Zahlen lügen nicht, aber sie erzählen nie die ganze Wahrheit - was eine Dating-App und das Gastgewerbe gemeinsam haben

Stellen Sie sich vor, ein Recruiting-Softwareanbieter wirbt mit folgender Aussage:

„Mit unserem KI-Tool steigt Ihre Einstellungsqualität um 40 %."

Klingt überzeugend. Aber: 40 % wovon? Gemessen wie? Über welchen Zeitraum? Und was genau bedeutet „Einstellungsqualität" in einem Betrieb, der gerade kein strukturiertes Onboarding hat, dessen Führungskultur unbewertet ist und dessen Fluktuation seit Jahren über 70 % liegt?

Genau hier beginnt der Gedankengang, den ich heute mit Ihnen teilen möchte – und er beginnt nicht in der Hotellerie, sondern in einem Hörsaal.

Ein Vorlesungsausschnitt, der aufweckt

In einem Ausschnitt aus einer Vorlesung des Kognitionswissenschaftlers und Risikoforschers Prof. Gerd Gigerenzer demonstriert er anhand eines scheinbar simplen Beispiels, wie Statistiken uns täuschen können, ohne zu lügen.

Das Beispiel: Die Dating-App Parship wirbt damit, dass sich alle elf Minuten ein Single über ihre Plattform verliebt. Gigerenzer rechnet nach: Bei einer Million Nutzer und einem angenommenen Match von 5 % pro Jahr ergibt sich eine Chance von etwa 5 % innerhalb von zwölf Monaten – was bedeutet, dass man rund zehn Jahre zahlen müsste, um statistisch eine 50:50-Chance auf den idealen Partner zu haben.

Die Zahl „alle elf Minuten" ist nicht falsch. Sie ist nur geschickt gewählt. Sie erzeugt ein Gefühl, keine Information.

Gigerenzers Kernthese lautet: In einer Welt voller Daten, Algorithmen und KI ist die entscheidende menschliche Kompetenz nicht das Vertrauen in Zahlen – sondern das Einordnen von Zahlen. Und in unsicheren, unübersichtlichen, emotionalen Situationen sind wir Menschen dem Algorithmus oft überlegen – weil wir Kontext verstehen, den kein Modell abbildet.

(Quelle: Vorlesungsausschnitt „Mensch ist KI überlegen" von Prof. Gerd Gigerenzer, verfügbar auf Facebook: https://www.facebook.com/share/v/1NPvkRZH42/?mibextid=wwXIfr)

Was hat das mit Recruiting im Gastgewerbe zu tun?

Sehr viel. Mehr, als es auf den ersten Blick scheint.

In den ersten drei Beiträgen dieser Serie habe ich beschrieben, wie automatisierte Systeme qualifizierte Kandidaten aussortieren, bevor ein Mensch sie je gesehen hat (#1), warum Keyword-Recruiting im Gastgewerbe strukturell scheitert und was Kompetenz-Recruiting besser macht (#2), und welche Kennzahlen im Recruiting wirklich zählen – und wie man sie richtig liest (#3).

Der gemeinsame Nenner dieser drei Beiträge war ein und dasselbe Problem: Zahlen und Algorithmen werden benutzt, als ob sie die Realität abbilden. Dabei bilden sie immer nur einen Ausschnitt der Realität ab – gefiltert durch Annahmen, Konfigurationen und Perspektiven, die selten offengelegt werden.

Und genau davor warnt Gigerenzer.

Drei Zahlen, die wir im Gastgewerbe zu oft glauben

„Unsere Time-to-Hire hat sich halbiert."

Klingt wie ein Erfolg. Doch wie im dritten Teil dieser Serie beschrieben: Eine sinkende Time-to-Hire kann ein effizienter Prozess sein – oder sie kann bedeuten, dass Kandidaten unter Zeitdruck und ohne ausreichende Prüfung eingestellt wurden. Wer nicht gleichzeitig die Retention Rate nach 90 Tagen und die Performance nach sechs Monaten misst, hat nur die halbe Geschichte.

„Unser ATS-System hat 300 Bewerbungen gefiltert – nur 12 kamen weiter."

