Britische Arbeitgeber erhalten im Schnitt 140 Bewerbungen pro Stelle. Nur 8 Prozent nutzen automatisierte Absagen. Diese Analyse zeigt, wie KI-Screening den Einstellungsprozess verändert.
Als das Institute of Student Employers (ISE) seine Studentenrekrutierungsstudie 2025 veröffentlichte, verdeutlichte ein Wert die Lage auf dem britischen Markt: 140 Bewerbungen auf jede offene Stelle. Dieses Verhältnis, basierend auf Daten von 155 Arbeitgebern, die insgesamt über 1,8 Millionen Bewerbungen für rund 31.000 Einstiegspositionen erhielten, stellt ein Zweijahreshoch dar. Dieser Anstieg ist teilweise auf KI-gestützte Tools und Ein-Klick-Bewerbungsfunktionen zurückzuführen, die den Prozess für Bewerber fast reibungslos gestalten.
Gleichzeitig sank das Angebot an Absolventenstellen. Die ISE-Studie verzeichnete 2024/25 einen Rückgang der Einstellungen um 8 Prozent, das schwächste Jahr seit dem pandemiebedingten Einbruch von 12 Prozent im Jahr 2020. Unter den befragten Arbeitgebern reduzierten 42 Prozent die Anzahl der Neueinstellungen, 25 Prozent blieben stabil und 33 Prozent meldeten einen Anstieg. Der Ausblick bleibt vorsichtig: ISE-Daten deuten auf eine weitere Reduktion um 7 Prozent für den Zyklus 2025/26 hin, bedingt vor allem durch deutliche Rückgänge bei wenigen großen Arbeitgebern.
Die Higher Education Statistics Agency (HESA) berichtet basierend auf ihrer Graduate Outcomes Umfrage unter 917.610 Absolventen des Jahrgangs 2022/23, dass 82 Prozent der Befragten 15 Monate nach ihrem Abschluss erwerbstätig waren. Die Vollzeitbeschäftigung für Absolventen mit erstem Studienabschluss fiel jedoch von 57 auf 54 Prozent, während die Arbeitslosenquote um einen Prozentpunkt auf 6 Prozent stieg. Dies sind moderate Veränderungen, die jedoch eine allgemeine Abkühlung des Absolventenarbeitsmarktes widerspiegeln.
Die Mechanismen des automatisierten Lebenslauf-Screenings werden häufig missverstanden. Die Verwirrung beginnt bei einer oft zitierten Statistik: 75 Prozent aller Lebensläufe würden von Bewerbermanagementsystemen aussortiert, bevor ein Mensch sie liest. Analysten führen diese Behauptung auf Preptel zurück, ein inzwischen geschlossenes Unternehmen für Rekrutierungsdienstleistungen. Eine Methodik für diese Zahl wurde nie veröffentlicht. Daten aus Arbeitgeberumfragen zeichnen ein anderes Bild.
Eine 2025 durchgeführte Umfrage unter 25 Personalverantwortlichen, veröffentlicht von Enhancv, ergab, dass 92 Prozent die Bewerbungen manuell prüfen, selbst bei hohem Bewerberaufkommen. Nur 8 Prozent (zwei von 25 Befragten) gaben an, ihr ATS so zu konfigurieren, dass Lebensläufe aufgrund von Inhaltsbewertungen automatisch abgelehnt werden. HR.com veröffentlichte Ende 2025 ähnliche Ergebnisse und berichtete, dass die Mehrheit der Recruiter Filterfunktionen nutzt, um Bewerbungen zu priorisieren, anstatt sie sofort zu eliminieren. Der eigentliche Engpass ist laut diesen Studien die menschliche Kapazität. Wenn ein Recruiter 140 Bewerbungen pro Stelle bearbeiten muss, bleibt selbst bei manueller Prüfung wenig Zeit pro Einreichung.
Fast alle Arbeitgeber nutzen jedoch sogenannte Ausschlusskriterien: Pflichtfelder wie Arbeitserlaubnis, Mindestqualifikation oder die Bereitschaft zum Umzug. Bewerber, die diese harten Kriterien nicht erfüllen, werden meist vor der menschlichen Prüfung aussortiert. Dies ist eine binäre Prüfung der Voraussetzungen, keine Qualitätsbeurteilung des Lebenslaufs.
Die technische Architektur der Screening-Software hat sich weiterentwickelt. Frühere ATS-Generationen verließen sich auf einfache Keyword-Übereinstimmungen. Laut Branchenanalysen nutzen aktuelle Systeme, darunter Plattformen wie Workday, Greenhouse, Lever und iCIMS, verstärkt Natural Language Processing (NLP) und teilweise große Sprachmodelle (LLMs), um Kontext zu bewerten, anstatt nur die Häufigkeit von Wörtern zu zählen.
Das bedeutet, dass eine Beschreibung wie "Entwicklung von Automatisierungsskripten in Python zur Reduzierung der manuellen Arbeitszeit um 40 Prozent" wahrscheinlich schwerer wiegt als die reine Auflistung von "Python". Das System kann Verb, Tool und Ergebnis interpretieren und so eine nachgewiesene Kompetenz erkennen. In Großbritannien weit verbreitete Plattformen sind unter anderem Trac für NHS-Einrichtungen, SuccessFactors im Bankwesen und Oleeo für den öffentlichen Dienst.
