How you can reduce your - even before the initial interview.

High number of incorrect appointments due to inadequate selection processes

when selecting candidates

The causes lie primarily in the often poliert Bewerbungen, ohne zwangsläufig die tatsächliche Eignung zu erhöhen. Dadurch kann Matching sogar ineffizienter werden, weil das Signal-Rauschen-Verhältnis kippt.

Praktischer Effekt: Recruiter sehen mehr „perfekt auf dem Papier“, aber weniger belastbare Differenzierung. Genau deshalb suchen immer mehr Unternehmen nach neuen Wegen der Vorauswahl.

2) Mehr Volumen trifft auf begrenzte HR-Ressourcen

Wenn mehr Bewerbungen reinkommen, die Ressourcen für Sichtung und Interviews aber gleich bleiben, steigt der Zeitdruck. Das Problem: Unter Druck wird stärker nach genau den Merkmalen entschieden, die KI am leichtesten optimiert: Formulierungen, Buzzwords und „Storytelling“.

Und ja: In Europa verlassen laut McKinsey 18% der Neueinstellungen das Unternehmen während der Probezeit. Das ist nicht nur ein Recruiting-Problem, sondern auch ein Auswahl- und Matching-Problem.

3) Unsicherheit führt zu teuren Fehlentscheidungen

Unstrukturierte Interviews und intuitive Eindrücke wirken effizient, sind in Summe aber weniger valide als strukturierte Verfahren. Im Worst Case verschlechtert zusätzliche, unstrukturierte Interview-Information die Entscheidung sogar, weil sie Overconfidence erzeugt und Einzelindrücke übergewichtet.

Die Konsequenz: Es braucht Struktur und belastbare Eignungssignale früh im Prozess, bevor Zeitdruck und Bauchgefühl die Vorauswahl dominieren.

Data-based talent assessments to avoid wrong decisions

30% fewer wrong decisions through data-driven personnel selection

Innovative recruiting methods such as scientifically based talent assessments enable a more objective and efficient personnel selection. Digital tools such as Aivy analyse individual potential even before the first meeting — through Requirements analysis and fit matching — and thus reduce the risk of wrong decisions and the unconscious influence of aspects such as age, gender or origin.

The benefits of data-driven talent assessments lie in more precise decisions, because Applicants are assessed based on real competencies and feel valued. At the same time, objectivity and fairness are promoted, as factors such as age, gender or origin take a back seat, which promotes equal opportunities and diversity in recruiting. And companies also benefit from a better candidate experience, as gamified assessment approaches such as those from Aivy significantly increase applicant satisfaction through self-knowledge and 80% time savings.

The best approach: Focus on fit

Compared to classic intelligence tests, Aivy teaches through its multidimensional testing, a holistic picture of the strengths of applicants and employees.

Various studies show that a high fit is the best predictor for various aspects of long-term job performance includes higher job satisfaction and motivation, reduced absenteeism, voluntary positive behavior at work, e.g. through assistance, higher loyalty to the company and lower intention to quit, as well as less burden and stress.

Skills zählen mehr als Abschlüsse

Der Future of Jobs Report des World Economy Forum betont, dass Skills sich bis 2030 stark verschieben. Resilience, Flexibility und Agility werden besonders häufig als wichtig genannt.

Übersetzt fürs Recruiting: Wenn du weiterhin primär auf Lebenslauf-Signale gehst, triffst du Entscheidungen entlang von Vergangenheitsindikatoren. Du brauchst mehr „Can do“ und weniger „Has done“.

96% hit rate and up to

Practice shows up to

Provide modern talent assessment tools flexible API interfaces and can therefore seamlessly integrate with existing HR systems. This requires neither expertise nor (external) IT resources.

Stellhebel 1: Anforderungen sauber definieren (bevor du selektierst)

The gamified tests and intuitive mobile optimization ensure

Mit Aivy: Anforderungen per kurzem Online-Fragebogen strukturiert erfassen und als objektive Grundlage fürs Matching nutzen.

Anforderungsanalyse auf Basis unseres kurzen Online-Fragebogens.

Stellhebel 2: Fähigkeiten und Potenziale messen, die nicht im Lebenslauf stehen

Die robuste Evidenz aus der Eignungsdiagnostik ist alt, wird im aktuellen KI-Kontext allerdings relevanter denn je:

• Kognitive Fähigkeiten und arbeitsnahe Verfahren haben hohe Vorhersagekraft.
• Strukturierte Interviews schlagen unstrukturierte deutlich.

Mit Aivy: kurze, mobil absolvierte Assessments, die Fähigkeiten und Persönlichkeit standardisiert erfassen und in einem Report verwertbar machen.

