Mark Pollok im Leadersnet Podcast: "Bewerbergenerierung wird auch über TikTok betrieben"

Mark Pollok ist Geschäftsführer bei Trenkwalder. Mit LEADERSNET spricht er über moderne Herausforderungen, Änderungen in der Branche und wieso die Lieferkettenprobleme auch als Personaldienstleister spürbar sind.

https://www.leadersnet.at/news/60507,bewerbergenerierung-wird-mittlerweile-auch-ueber-tiktok.html

https://open.spotify.com/show/4aAQBBRXOONvMfaEDXXyju

https://podcasts.apple.com/podcast/id1547410809

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Responsible AI Use in Recruiting: What Companies Should Consider

AI is no longer a future topic in recruiting. Many companies already use digital solutions to capture applications faster, structure profiles more effectively or identify suitable candidates in a more targeted way. Especially in a labor market where speed and quality are decisive, this can be a clear advantage

t the same time, new questions arise. Recruiting is about people, career paths and personal decisions. Companies using AI in the application process should therefore not only focus on efficiency, but also on responsibility, transparency and data protection

How can AI be used in a way that prepares better decisions without automating them uncontrollably?

Artificial intelligence can analyze large amounts of data, recognize patterns and structure information. In recruiting, it can help pre-structure CVs, match qualifications with requirements or simplify administrative steps

, this does not mean that AI should decide on its own who is the right fit for a company

ecruiting remains a process in which context matters. Professional experience, team structure, development potential, communication style or motivation to change jobs cannot be fully reduced to data points. AI can provide guidance, but it does not replace human evaluation

esponsible AI use therefore means: technology supports pre-selection, while HR, specialist departments and recruiting partners put the decision into context.

Where AI creates real value in recruiting

The greatest benefit does not arise where technology replaces people. It arises where it reduces routine work and creates better decision-making foundations

Especially with high application volumes or time-critical hiring needs, this can reduce workload. Instead of manually reviewing every profile from the beginning, recruiters can identify more quickly which applications should be examined in more detail

 should therefore not only collect data, but structure information in a way that makes it truly useful in the decision-making process.

Responsibility starts with clear criteria 

For AI to be used effectively in recruiting, it needs a clear foundation. Unclear requirements lead to unclear results. If a company does not define exactly which qualifications, conditions and soft skills are relevant for a position, technology cannot support a reliable pre-selection either.

Structured criteria are therefore essential, for example:

The more clearly these criteria are formulated, the better AI can be used as support. At the same time, it becomes easier to understand why a profile was classified as suitable or less suitable

his creates not only more efficiency, but also more fairness in the process.

Data protection must not be an afterthought

Recruiting involves the processing of particularly sensitive information. CVs, contact details, salary expectations, career history and sometimes personal circumstances are all data that companies must handle carefully

hat is why data protection should not only become relevant once a new technology has already been introduced. It belongs in the process design from the very beginning

ompanies should ask themselves, among other things:

A in recruiting must be embedded transparently. Candidates should be able to trust that their data is not processed without control. Companies, in turn, need processes that remain understandable internally and explainable externally.

odern applicant management should therefore not only collect data, but structure information in a way that makes it truly useful in the decision-making process.

Avoiding bias: Why human control remains important

AI systems work with data. This data can contain patterns that are not neutral. If historical decisions, incomplete information or one-sided criteria flow into processes, there is a risk that existing biases will continue

hat is why it is not enough to introduce AI only from a technical perspective. Companies must regularly check whether the results are plausible, fair and aligned with their recruiting goals

hat matters is the interaction between technology and control:

Responsible AI use therefore does not mean slowing down technology in principle. It means managing it consciously.

Many Candidates today expect professional, fast and transparent application processes. Long waiting times, unclear feedback or inconsistent communication have a negative impact on the candidate experience

I can help accelerate processes and make information more accessible. At the same time, the application process must not feel impersonal

ransparency therefore does not mean explaining every technical detail. It means making it understandable how applications are processed, which information is relevant and when candidates can expect feedback

ompanies that use AI responsibly build trust. Not because technology is at the center, but because the process becomes clearer, more consistent and more professional.

