{"id":17532,"date":"2026-06-10T10:00:00","date_gmt":"2026-06-10T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=17532"},"modified":"2026-06-03T10:10:46","modified_gmt":"2026-06-03T08:10:46","slug":"wenn-bewerbende-mit-ki-unterstuetzung-schummeln","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/applysia.de\/en\/wissenschaft-in-60-sek\/wenn-bewerbende-mit-ki-unterstuetzung-schummeln\/","title":{"rendered":"Wenn Bewerbende mit KI-Unterst\u00fctzung schummeln"},"content":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert nicht nur die Arbeitswelt. Sie beeinflusst zum einen auch die Art und Weise, wie Organisationen Bewerbende beurteilen und zum anderen, wie diese mit Einstellungsverfahren umgehen. Texte werden mit generativer KI formuliert, Informationen per Chatbot recherchiert und komplexe Aufgaben mit technologischer Unterst\u00fctzung gel\u00f6st. Diese Entwicklung macht auch vor Online-Assessments und Auswahlverfahren nicht halt.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Doch wie ver\u00e4ndert KI die Aussagekraft von Eignungsdiagnostik und wie sollten Organisationen darauf reagieren?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Eine aktuelle wissenschaftliche Studie aus diesem Jahr liefert hierzu spannende Einblicke. Die Forschenden untersuchten erstmals in gro\u00dfem Umfang, wie h\u00e4ufig Bewerbende generative KI w\u00e4hrend Online-Eignungstests tats\u00e4chlich einsetzen und welche Ma\u00dfnahmen dagegen aufseiten von Organisationen wirken k\u00f6nnen.<\/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\">Das Problem: KI ver\u00e4ndert die Personalauswahl<\/h2>\n\n\n\n<p>Online-Assessments geh\u00f6ren heute in vielen Unternehmen zum Standard. Pers\u00f6nlichkeitstests, kognitive Leistungstests oder auch Situational Judgement Tests werden h\u00e4ufig remote durchgef\u00fchrt und finden dabei ohne direkte Aufsicht statt. Genau hier entsteht eine neue Herausforderung.<\/p>\n\n\n\n<p>W\u00e4hrend fr\u00fcher das Nachschlagen in einem Buch oder das schnelle Googeln zwar m\u00f6glich, aber umst\u00e4ndlich war, k\u00f6nnen heutige KI-Tools innerhalb von Sekunden pr\u00e4zise und auf den jeweiligen Kontext abgestimmte Antworten liefern. Dies gilt f\u00fcr Pers\u00f6nlichkeitsfragen ebenso wie f\u00fcr kognitive Aufgaben. Dadurch entsteht das Risiko, dass Testergebnisse nicht mehr die tats\u00e4chlichen F\u00e4higkeiten einer Person widerspiegeln, sondern vielmehr die Qualit\u00e4t der verwendeten KI-Unterst\u00fctzung.<\/p>\n\n\n\n<p>Aus psychologischer Sicht ist das besonders relevant, weil <strong>Auswahlverfahren <\/strong>darauf beruhen, m\u00f6glichst<strong> valide Signale \u00fcber Kompetenzen<\/strong>, <strong>Motivation <\/strong>oder <strong>Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale <\/strong>zu erhalten. Wenn <strong>KI <\/strong>diese Signale <strong>verzerrt<\/strong>, wird die <strong>Vorhersage beruflicher Leistung schwieriger<\/strong>.\u00a0<\/p>\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\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-1_Applysia-Assessment-Center-Software-1024x576.png\" alt=\"Die Grafik zeigt den Einsatz von KI im Bewerbungsprozess in vier Schritten: Bewerbung schreiben, Assessment, Interview und Auswahlentscheidung. Jeder Schritt ist durch ein Symbol dargestellt, und die Rolle der KI (optimierte Lebensl\u00e4ufe, Vorbereitung f\u00fcr Video-Interviews, Antwortgenerierung, Unterst\u00fctzung bei der Vorauswahl) ist durch orangefarbene K\u00e4stchen hervorgehoben.\" class=\"wp-image-17533\" srcset=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-1_Applysia-Assessment-Center-Software-1024x576.png 1024w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-1_Applysia-Assessment-Center-Software-300x169.png 300w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-1_Applysia-Assessment-Center-Software-768x432.png 768w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-1_Applysia-Assessment-Center-Software-1536x864.png 1536w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-1_Applysia-Assessment-Center-Software-18x10.png 18w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-1_Applysia-Assessment-Center-Software.png 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Studie: Zwei Untersuchungen aus der Praxis<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Forschungsgruppe untersuchte die Nutzung von KI nicht im Labor, sondern in der realen Personalauswahl. Datengrundlage waren echte Bewerbende, die ein g\u00e4ngiges Testverfahren absolvierten, das sowohl Pers\u00f6nlichkeitseigenschaften als auch abstrakte Denkf\u00e4higkeit misst.