der Plattform, eingekauft wird zusätzlich außerhalb. Was sich daran allgemein zeigen lässt: Die Datenquelle unterscheidet die Anbieter stärker als das Prinzip. Wer eine eigene Plattform betreibt, kann aus den Reaktionen der Besucher und Besucherinnen lernen. Wer Anzeigen nur verteilt, ist auf Vergleichsdaten über viele Kunden hinweg angewiesen. Bei einer seltenen Stelle macht das einen Unterschied, und es ist die Frage, die ich jedem Anbieter stellen würde: Woher kommen die Daten, aus denen Ihr System bei meiner Vakanz lernt? Der Nutzen für die Anwender. Diese Steuerung läuft ununterbrochen und ließe sich von Hand nicht nachbauen. Wer einen Kanalmix pflegen, Budgets umschichten und Ergebnisse nachhalten müsste, spart sich das. Für kleine Personalabteilungen ist das der eigentliche Punkt. Was man dafür aufgibt. Je automatisierter der Einkauf läuft, desto weniger sieht der Arbeitgeber davon. Die Einschränkungen beim Reporting, die ich eben beschrieben habe, hängen genau daran.

Unterschätzt wird die Regulierung. Die EU-KI-Verordnung nennt in Anhang III unter Nummer 4a das gezielte Schalten von Stellenanzeigen ausdrücklich als Hochrisiko-Anwendung. Man muss also keine Bewerbung bewerten, um in diesen Bereich zu geraten. Hochrisiko heißt dabei Pflichten und kein Verbot. Dazu gehören Dokumentation, menschliche Aufsicht und Protokollierung. Übrigens werden immer noch die Fristen verwechselt: Die Transparenzpflichten nach Artikel 50 gelten seit dem 2. August 2026, die Hochrisiko-Pflichten für den Beschäftigungsbereich erst ab dem 2. Dezember 2027. Die entscheidende Linie verläuft zwischen zwei Aussagen. „Kanal A liefert besser als Kanal B" ist Medieneinkauf. „Person A passt besser als Person B" ist Personalauswahl. Anbieter, die diese Grenze ziehen und dokumentieren können, stehen besser da. Das ist soweit meine Einschätzung als Marktbeobachterin und keine Rechtsberatung. Die verbindliche Einstufung eines konkreten Systems machen Juristen.

Peter: Was sollten Recruiterinnen und Recruiter aus mittelständischen Unternehmen machen, um selbst Programmatic Job Advertising zu nutzen? Wer sind hier die richtigen Partner? Und wie kann deren Kompetenz erkannt werden?
Eva: Der erste Schritt ist unspektakulär: nachsehen, was man ohnehin schon einkauft. Viele Arbeitgeber nutzen längst Programmatic, ohne es zu wissen. Oftmals wird dies als „Reichweiten-Boost" verkauft, oder es ist in Anzeigenprodukten von Jobbörsen bereits enthalten. Hier einfach mal beim Anbieter konkret nachfragen und vor allem nachbohren, wenn die Antworten unklar oder schwammig erscheinen. Zu den möglichen Partnern. Es gibt grob drei Wege. Spezialisierte Programmatic-Anbieter ohne eigenes Portal, im deutschsprachigen Raum zum Beispiel der Jobspreader von Wollmilchsau und JobIQ von Prospective in der Schweiz, international Appcast, Joveo, VONQ, Recruitics oder PandoLogic. Dann gibt es Jobbörsen und Jobsuchmaschinen, die die Technologie in ihre Anzeigenprodukte eingebaut haben, darunter kimeta, JobNinja, stellenanzeigen.de mit SmartReach 3.0 und HeyJobs. Und drittens Agenturen, die eines der Systeme für ihre Kunden betreiben oder ein eigenes System bereitstellen. Bei den deutschsprachigen Anbietern lohnt genaues Hinsehen. Programmatic im engeren Sinn heißt, dass in Echtzeit auf Werbeplätze geboten wird, auch außerhalb der Jobwelt. Vieles, was hier so heißt, ist oft Reichweitenverlängerung auf kostenfreie Jobsuchmaschinen, teils ergänzt um eigene Partnerkanäle und etwas Meta- und Google-Display. Das kann funktionieren und ist für viele Vakanzen genau das Richtige. Es ist nur etwas anderes. Wer es genau wissen will, fragt: Wird auf Werbeplätze geboten, und wenn ja, auf welchen?

