Der Stand von KI-Recruiting: 25 Statistiken, die Recruiter:innen 2026 kennen sollten

Vor ein paar Jahren war KI im Recruiting ein Thema, über das diskutiert wurde.

Heute ist es ein Thema, für das Recruiter:innen Budget einplanen.

Die Diskussion hat sich verschoben: von „Sollten wir KI einsetzen?“ hin zu „Wo kann KI die größte Wirkung erzielen?“

Das ist ein bedeutender Wandel.

Recruiter:innen stehen unter mehr Druck als je zuvor. Hiring Manager erwarten schnellere Einstellungen. Kandidat:innen erwarten sofortige Antworten. Die Führungsebene will niedrigere Kosten pro Einstellung bei gleichzeitig besserer Einstellungsqualität. Doch die Anzahl der Recruiter:innen wächst nicht im gleichen Tempo wie die Nachfrage nach neuen Mitarbeitenden.

Künstliche Intelligenz ist zur Brücke zwischen diesen widersprüchlichen Erwartungen geworden.

Doch abseits der Schlagzeilen und Produktankündigungen: Was sagen die Daten wirklich?

Dieser Beitrag fasst einige der neuesten KI-Recruiting-Statistiken renommierter Branchenorganisationen zusammen, darunter SHRM, LinkedIn, Gartner, Deloitte und weitere Workforce-Research-Unternehmen.

Wenn ihr eure Recruiting-Strategie für 2026 entwickelt, sind das die Zahlen, auf die es sich zu achten lohnt.

Statistiken zur Einführung von KI im Recruiting

1. Die KI-Nutzung im HR-Bereich stieg von 26 % im Jahr 2024 auf 62 % im Jahr 2026.

Laut dem Talent-Trends-Report von SHRM nutzt mittlerweile mehr als die Hälfte der Unternehmen KI für mindestens eine HR-Funktion - im Vergleich zu nur 26 % ein Jahr zuvor. Recruiting bleibt der häufigste Anwendungsfall für den Einsatz von KI.

Warum das wichtig ist: Das ist keine experimentelle Nutzung mehr. Unternehmen integrieren KI zunehmend in den täglichen Recruiting-Alltag - KI-Recruiting-Software wird damit zum festen Bestandteil des modernen Hiring-Stacks statt einer optionalen Ergänzung.

2. 69 % der Unternehmen tun sich weiterhin schwer, Vollzeitstellen zu besetzen.

Trotz kontinuierlicher Investitionen in Recruiting-Technologie berichten laut SHRM-Talent-Trends-Studie fast sieben von zehn Arbeitgebern von anhaltenden Herausforderungen bei der Personalgewinnung.

Warum das wichtig ist: Die Herausforderung besteht nicht einfach darin, Bewerbungen zu gewinnen. Es geht darum, qualifizierte Kandidat:innen schnell genug zu finden. Das erklärt, warum KI-gestütztes Candidate Sourcing und KI-gestütztes Screening zu priorisierten Investitionen geworden sind.

3. 73 % der Recruiting-Fachkräfte glauben, dass KI das Recruiting grundlegend verändern wird.

Der Future-of-Recruiting-Report von LinkedIn zeigt, dass fast drei Viertel der Recruiting-Fachkräfte davon ausgehen, dass KI die Art und Weise, wie Unternehmen einstellen, verändern wird.

Warum das wichtig ist: Recruiter:innen betrachten KI nicht als weiteren HR-Trend. Sie sehen darin einen strukturellen Wandel, wie Recruiting im nächsten Jahrzehnt funktionieren wird.

4. Recruiter:innen, die generative KI nutzen, sparen berichten zufolge rund einen vollen Arbeitstag pro Woche.

Laut LinkedIn reduzieren Recruiting-Fachkräfte, die generative KI nutzen, ihre Arbeitsbelastung um rund 20 % - das entspricht etwa einem Arbeitstag pro Woche.

Warum das wichtig ist: Das zeigt den größten Mehrwert von KI. Sie ersetzt Recruiter:innen nicht. Sie nimmt ihnen repetitive administrative Arbeit ab, damit sie mehr Zeit fürs eigentliche Einstellen haben.

5. Die KI-Kompetenz von Recruiter:innen hat sich innerhalb eines Jahres mehr als verdoppelt.

LinkedIn berichtet, dass die Zahl der Recruiting-Fachkräfte, die KI-Kompetenzen erlernen, im Jahresvergleich um das 2,3-Fache gestiegen ist - ein Zeichen dafür, wie schnell sich Recruiter:innen an KI-gestütztes Hiring anpassen.

