{"id":16667,"date":"2026-01-28T10:00:00","date_gmt":"2026-01-28T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=16667"},"modified":"2026-03-19T14:42:43","modified_gmt":"2026-03-19T13:42:43","slug":"wie-persoenlichkeit-und-ki-zeigen-wer-im-beruf-ueberzeugt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/applysia.de\/en\/wissenschaft-in-60-sek\/wie-persoenlichkeit-und-ki-zeigen-wer-im-beruf-ueberzeugt\/","title":{"rendered":"Wie Pers\u00f6nlichkeit und KI zeigen, wer im Beruf \u00fcberzeugt"},"content":{"rendered":"<p>Warum scheitern manche Menschen im Job trotz \u201eperfektem\u201c Profil? In vielen Unternehmen lautet die einfache Antwort: Pers\u00f6nlichkeit<strong>.<\/strong> Wer sehr gewissenhaft, freundlich und belastbar ist, wird schon gute Leistung bringen. Entsprechend werden Pers\u00f6nlichkeitstests genutzt, um Leistung vorherzusagen und passende Mitarbeitende auszuw\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Problem: Diese Logik ist oft zu grob. Denn Pers\u00f6nlichkeit wirkt nicht nach dem Motto \u201eje mehr, desto besser\u201c. Genau hier setzt die Studie von Song et al. (2025) an: Sie zeigt, dass der Zusammenhang zwischen Pers\u00f6nlichkeit und Arbeitsleistung komplex, manchmal sogar kurvenf\u00f6rmig und vor allem stark vom Beruf abh\u00e4ngig ist. Ein Merkmal, das in einem Job hilft, kann in einem anderen kaum z\u00e4hlen \u2013 und ein vermeintlicher Vorteil kann ab einem bestimmten Punkt sogar zum Nachteil werden.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"toc-block border border-gray-200 rounded-lg p-4 sm:p-3 bg-gray-50 my-6 text-base sm:text-lg wp-block-applysia-table-of-contents\"    data-toc-id=\"toc-1\"\n    data-min-level=\"2\"\n    data-max-level=\"6\">\n\n    <div class=\"max-w-full\">\n        <div class=\"mb-3\">\n            <div class=\"m-0 text-xl sm:text-lg font-semibold text-gray-700\">Inhalt<\/div>\n        <\/div>\n\n        <div class=\"border-t border-gray-200 pt-3\">\n            <nav class=\"text-base m-0 list-disc\" aria-label=\"Inhalt\">\n                <!-- TOC items will be dynamically inserted here by JavaScript -->\n            <\/nav>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Big Five \u2013 bew\u00e4hrt, aber oft zu simpel genutzt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Bisherige Forschung geht davon aus, dass sich Arbeitsleistung mithilfe der Big Five Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale recht zuverl\u00e4ssig vorhersagen l\u00e4sst. Die Big Five beschreiben Pers\u00f6nlichkeit anhand von f\u00fcnf grundlegenden Dimensionen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Gewissenhaftigkeit<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Neurotizismus<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Offenheit f\u00fcr Erfahrungen<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Extraversion<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vertr\u00e4glichkeit<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Introvertierte-in-der-Personalauswahl-1024x576.jpg\" alt=\"Eine Grafik mit dem Titel &quot;Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale&quot; zeigt die f\u00fcnf Hauptdimensionen der Pers\u00f6nlichkeit, Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus, Offenheit f\u00fcr Erfahrungen, Extraversion und Vertr\u00e4glichkeit, auch bekannt als Big 5. Diese sind in einem kreisf\u00f6rmigen Diagramm dargestellt. Jedes Pers\u00f6nlichkeitsmerkmal ist mit einem entsprechenden Icon illustriert.