Wie Persönlichkeit und KI zeigen, wer im Beruf überzeugt

Warum scheitern manche Menschen im Job trotz „perfektem“ Profil? In vielen Unternehmen lautet die einfache Antwort: Persönlichkeit. Wer sehr gewissenhaft, freundlich und belastbar ist, wird schon gute Leistung bringen. Entsprechend werden Persönlichkeitstests genutzt, um Leistung vorherzusagen und passende Mitarbeitende auszuwählen.

Das Problem: Diese Logik ist oft zu grob. Denn Persönlichkeit wirkt nicht nach dem Motto „je mehr, desto besser“. Genau hier setzt die Studie von Song et al. (2025) an: Sie zeigt, dass der Zusammenhang zwischen Persönlichkeit und Arbeitsleistung komplex, manchmal sogar kurvenförmig und vor allem stark vom Beruf abhängig ist. Ein Merkmal, das in einem Job hilft, kann in einem anderen kaum zählen – und ein vermeintlicher Vorteil kann ab einem bestimmten Punkt sogar zum Nachteil werden.

Big Five – bewährt, aber oft zu simpel genutzt

Bisherige Forschung geht davon aus, dass sich Arbeitsleistung mithilfe der Big Five Persönlichkeitsmerkmale recht zuverlässig vorhersagen lässt. Die Big Five beschreiben Persönlichkeit anhand von fünf grundlegenden Dimensionen:

• Gewissenhaftigkeit
• Neurotizismus
• Offenheit für Erfahrungen
• Extraversion
• Verträglichkeit

Sie gelten als eines der wissenschaftlich am besten belegten Modelle der Persönlichkeitspsychologie. Dabei werden die Zusammenhänge meist als linear verstanden: Je stärker eine positive Eigenschaft ausgeprägt ist, desto besser ist die Leistung.

Die Studie von Song et al. (2025) zeichnet jedoch ein deutlich differenzierteres Bild. Sie zeigt, dass Persönlichkeit und Arbeitsleistung komplexer zusammenhängen, als klassische Modelle vermuten lassen. Ein vermeintlicher Vorteil kann somit unter bestimmten Umständen sogar zum Nachteil werden. Daraus ergeben sich mehrere Probleme im bisherigen Einsatz von Persönlichkeitstests:

• Sehr hohe Merkmalsausprägungen können kontraproduktiv sein.
• Berufe unterscheiden sich stärker, als es standardisierte Tests abbilden.
• Feine Unterschiede innerhalb eines Merkmals (sogenannte Facetten) gehen häufig verloren.
• Der berufliche Kontext beeinflusst, wie sich Persönlichkeit auf die Arbeitsleistung auswirkt.

Was die Studie untersucht hat

Analysiert wurde eine Stichprobe von 1.190 Mitarbeitenden eines südkoreanischen Unternehmens aus unterschiedlichen Berufsfeldern. Erfasst wurden ihre Persönlichkeitsmerkmale mithilfe eines Persönlichkeitstests, der nicht nur die fünf Hauptfaktoren (Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus, Extraversion, Offenheit für Erfahrungen und Verträglichkeit), sondern auch 30 zugehörige Facetten berücksichtigt. Zusätzlich lagen unternehmensinterne Leistungsbewertungen vor.

Die Forschenden nutzten verschiedene KI-Methoden, um den Zusammenhang zwischen Persönlichkeit und Arbeitsleistung zu analysieren. Der besondere Vorteil dieser Methoden liegt darin, dass sie komplexe Muster erkennen können, die klassische statistische Verfahren oft übersehen. Dazu gehören nicht-lineare (kurvenförmige) Zusammenhänge oder Wechselwirkungen zwischen Eigenschaften und beruflichem Kontext.

Zentrale Ergebnisse der Studie

Die Auswertungen zeigten, dass Persönlichkeit eine wichtige Vorhersagevariable für Arbeitsleistung ist. Besonders bedeutsam waren dabei die Faktoren Gewissenhaftigkeit und Verträglichkeit. Hier gab es nicht-lineare Zusammenhänge mit Arbeitsleistung, was in der folgenden Abbildung zu sehen ist.

Extraversion, Neurotizismus und Offenheit für Erfahrungen spielten hingegen eine deutlich geringere Rolle. Sie zeigten keine kurvenförmigen Zusammenhänge mit Arbeitsleistung.

Nicht-lineare KI-Modelle erzielten insgesamt etwas bessere Vorhersagen als lineare Modelle. Dieser Vorteil zeigte sich vor allem dann, wenn Facetten berücksichtigt wurden, nicht jedoch bei der reinen Analyse  der fünf Hauptfaktoren.

Gewissenhaftigkeit: Mehr ist nicht immer besser

Über alle untersuchten Tätigkeiten hinweg zeigte sich Gewissenhaftigkeit als Faktor, der die Arbeitsleistung am besten vorhergesagt hat. Besonders relevant waren die Facetten Ordnung, Selbstdisziplin und Sorgfalt. Eine moderate bis hohe Ausprägung dieser Eigenschaften ging mit hoher Arbeitsleistung einher.

Eine sehr hohe Ausprägung brachte jedoch keinen zusätzlichen Nutzen. Im Gegenteil: Extreme Gewissenhaftigkeit kann mit Effizienzverlusten einhergehen. Wer strukturiert und zuverlässig arbeitet, erfüllt die Aufgaben gut. Wer jedoch stark perfektionistisch ist, kann sich in Details verlieren und an Produktivität einbüßen.