Warum das wichtig ist: Recruiter:innen erkennen zunehmend, dass KI-Kompetenz zu einer zentralen Hiring-Fähigkeit wird - nicht nur zu einer technischen Zusatzqualifikation.

Statistiken zu KI-Recruiting-Workflows

6. Recruiting ist der wichtigste KI-Anwendungsfall im HR-Bereich.

Der Talent-Trends-Report von SHRM zeigt, dass Recruiting unter allen HR-Funktionen bei der KI-Nutzung führt - mit der Erstellung von Stellenbeschreibungen und dem Lebenslauf-Screening als häufigsten Anwendungsfällen.

Warum das wichtig ist: Unternehmen setzen KI zuerst dort ein, wo die Arbeitsbelastung der Recruiter:innen am höchsten ist: beim Kandidaten-Sourcing, Lebenslauf-Screening, bei der Interview-Koordination und im gesamten Hiring-Workflow.

7. 66 % der Unternehmen, die KI im HR-Bereich nutzen, setzen sie bereits zur Erstellung von Stellenbeschreibungen ein.

Unter den Unternehmen, die KI einsetzen, ist die Erstellung von Stellenbeschreibungen laut SHRM zur häufigsten Recruiting-Anwendung geworden.

Warum das wichtig ist: Auch wenn das Erstellen von Stellenbeschreibungen nicht die zeitaufwendigste Recruiting-Aufgabe ist, ist es für viele Unternehmen oft der erste Berührungspunkt mit KI-gestütztem Recruiting. Viele Teams weiten den Einsatz nach ersten Produktivitätsgewinnen auf Sourcing und Screening aus.

8. 44 % der HR-Teams, die KI nutzen, setzen sie bereits für das Lebenslauf-Screening ein.

Das Lebenslauf-Screening bleibt laut den Erkenntnissen der SHRM-Talent-Trends-Studie einer der am schnellsten wachsenden KI-Anwendungsfälle im Recruiting.

Warum das wichtig ist: Manuelle Lebenslaufprüfung skaliert nicht. KI-gestütztes Candidate Screening ermöglicht es Recruiter:innen, qualifizierte Bewerber:innen zu priorisieren, statt jede Bewerbung einzeln zu prüfen.

9. 89 % der HR-Fachkräfte, die KI im Recruiting nutzen, sagen, dass sie die Effizienz verbessert oder Zeit spart.

SHRM stellte eine überwältigende Zustimmung unter Recruiter:innen fest, die bereits KI nutzen: Sie steigert die Produktivität und reduziert manuelle Arbeit.

Warum das wichtig ist: Das unterstreicht einen wichtigen Punkt. Unternehmen investieren nicht in KI, weil es gerade angesagt ist. Sie investieren, weil Recruiter:innen messbare operative Verbesserungen erleben.

10. 74 % der Mitarbeitenden sind der Meinung, dass KI menschliche Entscheidungen ergänzen und nicht ersetzen sollte.

Laut der SHRM-Workforce-Studie befürworten die meisten Mitarbeitenden den Einsatz von KI, solange Menschen weiterhin für die Prüfung der Ergebnisse und die endgültigen Entscheidungen verantwortlich bleiben.

Warum das wichtig ist: Das entspricht genau der Art, wie die stärksten KI-Recruiting-Plattformen heute entwickelt werden. Künstliche Intelligenz übernimmt repetitive operative Arbeit. Recruiter:innen treffen weiterhin die Einstellungsentscheidungen. Diese Kombination schafft sowohl Effizienz als auch Vertrauen.

Statistiken zu KI-gestütztem Candidate Sourcing & Screening

11. Recruiter:innen, die KI-gestützte Nachrichten nutzen, erzielen mit 9 % höherer Wahrscheinlichkeit eine qualitativ hochwertige Einstellung.

Laut dem Future-of-Recruiting-Report von LinkedIn erzielen Unternehmen, deren Recruiter:innen KI-gestützte Nachrichten nutzen, mit 9 % höherer Wahrscheinlichkeit eine qualitativ hochwertige Einstellung als Unternehmen, die dies nicht tun. KI hilft Recruiter:innen, Ansprachen schneller zu personalisieren, was zu besserem Engagement bei qualifizierten Kandidat:innen führt.