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Studie bestand aus zwei Teilen: Im Sommer 2024 wurden 5.675 Teilnehmende befragt, im Sommer 2025 erneut 3.356 Teilnehmende. Beide Male wurden die Bewerbenden nach dem Test anonym gefragt, ob sie w\u00e4hrend der Bearbeitung externe Hilfsmittel genutzt hatten, darunter ausdr\u00fccklich auch generative KI.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Ergebnisse: KI-Nutzung war zun\u00e4chst geringer als erwartet<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Forschenden fanden heraus, dass im Jahr 2024 weniger als drei Prozent der Befragten angaben, KI direkt w\u00e4hrend des Assessments genutzt zu haben. Allerdings wird das Bild komplexer, sobald Suchmaschinen mitber\u00fccksichtigt werden. Viele moderne Suchmaschinen integrieren mittlerweile KI-Funktionen direkt in ihre Ergebnisse. Damit lag die Nutzung deutlich h\u00f6her, teilweise bei bis zu 19 Prozent der Teilnehmenden.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Jahr sp\u00e4ter sah die selbstberichtete KI-Nutzung anders aus: Zwischen 2024 und 2025 stieg diese deutlich an. Es gaben nun mehr als 23 Prozent der Befragten an, w\u00e4hrend des Tests zumindest teilweise auf generative KI zur\u00fcckgegriffen zu haben.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Entwicklung ist kein Zufall. Sie spiegelt den <strong>rasanten Anstieg der allgemeinen KI-Nutzung im Alltag<\/strong> wider. W\u00e4hrend ChatGPT im Jahr 2024 schon rund 200 Millionen w\u00f6chentliche Nutzer*innen hatte, lag die Zahl <strong>2025 <\/strong>bereits bei<strong> etwa 800 Millionen<\/strong>. Je selbstverst\u00e4ndlicher KI im Alltag wird, desto normaler erscheint ihr Einsatz auch in Kontexten, in denen sie eigentlich weniger genutzt werden sollte.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Warum Bewerbende KI \u00fcberhaupt nutzen<\/h3>\n\n\n\n<p>Besonders interessant sind die <strong>Motive<\/strong>, die hinter der KI-Nutzung stehen. Die Studie zeigt, dass Bewerbende KI nicht prim\u00e4r einsetzen, um bewusst zu betr\u00fcgen. Viele nutzten sie vielmehr, um <strong>Unsicherheiten<\/strong> in the Cockpit not only <strong>reduzieren <\/strong>oder <strong>schwierige Aufgaben<\/strong> besser zu <strong>verstehen<\/strong>. H\u00e4ufig genannte Gr\u00fcnde waren beispielsweise:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Kl\u00e4rung unverst\u00e4ndlicher Aufgabenstellungen<\/li>\n\n\n\n<li>Unterst\u00fctzung bei schwierigen kognitiven Aufgaben<\/li>\n\n\n\n<li>Neugier und Experimentierfreude<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Dabei zeigte sich ein wichtiges Detail. KI wurde <strong>\u00fcberwiegend bei kognitiven Aufgaben <\/strong>genutzt und deutlich <strong>seltener bei Pers\u00f6nlichkeitsfragen<\/strong>. Das l\u00e4sst vermuten, dass Bewerbende KI vor allem dort als hilfreich wahrnehmen, wo es um konkrete Probleml\u00f6sung geht. Die wahrgenommene Wirksamkeit der KI-Unterst\u00fctzung wurde allerdings nur als \u201cleicht\u201d bis \u201cmoderat\u201d hilfreich bewertet. Das deutet darauf hin, dass viele den Nutzen der KI \u00fcbersch\u00e4tzen oder zumindest keine massiven Leistungssteigerungen durch sie erleben.