Peter: Für wen passt Programmatic Job Advertising?
Eva: Welcher Weg passt, hängt am Volumen. Wer wenige Stellen im Jahr besetzt, fährt mit der eingebauten Variante am besten, wie sie einzelne Jobbörsen anbieten. Da ist nichts vorzubereiten, die erweiterte Ausspielung steckt im Produkt. Die rein technischen Anbieter arbeiten kaum mit kleineren Unternehmen. Dort sind größere Mittelständler und Konzerne die Zielgruppe, mit eigener Karriereseite, aufgesetzten ATS-Prozessen und entsprechendem Recruiting-Budget. Dieser Weg setzt nämlich voraus, dass die Stellen als Datenstrom aus der Karriereseite oder dem ATS herauskommen und dass ein Signal zurückläuft, wenn sich jemand beworben hat. Ohne diesen Rückkanal optimiert das System auf Klicks. Der Aufwand dafür lohnt sich erst ab entsprechendem Volumen.
Die Kompetenz eines möglichen Partners zeigt sich hier an sechs Fragen. Mit diesen Fragen würde ich jedem Recruiter empfehlen, ins Gespräch zu gehen. Ohne diese Antworten würde ich keine Zusammenarbeit starten.

1. Worauf optimiert Ihr System, und wie ist das definiert? Klicks, begonnene Bewerbungen, abgeschlossene Bewerbungen oder Einstellungen sind vier verschiedene Dinge. Wer hier ausweicht, optimiert vermutlich auf Klicks.
2. Sehe ich die konkrete Seitenliste oder nur Kategorien? Das ist die wichtigste Frage überhaupt. Viele Auswertungen zeigen „Jobbörsen, Social, Suche" und damit eine Kategorie. Wo genau die Anzeige lief und welche einzelne Seite die eingestellte Person gebracht hat, steht dort nicht. Für den Unterschied gibt es im Markt sogar Namen, Channel-Level gegen Site-Level, und er wird selten von allein angesprochen.
3. Woran verdienen Sie? Aufschlag auf den Medieneinkauf, feste Gebühr oder im Anzeigenpreis enthalten. Alle drei sind legitim, aber Sie sollten sich darüber im Klaren sein, wofür Sie genau bezahlen.
4. Woher kommen die Vergleichsdaten, mit denen Ihr Algorithmus arbeitet, und wie viele davon sind deutsche Kampagnen in meiner Branche? Ein System lernt aus Vergangenheitsdaten. Global viele Datenpunkte helfen wenig, wenn kaum einer zu einer Pflegefachkraft in Ostwestfalen passt. Die Menge sagt nichts über die Brauchbarkeit.
5. Was passiert nach Vertragsende mit meinen Kampagnendaten? Ein System, das ein Jahr lang auf Ihren Vakanzen gelernt hat, weiß einiges. Nehmen Sie diese Lernkurve beim Wechsel mit, oder fängt der nächste Anbieter bei null an? Dazu die Kehrseite von Frage 4: Wenn ein Anbieter mit Vergleichsdaten aus vielen Kampagnen wirbt, stammen die auch aus Ihren. Beides gehört in den Vertrag.
6. Wie ordnen Sie ihr System unter der KI-Verordnung ein, und welche Kanäle lassen Sie zu? Wer darauf keine technische Antwort hat, hat spätestens Ende 2027 ein Thema.

Woran ich hängen bleibe. Wenn „KI-gestützt" dasteht, ohne dass erklärt wird, was die KI konkret tut und wie sie trainiert worden ist. Wenn die Zahl der angeschlossenen Kanäle als Hauptargument auftritt: Kein Unternehmen braucht 5.000 Jobbörsen, es braucht die richtigen zehn, und die Frage ist, woher der Anbieter weiß, welche das sind. Wenn Kennzahlen ohne Definition genannt werden. Und wenn jemand eine bestimmte Zahl an Bewerbungen garantiert, ohne über die Anzeige selbst gesprochen zu haben. Ansonsten würde ich immer klein anfangen. Eine überschaubare Zahl an Vakanzen, drei Monate, vorher festlegen, woran der Erfolg gemessen wird. Ein Jahresbudget kann nach einer Pilotphase immer noch verhandelt werden.