\" class=\"wp-image-16426\" srcset=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Introvertierte-in-der-Personalauswahl-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Introvertierte-in-der-Personalauswahl-300x169.jpg 300w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Introvertierte-in-der-Personalauswahl-768x432.jpg 768w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Introvertierte-in-der-Personalauswahl-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Introvertierte-in-der-Personalauswahl-18x10.jpg 18w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Introvertierte-in-der-Personalauswahl.jpg 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Sie gelten als eines der wissenschaftlich am besten belegten Modelle der Pers\u00f6nlichkeitspsychologie. Dabei werden die Zusammenh\u00e4nge meist als linear verstanden: Je st\u00e4rker eine positive Eigenschaft ausgepr\u00e4gt ist, desto besser ist die Leistung.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Studie von Song et al. (2025) zeichnet jedoch ein deutlich differenzierteres Bild. Sie zeigt, dass Pers\u00f6nlichkeit und Arbeitsleistung komplexer zusammenh\u00e4ngen, als klassische Modelle vermuten lassen. Ein vermeintlicher Vorteil kann somit unter bestimmten Umst\u00e4nden sogar zum Nachteil werden. Daraus ergeben sich mehrere Probleme im bisherigen Einsatz von Pers\u00f6nlichkeitstests:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sehr hohe Merkmalsauspr\u00e4gungen k\u00f6nnen kontraproduktiv sein.<\/li>\n\n\n\n<li>Berufe unterscheiden sich st\u00e4rker, als es standardisierte Tests abbilden.<\/li>\n\n\n\n<li>Feine Unterschiede innerhalb eines Merkmals (sogenannte Facetten) gehen h\u00e4ufig verloren.<\/li>\n\n\n\n<li>Der berufliche Kontext beeinflusst, wie sich Pers\u00f6nlichkeit auf die Arbeitsleistung auswirkt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Was die Studie untersucht hat<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Analysiert wurde eine Stichprobe von 1.190 Mitarbeitenden eines s\u00fcdkoreanischen Unternehmens aus <strong>unterschiedlichen Berufsfeldern<\/strong>. Erfasst wurden ihre Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale mithilfe eines <strong>Pers\u00f6nlichkeitstests<\/strong>, der nicht nur die <strong>f\u00fcnf Hauptfaktoren<\/strong> (Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus, Extraversion, Offenheit f\u00fcr Erfahrungen und Vertr\u00e4glichkeit), sondern auch <strong>30 zugeh\u00f6rige Facetten <\/strong>ber\u00fccksichtigt. Zus\u00e4tzlich lagen unternehmensinterne <strong>Leistungsbewertungen <\/strong>vor.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-28f84493 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:100%\">\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"border-style:none;border-width:0px;border-top-left-radius:0px;border-top-right-radius:0px;border-bottom-left-radius:0px;border-bottom-right-radius:0px;min-height:0px\">\n<div class=\"wp-block-applysia-callout border-l-4 rounded-lg p-4 shadow-sm\" style=\"background-color:#f7c09c;border-left-color:#F08236\"><div>\n<p>The <strong>Pers\u00f6nlichkeitsfacetten <\/strong>sind die <strong>Unterdimensionen<\/strong> der Big Five Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale. Sie bilden ab, wie sich ein Pers\u00f6nlichkeitsfaktor konkret im Denken, F\u00fchlen und Verhalten \u00e4u\u00dfert. Jeder der f\u00fcnf Faktoren setzt sich aus mehreren Facetten zusammen, die eine <strong>differenzierte und pr\u00e4zisere Beschreibung der Pers\u00f6nlichkeit<\/strong> erm\u00f6glichen, als die Betrachtung der Hauptfaktoren allein.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Die Forschenden nutzten <strong>verschiedene KI-Methoden<\/strong>, um den <strong>Zusammenhang zwischen Pers\u00f6nlichkeit<\/strong> <strong>und Arbeitsleistung <\/strong>zu analysieren. Der besondere Vorteil dieser Methoden liegt darin, dass sie <strong>komplexe Muster erkennen<\/strong> k\u00f6nnen, die klassische statistische Verfahren oft \u00fcbersehen. Dazu geh\u00f6ren <strong>nicht-lineare (kurvenf\u00f6rmige)<\/strong> Zusammenh\u00e4nge oder Wechselwirkungen zwischen Eigenschaften und beruflichem Kontext.