Fake-Bewerbungen werden vor allem in den USA zunehmend zu einem Problem
Das Thema ist in den USA bereits groß, und der Trend schwappt zunehmend nach Deutschland und Europa über, wie unser Chief Sales & Innovation Officer (CSO), Matthias Schröder, in einem seiner LinkedIn-Postings berichtet: „3.000 Bewerbungen in 24 Stunden – klingt nach einem Recruitier-Paradies? In Wahrheit ist es die Hölle!“
Schauen wir mal über den großen Teich. „Was dort geschieht, geschieht meistens ein paar Monate später auch bei uns“, sagt er. „Aktuelle Beispiele aus amerikanischen Unternehmen: Ein Arbeitgeber schreibt eine Senior-Software-Engineer-Stelle aus: Nach 24 Stunden: 400 Bewerbungen. Nach drei Tagen: 1.200. Das Problem: 95 % der Bewerbungen sind unqualifiziert oder schlecht gefälscht. KI-generierte Lebensläufe, kopierte Profile, Fake-Identitäten – alles dabei.“
Die Folge: Recruiter seien gezwungen, Anzeigen wieder offline zu nehmen, um sie später neu zu schalten. Dazwischen kämpfen sie sich durch automatisierte Massenbewerbungen und echte Einsendungen von Jobsuchenden. Das koste wertvolle Zeit und Nerven – vor allem extrem viele Ressourcen, so Schröder weiter, was sogar durch Studien belegt sei: „Laut Gartner sagen 61 % der Führungskräfte in der Personalbeswchaffung, dass die Anforderungen an ihre Teams deren Kapazitäten überteigen.“
Diese Fragen werfen Fake-Bewerbungen auf
Unterm Strich sind Fake-Bewerbungen ein Stresstest für Prozesse, Bewerbermanagementsysteme und die Professionalität im Recruiting. Gleichzeitig verlangt dieser Trend nach einem ruhigen Blick, mit klaren Fragen:
- Was sind Fake-Bewerbungen genau?
- Warum versenden Talente Fake-Bewerbungen?
- Weshalb werden sie oft nicht erkannt?
- Welche Schäden entstehen?
- Und was bedeutet der Trend für deutsche Unternehmen?
Und ganz wichtig: Die Nutzung von KI-Tools zur Erstellung einer Bewerbung ist legitim, sofern sie der Ehrlichkeit keinen Abbruch tun. Aber alles der Reihe nach.
Was Fake-Bewerbungen sind – und was nicht
Fake-Bewerbungen sind nicht bloß schlechte Lebensläufe oder missglückte Anschreiben. Sie sind gezielte Täuschungsversuche mit unterschiedlichen Ausprägungen und Schweregraden. Ein mit KI aufgehübschtes Bewerbungsfoto oder ein mit KI erstelltes Anschreiben gehört dabei zu den weniger heftigen Fälschungen. Einfach, weil Fotos bei der Bewerbung sowieso keine Rolle spielen sollten (es aber immer noch dank Recruiter Bias tun) und die Notwendigkeit von Anschreiben immer mehr in Zweifel gezogen wird.
Und wer sich von einer KI „schreiberisch“ auf die Sprünge helfen lässt, dabei aber bei der Wahrheit bleibt, sollte das sogar dringend tun. Denn dann sticht er vielleicht aus der Masse dank guter Formulierungen heraus. Und nicht jeder ist schließlich ein geborener Hölderlin.
Wann ist von Betrug die Rede?
Viel schwerer ins Gewicht fallen Betrugsversuche wie falsche oder synthetische Identitäten, geschönte oder frei erfundene Qualifikationen, Stellvertreter-Performanz in Video-Interviews oder KI-gestützte Lebensläufe, die spezifisch optimiert wurden, um schwache Prozesse und ATS-Logiken auszutricksen.
In den USA berichten Tech-Führungskräfte mittlerweile von Wellen an Fake-Kandidatinnen und -Kandidaten, die für Remote-Jobs mittels Deepfakes ganze Jobinterviews bestreiten, Identitäten imitieren und sich mit kopierten Profilen ausgeben. Parallel nimmt die Nutzung von synthetischen Identitäten zu, also die Kombination aus echten und erfundenen Daten, die sich schwerer erkennen und nachverfolgen lässt.