Practical guiding questions for companies

Before AI is introduced or expanded in recruiting, companies should clarify a few basic questions:

1. Which problem should AI actually solve?

Is it about speed, better pre-selection, less manual work or more transparency

2. Which process steps should deliberately remain human?

Not every decision should be automated. Final evaluations in particular require context and experience

Only relevant, necessary and legally permissible information should flow into the process

Recommendations should be checked regularly and compared with real recruiting outcomes

Even when technology supports the process, responsibility remains with the company and the decision-makers involved

These questions help companies view AI not as an isolated tool, but as part of a professional recruiting model.

Many companies start with the technology when discussing AI. But the process must come first.

n unclear recruiting process does not automatically improve through AI. If requirements are vague, feedback is delayed or responsibilities are not defined, technology may only accelerate existing weaknesses

he best results are achieved when digital solutions, structured pre-selection and personal consulting work together. Data creates orientation. People evaluate context. Processes ensure that both come together in a meaningful way

specially for companies with limited internal time or HR resources, external support can help set up recruiting processes more efficiently and responsibly at the same timet.

Conclusion: Responsible AI does not make recruiting less personal, but clearer

AI can make recruiting faster, more structured and more transparent. However, this requires companies to understand technology not as a replacement for hiring decisions, but as support for better processes

esponsible AI use means defining clear criteria, taking data protection seriously, making results understandable and deliberately involving human control

ompanies that use AI strategically in recruiting gain more than speed. They also create more trust, better decision-making foundations and a more professional candidate experience

f you want to develop your recruiting further and integrate digital solutions responsibly into your processes, an external perspective can provide valuable impulses. 

 for a non-binding conversation about suitable recruiting and technology solutions for your company.

AI ist im Recruiting längst kein Zukunftsthema mehr. Viele Unternehmen nutzen digitale Lösungen, um Bewerbungen schneller zu erfassen, Profile besser zu strukturieren oder passende Kandidat:innen gezielter zu identifizieren. Gerade in einem Arbeitsmarkt, in dem Geschwindigkeit und Qualität entscheidend sind, kann das ein klarer Vorteil sein.

Gleichzeitig entstehen neue Fragen. Denn Recruiting betrifft Menschen, Karrierewege und persönliche Entscheidungen. Wer AI im Bewerbungsprozess einsetzt, sollte deshalb nicht nur auf Effizienz achten, sondern auch auf Verantwortung, Transparenz und Datenschutz.

Die zentrale Frage lautet daher nicht: Kann AI Recruiting schneller machen? Sondern: 

Wie lässt sich AI so einsetzen, dass Entscheidungen besser vorbereitet, aber nicht unkontrolliert automatisiert werden?

Künstliche Intelligenz kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Informationen strukturiert aufbereiten. Im Recruiting kann sie dabei helfen, Lebensläufe vorzustrukturieren, Qualifikationen mit Anforderungen abzugleichen oder administrative Schritte zu vereinfachen.

Das bedeutet jedoch nicht, dass AI allein entscheiden sollte, wer zu einem Unternehmen passt.

Recruiting bleibt ein Prozess, in dem Kontext entscheidend ist. Fachliche Erfahrung, Teamstruktur, Entwicklungspotenzial, Kommunikationsstil oder Wechselmotivation lassen sich nicht vollständig auf Datenpunkte reduzieren. AI kann Hinweise geben, aber sie ersetzt nicht die Bewertung durch Menschen.

Verantwortungsvoller AI-Einsatz bedeutet deshalb: Technologie unterstützt die Vorauswahl, während HR, Fachabteilungen und Recruitingpartner die Entscheidung einordnen.

Wo AI im Recruiting echten Mehrwert schafft

Der größte Nutzen entsteht nicht dort, wo Technologie Menschen ersetzt. Er entsteht dort, wo sie Routineaufgaben reduziert und bessere Entscheidungsgrundlagen schafft.

Gerade bei hohem Bewerbungsvolumen oder zeitkritischen Besetzungen kann das entlasten. Statt jedes Profil manuell von Grund auf zu prüfen, können Recruiter:innen schneller erkennen, welche Bewerbungen vertieft betrachtet werden sollten.

 sollte deshalb nicht nur Daten sammeln, sondern Informationen so strukturieren, dass sie im Entscheidungsprozess wirklich nutzbar werden.

