Wie verändert KI das Employer Branding?

Autor:  Prof. Dr. Benjamin von Walter 

In Blogs und Social Media‑Posts liest man derzeit immer wieder, KI würde das Employer Branding grundlegend verändern. Doch wie viel Substanz steckt hinter dieser Behauptung? Und welche Veränderungen lassen sich tatsächlich beobachten? Um diese Fragen zu klären, lohnt sich ein Blick auf die zentralen Prozessschritte von Employer Branding, und darauf, wie sich diese durch den Einsatz von KI weiterentwickeln. 

Entwicklung der Employer Branding-Strategie

Bei der Entwicklung einer Employer-Branding-Strategie müssen zahlreiche weitreichende Entscheidungen getroffen werden, etwa die Priorisierung von Zielgruppen, die Festlegung konkreter Ziele sowie die Definition der Employer Value Proposition (EVP) (von Walter & Kremmel, 2016). Grundsätzlich bleibt es Aufgabe des Managements, diese Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig zeichnet sich ab, dass KI die Entscheidungsvorbereitung unterstützen kann. Ein Beispiel ist die Entwicklung der EVP, die wesensprägende Arbeitgebereigenschaften bündelt (mehr dazu hier). Ziel ist meist, dass die EVP für potenzielle und bestehende Mitarbeitende relevant ist, um Rekrutierungs- und Bindungserfolg positiv zu beeinflussen. In der Vergangenheit haben viele Unternehmen Interviews und Fokusgruppen durchgeführt, um eine passende EVP zu erarbeiten. KI kann datenbasierte, virtuelle Repräsentationen einer Zielgruppe erstellen (sogenannte AI-Twins) und Interaktionen damit ermöglichen (Scherer, 2025). So liesse sich etwa testen, auf welche Resonanz verschiedene EVP-Varianten stossen. Wie verlässlich solche Prognosen momentan sind, ist umstritten und dürfte stark von Qualität und Passgenauigkeit der zugrunde liegenden Daten abhängen. 

Kommunikation der Arbeitgebermarke

Die Kommunikation der EVP erfolgt entlang des Arbeitgeberwahlprozesses (Candidate Journey). KI verändert die Employer Branding-Kommunikation auf zwei Ebenen: Zum einen operativ, da sich mit Hilfe generativer KI-Tools Texte, Bilder und Videos deutlich einfacher erstellen lassen. Zum anderen entstehen durch KI neue Kontaktpunkte im Recruiting, die die Markenwahrnehmung prägen. Derzeit besteht der wichtigste Einsatz von KI im Employer Branding in der automatisierten Erstellung von Content (The Martec, 2024). Ein grosser Teil der Employer-Branding-Inhalte auf Social Media sowie auf Karriereseiten dürften bereits KI-generiert sein. Kommunikationsverantwortliche versuchen durch gezieltes Prompting und menschlichen Feinschliff sicherzustellen, dass diese Inhalte dennoch authentisch wirken. 

Als zentraler neuer Kontaktpunkt gelten generative KI‑Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot. Diese ersetzen zunehmend klassische Suchmaschinen und werden auch für die Suche nach Jobs und Arbeitgebern genutzt. Um in den zusammenfassenden Antworten solcher Systeme mit der eigenen Arbeitgebermarke präsent zu sein, muss auch für Employer Branding Generative Engine Optimization (GEO) betrieben werden (Weis et al., 2025). Weitere neue Kontaktpunkte sind Chatbots, die Fragen zum Unternehmen als Arbeitgeber oder zum Bewerbungsprozess beantworten, sowie KI‑gestützte Interviewtools. Unternehmen können mittlerweile aus einer Vielzahl bestehender Lösungen wählen und diese in ihre Rekrutierungsprozesse integrieren. Solche Kontaktpunkte bieten Potenzial für das Employer Branding, da sie zeitnah und interaktiv auf Jobsuchende zugeschnittene Botschaften vermitteln (Rehfeld et al., 2024). Aus Employer Branding‑Sicht ist dabei auf eine markenkonforme Ausgestaltung zu achten, etwa durch definierte Tonalitäten (z. B. bodenständig, humorvoll). Idealerweise erfolgt das Training von Chatbots und Assistenten auf Basis bestehender, markeneigener Inhalte. Trotz dieser Massnahmen ist zu erwarten, dass geeignete Kandidaten sich bewusst sind, dass sie mit einer KI interagieren. Dies kann die Arbeitgebermarke unpersönlich erscheinen lassen und dazu führen, dass sich Bewerbende anders präsentieren als in der Interaktion mit einem menschlichen Recruiter (Goergen et al., 2025). 