Warum das wichtig ist: Beim Candidate Sourcing geht es längst nicht mehr nur darum, Talente zu finden, sondern bessere Gespräche zu beginnen. KI wird zum Outreach-Assistenten und ermöglicht es Recruiter:innen, Kommunikation im großen Maßstab zu personalisieren, ohne an Qualität einzubüßen.

12. Die KI-Kompetenz von Recruiting-Fachkräften stieg innerhalb eines Jahres um das 2,3-Fache.

LinkedIn berichtet, dass sich die Zahl der Recruiting-Fachkräfte, die KI-Kompetenzen erlernen, im Jahresvergleich mehr als verdoppelt hat. Das zeigt, wie schnell sich KI von einer aufkommenden Technologie zu einer zentralen Recruiting-Fähigkeit entwickelt hat.

Warum das wichtig ist: Der Wettbewerbsvorteil liegt nicht einfach im Kauf von KI-Recruiting-Software. Er liegt darin, sie effektiv einsetzen zu lernen. Unternehmen, die heute in die KI-Kompetenz ihrer Recruiter:innen investieren, werden voraussichtlich Teams übertreffen, die KI nur als weiteren Softwarekauf behandeln.

13. Unternehmen mit KI-gestütztem Recruiting berichten, dass Recruiter:innen rund einen Arbeitstag pro Woche einsparen.

Recruiter:innen, die bereits generative KI nutzen, schätzen eine durchschnittliche Reduzierung der administrativen Arbeitslast um 20 % - das entspricht etwa einem Arbeitstag pro Woche.

Warum das wichtig ist: Überlegt, wofür dieser zusätzliche Tag genutzt wird. Statt Lebensläufe zu prüfen oder sich wiederholende E-Mails zu schreiben, verbringen Recruiter:innen mehr Zeit mit Interviews, der Zusammenarbeit mit Hiring Managern und der Verbesserung der Candidate Experience. Genau dort entsteht der Mehrwert im Recruiting.

14. 77 % der Hiring-Verantwortlichen sagen, dass aktives Candidate Sourcing entscheidend ist - doch nur 27 % besetzen mehr als die Hälfte ihrer Stellen proaktiv über Sourcing.

Laut der Hiring-Studie von TestGorilla erkennen zwar 77 % der Hiring-Verantwortlichen die Bedeutung von aktivem Sourcing an, doch nur 27 % besetzen die Mehrheit ihrer Stellen proaktiv über Sourcing.

Warum das wichtig ist: Es klafft eine deutliche Lücke zwischen Strategie und Umsetzung. Recruiter:innen wissen, dass proaktives Sourcing funktioniert. Den meisten fehlt schlicht die Zeit, es konsequent umzusetzen. Das erklärt, warum KI-gestützte Sourcing-Software zu einer der am schnellsten wachsenden Recruiting-Kategorien geworden ist.

15. 67 % der IT-Teams planen, im kommenden Jahr in neue Sourcing-Technologie zu investieren.

Die Studie von TestGorilla ergab außerdem, dass 67 % der IT-Hiring-Teams beabsichtigen, in neue Sourcing-Technologie zu investieren, da KI und Automatisierung das technische Recruiting verändern.

Warum das wichtig ist: Technisches Recruiting ist zu einem der wettbewerbsintensivsten Hiring-Märkte geworden. Unternehmen betrachten KI-gestützte Sourcing-Software zunehmend als Infrastruktur - nicht als optionales Produktivitätstool.

Statistiken zu Recruiter-Produktivität & Hiring-Performance

16. Die Anzahl der Bewerbungen pro Stelle hat sich in den USA seit 2022 verdoppelt.

LinkedIn-Daten, die 2026 von Business Insider zitiert wurden, zeigen, dass sich die Anzahl der eingereichten Bewerbungen pro Stelle in den letzten Jahren verdoppelt hat. Gleichzeitig berichten Recruiter:innen, dass sie vom steigenden Bewerbungsvolumen überfordert sind.

Warum das wichtig ist: Mehr Bewerbungen bedeuten nicht automatisch mehr qualifizierte Kandidat:innen. Recruiter:innen brauchen bessere Priorisierung, keine größeren Lebenslauf-Stapel. Genau hier schafft KI-gestütztes Candidate Screening Mehrwert.

17. 93 % der Recruiter:innen planen, ihren KI-Einsatz auszuweiten.