Verantwortung beginnt bei klaren Kriterien

Damit AI im Recruiting sinnvoll eingesetzt werden kann, braucht es eine klare Grundlage. Unklare Anforderungen führen zu unklaren Ergebnissen. Wenn ein Unternehmen nicht genau definiert, welche Qualifikationen, Rahmenbedingungen und Soft Skills für eine Position relevant sind, kann auch Technologie keine verlässliche Vorauswahl unterstützen.

Entscheidend sind daher strukturierte Kriterien, zum Beispiel:

Je klarer diese Kriterien formuliert sind, desto besser lässt sich AI als Unterstützung nutzen. Gleichzeitig wird nachvollziehbarer, warum ein Profil als passend oder weniger passend eingestuft wurde.

Das schafft nicht nur mehr Effizienz, sondern auch mehr Fairness im Prozess.

Datenschutz darf kein nachgelagerter Gedanke sein

Im Recruiting werden besonders sensible Informationen verarbeitet. Lebensläufe, Kontaktdaten, Gehaltsvorstellungen, berufliche Stationen und teilweise auch persönliche Rahmenbedingungen gehören zu den Daten, mit denen Unternehmen sorgfältig umgehen müssen.

Deshalb sollte Datenschutz nicht erst dann eine Rolle spielen, wenn eine neue Technologie bereits eingeführt wurde. Er gehört von Beginn an in die Prozessgestaltung.

Unternehmen sollten sich unter anderem fragen:

AI im Recruiting muss transparent eingebettet sein. Kandidat:innen sollten darauf vertrauen können, dass ihre Daten nicht unkontrolliert verarbeitet werden. Unternehmen wiederum brauchen Prozesse, die intern nachvollziehbar und extern erklärbar bleiben.

Hier kann ein gut strukturiertes Recruitingprozess-Setup helfen, Verantwortlichkeiten, Datenflüsse und Entscheidungsschritte klarer abzubilden.

Bias vermeiden: Warum menschliche Kontrolle wichtig bleibt

AI-Systeme arbeiten mit Daten. Diese Daten können Muster enthalten, die nicht neutral sind. Wenn historische Entscheidungen, unvollständige Informationen oder einseitige Kriterien in Prozesse einfließen, besteht das Risiko, dass bestehende Verzerrungen fortgeführt werden.

Deshalb reicht es nicht, AI nur technisch einzuführen. Unternehmen müssen regelmäßig prüfen, ob die Ergebnisse plausibel, fair und mit den eigenen Recruitingzielen vereinbar sind.

Wichtig ist dabei ein Zusammenspiel aus Technologie und Kontrolle:

Menschen müssen diese Vorschläge bewerten.

Kriterien müssen regelmäßig hinterfragt werden.

Verantwortungsvoller AI-Einsatz bedeutet also nicht, Technologie grundsätzlich zu bremsen. Es bedeutet, sie bewusst zu steuern.

Kandidat:innen erwarten heute professionelle, schnelle und transparente Bewerbungsprozesse. Lange Wartezeiten, unklare Rückmeldungen oder widersprüchliche Kommunikation wirken sich negativ auf die Candidate Experience aus.

AI kann helfen, Prozesse zu beschleunigen und Informationen besser verfügbar zu machen. Gleichzeitig darf der Bewerbungsprozess nicht unpersönlich wirken.

Transparenz bedeutet deshalb nicht, jede technische Einzelheit zu erklären. Es bedeutet, nachvollziehbar zu machen, wie Bewerbungen bearbeitet werden, welche Informationen relevant sind und wann Kandidat:innen mit einer Rückmeldung rechnen können.

Unternehmen, die AI verantwortungsvoll einsetzen, schaffen dadurch Vertrauen. Nicht, weil Technologie im Mittelpunkt steht, sondern weil der Prozess klarer, konsistenter und professioneller wird.

Bevor AI im Recruiting eingesetzt oder erweitert wird, sollten Unternehmen einige Grundfragen klären:

1. Welches Problem soll AI konkret lösen?

Geht es um Geschwindigkeit, bessere Vorauswahl, weniger manuelle Arbeit oder mehr Transparenz?

2. Welche Prozessschritte bleiben bewusst menschlich?

Nicht jede Entscheidung sollte automatisiert werden. Besonders finale Bewertungen brauchen Kontext und Erfahrung.