Meine Gesprächspartnerin Eva Zils beobachtet den Jobbörsen- und HR-Tech-Markt im deutschsprachigen Raum seit 2004, seit 2010 als unabhängige Beraterin. Ihr Fachblog Online-Recruiting.net besteht seit 2007, 2021 wurde sie als TA Tech Top 100 Thought Leaderin ausgezeichnet. Sie berät Jobportale und HR-Tech-Anbieter zu Positionierung und Markteintritt im DACH-Raum sowie Arbeitgeber bei der Auswahl der passenden Recruiting-Medien, arbeitet auf Deutsch, Englisch und Französisch und sitzt in Straßburg. Mit Programmatic Job Advertising befasst sie sich seit 2016 und hat unter anderem die Übernahmewelle der Programmatic-Anbieter ab 2019 dokumentiert. Eigene Erhebungen wie der ATS-Report DACH und weitere unabhängige Studien gehören ebenfalls zu ihrer Arbeit.

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Warum glückliche Trainings-Teilnehmer kein Qualitätsmerkmal sind - Was vermag hier evidenzbasiertes HR zu bewirken?

Maike Küper "kenne" ich seit vielen Jahren. Wie so oft - über ihre fundierte Statements in den sozialen Netzwerken. Dabei vermittelt sie oft unverfälschte Einblicke in ihre Erfahrungen und Vorgehensweisen. Damit hat sie mir und vielen anderen breite Möglichkeiten zum "Mit-Lernen" verschafft. Es freut mich deshalb sehr, dass ich sie als Impulsgeberin zum bevorstehenden letzten HR Innovation Day gewinnen konnte. Hier folgt ihr Statement unter der Überschrift "Evidenzbasierte HR: Warum glückliche Trainings-Teilnehmer kein Qualitätsmerkmal sind“.

Leadership-Trainings führen zu guten Führungskräften? Ihr habt MBTI-Persönlichkeitsprofile im Angebot und ihr seid Euch sicher, dass die Trauerkurve elementar für's Change Management ist? Schade, denn zu all dem kennt die Wissenschaft schon lange was Besseres und kann mit validen Erkenntnissen aufwarten. Wie man in HR fundierte Entscheidungen trifft, auch ohne jeden Tag Studien zu lesen, möchte ich zeigen - denn ohne einen höheren Qualitätsanspruch wird HR auch weiterhin nicht ernst genommen.

Maike Küper ist seit über 10 Jahren Organisationsentwicklerin und Facilitatorin tätig. Dabei hat sie Veränderungen aus allen Perspektiven miterlebt: Als Leiterin, Mitgestalterin und Betroffene. Diese Erfahrungen, verknüpft mit aktuellen Erkenntnissen aus der Wissenschaft, bilden die Basis für ihre heutige Arbeit.

Human in the Lead nicht Human in the Loop - Statement von Data-Dan im Vorfeld des HR Innovation Days 2026

Ja er ist wieder am Start. Data-Dan aka Daniel Mühlbauer-Kerber wird am 30. September 2026 zum HR Innovation Day mit einem streitbaren Impuls aufwarten und steht anschließend für Diskussionen zur Verfügung. Mit Daniel ist ein alter Bekannter und Unterstützer meines Formats dabei. Bereits 2018 und 2019 (Video seiner Keynote) hat er mit innovativem Input zum Erfolg des HR Innovation Days beigetragen. Hier folgt sein Statement im Vorfeld des diesjährigen Events. 

KI wird in HR-Abteilungen ausgerollt. Und genau da liegt das Problem. KI ist kein Softwareprojekt. Es folgt nicht den Regeln klassischer Rollouts. Und weil Top-Beratungen das so sagen, setzen alle Firmen auf "Human in the Loop”. KI übernimmt immer mehr Aufgaben und der Mensch gibt die Ergebnisse frei. Das ist der langweiligste Job der Welt. Niemand wird so arbeiten wollen. Es braucht stattdessen "Human in the Lead”. Menschen definieren den Kontext, in dem KI arbeiten darf und erweitern dann ihre eigenen zwischenmenschlichen Fähigkeiten für eine inklusive und faire Zukunft der Arbeit. Ich sage euch, was ihr dafür braucht!