Die neueste Recruiter-Studie von LinkedIn zeigt, dass 93 % der Recruiter:innen davon ausgehen, die KI-Nutzung über alle Recruiting-Workflows hinweg auszubauen.

Warum das wichtig ist: Der Markt ist über die Experimentierphase hinaus. Recruiter:innen fragen sich nicht mehr, ob KI ins Hiring gehört. Sie entscheiden, welche Teile des Recruiting-Prozesses zuerst automatisiert werden sollten.

18. 96 % der Recruiter:innen glauben, dass agentische KI die Einstellung von Einsteiger:innen innerhalb der nächsten zwei Jahre erheblich beeinflussen wird.

Eine aktuelle Workforce-Studie von iCIMS zeigt, dass nahezu alle befragten Recruiter:innen davon ausgehen, dass agentische KI das Einstiegs- und Hochvolumen-Hiring verändern wird.

Warum das wichtig ist: Die Einstellung von Einsteiger:innen ist mit großen Bewerbungsvolumen und sich wiederholender Bewertung verbunden. Das macht sie zu einem der stärksten Anwendungsfälle für KI-gestütztes Sourcing, Screening und Interviewing.

19. Unternehmen mit KI-gestütztem Recruiting berichten von messbaren Verbesserungen der Kandidatenqualität.

LinkedIn stellte fest, dass Recruiter:innen, die KI-gestützte Nachrichten und Recruiting-Workflows nutzen, mit höherer Wahrscheinlichkeit bessere Hiring-Ergebnisse erzielen - einschließlich qualitativ hochwertigerer Einstellungen.

Warum das wichtig ist: Das Ziel von KI-Recruiting ist nicht einfach schnelleres Hiring. Es ist besseres Hiring. Eine höhere Kandidatenqualität hat letztlich einen größeren geschäftlichen Einfluss als eine bloße Verkürzung der Time-to-Fill.

20. KI wandelt Recruiter:innen von Administrator:innen zu strategischen Talent-Berater:innen.

Eines der stärksten Themen aus dem Future-of-Recruiting-Report von LinkedIn ist, dass KI die Aufgaben von Recruiter:innen grundlegend verändert. Administrative Arbeit wird zunehmend automatisiert, wodurch sich Recruiter:innen auf Beratung, Beziehungsaufbau und Hiring-Strategie konzentrieren können.

Warum das wichtig ist: Die Rolle der Recruiter:innen verschwindet nicht. Sie entwickelt sich weiter. Die erfolgreichsten Recruiter:innen im Jahr 2026 werden nicht diejenigen sein, die Lebensläufe am schnellsten prüfen. Sie werden diejenigen sein, die Einstellungsentscheidungen am besten beeinflussen, Talentbeziehungen aufbauen und eng mit dem Business zusammenarbeiten.

Die Zukunft des KI-Recruitings

21. Recruiting bleibt die häufigste KI-Anwendung im HR-Bereich.

Der State-of-AI-in-HR-2026-Report von SHRM zeigt, dass Recruiting die führende HR-Funktion bei der KI-Nutzung ist - noch vor HR-Technologie, Learning & Development und Employee Experience.

Warum das wichtig ist: Unternehmen starten ihre KI-Reise meist im Recruiting, weil sich der Return on Investment hier leichter messen lässt. Eine kürzere Time-to-Fill, höhere Recruiter-Produktivität und bessere Hiring-Qualität schaffen unmittelbaren geschäftlichen Nutzen. Recruiting ist damit faktisch zum Testfeld für die KI-Einführung im gesamten HR-Bereich geworden.

22. Gartner prognostiziert, dass Hochvolumen-Recruiting „AI-first“ wird.

Laut Gartners Top Talent Acquisition Trends für 2026 ist einer der größten Umbrüche im Recruiting die Entwicklung hin zu AI-first-Hochvolumen-Hiring, bei dem Sourcing, Screening und Assessment zunehmend automatisiert werden, während sich Recruiter:innen auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren.

Warum das wichtig ist: Das ist ein bedeutender strategischer Wandel. Statt KI nur als Produktivitätstool zu nutzen, gestalten Unternehmen ihre Recruiting-Abläufe komplett um KI-gestützte Workflows herum neu. Recruiter:innen werden so zu Hiring-Berater:innen statt zu Prozessverwalter:innen.