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Zentrale Ergebnisse der Studie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die Auswertungen zeigten, dass <strong>Pers\u00f6nlichkeit <\/strong>eine <strong>wichtige Vorhersagevariable f\u00fcr Arbeitsleistung<\/strong> ist. <strong>Besonders bedeutsam <\/strong>waren dabei die Faktoren <strong>Gewissenhaftigkeit und Vertr\u00e4glichkeit<\/strong>. Hier gab es nicht-lineare Zusammenh\u00e4nge mit Arbeitsleistung, was in der folgenden Abbildung zu sehen ist.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"535\" src=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Ergebnisse_Nicht-lineare-Zusammenhange_Applysia-Assessment-Center-Software-1024x535.png\" alt=\"Ein Diagramm zeigt die nicht-linearen Zusammenh\u00e4nge der Big Five Faktoren \u201eGewissenhaftigkeit\u201c und \u201eVertr\u00e4glichkeit\u201c in Bezug auf die Arbeitsleistung f\u00fcr alle Berufsgruppen. Die x-Achse ist beschriftet mit \u201ePers\u00f6nlichkeitsmerkmale\u201c und die y-Achse mit \u201eArbeitsleistung\u201c. Zwei geschwungene Linien in Orange und Hellorange repr\u00e4sentieren die Kurven f\u00fcr \u201eGewissenhaftigkeit\u201c und \u201eVertr\u00e4glichkeit\u201c. Das Diagramm ist mit dem Titel \u201eNicht-lineare Zusammenh\u00e4nge der Big Five Faktoren f\u00fcr alle Berufsgruppen\u201c versehen. In der oberen rechten Ecke werden die Legenden f\u00fcr \u201eGewissenhaftigkeit\u201c und \u201eVertr\u00e4glichkeit\u201c gezeigt.\" class=\"wp-image-16676\" srcset=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Ergebnisse_Nicht-lineare-Zusammenhange_Applysia-Assessment-Center-Software-1024x535.png 1024w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Ergebnisse_Nicht-lineare-Zusammenhange_Applysia-Assessment-Center-Software-300x157.png 300w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Ergebnisse_Nicht-lineare-Zusammenhange_Applysia-Assessment-Center-Software-768x401.png 768w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Ergebnisse_Nicht-lineare-Zusammenhange_Applysia-Assessment-Center-Software-18x9.png 18w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Ergebnisse_Nicht-lineare-Zusammenhange_Applysia-Assessment-Center-Software.png 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Extraversion, Neurotizismus und Offenheit f\u00fcr Erfahrungen spielten hingegen eine deutlich geringere Rolle. Sie zeigten keine kurvenf\u00f6rmigen Zusammenh\u00e4nge mit Arbeitsleistung.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Nicht-lineare KI-Modelle <\/strong>erzielten <strong>insgesamt <\/strong>etwas <strong>bessere Vorhersagen <\/strong>als lineare Modelle. Dieser Vorteil zeigte sich vor allem dann, wenn <strong>Facetten ber\u00fccksichtigt <\/strong>wurden, nicht jedoch bei der reinen Analyse&nbsp; der f\u00fcnf Hauptfaktoren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Gewissenhaftigkeit: Mehr ist nicht immer besser<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>\u00dcber alle untersuchten T\u00e4tigkeiten hinweg zeigte sich Gewissenhaftigkeit als Faktor, der die Arbeitsleistung am besten vorhergesagt hat. Besonders relevant waren die Facetten Ordnung, Selbstdisziplin und Sorgfalt. Eine <strong>moderate bis hohe Auspr\u00e4gung<\/strong> dieser Eigenschaften ging mit <strong>hoher Arbeitsleistung<\/strong> einher.