Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat bereits zahlreiche Unternehmensbereiche revolutioniert – doch im Personalwesen (HR) von Banken und Versicherungen befindet sie sich noch weitgehend in der Experimentierphase. Während KI im Risikomanagement und in operativen Prozessen bereits breit eingesetzt wird, zeigen aktuelle Studien, dass der Einsatz in HR erst am Anfang steht. Gleichzeitig verlangen der EU AI Act und das deutsche Betriebsverfassungsgesetz klare Vorgaben, die den Rollout von KI-gestützten HR-Lösungen maßgeblich steuern.
Aktueller Einsatz von KI im HR-Bereich von Finanzinstituten
Studien von PwC und Gartner belegen, dass die Nutzung von KI im Personalwesen von Banken und Versicherungen deutlich hinter anderen Funktionsbereichen zurückliegt.
Quantitative Kennzahlen aus Studien
- KI-Nutzungsgrad in HR bei Finanzinstituten (2025): 15 % – im Vergleich zu bis zu 90 % in operativen Prozessen (PwC-Studie).
- GenAI-Adoption bei globalen HR-Führungskräften (2024): 38 % pilotieren, planen oder nutzen generative KI, ein Anstieg von 19 % im Vorjahr (Gartner-Erhebung).
- KI-gestützte Weiterbildung (2026): 16 % der deutschen Unternehmen setzen KI für individuelle Lernpfade ein (Bitkom).
- KI im Onboarding (2026): 14 % der Unternehmen nutzen KI-Lösungen für die Einarbeitung neuer Mitarbeitender (Bitkom).
Diese Zahlen verdeutlichen die Kluft zwischen Front-Office-Automatisierung und dem zurückhaltenden Einsatz in HR-Prozessen.
Potenzielle Anwendungsfelder für generative KI im HR
Die folgende Übersicht fasst praxisnahe Use Cases zusammen, die bereits im Bankensektor diskutiert werden. Der Fokus liegt auf Szenarien mit hohem Nutzen und vergleichsweise geringem Risiko.
- Recruiting: Automatisierte Erstellung von Stellenprofilen, Analyse von Bewerbungsunterlagen und Vorbereitung von Interviewleitfäden. Die finale Entscheidungsbefugnis bleibt beim Menschen, um Diskriminierungsrisiken zu minimieren.
- Onboarding: KI-gestützte Assistenten beantworten Fragen zu Richtlinien, Schulungen und internen Prozessen und personalisieren Informationen für verschiedene Rollen (Vertrieb, Aktuar, IT, Compliance).
- Lernen & Kompetenzentwicklung: Generierung von Lerninhalten, individuelle Lernpfade basierend auf vorhandenen Skills und regulatorischen Anforderungen.
- Skill Management: Zusammenführung von Kompetenzprofilen aus heterogenen Datenquellen, Identifikation von Skill-Gaps und Ableitung von Weiterbildungs- oder Rekrutierungsmaßnahmen.
- HR-Service: KI-Chatbots beantworten standardisierte Anfragen zu Urlaub, Benefits, Reisekosten etc. und leiten komplexe Fälle an menschliche Ansprechpartner weiter.
- People Analytics: Analyse von Fluktuationsrisiken, Szenariomodellierung für Personalbedarf und datenbasierte Unterstützung strategischer Workforce-Planung.
- Führungskräfte-Support: Vorbereitung von Mitarbeitergesprächen, Erstellung von Leitfäden und Simulation von Veränderungsprozessen.
- KI-Agenten für End-to-End-Prozesse: Automatisierte Erstellung und Veröffentlichung von Stellenausschreibungen, Koordination von Bewerberkommunikation oder autonome Lernpfad-Orchestrierung.
“KI muss in HR vom Experiment zum Nutzen kommen,” betont ein Beitrag von Der Bank Blog und unterstreicht die Notwendigkeit, mit risikoarmen, standardisierten Anwendungsfällen zu starten.