Nur relevante, notwendige und rechtlich zulässige Informationen sollten in den Prozess einfließen.

Empfehlungen sollten regelmäßig kontrolliert und mit realen Recruiting-Ergebnissen abgeglichen werden.

Auch wenn Technologie unterstützt, bleibt die Verantwortung beim Unternehmen und den beteiligten Entscheidungsträger:innen.

Diese Fragen helfen dabei, AI nicht als isoliertes Tool zu betrachten, sondern als Teil eines professionellen Recruitingmodells.

Viele Unternehmen beginnen beim Thema AI mit der Technologie. Entscheidend ist aber zuerst der Prozess.

Ein unklarer Recruitingprozess wird durch AI nicht automatisch besser. Wenn Anforderungen unscharf sind, Rückmeldungen zu spät erfolgen oder Verantwortlichkeiten nicht geklärt sind, beschleunigt Technologie im Zweifel nur bestehende Schwächen.

Die beste Wirkung entsteht, wenn digitale Lösungen, strukturierte Vorauswahl und persönliche Beratung zusammenspielen. Daten schaffen Orientierung. Menschen bewerten Kontext. Prozesse sorgen dafür, dass beides sinnvoll zusammenkommt.

Gerade für Unternehmen, die intern wenig Zeit oder begrenzte HR-Ressourcen haben, kann externe Unterstützung dabei helfen, Recruitingprozesse effizienter und zugleich verantwortungsvoll aufzusetzen.

Fazit: Verantwortungsvolle AI macht Recruiting nicht unpersönlicher, sondern klarer

AI kann Recruiting schneller, strukturierter und transparenter machen. Voraussetzung ist jedoch, dass Unternehmen Technologie nicht als Ersatz für Personalentscheidungen verstehen, sondern als Unterstützung für bessere Prozesse.

Verantwortungsvoller AI-Einsatz bedeutet, klare Kriterien zu definieren, Datenschutz ernst zu nehmen, Ergebnisse nachvollziehbar zu machen und menschliche Kontrolle bewusst einzubinden.

Unternehmen, die AI im Recruiting strategisch einsetzen, gewinnen dadurch nicht nur an Geschwindigkeit. Sie schaffen auch mehr Vertrauen, bessere Entscheidungsgrundlagen und eine professionellere Candidate Experience.

Wenn Sie Ihr Recruiting weiterentwickeln und digitale Lösungen verantwortungsvoll in Ihre Prozesse integrieren möchten, kann eine externe Perspektive wertvolle Impulse liefern. 

 für ein unverbindliches Gespräch zu passenden Recruiting- und Technologielösungen für Ihr Unternehmen.

Soft Skills 2026

In the age of artificial intelligence, everything seems to boil down to speed, automation, and technical skills. New tools are released on a weekly basis, processes are becoming more efficient, and decisions are increasingly data-driven. Anyone thinking about their career today therefore often hears: “You absolutely must learn AI now.”

But this perspective falls short. Because while many are trying to catch up technologically, the real competition is taking place on an entirely different level—in soft skills. And this is precisely where a quiet but decisive shift is occurring: skills that were long taken for granted are suddenly becoming a distinguishing factor.

The more tasks machines take over, the clearer it becomes what machines simply cannot do. AI can analyze, generate, and structure. But it does not understand interpersonal tensions, it does not sense uncertainty in a conversation, and it does not take on real responsibility. This does not mean that technology is becoming unimportant—on the contrary. But it is changing what matters. Suddenly, it is no longer decisive whether you can operate a tool. Many people can do that. What matters is how you handle results, how you interpret them, think them through, and translate them into concrete actions. This is exactly where soft skills come into play.

The Underestimated Skills That Are Now Making All the Difference

If you take a closer look, you’ll quickly realize that the most in-demand soft skills aren’t new. But their importance has changed—and has grown significantly.

Critical thinking is becoming a core competency

In a world where information is available at all times, the ability to evaluate that information is becoming more important than access itself. Many people today rely on AI-generated content—often without really questioning it. But that is precisely what is risky. Results can be incomplete, distorted, or simply wrong. Those who, on the other hand, pause, verify, ask questions, and recognize connections immediately stand out. Critical thinking here means not just doubt, but above all structure: organizing information, recognizing patterns, drawing conclusions. It is the ability to turn data into real decisions.

