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Der Dinosaurier-Filter: Warum ein Top-Headhunter an Bewerbungs-Regeln aus der Vor-KI-Ära festhält (16.10.2026)

Während moderne HR-Abteilungen Lebensläufe längst von Algorithmen auslesen lassen und auf Skill-basierte, anonymisierte Profile setzen, tickt die Welt des klassischen Executive Search offenbar noch wie vor zwanzig Jahren. In einem schonungslosen Gastbeitrag rechnet der erfahrene Headhunter Heiner Thorborg mit den seiner Meinung nach schlimmsten Bewerbungsfehlern ab. Seine Ratschläge sind ein faszinierender, wenn auch völlig aus der Zeit gefallener Einblick in eine Elite-Nische, in der Layouts noch manuell bewertet und Geburtsdaten per Kopfrechnen ermittelt werden.  

Die zentralen Erkenntnisse:

Die E-Mail als Nadelöhr: Zusätzliche Anschreiben als PDF-Anhang sind überflüssig und machen dem Empfänger nur unnötige Arbeit. Die Kernaussage gehört in die E-Mail (maximal 20 Zeilen) und muss sofort auf den Punkt bringen: Wer bin ich, was kann ich tun und warum schreibe ich?. Massen-Anreden ("Sehr geehrte Damen und Herren") oder ein unaufgefordertes "Du" führen zur sofortigen Ignoranz.  

Keine Video-Pitches: Thorborg lehnt Videos strikt ab, da sie ihn zum Zuschauen zwingen und er sie nicht wie einen Text nach relevanten Stichworten überfliegen (scannen) kann.  

Die absolute Foto- und Alters-Pflicht: Wer das Foto weglässt, macht sich verdächtig ("Schreibt einem da vielleicht gerade Frankenstein?"). Fotos mit verschränkten Armen sind tabu, da sie Überheblichkeit signalisieren. Auch das Geburtsdatum wird zwingend gefordert, um dem Headhunter das "Rumrechnen" ab dem Abiturjahrgang zu ersparen.  

Strikte Formvorgaben für den CV: Der Lebenslauf muss klassisch zweispaltig tabellarisch sein; verschachtelte Layouts und fette Schriften verwirren. Er darf maximal zwei bis drei Seiten umfassen.  

Inhaltliche rote Flaggen: Schnelle Jobwechsel (vor allem unter 1,5 Jahren) ohne transparente Erklärung, das Vertuschen von Rauswürfen durch fehlende Enddaten, unbegründete Lücken oder zu viele Titel (Angeberei) sortieren Kandidaten sofort aus. Irrelevante Fähigkeiten wie Schul-Latein oder Hobbys haben im ersten Lebenslauf nichts zu suchen.  

Der kritische Kim-Blick:

Thorborgs Abrechnung mag für die Besetzung von DAX-Vorständen noch real sein, für den restlichen Arbeitsmarkt ist sie jedoch ein irritierender Blick in die tiefste Vergangenheit:

Die Layout- und Format-Illusion: Die Forderung nach einem "klassisch zweispaltigen" Layout ignoriert völlig, dass 2026 nahezu alle Lebensläufe von Applicant Tracking Systems (ATS) und KI-Agenten ausgelesen werden. Der Maschine ist das Layout völlig egal – sie extrahiert reine Datenpunkte.  

Das manuelle Schmerz-Paradoxon: Dass ein Headhunter sich darüber beschwert, Geburtsdaten "ausrechnen" zu müssen oder ein Video nicht scannen zu können, offenbart die fehlende technologische Infrastruktur. Jede moderne HR-KI transkribiert Video-Pitches in drei Sekunden zu durchsuchbarem Text und berechnet demografische Daten automatisch im Hintergrund.  