Dennoch hängen fortgeschrittene NLP-Systeme davon ab, ob sie Dokumentinhalte korrekt lesen können. Formatierungsentscheidungen, die ein sauberes Parsen verhindern, wie eingebettete Textfelder, mehrspaltige Layouts oder bildbasierte Kopfzeilen, können trotz ausgereifter KI zu Informationsverlust führen.
Diese Analyse stützt sich auf drei Hauptquellen. Die ISE Student Recruitment Survey 2025 umfasst 155 Mitgliedsunternehmen aus verschiedenen Branchen mit Daten zu über 31.000 Einstiegspositionen und mehr als 1,8 Millionen Bewerbungen. Sie gilt als wichtigster Maßstab für Trends bei Absolventeneinstellungen in Großbritannien, obwohl sie eher große Unternehmen abbildet. Die HESA Graduate Outcomes Umfrage erfasst Antworten von Absolventen des akademischen Jahres 2022/23. Arbeitsmarktkontext liefert das Office for National Statistics (ONS), das für den Zeitraum Dezember 2024 bis Februar 2025 2,0 arbeitslose Personen pro offener Stelle meldete.
Der britische Rekrutierungskalender für Absolventen folgt typischerweise zwei Hauptphasen. Laut Daten von TargetJobs und GRB deckt der Herbstzyklus (September bis November) die größten strukturierten Absolventenprogramme ab, insbesondere in Finanzen, Beratung, Recht und Ingenieurwesen. Der Frühjahrszyklus von etwa März bis Juni stellt eine zweite bedeutende Welle dar.
Während des Frühjahrs finden in der Regel Auswahlzentren statt, Angebote folgen im April, Mai und Juni. Direkte Einstiegsrollen werden oft ab Ostern ausgeschrieben. Für internationale Absolventen in Großbritannien hat der Frühjahrszyklus eine besondere Bedeutung, da er häufig eine der letzten großen Einstellungsphasen vor dem Sommer darstellt. Ähnliche Frühjahrszyklen existieren in anderen europäischen Märkten; so folgen etwa Frühjahrsrekrutierungszyklen in Frankreich einem ähnlichen Zeitplan für Einstiegspositionen.
Da die Hauptaufgabe von ATS darin besteht, Bewerberdaten zu verarbeiten, ist die Formatierung praktisch relevant. Laut Optimierungsleitfäden von Jobscan und Resume.io bleibt .docx (Microsoft Word) das am zuverlässigsten lesbare Dateiformat für die meisten Plattformen. Moderne Systeme kommen zwar meist mit textbasierten PDFs zurecht, ältere oder branchenspezifische Systeme haben jedoch teils Probleme mit komplexen Layouts oder Grafiken.
Standardüberschriften wie "Berufserfahrung", "Ausbildung", "Fähigkeiten" und "Kontaktinformationen" werden am besten erkannt. Empfohlen werden einspaltige Layouts, Standard-Schriftarten (Arial, Calibri oder Times New Roman in 10 bis 12 Punkt) und der Verzicht auf Textboxen oder Tabellen.
Der Wandel zur semantischen Analyse hat Konsequenzen für die Darstellung von Fähigkeiten im Lebenslauf. Empfehlungen legen nahe, dass kontextualisierte Beschreibungen, die ein Verb, ein Werkzeug oder eine Kompetenz sowie ein messbares Ergebnis verknüpfen, mehr Gewicht haben als isolierte Listen. Es lohnt sich, sowohl Akronyme als auch deren volle Form (zum Beispiel "SEO" neben "Search Engine Optimization") zu nennen. Bei Kandidaten mit technischen Zertifizierungen verbessert die Nennung des vollständigen Zertifikatnamens und der ausstellenden Stelle die Auffindbarkeit.
Laut ISE-Daten von 2025 liegt das durchschnittliche Einstiegsgehalt bei strukturierten Absolventenprogrammen bei rund 35.170 €, wobei dies größere Unternehmen widerspiegelt. Die HESA-Daten, die ein breiteres Spektrum abdecken, liegen eher bei 28.731 €. Median-Einstiegsgehälter Anfang 2026 nach Branchen:
Regionale Unterschiede sind signifikant. Stellen in London bieten Einstiegsgehälter von 32.000 € bis 34.000 €, während Positionen in Schottland und Südostengland bei 28.000 € bis 29.000 € liegen.
Trends deuten darauf hin, dass die Rolle von KI bei der Absolventenauswahl weiter wächst. 62 Prozent der befragten Arbeitgeber planen, innerhalb von fünf Jahren KI in der Rekrutierung einzusetzen; 70 Prozent erwarten insgesamt eine stärkere Automatisierung. Gleichzeitig führt die Nutzung von generativer KI durch Bewerber zu Spannungen. ISE berichtet, dass 61 Prozent der Arbeitgeber Kandidaten bei der unbefugten Nutzung von KI in Interviews ertappt oder verdächtigt haben. Die Dynamik, in der beide Seiten der Einstellung verstärkt durch KI interagieren, bleibt ein zentrales Thema. Erfolgreiche Kandidaten werden dennoch auf menschengeführte Phasen treffen. Die Vorbereitung auf Verhaltensinterviews bleibt eine Kernkompetenz, die durch keine Optimierung des Lebenslaufs ersetzt werden kann.
Verfasst von
Arbeitsmarkt-Reporter
Arbeitsmarkt-Reporter, der datengestützte Arbeitsmarktanalysen, Beschäftigungstrends und weltweites Gehalts-Benchmarking abdeckt.
Inhaltliche Offenlegung
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