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine <strong>sehr hohe Auspr\u00e4gung<\/strong> brachte jedoch <strong>keinen zus\u00e4tzlichen Nutzen<\/strong>. Im Gegenteil: Extreme Gewissenhaftigkeit kann mit Effizienzverlusten einhergehen.\u00a0Wer strukturiert und zuverl\u00e4ssig arbeitet, erf\u00fcllt die Aufgaben gut. Wer jedoch stark perfektionistisch ist, kann sich in Details verlieren und an Produktivit\u00e4t einb\u00fc\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Vertr\u00e4glichkeit: Harmonie mit Grenzen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Auch bei der Vertr\u00e4glichkeit zeigte sich ein kurvenf\u00f6rmiger Zusammenhang. Ein <strong>mittleres Ma\u00df<\/strong> an Freundlichkeit und Kooperationsbereitschaft wirkt sich <strong>positiv <\/strong>auf die Arbeitsleistung aus. War diese <strong>Eigenschaft <\/strong>jedoch <strong>zu stark ausgepr\u00e4gt<\/strong>, <strong>stieg <\/strong>the <strong>Arbeitsleistung nicht weiter an<\/strong>. Stattdessen kann \u00fcberm\u00e4\u00dfige Harmonieorientierung Entscheidungsprozesse verlangsamen oder dazu f\u00fchren, dass notwendige Konflikte vermieden werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Nicht jeder Job braucht dasselbe Pers\u00f6nlichkeitsprofil<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>The <strong>Wirkung von Pers\u00f6nlichkeit h\u00e4ngt stark von der jeweiligen T\u00e4tigkeit ab<\/strong>. Bestimmte Facetten, etwa Zuverl\u00e4ssigkeit oder Detailorientierung, sind in Berufen mit viel Kundenkontakt anders relevant als bei analytischen oder administrativen T\u00e4tigkeiten. Auch die <strong>Form der Zusammenh\u00e4nge variiert je nach Beruf<\/strong>. Insbesondere in weniger komplexen T\u00e4tigkeiten zeigen sich st\u00e4rkere nicht-lineare Muster. Zudem k\u00f6nnen sich Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale je nach T\u00e4tigkeit gegenseitig beeinflussen. Gewissenhaftigkeit und Vertr\u00e4glichkeit tragen besonders in Berufen mit vielen sozialen Kontakten zur Arbeitsleistung bei, w\u00e4hrend dieser Effekt in anderen T\u00e4tigkeiten kaum auftritt. Insgesamt sind einzelne <strong>Facetten h\u00e4ufig aussagekr\u00e4ftiger als die \u00fcbergeordneten Pers\u00f6nlichkeitsfaktoren<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Beispiel<\/em>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Im Unternehmensvertrieb, wo Beziehungen gepflegt werden, sind vor allem Geradlinigkeit und Altruismus (Facetten der Vertr\u00e4glichkeit) wichtig.<\/li>\n\n\n\n<li>Im Einzelvertrieb, bei dem Kunden gewonnen werden sollen, spielen positive Emotionalit\u00e4t (Extraversion) und Leistungsstreben (Offenheit) eine gr\u00f6\u00dfere Rolle.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>KI erkennt Muster<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>KI-Modelle<\/strong> waren besonders gut darin, <strong>komplexe und nicht-lineare Zusammenh\u00e4nge zwischen Pers\u00f6nlichkeit, Facetten, Berufskontext und Arbeitsleistung <\/strong>abzubilden. Den gr\u00f6\u00dften Mehrwert boten sie dort, wo detaillierte Facetten einbezogen und berufliche Unterschiede ber\u00fccksichtigt wurden.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Auf Ebene der Faktoren sind KI-Modelle kaum besser als lineare Verfahren.<\/li>\n\n\n\n<li>Auf Ebene der Facetten liefern nicht-lineare KI-Modelle genauere Vorhersagen.<\/li>\n\n\n\n<li>Die erkannten Muster unterscheiden sich deutlich je nach Beruf.