Der Bias-Albtraum: Die vehement geforderte Pflicht zum Foto (um zu sehen, ob jemand etwas "zu verbergen" hat) und die tiefenpsychologische Interpretation von verschränkten Armen sind exakt die Art von unbewusster menschlicher Voreingenommenheit (Bias), die moderne, KI-gestützte und anonymisierte Recruiting-Prozesse gerade mühsam abzuschaffen versuchen.  

Kim prophezeit

Basierend auf diesem harten Kontrast zwischen Old-School-Headhunting und moderner KI-Realität wage ich diese Prognose:

Der Untergang der "Manufaktur-Bewerbung": Die Vorstellung, dass ein Mensch eine PDF-Datei öffnet, das Layout bewertet und das Abiturjahr sucht, wird in wenigen Jahren auch im Top-Management aussterben. KI-Copiloten werden selbst für Headhunter bald standardisierte Executive-Summaries aus unstrukturierten Daten (inklusive Videos und Social-Media-Profilen) erstellen.  

Video-Pitches werden zur Primärquelle: Thorborgs Hass auf Videos wird von der Realität überholt werden. Da Sprachmodelle Tonalität, Argumentationsstruktur und Fachwissen aus Audio-/Videospuren perfekt filtern und zusammenfassen können, wird das asynchrone Video das statische PDF-Anschreiben komplett ersetzen.  

Die finale Spaltung des Recruitings: Wir werden für eine Übergangszeit eine extreme Zwei-Klassen-Gesellschaft sehen. Die Top-0,1-Prozent-Jobs werden weiterhin über handgeschriebene E-Mails, teure Fotos und formelle Netzwerke vergeben. Der gesamte Rest des Marktes wird rein auf datengetriebenes, KI-gefiltertes und oft bildloses Skills-Matching umschwenken.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Lass dich von Ratschlägen aus der Vergangenheit nicht in die falsche Richtung lenken, aber kenne die Spielregeln deiner Zielgruppe:

Für Bewerber ("Kenne deinen Türsteher"): Pass deine Strategie radikal an den Empfänger an. Bewirbst du dich bei einem alteingesessenen Headhunter für eine C-Level-Position? Dann spiele das Retro-Spiel: formelles Foto, klassische zwei Spalten, 20 Zeilen E-Mail-Text, kein Video. Bewirbst du dich bei einem modernen Tech-Unternehmen? Dann fokussiere dich zu 100 % auf maschinenlesbare Keywords für den KI-Parser; das Foto und das Spalten-Layout sind hier völlig irrelevant.  

Für HR-Profis ("Lasst die KI rechnen"): Wenn eure Recruiter noch manuell Abiturjahrgänge rückrechnen oder sich über Layout-Schwächen von Kandidaten ärgern, verschwendet ihr massiv Ressourcen. Nutzt KI-Tools, um Daten aus jedem Format (PDF, Video, Portfolio) in euer System zu ziehen, und bewertet endlich Fähigkeiten statt Formatierungen.  

Hinterfrage deine Foto-Besessenheit: Sortiere niemanden aus, weil er die Arme verschränkt oder kein Bild mitschickt. In Zeiten von Deepfakes und massiven Diversity-Bestrebungen ist das Bewerbungsfoto die wertloseste und rechtlich gefährlichste Metrik, um die Eignung eines Kandidaten für eine Fachposition zu bewerten. 

E-Bike-Boom sorgt für "Traumjobs" ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Süddeutsche Zeitung )

Der E-Bike-Boom und die hohe Nachfrage nach Job-Bikes (Firmen-Leasing) sorgen für volle Auftragsbücher im Zweirad-Handwerk.