Dr. Daniel Mühlbauer-Kerber weithin bekannt als DATA-DAN hat nach dem Abschluss seiner Promotion am Institut für Personalwirtschaft der LMU München, ein Münchner Startup für People Analytics mitgegründet. Seine Leidenschaft gilt der Kombination aus Datenanalysen, künstlicher Intelligenz und digitalen Tools zur Wegbereitung in die Zukunft der Arbeit und des People Managements. Mit seinem Angebot HR Datenliebe möchte er für die Zukunft der Arbeit inspirieren. Modernes People Management versteht er als Daten-basierte Entscheidungsfindung durch People Analytics, sinnvolle Verknüpfung von menschlicher und künstlicher Intelligenz sowie die proaktive Gestaltung einer personalisierten People Experience. Mit seiner Montagsmaschine liefert er jeweils einen KI-Deep Dive zum Wochenstart. Zudem beantwortet er drängende Fragen rund um KI mit Impact auf HR Teams.

KI löst kein einziges Kernproblem des Recruitings - Statement von Henrik Zaborowski vor dem HR Innovation Day 2026

Der diesjährige und für mich letzte HR Innovation Day ist per Stand heute (4. September 2026) fast ausgebucht. Ich freue mich sehr, dass ich wichtige Vertreter der HR Community mit einem Input an Bord habe. Diese Inputgeber werden dann auch das Hosting von Gesprächsrunden übernehmen. Die Workshops werden in zwei Runden durchgeführt, so dass jeder zu zwei thematischen Schwerpunkten diskutieren kann. Nachdem ich in der letzten Woche Philipp Schuch von Gradar und Marius Luther mit einem Statement bzw. einem Interview vorgestellt habe kann ich heute den Reigen dieser Vorstellungen fortsetzen. Mit Henrik Zaborowski konnte ich einen mehrfachen und langjährigen Unterstützer meines Formats für eine Mitwirkung gewinnen (Videos seiner Keynotes finden sich hier und hier). Henrik gehört zum "Tafelsilber" des HR Innovation Days und ich bin außerordentlich froh ihn diesmal dabei zu haben.  Hier folgt sein Statement im Vorfeld des Events und eine Kurzvorstellung.

Mit der Aussage "KI löst kein einziges Kernproblem des Recruitings" liefert Henrik Zaborowski einen exzellenten Aufschlag für die Diskussion zum HR Innovation Day 2026. Weiterhin äußert er "In über 25 Jahren Recruiting habe ich eines gelernt: Es geht in der Personalauswahl nicht nur um Kompetenz und Erfahrung. Du musst mit den Menschen sprechen, um den Fit zum Job herauszufinden. Das wird auch KI nicht lösen können." Gern würde Henrik darüber diskutieren, dass ein CV ein mieser Verräter ist, wir keine KI für die Personalauswahl brauchen und wie wir trotzdem definitiv besser werden müssen. 

Henrik Zaborowski ist Personalberater, Buchautor und Redner. Als Personalberater unterstützt er mit seinem Team Konzerne und Mittelständler bei der Besetzung unternehmenskritischer Positionen. Mit Slam Beiträgen und Keynotes - auch bei den HR Innovation Days in Leipzig - gelingt es ihm, Menschen zum Nachdenken zu bringen, zu überraschen und zu motivieren, Themen einmal anders zu betrachten. Darüber hinaus liefert er in seinem Podcast „HZaborowski – mit HR & CSR die Welt retten“ Ideen & Anregungen für eine nachhaltigere Wirtschaft und menschenzentriertes Arbeiten. 

KI und Recruiting - Gespräch mit Marius Luther über MADITA - die agentische Recruiterin

Die Vorbereitungen zu meinem letzten HR Innovation Day vor dem Ruhestand laufen auf Hochtouren. Im Vorfeld dieses Events führe ich gern Interviews und ich freue mich, mit Marius Luther einen sehr interessanten Gesprächspartner mit einer ausgeprägten Recruiting-Affinität gefunden zu haben. Er wird am 30. September 2026 Madita vorstellen und für Fragen und die Diskussion dazu zur Verfügung stehen. Madita ist eine innovative KI-gestützte Recruiting-Lösung, die am 25. August 2026  erstmals dem breiten Recruiting-Publikum im Rahmen des Agentic Recruiting Forums vorgestellt wurde. Herzlichen Dank bereits an dieser Stelle für Ihre Mitwirkung am HR Innovation Day und dafür, dass Ihnen heute einige Fragen stellen kann.