<\/p>\n\n\n\n<p>Au\u00dferdem gab rund ein Viertel der KI-Nutzenden an, kompetitiv handeln zu wollen, also KI zu verwenden, weil sie annehmen, dass andere Mitbewerbende es ebenfalls tun. Wenn also der Eindruck entsteht, dass alle anderen schummeln, kann sich ehrliches Verhalten wie ein Wettbewerbsnachteil anf\u00fchlen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die L\u00f6sung: Eine einfache Ma\u00dfnahme mit gro\u00dfer Wirkung<\/h2>\n\n\n\n<p>Der vielleicht wichtigste Befund der Studie betrifft den Umgang mit KI in Auswahlverfahren. Bereits <strong>einfache kommunikative Ma\u00dfnahmen<\/strong> k\u00f6nnen einen <strong>relevanten Effekt <\/strong>erzielen. Die Forschenden testeten in der ersten Studie unterschiedliche Warnhinweise vor Beginn der Assessments:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>M\u00f6gliche Konsequenzen bei unerlaubter Nutzung<\/li>\n\n\n\n<li>Aufkl\u00e4rung \u00fcber Fairness\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Argumentation f\u00fcr authentische Selbstdarstellung<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Das Ergebnis war eindeutig: Bereits <strong>kurze Warnhinweise reduzierten die selbstberichtete KI-Nutzung nachweislich<\/strong>. In der ersten Studie zeigten statistische Tests, dass alle drei Warnvarianten die KI-Nutzung deutlich senkten, mit einem kleinen bis mittleren Effekt auf die zuk\u00fcnftige Nutzungsabsicht (Cohen\u2019s <em>d<\/em> = 0.36). Besonders wirksam waren Hinweise, die m\u00f6gliche Konsequenzen der KI-Nutzung betonten.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>In der zweiten Studie wurde diese Variante erneut getestet: Im Vergleich zwischen der Gruppe mit Warnhinweis und der Gruppe ohne gaben 89,4 % der gewarnten Bewerbenden an, \u00fcberhaupt keine KI genutzt zu haben, gegen\u00fcber 76,8 % in der Kontrollgruppe. Der Anteil der Bewerbenden, die irgendeine Form von KI-Nutzung angaben, sank von 23,2 % in der Kontrollgruppe auf 10,6 % in der Gruppe mit Warnhinweis, also um mehr als die H\u00e4lfte. Die durchschnittliche selbstberichtete KI-Nutzung sank ebenso messbar (Cohen\u2019s <em>d <\/em>= 0.30), was in einem so sensiblen Kontext wie der Personalauswahl als praktisch bedeutsam gilt.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Interessant ist dabei vor allem, dass diese Warnungen<strong> keine negativen Auswirkungen auf die Erfahrungen <\/strong>der Bewerbenden hatten. Bewerbende nahmen die <strong>Verfahren <\/strong>weiterhin \u00fcberwiegend als<strong> fair und professionell<\/strong> wahr. Wer also einen sachlichen, nicht anklagenden Ton w\u00e4hlt (beispielsweise \u201cIhre Antworten k\u00f6nnten \u00fcberpr\u00fcft werden\u201d statt \u201cBetr\u00fcger*innen werden disqualifiziert\u201d), kann Abschreckung erzielen, ohne das Vertrauen der Bewerbenden zu besch\u00e4digen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Doch die eigentliche Herausforderung liegt tiefer<\/h3>\n\n\n\n<p>Trotzdem w\u00e4re es zu kurz gedacht, KI ausschlie\u00dflich als Bedrohung zu betrachten. Die Diskussion erinnert stark an fr\u00fchere technologische Umbr\u00fcche. Taschenrechner ver\u00e4nderten Mathematikpr\u00fcfungen, Suchmaschinen ver\u00e4nderten Wissensarbeit und KI wird vermutlich auch Auswahlprozesse dauerhaft ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n<p>Dadurch entsteht eine strategische Grundsatzfrage: <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Soll Personalauswahl prim\u00e4r messen, was Menschen ohne Hilfsmittel leisten k\u00f6nnen?<\/strong> <strong>Oder wird der kompetente Umgang mit KI zuk\u00fcnftig selbst zu einer relevanten beruflichen F\u00e4higkeit? <\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Gerade in wissensintensiven Berufen k\u00f6nnte der effektive Einsatz von KI langfristig eher als Kompetenz und nicht als T\u00e4uschung betrachtet werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was bedeutet das f\u00fcr die Praxis?<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Studie liefert praxisrelevante Schlussfolgerungen f\u00fcr alle, die Einstellungsverfahren gestalten oder verantworten.