Biasfreies Recruiting ist der Optimalzustand einer auf objektiven Kriterien beruhenden Einstellungsentscheidung. Auch künstliche Intelligenz hat bisher nicht immer dazu geführt, dass Personalauswahl wirklich besser wird. Das Startup Skillence möchte nunmehr mit seiner Lösung auf Basis von Skills, Soft Skills und Entwicklungspotenzialen den Prozess deutlich optimieren. Co-Founder Maximilian Müser stellt sich meinen Fragen im Startup-Interview.
Was bietet Skillence?
Hallo Max, magst Du Dich und Skillence bitte kurz vorstellen?
Sehr gern. Ich bin Maximilian Müser, Mitgründer von Skillence und Masterstudent im Bereich Business Information Systems an der Universität Leipzig. Mit Skillence entwickeln wir eine KI-gestützte Talent-Intelligence-Lösung, die Unternehmen dabei unterstützt, bessere Personalentscheidungen zu treffen. Unser Fokus liegt darauf, Skills, Soft Skills und Entwicklungspotenziale strukturierter sichtbar zu machen sowohl im Recruiting als auch bei interner Mobilität, Entwicklung und Nachfolgeplanung.
Talent Intelligence
Ihr nennt Eure Lösung auch Talent Intelligence. Was versteht man darunter konkret?
Für uns bedeutet Talent Intelligence, dass Unternehmen nicht nur isolierte Bewerbungsunterlagen oder Einzelmeinungen betrachten, sondern aus verschiedenen relevanten Signalen ein fundierteres Gesamtbild über Personen gewinnen. Dazu gehören fachliche Fähigkeiten, Verhaltensmuster, Soft Skills, Potenziale und die Passung zu einer konkreten Rolle. Talent Intelligence heißt also, Personalentscheidungen stärker datenbasiert, strukturierter und vergleichbarer zu machen, statt sich vor allem auf Bauchgefühl oder reine Sichtbarkeit zu verlassen.
KI im Recruiting
Inwiefern braucht es im Recruiting mehr KI-Einsatz?
Recruiting wird immer komplexer: mehr Bewerbungen, mehr Daten, schnellere Rollenwechsel und gleichzeitig höhere Anforderungen an Fairness und Qualität. KI kann hier helfen, Informationen effizienter auszuwerten, Muster zu erkennen und Prozesse strukturierter zu gestalten. Wichtig ist aber: KI sollte menschliche Entscheidungen nicht ersetzen, sondern verbessern. Sie ist dann besonders wertvoll, wenn sie Transparenz schafft, Vergleichbarkeit erhöht und Recruiter:innen dabei unterstützt, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Automatisierung der Personalvorauswahl
Ihr nutzt für Skillence ein KI-Matching. Inwiefern lassen sich auf Basis heutiger Lebensläufe sinnvolle Matchings vornehmen, die sich vom klassischen Keyword-Matching unterscheiden?
Klassisches Keyword-Matching greift oft zu kurz, weil Lebensläufe nicht standardisiert sind und relevante Fähigkeiten sehr unterschiedlich beschrieben werden. Ein modernerer KI-Ansatz kann semantische Zusammenhänge besser erfassen und erkennen, welche Erfahrungen, Kompetenzen oder Rollenübergänge tatsächlich relevant sind, auch wenn nicht exakt dieselben Begriffe verwendet werden. Dadurch entsteht ein differenzierteres Matching, das nicht nur auf Schlagwörtern basiert, sondern auf inhaltlicher Nähe, Rollenlogik und Potenzial. Trotzdem bleibt der Lebenslauf allein nie die ganze Wahrheit, weshalb wir ihn nur als einen Teil einer umfassenderen Bewertung verstehen.
Weiterführung zum Onboarding
Wie führt Ihr Eure KI-Lösung weiter in Richtung Onboarding?
Wir denken Recruiting nicht als isolierten Prozess, sondern als Teil eines längeren Talentzyklus. Wenn Unternehmen bereits im Auswahlprozess strukturierte Erkenntnisse zu Skills, Soft Skills und Entwicklungsfeldern gewinnen, können diese Informationen auch im Onboarding wertvoll sein. Sie helfen dabei, Einarbeitung individueller zu gestalten, Lernbedarfe früher zu erkennen und Führungskräften einen besseren Startpunkt für Entwicklungsgespräche zu geben. Langfristig sehen wir hier eine wichtige Verbindung zwischen Auswahl, Entwicklung und interner Talentsteuerung.
Fairness als Grundvoraussetzung
Wollen heute tatsächlich alle Unternehmen schon Gleichberechtigung und Fairness? Anders gefragt: ist Bias-Freiheit immer ein schlagkräftiges Verkaufsargument?
Nicht jedes Unternehmen kauft eine Lösung allein deshalb, weil sie Fairness verspricht. In der Praxis sind oft auch Effizienz, Qualität der Auswahl und bessere Vergleichbarkeit starke Treiber. Trotzdem wird Fairness immer wichtiger, nicht nur aus ethischer Sicht, sondern auch wirtschaftlich. Wenn Entscheidungen zu subjektiv, inkonsistent oder von Sichtbarkeitseffekten geprägt sind, führt das oft zu schlechteren Ergebnissen. Bias-Reduktion ist deshalb aus unserer Sicht nicht nur ein Wertethema, sondern auch ein Qualitäts- und Performance-Thema.
Weiterentwicklung von Skillence
Wie sehen Eure mittel- und langfristigen Business-Ziele aus?
Mittelfristig wollen wir Skillence als starke Lösung für strukturiertere Talententscheidungen im Recruiting und in der internen Talententwicklung etablieren. Dabei konzentrieren wir uns zunächst auf Unternehmen, die regelmäßig rekrutieren und gleichzeitig Reskilling, interne Mobilität und Entwicklung stärker professionalisieren wollen. Langfristig möchten wir dazu beitragen, dass Unternehmen ihre internen Talente nicht nur verwalten, sondern wirklich verstehen und gezielt einsetzen können. Unsere Vision ist eine Arbeitswelt, in der Personalentscheidungen fundierter, fairer und strategisch wertvoller werden.
Vielen Dank für Deine Antworten, Max. Für Skillence wünsche ich weiterhin viel Erfolg.
Über den Interviewten
Maximilian Müser ist Mitgründer von Skillence und Masterstudent im Bereich Business Information Systems an der Universität Leipzig. Er beschäftigt sich intensiv mit der Frage, wie KI, Talent Intelligence und strukturierte Diagnostik Unternehmen dabei helfen können, bessere Personalentscheidungen zu treffen. Mit Skillence arbeitet er an einer Lösung, die Recruiting, interne Mobilität und Talententwicklung stärker datenbasiert und vergleichbar machen soll. Sein Fokus liegt auf der Verbindung von Technologie, Produktstrategie und praxisnaher HR-Innovation.
>> LinkedIn-Profil von Max Müser
Mein Name ist Stefan Scheller. In meiner Rolle als Persoblogger und Top HR-Influencer betreibe ich diese Website und das gleichnamige 
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