23. 89 % der Recruiting-Fachkräfte glauben, dass die Messung der Einstellungsqualität zunehmend wichtiger wird.

Der Future-of-Recruiting-Report von LinkedIn zeigt, dass fast neun von zehn Recruiter:innen davon ausgehen, dass die Einstellungsqualität zu einer wichtigeren Recruiting-Kennzahl wird - doch nur eine:r von vier fühlt sich bei der aktuellen Messung im eigenen Unternehmen wirklich sicher. KI wird zunehmend als Möglichkeit gesehen, sowohl die Messung als auch die Hiring-Ergebnisse zu verbessern.

Warum das wichtig ist: Recruiting-Erfolg wird nicht mehr allein durch Geschwindigkeit definiert. Unternehmen verschieben ihren Fokus hin zur Hiring-Effektivität. Die Zukunft gehört Plattformen, die Recruiter:innen helfen, bessere Kandidat:innen zu identifizieren - nicht einfach nur, Bewerbungen schneller zu bearbeiten.

24. 93 % der Recruiting-Fachkräfte halten die präzise Bewertung von Kandidaten-Skills für essenziell, um die Einstellungsqualität zu verbessern.

LinkedIn berichtet, dass skillsbasiertes Hiring weiter an Fahrt gewinnt: 93 % der Recruiting-Fachkräfte sehen eine präzise Skills-Bewertung als entscheidenden Treiber für Einstellungsqualität. Unternehmen mit den meisten skillsbasierten Suchen erzielen zudem mit höherer Wahrscheinlichkeit qualitativ hochwertige Einstellungen.

Warum das wichtig ist: Die Recruiting-Debatte geht über Lebensläufe hinaus. Moderne KI-Recruiting-Plattformen bewerten Kandidat:innen zunehmend anhand von Fähigkeiten, Qualifikationen und Rollen-Fit - statt sich allein auf Jobtitel oder Keyword-Matching zu verlassen.

25. KI verwandelt Recruiting von einer Workflow-Management-Funktion in eine strategische Unternehmensfunktion.

Laut Deloittes Global Human Capital Trends 2026 verändert KI, wie Unternehmen Arbeit, Talente und Skills orchestrieren. Statt lediglich Aufgaben zu automatisieren, ermöglicht KI HR-Teams bessere Workforce-Entscheidungen, indem Menschen, Skills und Daten intelligenter miteinander verknüpft werden.

Warum das wichtig ist: Das ist vielleicht die wichtigste Statistik von allen. Bei der Zukunft des Recruitings geht es nicht darum, Recruiter:innen durch KI zu ersetzen. Es geht darum, ihnen zu ermöglichen, weniger Zeit mit der Verwaltung von Workflows und mehr Zeit mit der Gestaltung der Hiring-Strategie zu verbringen. Das ist eine der größten Rollen-Transformationen, die das Recruiting seit Jahrzehnten erlebt hat.

Was diese Statistiken für Recruiting-Teams bedeuten

Für sich genommen ist jede Statistik interessant.

Zusammengenommen offenbaren sie etwas viel Größeres.

Recruiting wird nicht mehr allein durch administrative Effizienz definiert.

Es wird zu einer Intelligence-Funktion.

Die leistungsstärksten Hiring-Teams entfernen sich von fragmentierten Recruiting-Tools und bewegen sich hin zu vernetzten Hiring-Systemen, in denen KI jede Phase des Prozesses unterstützt.

Statt zu fragen „Wie können wir Lebensläufe schneller screenen?“ oder „Wie können wir Interviews schneller planen?“, fragen führende Unternehmen: „Wie bauen wir ein Hiring-System, das kontinuierlich Talente identifiziert, qualifiziert, bewertet und uns hilft, bessere Talente einzustellen?“

Das ist eine ganz andere Gesprächsebene. Und genau dorthin entwickelt sich KI-Recruiting.

Warum Plattformen wie Cooper entstehen

Die meisten Unternehmen haben ihre fragmentierten Recruiting-Stacks nicht absichtlich aufgebaut.

Es ist über die Zeit so entstanden.

Ein Tool fürs Sourcing. Ein anderes für Applicant Tracking. Ein weiteres für Interviews. Noch eines für die Terminplanung. Und eines fürs Reporting.

Am Ende wurden Recruiter:innen selbst zur Integrationsebene zwischen nicht verbundenen Systemen. Genau dieses Problem lösen moderne KI-Hiring-Plattformen.