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Kurz: Pers\u00f6nlichkeit ist komplex und KI kann helfen, diese Komplexit\u00e4t sichtbar zu machen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Bedeutung f\u00fcr die Praxis<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Pers\u00f6nlichkeit spielt in der Personalauswahl eine wichtige Rolle, doch das Prinzip \u201eviel hilft viel\u201c greift zu kurz. Unternehmen sollten nicht automatisch die h\u00f6chsten Auspr\u00e4gungen bestimmter Merkmale bei Bewerbenden oder auch Mitarbeitenden anstreben, sondern <strong>gezielt relevante Facetten betrachten<\/strong>. Extreme Werte k\u00f6nnen der Arbeitsleistung sogar schaden.<\/p>\n\n\n\n<p>Zudem sollten f\u00fcr unterschiedliche T\u00e4tigkeiten unterschiedliche Pers\u00f6nlichkeitsprofile angelegt werden. Statt allgemeiner Tests sind daher <strong>differenzierte, jobbezogene Ans\u00e4tze<\/strong> gefragt, bei denen <strong>Pers\u00f6nlichkeit passend zu den Anforderungen<\/strong> betrachtet wird. Statt ein einheitliches Idealprofil anzulegen, sollte die Frage gestellt werden, welche Eigenschaften und Facetten genau diese T\u00e4tigkeit unterst\u00fctzen. KI kann dabei helfen, solche Profile zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Handlungsempfehlungen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Allgemeine Pers\u00f6nlichkeitsdiagnostik sollte nicht als Einheitsl\u00f6sung genutzt werden. Stattdessen sind jobspezifische Modelle sinnvoll, die relevante Facetten ber\u00fccksichtigen und nicht ausschlie\u00dflich auf die f\u00fcnf Hauptfaktoren setzen. <strong>Hohe oder extreme Auspr\u00e4gungen <\/strong>d\u00fcrfen dabei <strong>nicht automatisch <\/strong>that can be integrated into individual processes as <strong>Vorteil <\/strong>interpretiert werden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Zusammengefasst<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Facetten sagen Arbeitsleistung besser vorher als Faktoren.<\/li>\n\n\n\n<li>Unterschiedliche Berufe erfordern unterschiedliche Pers\u00f6nlichkeitsprofile.<\/li>\n\n\n\n<li>Sehr hohe Werte (z. B. extreme Gewissenhaftigkeit) k\u00f6nnen die Arbeitsleistung beeintr\u00e4chtigen.<\/li>\n\n\n\n<li>Moderne KI-Methoden k\u00f6nnen komplexe Zusammenh\u00e4nge sichtbar machen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>F\u00fcr den Einsatz von KI gilt wie immer: Die Daten sollten hochwertig und passend zum Untersuchungsgegenstand sein und die Modelle m\u00fcssen in getrennten Datens\u00e4tzen trainiert und getestet werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine gute Personalauswahl erkennt somit nicht nur, wer hohe Auspr\u00e4gungen zeigt, sondern auch wann und f\u00fcr welche T\u00e4tigkeit diese wirklich hilfreich sind.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-applysia-callout alignwide border-l-4 rounded-lg p-4 shadow-sm\" style=\"background-color:#c7d0f4;border-left-color:#445594\"><div>\n<p>Wenn ihr wissen wollt, wie wir bei Applysia mit Pers\u00f6nlichkeit in der Personalauswahl umgehen, meldet euch bei uns! Weitere Informationen zu digitalen Assessments und Applysia findet ihr unter <a href=\"https:\/\/applysia.de\/en\/\">www.applysia.de<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p class=\"text-base\"><strong>Quelle<\/strong>: <\/p>\n\n\n\n<p class=\"text-base\">Song, Q. C., Oh, I.-S., Kim, Y. &amp; So, C. (2025). Revisiting the nature and strength of the personality\u2013job performance relations: New insights from interpretable machine learning. <em>Journal of Applied Psychology,110<\/em>(1), 1\u201326. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1037\/apl0001218\">https:\/\/doi.org\/10.1037\/apl0001218<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Warum scheitern manche Menschen im Job trotz \u201eperfektem\u201c Profil? In vielen Unternehmen lautet die einfache Antwort: Pers\u00f6nlichkeit. Wer sehr gewissenhaft, freundlich und belastbar ist, wird schon gute Leistung bringen. 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