Verträglichkeit: Harmonie mit Grenzen

Auch bei der Verträglichkeit zeigte sich ein kurvenförmiger Zusammenhang. Ein mittleres Maß an Freundlichkeit und Kooperationsbereitschaft wirkt sich positiv auf die Arbeitsleistung aus. War diese Eigenschaft jedoch zu stark ausgeprägt, stieg die Arbeitsleistung nicht weiter an. Stattdessen kann übermäßige Harmonieorientierung Entscheidungsprozesse verlangsamen oder dazu führen, dass notwendige Konflikte vermieden werden.

Nicht jeder Job braucht dasselbe Persönlichkeitsprofil

Die Wirkung von Persönlichkeit hängt stark von der jeweiligen Tätigkeit ab. Bestimmte Facetten, etwa Zuverlässigkeit oder Detailorientierung, sind in Berufen mit viel Kundenkontakt anders relevant als bei analytischen oder administrativen Tätigkeiten. Auch die Form der Zusammenhänge variiert je nach Beruf. Insbesondere in weniger komplexen Tätigkeiten zeigen sich stärkere nicht-lineare Muster. Zudem können sich Persönlichkeitsmerkmale je nach Tätigkeit gegenseitig beeinflussen. Gewissenhaftigkeit und Verträglichkeit tragen besonders in Berufen mit vielen sozialen Kontakten zur Arbeitsleistung bei, während dieser Effekt in anderen Tätigkeiten kaum auftritt. Insgesamt sind einzelne Facetten häufig aussagekräftiger als die übergeordneten Persönlichkeitsfaktoren.

Beispiel:

• Im Unternehmensvertrieb, wo Beziehungen gepflegt werden, sind vor allem Geradlinigkeit und Altruismus (Facetten der Verträglichkeit) wichtig.
• Im Einzelvertrieb, bei dem Kunden gewonnen werden sollen, spielen positive Emotionalität (Extraversion) und Leistungsstreben (Offenheit) eine größere Rolle.

KI erkennt Muster

KI-Modelle waren besonders gut darin, komplexe und nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Persönlichkeit, Facetten, Berufskontext und Arbeitsleistung abzubilden. Den größten Mehrwert boten sie dort, wo detaillierte Facetten einbezogen und berufliche Unterschiede berücksichtigt wurden.

• Auf Ebene der Faktoren sind KI-Modelle kaum besser als lineare Verfahren.
• Auf Ebene der Facetten liefern nicht-lineare KI-Modelle genauere Vorhersagen.
• Die erkannten Muster unterscheiden sich deutlich je nach Beruf.

Kurz: Persönlichkeit ist komplex und KI kann helfen, diese Komplexität sichtbar zu machen.

Bedeutung für die Praxis

Persönlichkeit spielt in der Personalauswahl eine wichtige Rolle, doch das Prinzip „viel hilft viel“ greift zu kurz. Unternehmen sollten nicht automatisch die höchsten Ausprägungen bestimmter Merkmale bei Bewerbenden oder auch Mitarbeitenden anstreben, sondern gezielt relevante Facetten betrachten. Extreme Werte können der Arbeitsleistung sogar schaden.

Zudem sollten für unterschiedliche Tätigkeiten unterschiedliche Persönlichkeitsprofile angelegt werden. Statt allgemeiner Tests sind daher differenzierte, jobbezogene Ansätze gefragt, bei denen Persönlichkeit passend zu den Anforderungen betrachtet wird. Statt ein einheitliches Idealprofil anzulegen, sollte die Frage gestellt werden, welche Eigenschaften und Facetten genau diese Tätigkeit unterstützen. KI kann dabei helfen, solche Profile zu entwickeln.

Handlungsempfehlungen

Allgemeine Persönlichkeitsdiagnostik sollte nicht als Einheitslösung genutzt werden. Stattdessen sind jobspezifische Modelle sinnvoll, die relevante Facetten berücksichtigen und nicht ausschließlich auf die fünf Hauptfaktoren setzen. Hohe oder extreme Ausprägungen dürfen dabei nicht automatisch als Vorteil interpretiert werden.

Zusammengefasst:

• Facetten sagen Arbeitsleistung besser vorher als Faktoren.
• Unterschiedliche Berufe erfordern unterschiedliche Persönlichkeitsprofile.
• Sehr hohe Werte (z. B. extreme Gewissenhaftigkeit) können die Arbeitsleistung beeinträchtigen.
• Moderne KI-Methoden können komplexe Zusammenhänge sichtbar machen.

Für den Einsatz von KI gilt wie immer: Die Daten sollten hochwertig und passend zum Untersuchungsgegenstand sein und die Modelle müssen in getrennten Datensätzen trainiert und getestet werden.

Eine gute Personalauswahl erkennt somit nicht nur, wer hohe Ausprägungen zeigt, sondern auch wann und für welche Tätigkeit diese wirklich hilfreich sind.

Quelle:

Song, Q. C., Oh, I.-S., Kim, Y. & So, C. (2025). Revisiting the nature and strength of the personality–job performance relations: New insights from interpretable machine learning. Journal of Applied Psychology,110(1), 1–26. https://doi.org/10.1037/apl0001218