Wald: Lieber Herr Luther, könnten Sie sich und Ihr Unternehmen kurz vorstellen?

Luther: Ich bin Marius Luther, Mitgründer und CEO von HeyJobs. Wir haben 2016 in Berlin angefangen, mit der Idee, Bewerbung und Job über einen digitalen Kanal zusammenzubringen, statt über Anzeigen und Hoffnung. Heute arbeiten wir mit >5000 Unternehmen zusammen, vor allem in Bereichen, in denen Personal wirklich knapp ist: Handel, Logistik, Pflege, Industrie. Seit gut einem Jahr liegt unser Schwerpunkt auf MADITA. MADITA ist eine agentische Recruiterin, also keine Software, die man konfiguriert, sondern eine virtuelle Kollegin, die man onboardet. Sie führt das Erstgespräch, rund um die Uhr, in über 90 Sprachen, und legt dem Team eine strukturierte Einschätzung samt Transkript auf den Tisch. Entschieden wird weiterhin im Team. Unser Claim ist genau deshalb so kurz: Madita interviewt. Ihr entscheidet.

Wald: Ein Blick in den Leipziger HRM-Blog und die zurückliegenden HR Innovation Days zeigt, dass hier in der Vergangenheit oft Recruiting-Lösungen vorgestellt wurden (truffls, Jobpilot, Viasto). In den letzten Jahren gab es aus meiner Sicht etwas „Ruhe", was technische Recruiting-Lösungen angeht. Woran lag das?
Luther: Drei Gründe, und keiner davon ist besonders schmeichelhaft für unsere Branche.
Erstens war die Welle, die Sie beschreiben, eine Kanal- und Oberflächenwelle. Swipen statt Anschreiben, Video statt Telefon, Jobbörse statt Zeitung. Das hat verändert, wie Arbeit verpackt wird, nicht wer sie macht. Die eigentliche Arbeit im Recruiting, Unterlagen sichten, Gespräche führen, nachfassen, blieb komplett beim Menschen.
Zweitens ist zwischen 2015 und 2022 fast das gesamte Kapital in Bewerbermanagementsysteme und Suiten geflossen, garniert mit KI-Matching-Versprechen, die in der Praxis oft eine bessere Stichwortsuche waren. Viele HR-Bereiche haben sich daran die Finger verbrannt und sind seitdem zu Recht misstrauisch. Dann kamen Zinswende, Sparprogramme und ein abgekühlter Arbeitsmarkt, und Recruiting-Budgets sind das Erste, was gestrichen wird.
Drittens, und das ist der ehrlichste Grund: Die Technologie, um Recruiting-Arbeit tatsächlich zu erledigen statt sie nur zu verwalten, gab es schlicht nicht. Ein echtes, unterbrechbares Sprachgespräch in menschlicher Qualität, mit Nachfragen, die zur vorherigen Antwort passen, ist erst seit ungefähr anderthalb Jahren technisch und wirtschaftlich möglich. Vorher hätte jeder, der so etwas angekündigt hätte, gelogen.

Wald: In diese „Durststrecke" stoßen Sie jetzt mit Madita. Was hat Sie zu Madita veranlasst?
Luther: Wir sitzen bei HeyJobs an beiden Enden des Prozesses und haben gesehen, wie beide Enden gleichzeitig kaputtgehen. Auf der Bewerberseite ist die Menge explodiert, weil KI das Bewerben fast kostenlos gemacht hat. Ein Mensch verschickt an einem Nachmittag hunderte Bewerbungen, alle sauber formuliert, alle auf die Stelle zugeschnitten. Damit ist der Lebenslauf als Signal weitgehend entwertet. Auf der Unternehmensseite hat sich nichts bewegt: Das Team hat dieselbe Anzahl Stunden wie vorher und muss aus einem größeren Stapel schlechtere Signale herauslesen. Der Ausweg war bisher immer derselbe, härter filtern. Das trifft dann genau die Kandidatinnen und Kandidaten in der Grauzone, die auf dem Papier durchschnittlich aussehen und im Gespräch überzeugen würden.
Ein menschliches Erstgespräch kostet ein Unternehmen voll gerechnet deutlich über 50 Euro. Deshalb wird es rationiert. Wenn ein Gespräch nun erheblich weniger kostet, ändert sich diese Rechnung grundlegend, und plötzlich kann jede und jeder Interessierte ein richtiges Gespräch bekommen.

