AGG und KI-Vorauswahl: was Personaler prüfen müssen

Warum das AGG bei KI nicht hinter der DSGVO verschwindet

Viele Vendor-Checklisten stoppen bei AV-Vertrag, EU-Hosting und Löschfristen. Das AGG greift früher: schon die Ausschreibung und jedes Kriterium, mit dem Sie Bewerbungen sortieren. Algorithmische Vorauswahl ändert die Verbote nicht – sie skaliert sie. Ein verzerrtes Kriterium in einer Tabelle trifft eine Person; dasselbe Kriterium im Modell trifft den gesamten Funnel.

• § 1 AGG schützt unter anderem vor Benachteiligung wegen ethnischer Herkunft, Geschlecht, Religion, Behinderung, Alters und sexueller Identität
• § 3 unterscheidet unmittelbare und mittelbare Benachteiligung – Proxy-Merkmale (PLZ, Lücke im Lebenslauf, „Culture Fit“) können mittelbar denselben Effekt haben
• § 7 verbietet Benachteiligung im Beschäftigungsverhältnis, einschließlich Zugang zur Beschäftigung – also Recruiting
• § 11 betrifft Stellenausschreibungen: sie dürfen nicht gegen § 7 verstoßen
• Die DSGVO (Art. 22, Transparenz) und die KI-VO (Art. 14, Anhang III Nr. 4) kommen hinzu – sie ersetzen das AGG nicht

Wo KI das AGG-Risiko konkret vergrößert

Das Modell sieht selten das geschützte Merkmal als Spalte. Es sieht Korrelate. Genau deshalb reicht „wir speichern kein Geschlecht“ als Entlastung nicht.

• Training an historischen Hires reproduziert, wen Sie bisher eingestellt haben – inklusive Lücken
• Keywords wie Elite-Unis, Sportvereine oder bestimmte Arbeitgeber können Herkunft und Alter proxyen
• Unstrukturiertes „Culture Fit“-Scoring ist rechtlich und diagnostisch schwach – und schwer zu erklären, wenn jemand nachfragt
• Video- oder Stimmanalyse liegt außerhalb dessen, was die meisten DACH-Teams rechtssicher begründen können; weglassen
• Eine Absage, die der Score faktisch vorwegnimmt, während der Recruiter nur bestätigt, ist der Art.-22-Fall, den der EuGH in der Schufa-Linie beschrieben hat: maßgeblicher Score, Mensch als Formalie

Prüfliste vor dem Go-live der Vorauswahl

Arbeiten Sie die Liste mit Legal oder dem Datenschutzbeauftragten ab. „Der Anbieter ist DSGVO-ready“ ist keine Zeile auf dieser Liste.

Stellenanzeige zuerst – bevor irgendetwas scored

Der Funnel ist schon verzerrt, wenn sich geeignete Personen nicht bewerben. Formulierungen wie „junges Team“, „Digital Native“, „Muttersprache Deutsch“ ohne nachweisbare Anforderung oder unnötige körperliche Must-haves sind der klassische §-11-Fall. Ein Sprachcheck vor dem Veröffentlichen ist operativ billiger als eine homogene Shortlist hinterher zu erklären.

• Anforderungen aus dem Anforderungsprofil ableiten, nicht aus dem letzten Inhaber der Stelle
• Sprachlevel als GER-Stufe formulieren, wenn die Rolle es braucht – nicht als Herkunftsproxy
• „Fit zum Team“ durch beobachtbare Zusammenarbeit ersetzen, oder streichen
• Dieselbe Anzeige intern und extern; Sonderwege („wir kennen den Kandidaten“) dokumentieren, sonst entsteht eine zweite, ungeprüfte Spur

Screening: strukturieren, begründen, widersprechen können

Skills-first Matching gegen ein schriftliches Profil ist das Gegenmittel zu Bauchgefühl – sofern der Mensch die Begründung liest. Ein Ranking ohne „warum“ zwingt Recruiter:innen, dem Modell zu vertrauen. Genau das wollte Art. 14 KI-VO nicht.

• Gleiche Kernfragen und dieselbe Bewertungsskala im Interview – sonst heilt strukturiertes Screening ein unstrukturiertes Gespräch nicht
• Blindes frühes Screening (Name, Foto, Alter später) reduziert einen bekannten Anker; es anonymisiert keine späteren Runden
• Overrides sind ein Feature, kein Fehler: wenn niemand widerspricht, ist die Aufsicht tot
• Absagen kurz, sachlich, ohne Schein-Begründung, die neue AGG-Angriffsflächen öffnet – die Dokumentation bleibt intern

Was Software tragen kann – und was sie nicht zertifiziert

Ein ATS kann Formularfelder, Sprachflags, erklärbare Scores, Override-Logs und Löschfristen erzwingen. Es kann nicht feststellen, dass Ihr Prozess AGG-konform ist. Konformität bleibt bei Ihnen: Konfiguration, Schulung, Betriebsvereinbarung, echte Letztentscheidung.

• Stellenanzeigen-Check und strukturierte Kriterien verringern typische Brüche – sie sind keine Antidiskriminierungs-Zertifikate
• EU-Hosting und AVV beantworten Datenschutzfragen, nicht die Frage, wonach das Modell sortiert
• „Bias-free AI“ als Vendor-Claim ist ein Warnsignal; seriöse Anbieter beschreiben Limits und menschliche Aufsicht
• Rechtsberatung, Betriebsrat und Gleichstellungsbeauftragte bleiben Teil des Rollouts – nicht ein Footer-Link

Fazit

AGG und KI-Vorauswahl sind dieselbe Frage in zwei Sprachen: Wonach sortieren wir, und können wir das einer Aufsicht, einem Gericht und der abgelehnten Person gegenüber erklären? Wer Anzeige, Kriterien, Begründung und menschliche Entscheidung dokumentiert, reduziert Risiko und Time-to-Hire zugleich. Wer nur einen Score kauft, kauft Geschwindigkeit – und das Protokoll gleich mit.