Wichtig ist also die Abgrenzung: Fake-Bewerbungen sind nicht gleichzusetzen mit qualitativ schwachen Bewerbungen. Erstere zielen explizit auf Täuschung, oft technologisch unterstützt. Das macht sie zu einem Risiko für Qualität, Sicherheit und Vertrauen. Im Unternehmen sowie im Arbeitsmarkt.
Die Motivation für Fake-Bewerbungen
Stellt sich die Frage nach dem WARUM. Gefälschte Bewerbungen werden aus ganz unterschiedlichen Motiven und von verschiedenen Akteuren erzeugt – grob lassen sich drei Gruppen unterscheiden:
1. Kriminelle Netzwerke:
Professionelle Betrügergruppen erstellen massenhaft Fake-Identitäten, um an sensible Unternehmensdaten zu gelangen, Zugänge zu IT-Systemen zu erschleichen oder Gehaltszahlungen zu kassieren, ohne je zu arbeiten. In einigen Fällen geht es auch um Geldwäsche über fiktive Beschäftigungsverhältnisse.
2. Einzelpersonen mit Täuschungsabsicht:
Bewerberinnen und Bewerber „optimieren“ ihre Unterlagen mit KI, um Qualifikationen oder Sprachkenntnisse besser aussehen zu lassen, als sie sind – oft, um in automatisierten Auswahlprozessen weiterzukommen.
3. Automatisierte Bots oder KI-Dienste:
Inzwischen gibt es Tools und Agenturen, die KI-gestützt komplette Bewerbungen generieren – vom Lebenslauf bis zum Anschreiben oder Interviewskript. Diese werden teils genutzt, um Testzugänge, Freelancer-Jobs oder Remote-Stellen zu ergattern.
Kurz gesagt: Die Bandbreite reicht von harmloser „Selbstoptimierung“ bis zu organisiertem Identitätsbetrug mit wirtschaftlichem oder kriminellem Ziel.
Ghost Jobs – wer andere ghostet, wird selbst geghostet
Ein weiterer, unbequemer Punkt, der für eine Zunahme an Fake-Bewerbungen sorgt: das Phänomen der „Ghost Jobs“. Untersuchungen zeigen, dass viele Unternehmen in den USA Fake-Jobpostings veröffentlichen, also Anzeigen ohne realen Einstellungsbedarf. Eine Studie von Resume Builder zeigt, dass 3 von 10 Unternehmen aktive Fake-Jobpostings haben und 4 von 10 im Jahresverlauf solche Anzeigen geschaltet haben.
Dafür gibt es mehrere Gründe: Viele Unternehmen nutzen Stellenausschreibungen, um potenzielle Kandidatenprofile zu sammeln und den eigenen Talentpool zu erweitern, auch wenn aktuell kein Bedarf besteht. Manche Unternehmen veröffentlichen auch regelmäßig Stellenanzeigen, um aktiv und wachstumsstark zu wirken. Das vergiftet allerdings die Candidate Experience, unterminiert Vertrauen und erzeugt zusätzliche Widerstände im Prozess.
Das Ergebnis: Ghost Jobs provozieren „Ghost-Bewerbungen“. Wenn Unternehmen Fake-Postings schalten, reagieren Bewerber zunehmend mit unverbindlichen, automatisierten oder taktischen Bewerbungen – etwa um Marktwerte zu testen oder Reaktionen zu beobachten. Fake erzeugt Gegenfake.
Warum Unternehmen Fake-Bewerbungen oft zu selten erkennen
Dafür gibt es einen guten Grund: Die Systeme, mit denen Fake-Bewerbungen erstellt werden, werden einfach immer besser. Dank KI sind echte Videos und Bilder kaum mehr von generierten zu unterscheiden. Und welche ChatGPT und Co. beim Texten von Anschreiben und CVs abliefern, braucht an dieser Stelle wohl auch nicht weiter vertieft zu werden.