Wald: Was ist das Besondere an Madita? Was können Recruiterinnen und Recruiter von Madita erwarten?
Luther: MADITA führt ein strukturiertes Gespräch von etwa 15 bis 25 Minuten, per Sprache, auf Wunsch sofort nach der Bewerbung, sonntagabends um 21 Uhr oder morgens um sechs. Sie kennt die Stelle und die Unterlagen, sie fragt nach, wenn eine Antwort dünn bleibt, und sie beantwortet auch Fragen der Bewerbenden. In über 90 Sprachen, mit demselben Standard in jedem Land.
Das Team bekommt danach keine Blackbox, sondern eine Bewertung entlang der Kriterien, die es selbst gesetzt hat, dazu Zusammenfassung, vollständiges Transkript und Audio-Highlights. Bewusst nicht dabei: ein Gesamtscore. Eine einzige Zahl verführt dazu, nicht mehr hinzuschauen, und genau das wollen wir nicht. Ebenfalls nicht dabei: jede Form von Emotions- oder Persönlichkeitsanalyse aus der Stimme.
Praktisch heißt das: Terminfindung fällt weg, Vorqualifizierung fällt weg, Absagen ohne Rückmeldung fallen weg, und der Fachbereich bekommt zum ersten Mal vergleichbare Informationen über alle Kandidatinnen und Kandidaten statt Bauchgefühl aus vier Telefonaten. Und der Punkt, der in Deutschland am meisten zählt: MADITA ist in Europa gebaut, für europäisches Recht. DSGVO-konform, mit Einwilligung und Transparenzhinweis vor jedem Gespräch, mit Löschkonzept, ohne dass Bewerberdaten in irgendein Modelltraining fließen. Wir behandeln die Anwendung als Hochrisiko-System im Sinne des EU AI Act und haben Human-in-the-Loop und die Dokumentation von Anfang an eingebaut. Die US-Anbieter können das technisch alle, rechtlich aber nicht, und sie können Ihnen theoretisch morgen abgeschaltet werden.

Wald: Was sagen Sie zu den Ängsten (FOBO) bei den Recruiterinnen und Recruitern durch den verstärkten Einsatz von KI?
Luther: Ich halte nichts davon, die Angst wegzumoderieren, also sage ich es direkt: Ein Teil der Arbeit verschwindet. Wer pro Woche 25 nahezu identische Telefonscreenings führt, wird diese 25 Screenings nicht behalten. Das ist auch keine Arbeit, für die jemand Recruiting studiert oder gelernt hat. Was bleibt, ist der Teil, für den in den letzten Jahren nie Zeit war. Wie eine Stelle überhaupt zugeschnitten und positioniert wird. Welche Kandidatin man aktiv gewinnt, statt sie nur zu verwalten. Wie man die Führungskraft berät, die zum vierten Mal ein Profil sucht, das es am Markt nicht gibt. Wo Budget hingeht. Das sind Gestaltungsfragen, und sie sind anspruchsvoller als das, was heute den Kalender füllt. Die Software-Entwicklung hat diesen Schritt gerade hinter sich. Die stärksten Entwicklerinnen und Entwickler schreiben nicht mehr jede Zeile selbst, sie briefen und prüfen. Deren Wert ist dadurch gestiegen, nicht gesunken. Zwei Dinge sage ich trotzdem dazu, weil sie zusammengehören. MADITA entscheidet nichts, sie liefert Sachstände, die Auswahl bleibt im Team, und zwar nicht aus Höflichkeit, sondern weil alles andere rechtlich nicht haltbar wäre. Und: Die berechtigte Sorge ist nicht, dass eine KI Ihren Job übernimmt. Sie ist, dass eine Kollegin, die souverän mit KI arbeitet, in zwei Jahren dreimal so viele Stellen besetzt wie Sie. Dagegen hilft Ausprobieren, nicht Abwarten.