Das kann Effizienz bedeuten. Es kann aber auch bedeuten, dass 288 Kandidaten aussortiert wurden, weil sie „Hausleitung" statt „Hotel Manager" geschrieben haben – oder weil sie aus dem Quereinsteiger-Segment kamen und ihre Hands-on-Qualitäten nicht in ATS-konforme Keywords übersetzen konnten. Im zweiten Beitrag dieser Serie habe ich gezeigt: Das System bewertet keine Eignung. Es bewertet Formulierungen.

„Unsere Offer Acceptance Rate liegt bei 80 %."

Gut – aber von wem wurden die 80 % angenommen? Und wer hat abgelehnt? Was haben die Ablehnenden gemeinsam? Warum haben sie sich letztlich anders entschieden? Wie in Artikel #3 ausgeführt: Exit-Befragungen bei Kandidaten, die ein Angebot abgelehnt haben, liefern oft wertvolle Informationen, die keine Kennzahl allein leisten kann.

Das eigentliche Problem: Wir vertrauen den Algorithmen mehr als unserem Urteil

Gigerenzer beschreibt in seiner Vorlesung eine paradoxe Entwicklung: Je mehr Daten wir haben, desto mehr verlassen wir uns auf sie – und desto weniger vertrauen wir unserer eigenen Einschätzung. Dabei sind wir Menschen in bestimmten Situationen dem Algorithmus klar überlegen:

• in unstrukturierten, kontextreichen Situationen
• bei emotionalen und interpersonellen Einschätzungen
• wenn Erfahrungswissen und implizites Wissen gefragt sind
• wenn das Bauchgefühl tatsächlich destillierte Erfahrung ist

Klingt das bekannt? Das ist exakt die Domäne des Gastgewerbes.

Die Kompetenzen, die eine exzellente Servicekraft ausmachen, die eine Führungskraft in der Hochsaison zusammenhalten lassen, die einen Gast dazu bringen, immer wieder zu kommen – sie entstehen aus gelebter Erfahrung, aus situativem Urteil, aus menschlichem Feingefühl. Kein ATS-System der Welt kann sie messen. Kein Kennzahlen-Dashboard kann sie abbilden.

Was bedeutet das konkret – für Sie und Ihren Betrieb?

Es geht nicht darum, KI oder Kennzahlen abzulehnen. Es geht darum, sie einzuordnen.

Gigerenzer nennt das statistische Denkfähigkeit – die Fähigkeit, eine Zahl in ihren Kontext zu setzen, Zusammenhänge zu verstehen und ein eigenes Urteil zu bilden. Nicht gegen die Daten, sondern mit ihnen.

Für das Recruiting im Gastgewerbe bedeutet das:

• Keine Kennzahl ersetzt das persönliche Gespräch. Potenzial, Persönlichkeit und kultureller Fit entstehen nicht auf dem Papier – sie zeigen sich im Miteinander.
• Kein ATS-System ist wertlos – aber kein ATS-System ist allwissend. Es filtert nach dem, was man ihm beibringt. Wer es nicht kompetenzbasiert konfiguriert, züchtet blinde Flecken.
• Keine Kennzahl isoliert betrachten. Eine sinkende Time-to-Hire, eine steigende Offer Acceptance Rate, eine gute Source of Hire – sie erzählen erst dann eine Geschichte, wenn man sie zusammen liest.
• KI unterstützt – entscheidet aber nicht. Die zweite Welle der Digitalisierung eröffnet Möglichkeiten. Sie ersetzt kein menschliches Urteilsvermögen, das aus Erfahrung, Kontext und Empathie gespeist wird.

Aus der Praxis: Wenn Prozesse Talente vergraulen – ein persönliches Beispiel

Theorie ist das eine. Aber manchmal liefert die eigene Erfahrung das schärfste Bild.

Ich habe mich auf insgesamt neun Positionen bei einer privaten Hochschule beworben – teils freiberuflich, teils festangestellt: Korrektorat, Lektorat für verschiedene Fachbereiche, Dozenturen für Themen, die ich nicht nur theoretisch kenne, sondern täglich in mehreren Rollen strategisch plane, realisiere, begleite und anleite. Die Qualifikation war in jedem einzelnen Fall vorhanden – nicht auf dem Papier konstruiert, sondern durch gelebte Praxis belegt.

Neun Bewerbungen. Neun Absagen.