Testverfahren „Windstärke 6“ zur Messung der Problemlösefähigkeit

Testverfahren „Selbsterkenntnis“ zur Messung der Persönlichkeit nach BIG-5

Testverfahren „Hochstapler“ zur Messung der Problemlösefähigkeit

Stellhebel 3: Vorauswahl automatisieren, aber transparent und jobbezogen

Wenn du nicht mit allen sprechen kannst, musst du früher priorisieren. Aber nicht nach „wer schreibt schöner“, sondern nach Passung zu Anforderungen.

Mit Aivy: Passungs-Score vor dem Interview plus konkrete Interviewfragen entlang der erkannten Chancen und Risiken. (Das reduziert Willkür und macht den Prozess auditierbarer)

Ergebnisbericht mit Matchingscore, Empfehlung und Übersicht der erfassten Skalen mit hoher, mittlerer und geringer Passung auf die definierten Anforderungen der Stelle.

Zusammenfassung der zentralen Erkenntnisse, darunter Chancen und Risiken sowie Empfehlungen für das Interview (samt Beispielfragen) sowie Tipps für das Onboarding.

More efficiency and better decisions with data-driven recruiting

HR managers who rely on data-based talent assessments benefit from more objective and efficient pre-selection. This not only leads to better hiring, but also to an improved candidate experience and significant cost savings.Tempo, Qualität und Candidate Experience gleichzeitig hinzubekommen. KI verschärft das, weil klassische Unterlagen weniger trennscharf werden.

Typische Ansätze im Markt:

1. Schnell, aber schwach in der Aussagekraft

CV-Scanning, Bauchgefühl, unstrukturierte Gespräche.

Funktioniert bei geringem Volumen, kippt aber bei KI-getriebenen Bewerbungswellen, weil die Grundlage, also Unterlagen, weniger trennscharf und damit weniger belastbar wird.

2. Aussagekräftig, aber oft schwer einsetzbar

Klassische Diagnostik oder lange Verfahren.

Hohe Qualität, aber im Alltag häufig zu aufwendig für Rollen mit vielen Bewerbungen oder kurzen Time-to-hire-Zielen.

3. Gute Experience, aber unklarer Mehrwert

Typologie-Tests wie DISC oder MBTI ohne sauber dokumentierte Gütekriterien.

Kann sich gut anfühlen, bringt aber wenig, weil nicht klar ist, was genau gemessen wird und wie gut das tatsächlich Jobperformance vorhersagt.

4. Skalierbar und aussagekräftig, wenn sauber umgesetzt

Kurz, anforderungsbasiert, standardisiert, plus strukturiertes Interview.

Das ist der robusteste Ansatz im KI-Zeitalter, weil er frühe Vergleichbarkeit schafft und Interviewzeit dorthin lenkt, wo sie sich lohnt.

Genau hier setzt Aivy an: Anforderungen definieren, kurze Assessments, klare Ergebnisübersicht und konkrete Interviewimpulse, damit Auswahl auch bei hohem Volumen konsistent bleibt.

Was in der Praxis möglich ist

Lufthansa konnte mit Aivy bereits vor dem ersten Bewerbungsgespräch eine sehr hohe Trefferquote in der Vorauswahl erreichen. Die Fallstudie berichtet von 96% Trefferquote noch vor dem ersten Interview. Gleichzeitig wurden personalintensive Auswahlprozesse signifikant verringert.

Darüber hinaus setzen 150+ Unternehmen Aivy in unterschiedlichen Rollen und Branchen ein. Der Ansatz ist dabei bewusst anforderungsbasiert und an gängigen diagnostischen Qualitätsprinzipien ausgerichtet.

Aivy ist Hot Shit ohne Konkurrenz: gamifiziert, wissenschaftlich fundiert – und wir sparen rund 70% unserer Zeit."

Achim Reinhardt,
Co-CEO, Callways GmbH

Warum Talent Assessments in der KI-Bewerbungsflut notwendig sind

Wer die Bewerbungsflut gewinnen will, braucht früher Messung

KI macht Bewerbungen für Kandidat:innen skalierbar und leicht optimierbar. Unternehmen müssen deshalb ihre Vorauswahl professionalisieren. Nur Anschreiben und Lebensläufe mit KI zu screenen greift zu kurz, weil genau diese Unterlagen durch KI an Trennschärfe verlieren und vor allem Oberfläche bewerten.

Was jetzt zählt:

• Anforderungen zuerst, sonst optimierst du nur schneller in die falsche Richtung
• Messung vor Meinung, damit echte Vergleichbarkeit entsteht
• Struktur vor Intuition, damit Entscheidungen konsistent und auditierbar bleiben
• Arbeitsnahe Signale vor Textsignalen, weil Leistung nicht im Wording steckt

Wer früh belastbare Signale schafft, spart Interviewzeit und senkt das Risiko von Fehlentscheidungen.

Wenn du ohnehin zu viele Bewerbungen und zu wenig Zeit hast, ist Aivy kein „nice to have“, sondern das fehlende Stück Infrastruktur: Du bekommst früh im Prozess Vergleichbarkeit und kannst Interviewzeit dort investieren, wo sie sich lohnt.