HR Technologien
KI in HR: Zwischen Traum, Wirklichkeit und ungeklärter Verantwortung
Marlen Kothen
am 20. Februar 2026 • 5 Min. Lesezeit
In dieser Folge von „von HR für HR“ begrüßt Lesley die Expertin Dr. Claudia Salomon. Als Tech-Beraterin im Bereich HR-Tech Consulting beleuchtet Claudia die Diskrepanz zwischen dem aktuellen KI-Hype und der messbaren Realität. Wir räumen mit Irrtümern auf, definieren, was „KI-Agenten“ wirklich sind, und klären, warum HR-Verantwortliche jetzt eine Moderationsrolle einnehmen müssen.
KI in HR: Die 4 größten Irrtümer im Mittelstand
Obwohl der Mittelstand oft für seine schnellen Entscheidungswege gelobt wird, führt genau dieses Tempo laut Claudia Salomon oft zu voreiligen Schlüssen. Als Tech-Beraterin räumt sie mit den vier gängigsten Mythen auf, die Unternehmen heute bremsen:
1. „Das Tool ist die Lösung“
Der wohl größte Trugschluss: Man kauft eine Software und das Problem verschwindet. Claudia betont, dass das Tool zwar irgendwann der Hebel ist, aber niemals der Anfang. Wer seine „Hausaufgaben“ – also die Prozessanalyse – nicht macht, wird auch mit der besten KI scheitern.
2. „KI ist nur ein weiteres Tool“
Bei weltweit über 20.000 KI-Apps und Funktionen ist die Versuchung groß, KI als isoliertes Werkzeug zu betrachten. Doch KI ist eine Querschnittstechnologie. Sie einfach nur „zusammenzukaufen“ oder wahllos auf Trends aufzuspringen, nur weil es gerade „in“ ist, führt zu einer fragmentierten und ineffizienten Tool-Landschaft.
3. „Wir müssen schnell auf alles aufspringen“
Nur weil jemand einem etwas „zuruft“, muss man nicht sofort reagieren. Claudia rät zu Besonnenheit statt blindem Aktionismus. Ein unüberlegter Schnellschuss ohne strategisches Fundament kostet im Mittelstand oft mehr Ressourcen, als er einbringt.
4. „KI ist ein reines IT-Thema“
Dies ist ein fataler Irrtum. KI ist ein Organisations- und Führungsthema. Die IT stellt zwar die Infrastruktur bereit, aber die Verantwortung für die Implementierung, die ethische Nutzung und die Veränderung der Arbeitsweise liegt im Fachbereich – und damit ganz klar bei HR.
Ich bin Tech-Beraterin und sage trotzdem: Das Tool ist nicht die Lösung. Man muss vorher seine Hausaufgaben machen. Das gilt für jede Software und für KI ganz besonders.
Was sind eigentlich KI-Agenten?
Ein häufiges Missverständnis ist die Gleichsetzung von Chatbots mit KI-Agenten. Claudia zieht hier jedoch eine klare Grenze. So hat jeder zum Beispiel schon einmal mit ChatGPT „rumgespielt“. Doch ein Chat ist eben noch lange kein Agent. Um die Potenziale für HR wirklich zu verstehen, müssen wir drei Stufen unterscheiden:
Die drei Stufen der KI-Interaktion
- Der Standard-Chat: Du stellst eine Frage und erhältst eine Antwort basierend auf dem allgemeinen Wissen der KI.
- Custom-GPTs (Die Wissensbasis): Du „programmierst“ einen eigenen GPT, fütterst ihn mit spezifischen Dokumenten oder Themen. So greift die KI immer auf die gleiche Informationsbasis zu. Aber Achtung: In Claudias Wording ist auch das noch kein echter Agent!
- KI-Agenten (Die Akteure): Ein echter Agent ist ein Sprachmodell, das handlungsfähig ist. Er zeichnet sich durch vier Merkmale aus:
- Tool-Zugriff: Er kann aktiv auf externe Software oder Informationen zugreifen.
- Zielorientierung: Er verfolgt ein fest definiertes Ziel.
- Workflow: Er arbeitet nach einem hinterlegten Prozess.
- Erinnerungsvermögen: Er lernt aus vergangenen Aktionen für die Zukunft.