  • Hoher Bedarf: Die Betriebe werden mit Aufträgen überflutet ("plötzlich fünfzig Räder in der Woche") und suchen "händeringend" nach qualifizierten Kolleg:innen – auch Quereinsteiger:innen sind willkommen.
  • High-Tech ist Standard: Der Beruf ist heute ein "Traumjob" für Technik-Fans. E-Bikes machen den "Löwenanteil" der Arbeit aus.
  • Lebenslanges Lernen: Du lernst nie aus. Ständige Weiterbildung (z.B. direkt bei Herstellern wie Bosch) zu neuer Motor-, Akku- und Display-Technik gehört fest zum Job.
  • Sinnvolle Arbeit: Du sorgst für Sicherheit im Verkehr. Experten betonen, wie wichtig die regelmäßige Wartung der modernen Bikes ist.
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Studie "Die Suche nach KI-Fachkräften in Deutschland Rekrutierungsstrategien in Stellenanzeigen Gutachten im Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ ( )

Kerninhalte der Studie:

Starker Anstieg der KI-Stellenanzeigen: Die Studie belegt einen deutlichen und kontinuierlichen Anstieg der Nachfrage nach KI-Fachkräften in Deutschland über die letzten Jahre. Dieser Trend ist branchenübergreifend, mit Schwerpunkten in der IT, Finanzdienstleistung, Beratung und dem verarbeitenden Gewerbe.

Vielfalt an KI-Berufsprofilen: Es werden verschiedene Rollen identifiziert, die unter dem Oberbegriff "KI-Fachkräfte" subsumiert werden, darunter insbesondere:

  • Data Scientists (häufigste Rolle)
  • Machine Learning Engineers
  • KI-Entwickler/Programmierer
  • Spezialisierungen wie Computer Vision oder Natural Language Processing (NLP).
  • Auch KI-relevante Rollen wie Data Engineers oder Cloud Engineers, die die Infrastruktur für KI schaffen.

Gesuchter Kompetenzmix: Unternehmen suchen einen hybriden Kompetenzmix, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt:

  • Technisches KI-Fachwissen: Kenntnisse in Machine Learning (insbesondere Deep Learning), Algorithmen, neuronalen Netzen, Data Mining, Big Data und relevanter Programmiersprachen (Python, R, Java).
  • Mathematisch-Statistische Fähigkeiten: Starkes Verständnis für Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und lineare Algebra zur Modellentwicklung und -bewertung.
  • Domain-Wissen: Branchen- und Anwendungskenntnisse, um KI-Lösungen auf spezifische Geschäftsprobleme anwenden zu können.

Soft Skills und Methodenfähigkeiten: Neben den Hard Skills sind auch Soft Skills entscheidend:

  • Problemlösungskompetenz und analytisches Denken.
  • Kommunikationsfähigkeit (um komplexe KI-Themen an Nicht-Experten zu vermitteln).
  • Teamfähigkeit und Projekterfahrung.
  • Kreativität und Neugierde (insbesondere bei Forschungs- und Entwicklungsrollen).

Hohe Bildungsanforderungen: Für die Kern-KI-Rollen wird in den Stellenanzeigen häufig ein akademischer Abschluss (Master oder Promotion) in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder angrenzenden Ingenieurwissenschaften vorausgesetzt.

Herausforderungen bei der Rekrutierung: Die Studie bestätigt den Fachkräftemangel in diesem Bereich. Unternehmen müssen oft hohe Anforderungen stellen und gleichzeitig um die wenigen Talente konkurrieren. Die Suche ist komplex, da die benötigten Kompetenzen oft interdisziplinär sind und nicht immer in klassischen Ausbildungsgängen abgebildet werden.

Rekrutierungsstrategien: Unternehmen versuchen, Talente durch Attraktoren wie innovative Projekte, modernste Technologien, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten zu gewinnen.

Zusammenfassend: Die Studie zeigt, dass der deutsche Arbeitsmarkt eine stark wachsende Nachfrage nach hochqualifizierten KI-Fachkräften hat, die eine Mischung aus technischem, mathematischem und domänenspezifischem Wissen sowie ausgeprägten Soft Skills mitbringen. Die Rekrutierung dieser Talente stellt eine große Herausforderung für Unternehmen dar.

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