Es gibt aber noch weitere Ursachen, warum Fake-Bewerbungen selten erkannt werden. Die liegen seltener bei einzelnen Personen im HR, sondern häufiger in überholten Systemen und verkürzten Prioritäten. Viele Bewerbermanagement-Lösungen gewichten Schlagwörter und formale Passungen stärker als evidenzbasierte Kompetenzsignale. KI-optimierte Lebensläufe, perfekt auf bestimmte Keyword-Filter ausgerichtet, passieren solche Systeme mühelos, ohne dass die tatsächliche Leistungsfähigkeit verifiziert wird. Und so manches BMS lässt sich sogar mit simplem White Fonting beim automatisierten Auslesen von Lebensläufen überlisten, also weißer Schrift auf weißem Grund. Kann kein Recruiter lesen, die Systeme aber schon – und schon gelangen Fake News in die Analyse des Kandidatenprofils.
Weitere Probleme:
#1 Prozesse zu schnell
Prozesse sind häufig auf Geschwindigkeit getrimmt, nicht auf Verifikation. Die Time-to-Hire steht im Zentrum, die Identity Assurance eher am Rand – besonders im Remote-Kontext, der durch die Distanz und Asynchronität die Risiken erhöht. Kurz zur Erklärung: Identity Assurance bezeichnet den Grad an Vertrauenswürdigkeit, mit dem die Identität einer Person oder eines Systems bestätigt wurde. Kurz gesagt: Es geht darum, wie sicher man sich sein kann, dass jemand wirklich die Person ist, die sie vorgibt zu sein.
Moderne Bewerbermanagementsysteme (BMS) verfügen in der Regel über technische und organisatorische Vorkehrungen, die einer Identity Assurance dienen. Allerdings hängt der Umfang stark vom Anbieter und vom Sicherheitsniveau des Unternehmens ab. Und da das Problem der Fake-Bewerbungen noch recht neu ist, flutschen viele durchs System.
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#2 Schlechte Vorbereitung
Zudem fehlt es oft an Training: Recruiterinnen und Recruiter sind nicht systematisch darauf vorbereitet, KI-generierte Antworten oder „Overfitting“ im CV (zu gut, um wahr zu sein) zuverlässig zu erkennen. Referenzprüfungen sind unregelmäßig, Zeugnisse und Zertifikate werden selten verifiziert, und die Verantwortung für Fraud Prevention (Betrugsprävention) im Recruitingprozess ist oft nicht eindeutig zugeordnet.
#3 Aus Alt mach neues Alt
Diese Lücken sind kein individuelles Versagen, sondern das Ergebnis von Strukturen, die für ein „altes Normal“ gebaut wurden, nicht für die heutige Geschwindigkeit und technologische Raffinesse. Oder bildlich gesprochen: Wenn man in einen Golf einen Formel-1-Motor einbaut, zum Laufen bekommt und alles andere lässt, wie es ist, zerreißt es das ganze Gebilde irgendwann.
Der Schaden: Verluste bei Zeit, Qualität, Sicherheit und Vertrauen
Fake-Bewerbungen verursachen weit mehr als nur organisatorischen Aufwand. Der Schaden zeigt sich auf mehreren Ebenen:
#1 Zeitverlust
Fake-Bewerbungen verursachen Kosten, die oft unsichtbar beginnen und dann eskalieren. Zunächst geht Zeit verloren: Screening, Interviews, Koordination – all das bindet wertvolle Ressourcen, die echten Kandidatinnen und Kandidaten fehlen. Hier setzt die Optimierung des Bewerbungsprozesses an: Wer klüger strukturiert, reduziert Leerlauf, stärkt die Prüfungsschritte und gewinnt spürbar Zeit zurück – Genaueres dazu in unserem Blogbeitrag zum Thema „Die meisten Bewerbungen sind Zeitverschwendung“.
#2 Qualitätsverlust
Der zweite Schaden ist ein Qualitätsverlust durch Fehlbesetzungen. Werden Kandidatinnen und Kandidaten eingestellt, die ihre Vita ordentlich gepimpt haben, sind Produktivitätseinbußen und Unmut im Team vorprogrammiert. Je nach Rolle drohen zudem Sicherheits- und Compliance-Risiken: Identitätsbetrug, missbräuchlicher Zugriff auf Systeme und Daten sowie Verstöße gegen Datenschutz und interne Richtlinien.