Regulatorische Rahmenbedingungen: EU AI Act und betriebsverfassungsrechtliche Vorgaben
Der EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689) klassifiziert KI-Systeme im Personalmanagement ausdrücklich als Hochrisiko-KI (Anhang III Nr. 4). Für Banken und Versicherungen ergeben sich daraus umfangreiche Pflichten.
Hochrisiko-KI im Personalmanagement
- Systeme für Bewerberauswahl, CV-Screening, Leistungs- und Verhaltensbeurteilungen sowie Aufgabenverteilung.
- Auditierungs- und Dokumentationspflichten, inkl. Bias-Kontrollen und Human-in-the-Loop-Mechanismen.
- Frist für vollständige Anwendung der Hochrisiko-Vorgaben: August 2026 (nach Verordnung (EU) 2024/1689).
- Maximales Bußgeld bei Nichteinhaltung: 15 Millionen Euro (Art. 99 EU AI Act).
Zusätzlich gilt für Banken in der DACH-Region das Betriebsverfassungsgesetz (§ 87 BetrVG). KI-Systeme, die Verhaltens- oder Leistungsdaten verarbeiten (z. B. Skill-Matching, People Analytics), müssen zwingend mit dem Betriebsrat abgestimmt werden. Parallel dazu sind die Vorgaben der DSGVO (Art. 88) und des § 26 BDSG zu beachten.
- 48 % der deutschen Unternehmen haben bereits verbindliche KI-Richtlinien für Beschäftigte etabliert (Bitkom Research 2024).
Risiken und Gegenmaßnahmen
Der Einsatz von KI im HR birgt spezifische Risiken, die organisationsintern adressiert werden müssen.
- Algorithmic Bias: Historische Personaldaten können diskriminierende Muster reproduzieren. Konsequente Bias-Tests und menschliche End-Decision-Control sind erforderlich.
- Dokumentationsaufwand: Hochrisiko-KI erfordert umfangreiche Nachweise und Zertifizierungen nach dem EU AI Act, was Pilotprojekte kostenintensiv machen kann.
- Blockaderisiko durch Mitbestimmung: Fehlt eine Gesamtbetriebsvereinbarung, können Institute erhebliche Verzögerungen oder juristische Stopps beim Rollout von KI-Assistenzsystemen erleben.
Schnellüberblick:
Welche HR-Anwendungen fallen unter die Hochrisiko-Einstufung des EU AI Acts?
Gemäß Verordnung (EU) 2024/1689 gelten alle KI-Systeme, die gezielt für die Auswahl von Stellenbewerbenden, das Screening von Lebensläufen, die Durchführung von Eignungstests, Leistungsbeurteilungen oder die Bewertung von Arbeitsverhalten genutzt werden, als Hochrisiko-KI.
Warum ist der KI-Nutzungsgrad in HR bei Banken bisher deutlich niedriger als im Risikomanagement?
Laut der PwC-Studie liegt die HR-Quote bei nur 15 %, weil HR-Prozesse stark von Empathie, Datenschutzpflichten und Mitbestimmungsrechten geprägt sind, während im Risikomanagement klare Finanzmetriken die KI-Nutzung erleichtern.
Können Onboarding-Chatbots ohne Hochrisiko-Auflagen betrieben werden?
Ja, rein informationsbasierte Systeme (z. B. Beantwortung von Reisekostenregeln oder Benefits) fallen in der Regel nicht unter Hochrisiko, unterliegen jedoch den allgemeinen Verpflichtungen nach Art. 50 EU AI Act.
Quellen
- https://www.pwc.de/de/finanzdienstleistungen/kuenstliche-intelligenz-im-finanzsektor.html
- https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-27-gartner-survey-finds-38-percent-of-hr-leaders-reported-they-are-piloting-planning-implementation-or-have-already-implemented-generative-ai
- https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:32024R1689
- https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/KI-Personalwesen-Arbeitszeugnisse
Über den Autor