Communication is becoming more complex—not simpler

At first glance, one might think AI makes communication easier. After all, emails, presentations, or reports can be created faster than ever before. But that is precisely where the challenge lies. When content is produced more easily, the volume automatically increases—and with it, the demands for clarity. Anyone who wants to communicate successfully today must not only create content but also convey it in a way that is understandable, precise, and targeted. What will be particularly important here is the ability to bridge the gap between “technology” and “people”: translating the results of AI analyses into concrete recommendations, and explaining complex topics in a way that ensures they are truly understood. Good communication is therefore less of a technical skill—and more of a strategic competency.

Empathy Is Becoming a Real Competitive Advantage

The more digital the workplace becomes, the greater the need for genuine connection. Teams work remotely, decisions are data-driven, and processes are automated. What is often lost in the process is a sense of the people behind the results. In this context, empathy acts almost as a counterbalance to technology. It fosters trust, provides direction, and facilitates collaboration. Leaders who listen, assess situations accurately, and can respond to people’s needs are in greater demand today than ever before. And in day-to-day work as well, the following holds true: Those who understand social dynamics, recognize conflicts early, and actively shape relationships will be more successful in the long run.

Adaptability is becoming the new security

In the past, a career often meant stability. People specialized, became experts in a field, and built on that foundation. Today, however, change is the norm. New tools, new requirements, new roles—sometimes within a matter of months. In this reality, adaptability is becoming one of the most important skills of all. It’s not about knowing everything, but about being able to learn quickly. Staying open-minded. Trying things out instead of waiting to see what happens. Those who view change not as a threat but as part of the job have a clear advantage.

AI not only increases efficiency but also complexity. Suddenly, there are more options, more information, and more ways to get things done. Without good self-management, this can quickly lead to feeling overwhelmed. Successful people manage to structure themselves: setting priorities, staying focused, and consciously deciding what is important—and what is not. It’s less about perfect planning and more about clarity in everyday life. Those who can manage their own work remain capable of taking action even in dynamic environments.

It is often assumed that AI can replace creative work. In reality, it merely shifts the focus. Instead of creating content from scratch, the emphasis is increasingly on developing ideas, combining perspectives, and providing creative impetus. AI can support this—but it usually delivers variations on existing concepts. True innovation arises where people think differently, make unusual connections, or consciously break new ground. Creativity thus becomes less operational and significantly more strategic.

A common reaction is: “I need to build up as many technical skills as possible right now.” That’s understandable—but it’s an incomplete way of thinking. Because in the long run, those who can use technology effectively will come out on top. And that requires more than just technical knowledge. It requires judgment, communication skills, empathy, and the ability to learn. Or to put it another way: AI enhances your abilities—but it doesn’t replace who you are.

The future does not belong to pure tech experts—nor does it belong exclusively to those with “people skills.” Those who succeed are the ones who combine both.

This combination is rare—and that is precisely why it is so valuable. In the AI era, it is not about being human or machine.

It is about being the person who understands technology best—and uses it most wisely.

What this means for companies like Trenkwalder

As a staffing agency and career partner, Trenkwalder is experiencing this trend firsthand. The expectations placed on job applicants are changing noticeably—not only in terms of professional qualifications, but increasingly in terms of personal skills as well. In our daily work, it is becoming increasingly clear: technical expertise remains important, but it is no longer enough to ensure long-term success. Today, companies are looking for people who think flexibly, take on responsibility, and can navigate a dynamic environment with confidence. This is precisely where the often-underestimated soft skills come into play.

 through this transformation. It is clear that the candidates in high demand not only possess technical expertise but, above all, the ability to adapt to change, communicate clearly, and continuously develop their skills. At the same time, Trenkwalder supports 

 in identifying and fostering this potential—whether through targeted consulting, suitable placements, or the development of modern job profiles. Because one thing is becoming increasingly clear: It is not the perfect qualifications that determine success—but the ability to continually adapt to new demands.

Many projects show that soft skills, in particular, make all the difference. Two candidates with similar résumés can be perceived completely differently—depending on how they communicate, how they tackle problems, or how they work within a team.

Companies are therefore increasingly looking for individuals who:

This trend confirms that the job market is changing not only technologically—but also culturally.

