Anschreiben mit KI: warum die meisten durchfallen und wie du es richtig machst

Die sieben Merkmale, an denen KI-Texte auffallen

Behauptungen ohne Situation. „Ich zeichne mich durch hohe Kommunikationsstärke aus." Kein Wann, kein Wo, kein Ergebnis. Ein Mensch schreibt so nicht über sich, ein Modell schon.

Die Stellenanzeige als Echo. Ganze Anforderungen kommen als Selbstbeschreibung zurück. Der Recruiter hat den Satz vor einer Woche selbst getippt und erkennt ihn wieder.

Gleichförmiger Satzbau. Alle Sätze etwa gleich lang, alle Absätze gleich gebaut. Menschliche Texte sind unruhiger.

Superlative ohne Beleg. „Umfassende Erfahrung", „ausgeprägte Expertise", „maßgeblich verantwortlich". Wer maßgeblich verantwortlich war, kann sagen wofür.

Motivation, die auf jedes Unternehmen passt. „Ihr innovatives Umfeld hat mich überzeugt." Streich den Firmennamen und schick es woanders hin, es fällt nicht auf. Genau das ist das Urteil.

Keine Zahlen. Kein Teamgröße, kein Zeitraum, kein Ergebnis. Ein Modell erfindet sie nicht, wenn du sie nicht lieferst, also lässt es sie weg.

Lücken werden übergangen. Die Anzeige fordert etwas, das dein Lebenslauf nicht hergibt. Im Text steht kein Wort dazu. Das ist die Stelle, an der aussortiert wird.

Der Unterschied zwischen Chatbot und Rückfrage

Ein Beispiel aus einem echten Durchlauf. Die Stellenanzeige suchte einen Fertigungsleiter mit Führung von 45 Mitarbeitenden im Drei-Schicht-Betrieb. Im Lebenslauf standen 32 Mitarbeitende in zwei Schichten aktuell und 14 im Drei-Schicht-Betrieb davor. Statt darüber hinwegzuschreiben, kam die Rückfrage:

Zwei weitere Fragen wollten den konkreten Prozentwert hinter einer genannten Verbesserung und ein einzelnes Projekt mit der eigenen Rolle darin.

Genau diese drei Antworten unterscheiden ein Anschreiben von einem Textbaustein. Ein Chatbot stellt sie nicht, weil er darauf trainiert ist, dir zu antworten, nicht dich zu prüfen.

Der Applicant Cover Letter ist auf Recruitererfahrung und eine eigens entwickelte Validierungsmethode trainiert. Er sucht die angreifbaren Stellen und fragt dort nach. Das Ergebnis ist echter Bezug zur Position, zum Unternehmen und zu dir, kein aufgeblähtes Buzzword-Bingo.

Wenn du trotzdem mit ChatGPT arbeitest: die drei Angaben, die du liefern musst

Kein Modell kommt ohne diese drei aus, egal wie gut der Prompt ist.

Erstens: eine konkrete Situation aus deinem Job, die das belegt, was die Stelle verlangt. Nicht die Fähigkeit, die Situation. Ausgangslage, was du getan hast, was dabei herauskam.

Zweitens: der echte Grund für diese Bewerbung. Nicht „innovatives Umfeld", sondern was dich an dieser Anzeige oder diesem Unternehmen tatsächlich hat weiterlesen lassen. Wenn dir dazu nichts einfällt, ist das ein Ergebnis, kein Problem des Modells.

Drittens: die Lücke, und wie du sie schließt. Was fordert die Anzeige, das dein Lebenslauf nicht hergibt? Schreib selbst hin, wie du das auffängst. Diesen Satz kann keine KI erfinden, und er ist oft der wichtigste im ganzen Text.

Danach: Text laut lesen und jeden Satz streichen, den du im Gespräch nicht spontan mit einem Beispiel füllen könntest.

Was KI nicht löst

Wenn Bewerbungen rausgehen und nichts zurückkommt, liegt es selten am Anschreiben. Es liegt meistens daran, dass in dreißig Sekunden niemand erkennen konnte, ob du fachlich auf die Stelle passt. Das Anschreiben erklärt Motivation und Bezug, der Lebenslauf zeigt die Historie, den Eignungsnachweis liefert keines von beiden.

Dafür gibt es den Applicant Talent Report, das dritte Dokument der Bewerbungsmappe.