Ich hatte nicht nur den Weg über das Bewerbungsportal der Website gewählt, sondern meine Unterlagen zusätzlich direkt per E-Mail an das Recruiting-Team geschickt – in dem Bewusstsein, dass ein direkter Kontakt manchmal den Unterschied macht, wie ich es selbst in Beitrag #1 dieser Serie beschrieben habe. Die Antwort kam postwendend: Man habe alles gelöscht. Ich möge bitte ausschließlich den Weg über die Website gehen. Datenschutz.

Das tat ich. Die Absagen folgten.

Vergangene Woche meldeten sich Mitarbeiter eben jenes Recruiting-Teams bei mir – ergänzt um externe Recruiting-Partner, die man inzwischen eingeschaltet hatte, weil die Positionen seit Monaten unbesetzt geblieben waren. Ob ich Interesse an einer Zusammenarbeit hätte?

Nein. Habe ich nicht mehr.

Und das ist keine Frage von verletztem Stolz oder Sturheit. Es ist eine Frage der Einordnung – ganz im Sinne Gigerenzers. Wer im Recruiting nicht in der Lage ist, seine eigenen Prozesse zu hinterfragen, demonstriert damit, dass er strukturell nicht reflektiert. Und wer strukturell nicht reflektiert, tut das erfahrungsgemäß auch in anderen Bereichen nicht. Das ist eine Information. Und ich ordne sie ein.

Was mir passiert ist, beschreiben Honorardozenten und Branchenkollegen in ähnlicher Form immer wieder. Und immer wieder in Bezug auf dieselbe private Hochschule. Das Muster ist bekannt: Man bewirbt sich, wird abgewiesen, und wird Monate später angefragt – nicht weil man plötzlich besser geworden ist, sondern weil es keine andere Option mehr gibt. Oder weil das Profil auf LinkedIn gefunden wurde, und man eindeutig als Experte auf diesem oder jenen Gebiet identifiziert wird. Von Menschen. Nicht von KI. 

Das erinnert mich an Gigerenzers Parship-Beispiel – und an ein Gefühl, das viele kennen, die auf Dating-Apps unterwegs sind: Man zeigt Interesse, wird zurückgewiesen, und soll dann die Lücke füllen, wenn niemand Besseres gefunden wurde. Wer Selbstrespekt lebt, ist sich für dieses Vorgehen zu schade. Das gilt für Menschen auf der Partnersuche genauso wie für Fachkräfte auf dem Arbeitsmarkt. Und dabei muss es erst gar nicht zur Ablehnung kommen, Ghosting reicht völlig aus - im privaten wie im beruflichen Kontext.

Die eigentliche Botschaft dahinter ist keine persönliche. Sie ist systemisch: Recruiting-Prozesse, die Talente erst aussortieren und dann zurückzugewinnen versuchen, wenn die eigene Pipeline leer ist, sind kein Zeichen von Effizienz. Sie sind ein Zeichen davon, dass man die eigenen Zahlen nicht richtig einordnet – und den Menschen dahinter nicht sieht. Sie sind ein Zeichen davon, dass KI mit falschen Parametern gefüttert wurde und man sich, aus welchem Grund auch immer, ausschließlich auf eben diese KI statt auf den gesunden Menschenverstand verlässt.

Der Unterschied zwischen Information und Erkenntnis

Parship verliebt alle elf Minuten einen Single. Das stimmt. Und es sagt trotzdem fast nichts über die eigene Chance aus.

Genauso: Ein ATS-System sortiert 300 Bewerbungen auf 12 vor. Das stimmt. Und es sagt trotzdem fast nichts darüber aus, ob die 12 Verbliebenen die Besten waren – oder nur die am besten Formulierten.

Information und Erkenntnis sind nicht dasselbe. Der Unterschied liegt in der Einordnung. Und genau das – das Einordnen, das Hinterfragen, das Urteilen – ist das, was uns als Menschen unersetzbar macht.

Im Gastgewerbe, das seit jeher von echten Begegnungen lebt, sollte uns das eigentlich vertraut sein.

💬 Meine Frage an Sie: Haben Sie ähnliche Erfahrungen gemacht – als Kandidat, als Honorardozent, als Branchenkenner? Oder kennen Sie das umgekehrte Phänomen: Talente, die Sie zu spät erkannt haben? Ich freue mich auf Ihre Perspektive in den Kommentaren.