Conclusion: Soft skills are no longer just a “nice-to-have”

The future of work is not determined solely by technology, but by the people who use it. Soft skills are becoming a decisive factor for success—both for companies and for job seekers.

Those who invest in their personal skills today are laying the foundation for long-term success. And this is precisely where Trenkwalder sees itself as a partner: not just in placing people in 

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Im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz scheint alles auf Tempo, Automatisierung und technische Fähigkeiten hinauszulaufen. Neue Tools erscheinen im Wochentakt, Prozesse werden effizienter, Entscheidungen datengetriebener. Wer sich heute mit Karriere beschäftigt, hört daher oft: „Du musst jetzt unbedingt KI lernen.“

Doch diese Perspektive greift zu kurz. Denn während viele versuchen, technologisch aufzuholen, passiert der eigentliche Wettbewerb auf einer ganz anderen Ebene – bei den Soft Skills. Und genau hier entsteht eine stille, aber entscheidende Verschiebung: Fähigkeiten, die lange als selbstverständlich galten, werden plötzlich zum Differenzierungsmerkmal.

Warum der Wert menschlicher Fähigkeiten steigt

Je mehr Aufgaben von Maschinen übernommen werden, desto deutlicher wird, was Maschinen eben nicht leisten können. KI kann analysieren, generieren und strukturieren. Aber sie versteht keine zwischenmenschlichen Spannungen, sie spürt keine Unsicherheit in einem Gespräch und übernimmt keine echte Verantwortung. Das bedeutet nicht, dass Technologie unwichtig wird – im Gegenteil. Doch sie verändert, worauf es ankommt. Plötzlich ist nicht mehr entscheidend, ob Sie ein Tool bedienen können. Das können viele. Entscheidend ist, wie Sie mit Ergebnissen umgehen, wie Sie diese einordnen, weiterdenken und in konkrete Handlungen übersetzen. Genau hier kommen Soft Skills ins Spiel.

Die unterschätzten Fähigkeiten, die jetzt den Unterschied machen

Wenn man genauer hinsieht, erkennt man schnell: Die gefragtesten Soft Skills sind nicht neu. Aber ihre Bedeutung hat sich verändert – und ist massiv gestiegen.

In einer Welt, in der Informationen jederzeit verfügbar sind, wird die Fähigkeit, diese Informationen zu bewerten, wichtiger als der Zugang selbst. Viele verlassen sich heute auf KI-generierte Inhalte – oft ohne sie wirklich zu hinterfragen. Doch genau das ist riskant. Ergebnisse können unvollständig, verzerrt oder schlicht falsch sein. Wer hingegen innehält, prüft, nachfragt und Zusammenhänge erkennt, hebt sich sofort ab. Kritisches Denken bedeutet dabei nicht nur Zweifel, sondern vor allem Struktur: Informationen einordnen, Muster erkennen, Schlussfolgerungen ziehen. Es ist die Fähigkeit, die aus Daten echte Entscheidungen macht.

Kommunikation wird komplexer – nicht einfacher

Auf den ersten Blick könnte man denken, KI erleichtert Kommunikation. Schließlich lassen sich E-Mails, Präsentationen oder Berichte schneller erstellen als je zuvor. Doch genau darin liegt die Herausforderung. Wenn Inhalte einfacher produziert werden, steigt automatisch die Menge – und damit die Anforderungen an Klarheit. Wer heute erfolgreich kommunizieren will, muss nicht nur Inhalte erstellen, sondern sie verständlich, präzise und zielgerichtet vermitteln. Besonders wichtig wird dabei die Fähigkeit, zwischen „Technologie“ und „Mensch“ zu übersetzen: Ergebnisse aus KI-Analysen in konkrete Empfehlungen verwandeln, komplexe Themen so erklären, dass sie wirklich verstanden werden. Gute Kommunikation ist damit weniger Handwerk – und mehr strategische Kompetenz.

Empathie wird zum echten Wettbewerbsvorteil

Je digitaler die Arbeitswelt wird, desto größer wird das Bedürfnis nach echter Verbindung. Teams arbeiten remote, Entscheidungen werden datengetrieben, Prozesse automatisiert. Was dabei oft verloren geht, ist das Gefühl für die Menschen hinter den Ergebnissen. Empathie wirkt in diesem Kontext fast wie ein Gegengewicht zur Technologie. Sie ermöglicht Vertrauen, schafft Orientierung und erleichtert Zusammenarbeit. Führungskräfte, die zuhören, Situationen richtig einschätzen und auf Menschen eingehen können, sind heute gefragter denn je. Und auch im Arbeitsalltag selbst gilt: Wer soziale Dynamiken versteht, Konflikte früh erkennt und Beziehungen aktiv gestaltet, wird langfristig erfolgreicher sein.