Wald: Kommen wir jetzt zum Agentic Recruiting Forum am 25. August 2026. Wie ist es gelaufen? Gibt es ggf. bereits Erfahrungen von Testnutzern?
Luther: Das Forum lief am 25. August, mit über 1.000 Teilnehmer:innen, ehrlich gesagt deutlich mehr, als wir erwartet hatten. Die Aufzeichnung gibt es auf https://madita.ai/forum-2026 Besonders stark fand ich die Kundenbeiträge. Annika Arzdorf von der AXA Direktberatung und Kristin Werner von Televic haben erzählt, wie der Einstieg tatsächlich abläuft, inklusive der Gespräche mit Betriebsrat und Datenschutz. Das ist der Teil, den man von einem Anbieter nicht glauben muss.
Zu den Erfahrungen: Wir befragen nach jedem Gespräch die Bewerbenden. 81 Prozent geben vier oder fünf von fünf Sternen darauf, ob sie es wieder tun würden, 88 Prozent finden die Länge passend, 75 Prozent fühlen sich verstanden. Ein Kandidat für eine Führungsposition hat an einem Sonntagabend freiwillig 54 Minuten gesprochen und danach gesagt, das sei besser gewesen als ein Telefoninterview mit einem menschlichen Recruiter. Ein anderer verglich uns mit einem KI-Videointerview-Anbieter und schrieb, MADITA sei „um Welten besser". Bei der AXA lag die Zufriedenheit im Pilot bei 4,6 von 5 über 45 Gespräche. Was nicht funktioniert hat, sage ich gleich dazu, weil es der wichtigere Teil des Feedbacks war: Im gewerblichen Bereich waren unsere Gespräche anfangs zu lang und die Nachfragen zu tief. Wer sich als Lagermitarbeiter bewirbt, will kein 25-minütiges Kompetenzinterview. Wir haben Länge und Sprachniveau daraufhin pro Zielgruppe steuerbar gemacht.

Wald: Ich bin mir sicher, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des HR Innovation Days viele Fragen zu Madita stellen werden.
Luther: Darauf hoffe ich, und ich hätte gern die unangenehmen. Erfahrungsgemäß kommen drei immer.

1. Was sagt der Betriebsrat. Antwort: Er fragt zuerst nach Leistungs- und Verhaltenskontrolle, und die betrifft die Beschäftigten, nicht die Bewerbenden. Wir bringen eine Verfahrensdokumentation mit, die genau diese Sitzung vorbereitet.
2. Machen Bewerbende das überhaupt mit. Antwort: Ja, deutlich bereitwilliger als von Recruiting-Verantwortlichen erwartet, siehe die Zahlen oben. Der Grund ist banal, nämlich Terminfreiheit und keine Wartezeit.
3. Und: Was passiert mit den Daten. Antwort: Verarbeitung in Europa, Löschung nach sechs Monaten oder früher, kein Training auf Bewerberdaten, ISO 27001 in Vorbereitung.

Wer das lieber selbst ausprobiert, statt es sich erklären zu lassen: Auf madita.ai kann man ein Interview einmal aus der Kandidatenperspektive führen. Das überzeugt mehr als jede Folie, und danach diskutiert es sich besser.

Transparenz ohne Erklärung ist ein Risiko. Warum die Entgelttransparenzrichtlinie kein Reporting-Projekt ist

In der letzten Ausgabe des HR Innovation Days am 30. September 2026 wird es kein klassisches Line-up geben. Ich habe gute Bekannte aus der HR Community um ein Input und das Hosting eines sich  anschließenden Workshops gebeten. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des HR Innovation Days können dann entscheiden, an welchem Workshop sie teilnehmen wollen. Die Workshops werden in zwei Runden durchgeführt, so dass jeder über zwei thematische Schwerpunkte diskutieren kann. Die Inputgeber werde ich in den nächsten Wochen in einem Statement und einer Bio vorstellen. Den Anfang macht Philipp Schuch von www.gradar.com. Er zählt gewissermaßen zum "wertvollen Inventar" des HR Innovation Days und ich freue mich sehr, dass er bei dieser Ausgabe des HR Innovation Days dabei ist. Hier sein Statement und die anschließende Kurzvorstellung.