#3 Vertrauensverlust
Das Vertrauen leidet schließlich auf beiden Seiten. Unternehmen werden misstrauischer gegenüber Bewerbungen, Bewerberinnen und Bewerber gegenüber Ausschreibungen – insbesondere, wenn Ghost-Job-Posting-Praktiken bekannt werden. Diese doppelte Vertrauenskrise verlangsamt das Matching und verschlechtert die Qualität des Arbeitsmarktgeschehens.
Wie Sie Fake-Bewerbungen erkennen, ohne gute Kandidaten zu verlieren
Grundsätzlich gilt es, den Prozess als Ganzes zu betrachten und nicht an einzelnen Stellschrauben zu drehen, ohne die Auswirkungen auf den Rest zu betrachten. Also tatsächlich das alte System grundsätzlich zu betrachten und neu zu gestalten.
#1 Kompetenznachweise
Zunächst hilft ein Perspektivwechsel. Erst validieren, dann beschleunigen. Das bedeutet, dass frühe, kurze Kompetenznachweise in den Prozess rücken, bevor viel Zeit in Gespräche fließt. Ein 20- bis 30-minütiger Live-Case in einer realistischen Tool- oder Sandbox-Umgebung zeigt mehr Substanz als ein fünfseitiger Lebenslauf.
Ein Live-Case ist ein praxisnahes Testszenario, das Bewerber in Echtzeit lösen – meist während eines Bewerbungsgesprächs oder einer virtuellen Session. Ziel ist es, Fachwissen, Problemlösungsfähigkeit und Arbeitsweise realistisch zu beobachten.
Beispiele:
- Eine Marketing-Bewerberin erstellt spontan eine kleine Kampagnenidee in einer Sandbox (z. B. Meta Ads Manager).
- Ein Entwickler löst eine Coding-Aufgabe in einer Online-IDE.
- Eine HR-Fachkraft bewertet eine Bewerbungsstrategie anhand eines konkreten Fallbeispiels.
Beobachtet werden nicht nur Ergebnisse, sondern auch Vorgehen, Nachfragen und Fehlerkultur. So erkennen Sie, ob die Person tatsächlich versteht, was sie behauptet.
#2 Technische Standards aktualisieren
Video-Interviews profitieren von klaren Standards. Dazu gehören z. B. eine kurze technische Überprüfung von Kamera, Ton und Umgebung, um Authentizität sicherzustellen. Auch spontane Aufgabenwechsel oder Rückfragen, die ein echtes Verständnis und Transferdenken erfordern, helfen dabei, unechte Performances zu vermeiden – also Situationen, in denen jemand oder eine KI im Hintergrund Antworten vorsagt. So lässt sich besser erkennen, wer wirklich vorbereitet ist und eigenständig denkt.
#3 Ran ans BMS
Auch Ihr Bewerbermanagementsystem (BMS) sollte angepasst werden: weg vom reinen Keyword-Scoring – also der Bewertung nach Schlagworttreffern – hin zu einem Evidenz-Scoring, das tatsächliche Nachweise und belegbare Erfahrungen stärker gewichtet. Lebensläufe, die perfekt mit Buzzwords gespickt sind, sollten vielmehr automatische Prüfhinweise auslösen, statt als besonders passend zu gelten.
#4 Schulung des HR-Teams
Ein weiterer Hebel ist die Schulung des Recruiting-Teams: Recruiter sollten gezielt lernen, woran sie KI-generierte oder geschönte Bewerbungen erkennen können – und welche Signale auf echte Kompetenz hinweisen. Last but not least: Definieren Sie klare Zuständigkeiten für die Betrugskontrolle im Recruiting. Eine verantwortliche Person oder ein kleines Team misst und verbessert die Entdeckungsquote von Fake-Bewerbungen sowie die Zeit bis zur Entdeckung.
#5 Ghost-Jobs vermeiden
Diese Gegenmaßnahme ist simpel, aber wirkungsvoll: präzise Rollenprofile, transparente Anforderungen, klare Statuskommunikation. Wenn eine Rolle pausiert, gehört die Anzeige abgeschaltet. Das entgiftet die Candidate Experience, senkt das Bewerbungsrauschen – und schützt indirekt vor Fake-Bewerbungen.