Cooper ist eine KI-Hiring-Plattform, die die zeitaufwendigsten Phasen des Recruitings in einem einzigen Workflow zusammenführt.

Statt Sourcing, Screening, Interviews und Hiring als getrennte Aktivitäten zu behandeln, bringt Cooper sie durch spezialisierte KI-Agenten zusammen:

Coo hilft dabei, aktive und passive Kandidat:innen zu entdecken und zu matchen.

Scout automatisiert das Screening und die Qualifizierung von Kandidat:innen.

Robin führt strukturierte Erstgespräche durch und liefert übersichtlich aufbereitete Interview-Erkenntnisse.

Gemeinsam helfen sie Recruiter:innen, weniger Zeit mit repetitiver operativer Arbeit zu verbringen und mehr Zeit in den Beziehungsaufbau, die Zusammenarbeit mit Hiring Managern und bessere Einstellungsentscheidungen zu investieren.

Wie die Statistiken in diesem Beitrag zeigen, entwickelt sich Recruiting genau in diese Richtung.

Abschließende Gedanken

Die Zahlen machen eines deutlich: KI-Recruiting ist über die Experimentierphase hinaus.

Unternehmen setzen auf KI, weil Recruiting komplexer geworden ist, die Erwartungen der Kandidat:innen weiter steigen und von Recruiter:innen bessere Hiring-Ergebnisse mit schlankeren Teams erwartet werden.

Die Unternehmen, die in den kommenden Jahren erfolgreich sind, werden nicht zwangsläufig die größten Recruiting-Abteilungen haben.

Sie werden die am besten vernetzten Hiring-Systeme haben. Künstliche Intelligenz wird großartige Recruiter:innen nicht ersetzen.

Aber Recruiter:innen, die KI effektiv nutzen, werden mit hoher Wahrscheinlichkeit diejenigen übertreffen, die es nicht tun. Die Zukunft des Recruitings ist nicht Mensch oder KI.

Es ist menschliche Expertise, verstärkt durch intelligente Automatisierung.

FAQs

Was ist KI-Recruiting?

KI-Recruiting bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz, um Recruiting-Aktivitäten wie Candidate Sourcing, Lebenslauf-Screening, Interview-Planung, Kandidaten-Matching und Hiring-Analysen zu automatisieren und zu verbessern. Moderne KI-Recruiting-Plattformen helfen Recruiter:innen, manuelle Arbeit zu reduzieren und gleichzeitig Hiring-Geschwindigkeit und Kandidatenqualität zu verbessern.

Wie setzen Unternehmen KI im Recruiting ein?

Unternehmen nutzen KI vor allem für Candidate Sourcing, KI-gestütztes Candidate Screening, Interview-Planung, die Automatisierung von Recruiting-Workflows, die Erstellung von Stellenbeschreibungen und Hiring-Analysen. Viele Unternehmen setzen zudem auf KI-Interview-Software und KI-Hiring-Plattformen, um die Produktivität ihrer Recruiter:innen zu steigern.

Ersetzt KI Recruiter:innen?

Nein. Die stärksten KI-Recruiting-Plattformen sind darauf ausgelegt, Recruiter:innen zu unterstützen, nicht zu ersetzen. KI automatisiert repetitive Aufgaben wie Sourcing und Screening, während Recruiter:innen weiterhin Kandidat:innen bewerten, Beziehungen aufbauen, mit Hiring Managern zusammenarbeiten und die endgültigen Einstellungsentscheidungen treffen.

Was sind die größten Vorteile von KI-Recruiting?

Zu den größten Vorteilen zählen eine kürzere Time-to-Hire, höhere Recruiter-Produktivität, eine bessere Candidate Experience, konsistentere Einstellungsentscheidungen, niedrigere Recruiting-Kosten sowie ein besserer Überblick über die Hiring-Performance durch Analysen.

Worauf sollten Unternehmen bei einer KI-Recruiting-Plattform achten?

Bei der Bewertung von KI-Recruiting-Software sollten Unternehmen Plattformen bevorzugen, die KI-gestütztes Candidate Sourcing, KI-gestütztes Candidate Screening, KI-Interview-Software, Workflow-Automatisierung, ATS-Funktionalität, Analysen und Kollaborationstools in einem einzigen, vernetzten Hiring-Workflow vereinen - statt auf mehrere voneinander getrennte Systeme zu setzen.