Anpassungsfähigkeit wird zur neuen Sicherheit

Früher bedeutete Karriere oft Stabilität. Man spezialisierte sich, wurde Experte in einem Bereich und baute darauf auf. Heute dagegen ist Veränderung der Normalzustand. Neue Tools, neue Anforderungen, neue Rollen – manchmal innerhalb weniger Monate. In dieser Realität wird Anpassungsfähigkeit zu einer der wichtigsten Fähigkeiten überhaupt. Es geht nicht darum, alles zu wissen, sondern darum, schnell lernen zu können. Offen zu bleiben. Dinge auszuprobieren, statt abzuwarten. Wer Veränderung nicht als Bedrohung, sondern als Teil des Jobs versteht, hat einen klaren Vorteil.

Selbstorganisation wird zur Schlüsselkompetenz

Mit KI steigt nicht nur die Effizienz, sondern auch die Komplexität. Plötzlich gibt es mehr Möglichkeiten, mehr Informationen und mehr Wege, Dinge zu erledigen. Ohne gute Selbstorganisation führt das schnell zu Überforderung. Erfolgreiche Menschen schaffen es, sich selbst zu strukturieren: Prioritäten zu setzen, sich zu fokussieren und bewusst zu entscheiden, was wichtig ist – und was nicht. Dabei geht es weniger um perfekte Planung, sondern um Klarheit im Alltag. Wer seine eigene Arbeit steuern kann, bleibt auch in dynamischen Umfeldern handlungsfähig.

Oft wird angenommen, KI könne kreative Arbeit ersetzen. In Wirklichkeit verschiebt sie nur den Fokus. Statt Inhalte von Grund auf zu erstellen, geht es immer mehr darum, Ideen zu entwickeln, Perspektiven zu kombinieren und kreative Impulse zu setzen. KI kann unterstützen – aber sie liefert meist Varianten von Bestehendem. Echte Innovation entsteht dort, wo Menschen Dinge anders denken, ungewöhnliche Verbindungen herstellen oder bewusst neue Wege gehen. Kreativität wird damit weniger operativ und deutlich strategischer.

Ein häufiger Reflex ist: „Ich muss jetzt möglichst viele technische Skills aufbauen.“ Das ist verständlich – aber unvollständig gedacht. Denn langfristig werden sich diejenigen durchsetzen, die Technologie sinnvoll einsetzen können. Und genau dafür braucht es mehr als technisches Wissen. Es braucht Urteilsvermögen, Kommunikation, Empathie und Lernfähigkeit. Oder anders gesagt: KI verstärkt Ihre Fähigkeiten – aber sie ersetzt nicht, wer Sie sind.

Die Zukunft gehört nicht den reinen Technik-Experten – und auch nicht ausschließlich den „People Skills“-Typen. Erfolgreich sind diejenigen, die beides verbinden.

Diese Kombination ist selten – und genau deshalb so wertvoll. Im KI-Zeitalter geht es nicht darum, Mensch oder Maschine zu sein.

Es geht darum, der Mensch zu sein, der Technologie am besten versteht – und am klügsten nutzt.

Was das für Unternehmen wie Trenkwalder bedeutet

Als Personaldienstleister und Karrierepartner erlebt Trenkwalder diese Entwicklung hautnah. Die Anforderungen an Bewerberinnen und Bewerber verändern sich spürbar – und zwar nicht nur im Hinblick auf fachliche Qualifikationen, sondern zunehmend auch auf persönliche Kompetenzen. In der täglichen Arbeit zeigt sich immer deutlicher: Fachwissen bleibt wichtig, aber es reicht nicht mehr aus, um langfristig erfolgreich zu sein. Unternehmen suchen heute Menschen, die flexibel denken, Verantwortung übernehmen und sich in einem dynamischen Umfeld sicher bewegen können. Genau hier kommen die oft unterschätzten Soft Skills ins Spiel.