Heikle Realität: Wenn Bewerbungsnachweise zu Missbrauch verleiten
Kleiner Sidekick kurz vor Schluss: Ein bisschen beteiligt an dem Problem der zunehmenden Fake-Bewerbungen ist übrigens auch der Staat. In Systemen, in denen Menschen Bewerbungsaktivitäten nachweisen müssen, um staatliche Leistungen zu erhalten, entsteht ein reales Missbrauchspotenzial. Wird primär Quantität gefordert („Anzahl Bewerbungen“), ohne Qualität oder ernsthafte Absicht zu betrachten, steigt die Motivation, formale Bewerbungen zu erstellen, die weder ernst gemeint noch substanziell sind. Unternehmen spüren das als zusätzlichen Zeitverlust, als „Noise“ im Prozess und als Frustration bei ihren Teams.
Es hilft, die Hürden sinnvoll zu gestalten. Kurze, relevante Arbeitsproben statt endloser Formulare filtern besser und grenzen nur diejenigen aus, die es ganz offen auf Betrug anlegen. Standardisierte, präzise Absageformulare reduzieren Rückfragen und beugen Missverständnissen vor, ohne mehr zu bestätigen, als tatsächlich geprüft wurde. Wo möglich, sollten Unternehmen und lokale Träger miteinander sprechen, welche Nachweise sinnvoll sind, damit der Markt nicht weiter mit diesem betrügerischen, formalen Rauschen geflutet wird. Und bitte: Ziel ist nicht, echte Arbeitssuchende zu benachteiligen, sondern das System so zu justieren, dass ehrliche Bemühungen sichtbar werden und Missbrauch nicht belohnt wird.
Ganz wichtig zum Schluss: Bewerber nicht unter Generalverdacht stellen und KI fair nutzen
Bei aller Notwendigkeit, Fake-Bewerbungen zu bekämpfen, dürfen Bewerber nicht unter Generalverdacht stehen. Der überwiegende Teil handelt ehrlich und versucht, sich im besten Licht zu präsentieren – genau wie es die Wirtschaft verlangt. Zudem ist die Nutzung von KI-Tools zur Erstellung oder Optimierung einer Bewerbung legitim, sofern die Inhalte wahrheitsgemäß sind und die Person die angegebenen Fähigkeiten tatsächlich besitzt. KI kann helfen, Struktur, Sprache und Lesbarkeit zu verbessern – sie sollte aber keine Kompetenz erfinden.
Als Unternehmen lohnt es sich, dies offen zu kommunizieren, zum Beispiel so: „Wir sind pro KI, sofern die Angaben korrekt sind, und wir prüfen Substanz fair und transparent.“ Ein solcher Ton stärkt die Candidate Experience, senkt unnötige Spannungen und setzt den richtigen Fokus: auf Fähigkeiten, Integrität und Passung. Wer geeignet ist, wird durch klare Validierungsformate nicht abgeschreckt, sondern ermutigt. Wer täuschen will, trifft auf einen Prozess, der respektvoll ist – aber nicht naiv.
Fazit: Vertrauen ist Trumpf
Fake-Bewerbungen sind lösbar, wenn Prozesse modernisiert, Verifikationen sinnvoll integriert und Verantwortungen klar zugeordnet werden. Die USA zeigen die Fallhöhe – vom Boom generativer KI über Remote-Interviews bis hin zu Ghost-Job-Postings und synthetischen Identitäten. Gleichzeitig verdeutlichen die Datenlage und Berichte zur Ghost-Job-Praxis, wie dringend Unternehmen selbst zu einem klaren, ehrlichen Ausschreibungsverhalten zurückkehren sollten.
Der Weg nach vorn ist nicht „mehr Misstrauen“, sondern „mehr Struktur“. Validieren Sie früh und fair, fördern Sie echte Kompetenz, und halten Sie Ihre Prozesse transparent. So stärken Sie gleichzeitig Produktivität, Sicherheit und Vertrauen. Bei sich, bei Ihren Teams und am Arbeitsmarkt insgesamt.