Erfolgskontrolle durch Employer Brand Controlling

KI verändert auch die Erfolgskontrolle von Employer Branding. Der bislang dominierende Ansatz besteht darin, Umfragen unter potenziellen und bestehenden Mitarbeitenden durchzuführen, um Zielgrössen wie Arbeitgeberimage oder Arbeitgeberattraktivität zu erheben (von Walter, 2021). Die Erhebung solcher Umfragedaten ist jedoch aufwendig. Durch KI lassen sich für das Employer Branding relevante, nutzergenerierte Texte wie Arbeitgeberreviews oder Social Media‑Posts von Mitarbeitenden als alternative Datenquellen erschliessen. Insbesondere können mit Hilfe von Sprachmodellen (z. B. feinjustierten Modellen der BERT‑Familie) die in solchen Texten enthaltenen Informationen zu spezifischen Arbeitgebern und Arbeitgebereigenschaften extrahiert werden, sodass Rückschlüsse auf Kennzahlen wie das Arbeitgeberimage möglich sind. Aktuell befasst sich das Forschungsprojekt «Semantic Employer Brand Controlling» des ISM Instituts für Strategie und Marketing mit dieser Thematik. Bei entsprechender Datenbasis kann KI zudem genutzt werden, den Recruiting‑Prozess besser zu verstehen, indem der Einfluss einzelner Kontaktpunkte und Kontaktpunkt‑Kombinationen auf den Rekrutierungserfolg ermittelt und prognostiziert wird. 

Fazit 

KI verändert das Employer Branding, indem Strategien datengetriebener entwickelt, die Kommunikation automatisiert und um neue Kontaktpunkte erweitert wird. Gleichzeitig wird die Erfolgskontrolle zunehmend durch Sprachmodelle unterstützt. Dennoch handelt es sich weniger um eine grundlegende Umwälzung, da zentrale Ziele und Prozesse bestehen bleiben. KI ist vielmehr als Entwicklung zu verstehen, die die Effizienz des Employer Brandings steigern kann. 

Literatur:

Goergen, J., de Bellis, E., & Klesse, A.-K. (2025). AI assessment changes human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(25), e2425439122.  

Rehfeld, K.-M., Günther, M., & Holz, H. (2024). Die Rolle von Chatbots für eine effektive und erfolgreiche HR-Kommunikation entlang der Employee Journey. In T. Bolz & G. Schuster (Hg.), Generative Künstliche Intelligenz in Marketing und Sales: Innovative Unternehmenspraxis: Insights, Strategien und Impulse (S. 149-159). Springer Fachmedien. 

Scherer, A. (2025). AI-Twins in der Marktforschung. Swiss Insights News, 4.  

The Martec (2024). Benchmark Study: AI in Employer Branding 2024. www.themartec.com/employer-branding-content/benchmarking-study-ai-in-employer-branding-2024-to-2025 

von Walter, B., & Kremmel, D. (2016). Employer Branding-Strategie: Strategische Ausrichtung der Arbeitgebermarke bestimmen. In B. von Walter & D. Kremmel (Hg.), Employer Brand Management - Arbeitgebermarken aufbauen und steuern (S. 113-137). SpringerGabler.  

von Walter, B. (2021). Was wir noch nicht über Employer-Branding wissen. Marketing Review St. Gallen, 38(2), 20-27.  

Weis, F., von Walter, B., & Hofer-Fischer, S. (2026). Generative Engine Optimization (GEO): Erhöhung der Sichtbarkeit in generativen KI-Tools. WiSt -Wirtschaftswissenschaftliches Studium (5/6), forthcoming.