Der Memory-Effekt
Das Besondere an KI-Agenten ist ihre kollektive Lernfähigkeit. Claudia nutzt hier eine einprägsame Metapher: „Stell dir vor, du hast fünf Kinder. Eines macht den Führerschein und lernt alles in Theorie und Praxis. Wenn das KI-Kinder wären, müssten die anderen vier es nicht mehr lernen – sie könnten durch den Memory-Effekt der KI automatisch alle sofort fahren.“
Für den Arbeitsalltag in HR lässt sich ein KI-Agent am besten als hochgradig strukturierter Praktikant beschreiben. Er versteht zwar nicht unbedingt den tieferen Sinn hinter seiner Arbeit, aber er arbeitet Aufgaben exakt so ab, wie du sie ihm vorgibst: Schritt für Schritt und streng nach Muster.
Realität vs. Hype: Wann stiftet KI wirklich Nutzen?
Wenn wir darüber sprechen, wo KI im HR wirklich sinnvoll eingesetzt werden kann, landen wir immer wieder beim Thema Datenqualität und Prozessstruktur. KI ist dort am stärksten, wo Abläufe standardisiert und wiederholbar sind. Claudia, die selbst aus dem Datenmanagement kommt, sieht eine untrennbare Verbindung zwischen People Analytics und KI. Wenn ein Prozess heute jedoch unter "politischer Willkür" oder unendlichen Abstimmungsschleifen leidet, wird auch die beste KI keine Wunder bewirken.
Dabei nutzen wir KI oft schon länger, als uns unbedingt bewusst ist. Funktionen wie OCR zum Auslesen von Reisekostenbelegen (Stichwort Reisekosten Workflow) oder das CV-Parsing im Recruiting sind klassische Beispiele für Machine Learning, die bereits zum Standard gehören. Hier ist jedoch unbedingt das Thema Datenschutz und auch der EU-AI-Act zu beachten.
Der größte Hebel für die Zukunft liegt jedoch in der Verarbeitung und Verdichtung großer Textmengen. Ob es darum geht, Stellenanzeigen vorzubereiten oder komplexe HR-Reports durch eine einfache Chat-Anfrage ("Wie viele Mitarbeitende haben wir heute?") zu generieren – die Zeitersparnis hierbei ist enorm.
Wir halten also fest: KI benötigt Struktur und Daten. Unstrukturierte Prozesse wie ein schlecht organisiertes Mitarbeitergespräch lassen sich nicht durch KI retten. Überall dort, wo kulturelle Feinheiten, Empathie und menschliche „Antennen“ gefragt sind, bleibt der Mensch unverzichtbar.
Ohne KPI, also ohne wirklich Messwerte, bleibt KI einfach auch nur ein Spielzeug.
Governance und Verantwortung: Die neue Rolle von HR
HR sollte nicht die alleinige IT-Verantwortung tragen, aber als Moderator und Impulsgeber fungieren. Es geht darum, Spielregeln (Governance) aufzustellen: Wer gibt Tools frei? Wer aktualisiert Richtlinien?
Das Ampelsystem für neue Tools
Bevor ein neues Tool implementiert wird, empfiehlt Claudia eine Prüfung anhand folgender Kernfragen:
- Speicherort: Wo liegen die Daten? (EU/Deutschland vs. USA)
- Training: Werden die eingegebenen Daten zum Trainieren der KI genutzt? (Kann man das ausschalten?)
- Personenbezug: Werden sensible Daten verarbeitet? Können diese anonymisiert oder pseudonymisiert werden?
- Erklärbarkeit: Kann ich einem Betriebsrat oder Kollegen einfach erklären, was das Tool genau macht?
Claudia erklärt: KI generiert keine Wahrheiten, sondern Wahrscheinlichkeiten. Sie ist der größte Lückenfüllautomat, den man sich vorstellen kann. Daher ist ein Audit Trail (Prüfprozess) essenziell. Da Fachtexte von der KI so gut geschrieben werden, dass 50 % der Menschen sie nicht mehr als solche erkennen, bleibt die Verantwortung für das Ergebnis immer beim menschlichen Nutzer.
Fazit und Kernbotschaften für HR
In den nächsten Jahren wird KI zur „Commodity“ – also zu einer Selbstverständlichkeit wie Strom oder Internet. Für HR-Abteilungen bedeutet das einen Stresstest: Man muss kein Data Scientist werden, aber ein grundlegendes Verständnis für Daten und Technologien entwickeln.
3 Kernbotschaften für HR
- Auf die Wirksamkeit konzentrieren, also genau überlegen, welches Problem die KI messbar lösen soll
- Klare Verantwortungsstrukturen bilden
- Oft führt der Weg dabei gar nicht zu komplexer KI, sondern erst einmal zur klassischen Workflow-Automatisierung, bei der viele Unternehmen noch Nachholbedarf haben.
