60.000 bis 80.000 Euro – das soll man als UX-Designer in einer Agentur mit fünf Jahren Berufserfahrung verdienen. So zumindest, wenn man generativen KI-Modellen glaubt. ChatGPT nennt für seniorige Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer sogar eine Spanne bis 95.000 Euro.
Kein Wunder also, dass Bewerber gut und gerne mit überzogenen Gehaltserwartungen in ein Bewerbungsgespräch kommen. KI-Einsatz ist also nicht nur für die Erstellung von Anschreiben oder zuverlässiges Aussieben von Bewerbern ein Problem. Auch wenn die Menschen schon zum persönlichen Gespräch kommen, hat KI noch Einfluss.
Wie sich Bewerber informieren, hat sich durch KI ohnehin massiv geändert. Das erklärt Jessica Pillow, Global Head of Total Rewards beim Payroll- und HR-Dienstleister Deel. Sie sagt, dass KI die Vorbereitung erweitert: „Bewerbende greifen früher und systematischer auf Informationen zu, wie etwa zu spezifischen Rollenanforderungen, marktüblichen Gehaltsspannen oder zur Einordnung ihres eigenen Profils.”
KI-Slop wird zum Bewerbungs-Slop
Klingt also eigentlich gut, wenn Menschen mit mehr und besserer Vorbereitung ins Gespräch kommen. Da kann eigentlich niemand etwas dagegen haben. Pillow sagt, dass die Bewerbenden reflektierter ins Gespräch gehen und von KI-Modellen mit Fragen konfrontiert werden, die sie sich sonst nicht gestellt hätten. Sie träten dann „insgesamt mit mehr Selbstvertrauen und einem höheren Informationsniveau auf.”
Sowohl das Selbstvertrauen als auch das Mehr an Informationen sind aber nur dann wirklich hilfreich, wenn nicht die typischen KI-Probleme auftauchen würden: zu vage oder falsche Informationen, teils irrsinnige Halluzinationen. Sonst wird der KI-Slop schnell zum Bewerbungs-Slop.
Denn die falschen Gehaltsangaben sind natürlich nicht das einzig Irreführende, das die KI verspricht. Von nicht vorhandenen Benefits zu falschen Erwartungen an die eigentliche Tätigkeit, lassen ein paar schnelle Prompts wirklich komplett falsche Annahmen prägen.
Das sind die Ursachen für falsche Gehaltserwartungen
Schuld an den falschen Gehaltserwartungen haben für Jessica Pillow vor allem zwei Dinge: einerseits unvollständige oder unspezifische Angaben zu einem spezifischen Unternehmen. Und andererseits die unkritische Übernahme der KI-Antworten durch Bewerbernde.
Nun könnten es sich Unternehmen einfach machen und sagen: Ja gut; Leute, die so unkritisch mit Informationen umgehen, die sind vielleicht keine geeigneten Kandidaten.
Unternehmen könnten aber auch selbstkritisch sein. Und anerkennen, dass durch die Existenz von generativer KI genau das wichtiger wird, was ohnehin schon lange hilfreich und erforderlich sein müsste: Informationstransparenz. Und besonders Gehaltstransparenz.
Durch generative KI-Modelle wird es also noch wichtiger als ohnehin, eine Gehaltsspanne zu nennen. Am besten bereits in der Stellenausschreibung.
Unternehmen brauchen mehr als nur Gehaltstransparenz
Dazu gehört es dann auch, die Vergütungsphilosophie zu erklären. Es geht also nicht bloß um eine Zahl, sondern um weit mehr, wie Jessica Pillow erklärt: „Unternehmen sollten erläutern, wie Gehälter grundsätzlich strukturiert sind, welche Faktoren einfließen und wie sie zu fairer Bezahlung stehen.”
Pillow geht sogar noch einen Schritt weiter: Sie sagt, dass man gut vorbereitete Bewerbende wertschätzen solle. Das klingt fast so, als müsse man es schon wahnsinnig anerkennen, wenn eine Person vor einem Bewerbungsgespräch ein paar Prompts in die KI wirft, um Antworten auf eine Frage zu bekommen. Egal, ob das Ergebnis nun gut war oder nicht. Pillow sagt: „Wenn Kandidat:innen ihre Recherchen offenlegen und ihre Erwartung begründen können, signalisiert das Professionalität und Marktkenntnis.” Sie weist dabei aber darauf hin, dass KI nur ein Orientierungspunkt sein sollte und deren Ergebnisse nie isoliert betrachtet werden dürfen.
Nicht jede Recherche zeugt von Professionalität
Das kann aber nur dann gelten, wenn die Bewerbenden wirklich differenziert an die Sache rangehen: Wenn jemand ein völlig überzogenes Gehalt erwartet, aber offenlegt, warum er das tut, dann macht es das nicht professionell. Es erklärt nur, wie eine absurde Vorstellung zustande kommt.
Eine Lösung für diese falschen Erwartungen braucht es aber dennoch. Seien wir ehrlich: Es wird trotz Entgelttransparenzrichtlinie genug Unternehmen geben, die dennoch keine echte Gehaltstransparenz herstellen.
Es ist daher wichtig, dass Bewerbende besser prompten. Jessica Pillow meint: „Statt allgemeiner Fragen wie ‘Was verdient ein:e Marketing Manager:in in Berlin?’ erzielt man deutlich bessere Ergebnisse mit einem strukturierten Prompt.”
Für einen guten Prompt nennt Jessica Pillow folgendes Beispiel:
„Du bist Vergütungsanalyst:in. Schätze das Gehalt bestehend aus Fixgehalt, variabler Vergütung und Aktienanteilen für die Position [ROLLE] in einem Unternehmen mit der Größe und Phase [UNTERNEHMENSGRÖSSE & -STUFE], Standort [STADT/LAND], [ONSITE/REMOTE/HYBRID], Branche [INDUSTRIE], auf dem Level [LEVEL/SENIORITÄT], bei [JAHRE ERFAHRUNG] und Kompetenzen in [SKILLS]. Gib eine Bandbreite für das 25., 50. und 75. Perzentil aus und lege deine Annahmen sowie Quellen offen.“
Je nach Detailgrad der Angaben scheinen die Antworten von KI-Systemen damit deutlich realistischer. Gutes Prompting ist also das Minimum, was es für bessere Erwartungshaltungen braucht.
Auch mit diesem Prompt ist man aber nicht ganz von absurden Erwartungen befreit. ChatGPT nennt für einen Senior mit vielen Skills oder großer Berufserfahrung trotzdem einen Maximalwert von 95.000 Euro. Die aber kriegt man laut Beschreibung nur dann, wenn die Verhandlungsposition gut ist und Mitarbeitende zusätzlich eine Gewinnbeteiligung oder Sonderzahlungen erwarten dürfen.
Wer auf all das hoffen darf, der darf gerne meinen Lottoschein für kommende Woche ausfüllen.
Auf eine erwartungskonforme Woche!
(fms, Jahrgang 1993) ist UX-Berater, Medien- und Wirtschaftsjournalist und Medien-Junkie. Er arbeitet als Content-Stratege für den Public Sector bei der Digitalagentur Digitas. Als freier Autor schreibt er über Medien und Marken und sehr unregelmäßig auch in seinem Blog weicher-tobak.de. Er hat Wirtschafts- und Technikjournalismus studiert, seinen dualen Bachelor im Verlag der F.A.Z. absolviert und seit mindestens 2011 keine 20-Uhr-Tagesschau verpasst.