 durch diesen Wandel. Dabei wird klar: Die Kandidatinnen und Kandidaten, die besonders gefragt sind, bringen nicht nur technisches Verständnis mit, sondern vor allem die Fähigkeit, mit Veränderungen umzugehen, klar zu kommunizieren und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln. Gleichzeitig unterstützt Trenkwalder 

 dabei, diese Potenziale zu erkennen und zu fördern – sei es durch gezielte Beratung, passende Besetzungen oder die Entwicklung moderner Anforderungsprofile. Denn eines wird immer deutlicher: Nicht die perfekte Qualifikation entscheidet über den Erfolg – sondern die Fähigkeit, sich immer wieder neu auf Anforderungen einzustellen.

In vielen Projekten zeigt sich, dass gerade Soft Skills den entscheidenden Unterschied machen. Zwei Bewerbende mit ähnlichem Lebenslauf können komplett unterschiedlich wahrgenommen werden – je nachdem, wie sie kommunizieren, wie sie Probleme angehen oder wie sie im Team agieren.

Unternehmen setzen deshalb zunehmend auf Persönlichkeiten, die:

Diese Entwicklung bestätigt, dass der Arbeitsmarkt sich nicht nur technologisch wandelt – sondern auch kulturell.

Fazit: Soft Skills sind kein „Nice-to-have“ mehr

Die Zukunft der Arbeit wird nicht ausschließlich durch Technologie bestimmt, sondern durch die Menschen, die sie nutzen. Soft Skills werden dabei zum entscheidenden Erfolgsfaktor – sowohl für Unternehmen als auch für Bewerbende.

Wer heute in seine persönlichen Kompetenzen investiert, schafft die Grundlage für langfristigen Erfolg. Und genau hier versteht sich Trenkwalder als Partner: nicht nur bei der Vermittlung von 

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From CV Piles to the Right Match: Why Recruiting Needs a New Approach Why Traditional CV Forwarding Is No Longer Enough

For many companies, recruiting still begins with a familiar pattern: CVs are collected, reviewed, forwarded and then checked by specialist departments. This approach is established, but often time-consuming and not always efficient

Especially in a market where suitable candidates respond quickly and companies need to make fast decisions, classic CV forwarding is increasingly reaching its limits

CV shows important career stages, qualifications and experience. However, it does not automatically indicate whether a person really fits the position, the company and the specific framework conditions

CV is an important part of the application process. It provides orientation and creates an initial basis for decisions. At the same time, it only partially reflects various relevant factors.

or qualitative preselection, further information is often crucial:

If these points are clarified only later in the process, unnecessary loops are created. Specialist departments review profiles that look might interesting at first glance, but fail due to basic framework conditions later

The Difference between Forwarding and Prequalification

Classic CV forwarding often means: a profile is sent to the company as soon as it appears to be generally suitable. The actual assessment then takes place internally

ata-based prequalification starts earlier. Relevant information is structured, compared and evaluated before candidates move on to the next stage of the process

he goal is not to reduce people to data points. Rather, it is about preparing decisions better and making relevant information visible at an early stage

his allows companies to recognise more quickly which candidates really match the requirements — and which profiles may seem interesting but are unlikely to fit the specific need

Applicant Management becomes a Success Factor

odern applicant management supports companies in making processes more transparent and efficient. Applications are not only collected, but systematically classified

his allows earlier answers to important questions like:

he more clearly information as such is structured, the easier collaboration becomes between HR, specialist departments and external recruiting partners

pecialist departments play a central role in hiring decisions. But at the same time, they often have little time in day-to-day business to review extensive application documents

f profiles are forwarded unfiltered or only superficially prequalified, additional effort is created. Decisions are delayed, follow-up questions increase and suitable candidates have to wait longer for feedback

olid prequalification relieves specialist departments because they only receive profiles that have already been checked based on relevant criteria

his improves not only process speed, but also the quality of selection

Faster Decisions improve the Candidate Experience

ecruiting is not only an internal company process, but also an important point of contact with potential employees

andidates today expect clear communication, transparent processes and timely feedback. If decisions take too long, the risk increases that good applicants drop out or choose another offer

ata-based prequalification can help shorten waiting times and manage processes more effectively. Companies gain responsiveness and appear more professional in the application process

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