Sarah Derler

• Diese Masterarbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Recruiting-Prozess von Großunternehmen in der österreichischen IT-Branche. Vor dem Hintergrund des zunehmenden Fachkräftemangels in der IT-Branche beleuchtet die Arbeit den Nutzen und die Herausforderungen beim Einsatz von KI-gestützten Recruiting-Tools. Die Untersuchung basiert auf einem zweistufigen Forschungsansatz. Zunächst wurde eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt, um die aktuelle Fachkräftesituation, die Entwicklung moderner Recruiting-Strategien sowie die theoretischen Grundlagen von KI im Personalwesen darzustellen. Dabei wurden zentrale Technologien wie Matching-Tools, Chatbots, Workforce Analytics und automatisierte Assessments ebenso betrachtet wie rechtliche und ethische Aspekte, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Transparenz und Diskriminierungsrisiken. Ergänzend wurden qualitative Experteninterviews mit Fachleuten aus den Bereichen IT und Human Resources durchgeführt. Die Auswertung der Interviews erfolgte anhand der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring und lieferte praxisnahe Einblicke in Chancen, Risiken und Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von KI-gestützten Recruiting-Tools. Die Ergebnisse zeigen, dass KI das Recruiting deutlich effizienter gestalten kann - insbesondere in den Bereichen Kandidatenscreening, Kommunikation und datenbasierte Entscheidungsfindung. Gleichzeitig bestehen weiterhin Bedenken hinsichtlich algorithmischer Verzerrung, mangelnder Nachvollziehbarkeit und rechtlicher Unsicherheiten. Der verantwortungsvolle Einsatz von KI erfordert daher klare ethische Leitlinien und ein stabiles rechtliches Fundament. Diese Arbeit liefert sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisorientierte Handlungsempfehlungen für Unternehmen, die KI im Recruiting einsetzen möchten, um im Wettbewerb um IT-Fachkräfte zukunftsfähig zu bleiben.
• This thesis investigates the use of Artificial Intelligence in the recruitment processes of large companies within Austria’s IT sector. In light of a growing shortage of qualified IT professionals, the study aims to assess how AI-based tools can support and optimize recruiting activities, while also identifying associated risks and challenges. To address this objective, a twofold research approach was applied. First, a comprehensive literature review was conducted to explore the current IT labor market, developments in recruiting strategies, and the theoretical foundations of AI, including specific technologies such as matching tools, chatbots, workforce analytics, and automated assessments. Additionally, legal and ethical implications - particularly with regard to data privacy, algorithmic transparency, and bias— were critically examined. Second, qualitative expert interviews with professionals from the IT and HR domains were carried out. These interviews provided valuable insights into the practical implementation of AI tools in recruiting. The collected data were analyzed using qualitative content analysis according to Mayring to identify recurring themes, opportunities, and barriers. The findings reveal that AI can significantly enhance efficiency in candidate screening, communication, and data-driven decision-making. However, concerns remain regarding algorithmic bias, legal compliance, and the lack of transparency in some AI systems. The study emphasizes the importance of responsible AI deployment, supported by clear ethical guidelines and robust legal frameworks. This thesis contributes both theoretical and practical perspectives on the integration of AI in recruiting and provides actionable recommendations for organizations seeking to attract top IT talent through innovative and sustainable approaches.