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Organisationen sollten<strong> transparent kommunizieren<\/strong>, ob und in welchem Umfang KI im Bewerbungsprozess erlaubt ist. Unklare Regeln f\u00f6rdern Unsicherheit und erh\u00f6hen die Wahrscheinlichkeit unerw\u00fcnschter Nutzung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Warnhinweise <\/strong>sind ein <strong>wirkungsvolles<\/strong>, <strong>kosteng\u00fcnstiges <\/strong>and<strong> einfach umzusetzendes <\/strong>Mittel. Hierf\u00fcr reicht ein kurzer sachlicher und prozessorientierter Text vor dem Test, der erkl\u00e4rt, dass externe Hilfe nicht erlaubt ist und Auff\u00e4lligkeiten \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nicht jede KI-Nutzung ist gleich<\/strong> zu werten. Wer eine Aufgabenstellung missversteht und zur Kl\u00e4rung nachschl\u00e4gt, handelt anders als jemand, der systematisch alle Antworten generieren l\u00e4sst. <strong>Sanktionen <\/strong>sollten daher entsprechend <strong>differenziert <\/strong>und fair sein. Au\u00dferdem k\u00f6nnen<strong> klare Aufgabenstellungen<\/strong>, <strong>\u00dcbungsbeispiele <\/strong>and <strong>niedrigschwellige Hilfestellungen<\/strong> einen Teil des Bedarfs nach externer Unterst\u00fctzung bereits im Vorfeld nehmen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>KI ver\u00e4ndert <\/strong>nicht nur Bewerbungsverfahren, sondern auch die <strong>Anforderungen an die sp\u00e4tere Arbeit <\/strong>selbst. Auswahlverfahren sollten daher st\u00e4rker auf F\u00e4higkeiten ausgerichtet werden, die sich schwer vollst\u00e4ndig an KI delegieren lassen.<\/li>\n<\/ol>\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\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-2_Applysia-Assessment-Center-Software-1024x576.png\" alt=\"Die Grafik zeigt den Vergleich zwischen technischen Ma\u00dfnahmen (Browser-Sperre, KI-Detektoren, Proctoring) und psychologischen Ma\u00dfnahmen (Warnhinweise, Normkommunikation, Transparenz) zur Kontrolle von KI-Einsatz im Bewerbungsprozess. Am unteren Rand steht \u201eKosten vs. Wirkung\u201c.\" class=\"wp-image-17534\" srcset=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-2_Applysia-Assessment-Center-Software-1024x576.png 1024w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-2_Applysia-Assessment-Center-Software-300x169.png 300w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-2_Applysia-Assessment-Center-Software-768x432.png 768w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-2_Applysia-Assessment-Center-Software-1536x864.png 1536w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-2_Applysia-Assessment-Center-Software-18x10.png 18w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI_Beurteilung-vor-der-Einstellung_Grafik-2_Applysia-Assessment-Center-Software.png 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Forschung zeigt deutlich: KI ist l\u00e4ngst Teil moderner Bewerbungsprozesse geworden und die Nutzung steigt schnell an. Organisationen m\u00fcssen also lernen, wie sie damit umgehen. Die gute Nachricht lautet, dass es keine aufwendige technische \u00dcberwachung braucht, um zumindest einen Teil des Problems zu l\u00f6sen. Ein gut formulierter Warnhinweis, kombiniert mit einem transparenten Umgang mit dem Thema, kann erhebliche Wirkung erzielen, ohne das Vertrauen der Bewerbenden zu verlieren.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Langfristig <\/strong>braucht es eine <strong>psychologisch fundierte Gestaltung von Auswahlprozessen <\/strong>und einen ehrlichen Umgang mit der Frage, welche Kompetenzen in einer KI-durchdrungenen Arbeitswelt eigentlich noch sinnvoll zu messen sind. Denn vielleicht lautet die eigentliche Frage nicht \u201cWie verhindern wir, dass Bewerber*innen KI nutzen?\u201d, sondern \u201c<strong>Was wollen wir eigentlich herausfinden, und wie machen wir das in einer Welt, in der KI allgegenw\u00e4rtig ist?<\/strong>\u201d<\/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 dem Thema KI in Bezug auf Fairness und Transparenz 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\">Robie, C., Wingate, T. G., Baytalskaya, N. &amp; Butera, H. (2026). Candidate Generative AI Use in Pre-Hire Employment Assessments: Self-Reported Incidence and the Impact of Warnings. <em>International Journal of Selection and Assessment, 34<\/em>(2), e70056. https:\/\/doi.org\/10.1111\/ijsa.70056<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert nicht nur die Arbeitswelt. Sie beeinflusst zum einen auch die Art und Weise, wie Organisationen Bewerbende beurteilen und zum anderen, wie diese mit Einstellungsverfahren umgehen. 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