Vor elf Jahren habe ich beim HR Innovation Day über Equal Pay gesprochen - damals ging es noch darum zu belegen, dass es die Lücke überhaupt gibt. Heute bestreitet das niemand mehr, nur erklären kann sie kaum jemand: Der unbereinigte Gender Pay Gap ist seit 2015 von 22 auf 16 Prozent gefallen, der bereinigte von 7 auf 6. Genau diesen unerklärten Rest macht die EU-Entgelttransparenzrichtlinie sichtbar – während das deutsche Umsetzungsgesetz weiter auf sich warten lässt und das erste Berichtsjahr längst läuft. Ich zeige, warum die Richtlinie ihren zentralen Begriff, die gleichwertige Arbeit, bewusst undefiniert lässt und die Auslegung damit in die Unternehmen verlagert. Und ich zeige anhand von Entgeltanalysen aus über 600 Organisationen drei Muster, die immer wieder auftauchen – und warum dieselbe Kennzahl drei völlig verschiedene Handlungsempfehlungen bedeuten kann.

Philipp Schuch gründete im Jahr 2014 das HR-Tech-Startup QPM GmbH. Hier hat er mit seinem Team das Stellenbewertungssystem www.gradar.com entwickelt und mittlerweile mit großem Erfolg auch international etabliert. Die Mission von gradar ist klar: Organisationen dabei zu unterstützen, ihre Vergütung souverän zu managen, die Anforderungen der EU-Entgelttransparenzrichtlinie zu erfüllen und eine langfristige Grundlage für Entgeltgerechtigkeit aufzubauen. Zum Team von gradar gehören derzeit über 25 Mitarbeitende, die in Deutschland, Neuseeland, Großbritannien und USA tätig sind. Philipp Schuch ist zudem Fellow des Center of Evidence Based Management www.cebma.org.

HR Innovation Day 2026 und Goodbye am 30. September 2026 an der HTWK in Leipzig

Es wird bei dieser letzten Ausgabe des HR Innovation Days kein klassisches Line-up geben, sondern ich freue mich, interessante Speaker aus der HR Community gewonnen zu haben, die jeweils einen kurzen Impuls geben werden. Anschließend stehen diese dann als Hosts von Gesprächsrunden für eine Diskussion zur Verfügung. Die Gesprächsrunden werden zweimal durchgeführt. Zu den Impulsgebern gehören (Stand 24. September 2026)

Daniel Mühlbauer-Gerber (Statement)
(aka Data Dan; Expert for P&O AI Solutions bei Siemens)

Maike Küper (Statement)

(Organisations- & Teamentwicklerin)

Marius Luther (Interview)/Julia Schulte
Co-Founder & CEO at HeyJobs // Founder at MADITA

Philipp Schuch (Statement)
(Gründer und CEO von gradar – Der Erfahrungsträger zum Thema Entgeltransparenz)

Henrik Zaborowski (Statement)
(aka der „Luther des Recruitings“; Recruitingspezialist)

Für wen:
„Meine Absolventinnen und Absolventen“, Junge (& ältere) HR Professionals, an aktuellen HR- und Führungs-Themen Interessierte

Fragen/Anregungen:
per Mail  peter.m.wald@htwk-leipzig.de  oder  über LinkedIn  #HRInnoDay26

Ansprechpartner:
Prof. Dr. Peter M. Wald, Fakultät Wirtschaftswissenschaft und Wirtschaftsingenieurwesen der HTWK Leipzig

Wann/Wo:

30. September 2026 ab 12:00 Uhr im Gutenberg-Bau der HTWK Leipzig
(Gustav-Freytag-Str. 42 in 04277 Leipzig)

und der Tanz in den Herbst (aka After-Work-Party) in der Galerie KUB ab ca. 18:00 Uhr mit Music by Freak de Philipè

Achtung: Hier gibt es die   Tickets zum Event

Ich freue mich sehr auf das Wiedersehen in Leipzig. 

Peter (M. Wald)