Die nächste Beurteilungsrunde steht an. Sie sitzen vor einem leeren Formular für Ihre Selbsteinschätzung und versuchen, ein Arbeitsjahr aus dem Gedächtnis zu rekonstruieren. Sie wissen, dass Sie gute Arbeit geleistet haben. Doch die genauen Projektnamen, das Quartal, in dem sich eine Kennzahl verbessert hat, oder der Wortlaut eines Kundenlobs vom März fallen Ihnen nicht mehr ein. Genau bei dieser Lücke kann KI helfen. Zugleich ist es verlockend, sie mehr ergänzen zu lassen, als sie sollte.
Hier geht es um die Perspektive einzelner Mitarbeitender im Beurteilungszyklus, also um die Vorbereitung der eigenen Selbsteinschätzung. Nicht behandelt wird die Perspektive einer Führungskraft, die andere Personen bewertet oder in eine Rangfolge bringt. Dazu lesen Sie Menschen nicht mit KI bewerten oder in eine Rangfolge bringen. Die Grundregel gilt nur in eine Richtung: KI kann Ihre Belege zu einem überzeugenden Dokument ordnen, aber sie kann diese Belege nicht erzeugen. Jede Tatsache in einer Selbsteinschätzung muss sich auf etwas zurückführen lassen, das tatsächlich geschehen ist. Nur Sie können dieses Ausgangsmaterial liefern.
Beurteilungsverfahren, Zugriffsrechte, Aufbewahrungs- und Offenlegungsregeln, Tarif- und Betriebsvereinbarungen sowie Widerspruchsmöglichkeiten unterscheiden sich. Halten Sie sich an die aktuelle Richtlinie Ihres Arbeitgebers und holen Sie gewerkschaftlichen oder rechtlichen Rat ein, wenn der Eintrag eine Abmahnung, Diskriminierung, angemessene Vorkehrungen oder eine Kündigung betreffen könnte.
Warum das ein reales Risiko ist, keine Hypothese
Eine Leistungsbeurteilung ist keine Schreibaufgabe ohne größere Folgen. Sie kann sich auf eine Gehaltserhöhung, eine Beförderung oder einen Leistungsverbesserungsplan auswirken und wird in vielen Unternehmen Teil der Personalakte. Bitten Sie ein Modell, „mein Jahr beeindruckend klingen zu lassen“, kann es selbstbewusst klingende Einzelheiten erzeugen, etwa einen Prozentsatz, einen Umfang oder ein konkretes Ergebnis, obwohl Sie diese Angaben nicht geliefert haben. Dass solche Systeme flüssigen Text erzeugen, der nicht im Ausgangsmaterial verankert ist, ist ein gut dokumentiertes Verhalten und kein gelegentlicher Ausrutscher (Ji et al., „Survey of Hallucination in Natural Language Generation“, 2023). Sprachliche Flüssigkeit belegt nicht, dass eine Aussage wahr ist. Fragt eine Führungskraft oder die Personalabteilung später nach einer Zahl, die Sie nicht belegen können, geht es nicht mehr nur um einen fehlerhaften Entwurf. Dann steht Ihre Glaubwürdigkeit in einem Dokument mit realen Folgen auf dem Spiel.
Reichen Sie in einer Selbsteinschätzung niemals eine Aussage ein, etwa einen Prozentsatz, einen Geldbetrag oder ein konkretes Projektergebnis, die Sie nicht selbst anhand einer realen Quelle prüfen können: einer E-Mail, eines Dashboards, eines Tickets, eines Dokuments oder der Bestätigung einer Kollegin oder eines Kollegen. Klingt eine von der KI formulierte Aussage konkret, lässt sich aber nicht auf eine reale Quelle zurückführen, streichen Sie sie vor der Beurteilung, unabhängig davon, wie überzeugend sie klingt.
Der Vier-Schritte-Workflow
Schritt 1: Sammeln Sie eigene Rohbelege, bevor Sie ein KI-Werkzeug öffnen
Tragen Sie aus Ihrem Gedächtnis und Ihren Unterlagen alles zusammen, was Sie finden können: abgeschlossene Projekte, erfasste Kennzahlen, erhaltene positive Rückmeldungen wie E-Mails, Slack-Nachrichten oder Besprechungsnotizen, Ihre Ziele und deren Ergebnisse sowie besondere Aufgaben außerhalb Ihres üblichen Zuständigkeitsbereichs. Tun Sie das ohne KI. Dieser Schritt schafft die tatsächliche Faktenbasis für alles Weitere. KI kann nicht unabhängig wissen, was Sie in diesem Jahr geleistet haben. Sie raten zu lassen ist genau der Fehler, den dieser Ablauf verhindern soll.
Schritt 2: Ordnen Sie die Belege mit KI nach den tatsächlichen Beurteilungskriterien
Sobald das Rohmaterial vorliegt, kann KI es nach der Struktur Ihrer Beurteilung sortieren, etwa nach Kompetenzen, Zielen, Werten oder einem Bewertungsraster.
Hier ist eine Liste dessen, woran ich gearbeitet und was ich in
diesem Beurteilungszeitraum geleistet habe: [paste your raw list].
In meiner Beurteilung gelten diese Kategorien: [paste your company's actual review categories].
Ordnen Sie meine
Angaben den passenden Kategorien zu.
Fügen Sie keine Leistung, Kennzahl oder kein Ergebnis hinzu, das ich
oben nicht genannt habe. Wenn meine Liste für eine Kategorie nichts
enthält, kennzeichnen Sie sie als leer, statt eine Angabe zu erfinden.
Die ausdrückliche Anweisung, Lücken nicht zu füllen, ist entscheidend. Ohne diese Einschränkung versucht ein Modell häufig, für jede Kategorie eine vollständig wirkende Antwort zu liefern. Bei dieser Aufgabe würden dadurch Aussagen in Ihre Unterlagen gelangen, für die es keine tatsächliche Leistung gibt.
Schritt 3: Formulieren Sie aus geprüften Fakten, nicht um sie herum
Sind die Belege geordnet, kann KI beim Formulieren, beim Ton und bei der Kürzung helfen. Jede Tatsachenbehauptung muss dabei auf Ihre Angaben zurückführbar bleiben.
Formulieren Sie ausschließlich anhand der oben geordneten Belege einen
Selbsteinschätzungsabsatz für den Abschnitt „[category name]“.
Übernehmen Sie jede Zahl, jeden Projektnamen und jedes Ergebnis genau
so, wie ich sie angegeben habe. Runden Sie Zahlen nicht auf und fügen
Sie keine Adjektive hinzu, die einen Umfang implizieren, den ich
nicht genannt habe (z. B. „erheblich“, „groß“), es sei denn, ich
habe dieses Wort selbst verwendet, und markieren Sie Stellen, an
denen der Text von einem Detail profitieren würde, das ich
nicht geliefert habe. So kann ich entscheiden, ob ich es
ergänze oder allgemein lasse.
Schritt 4: Prüfen Sie jede Aussage vor der tatsächlichen Einreichung
Vergleichen Sie den Entwurf Zeile für Zeile mit Ihren ursprünglichen Belegen. Fragen Sie bei jeder Zahl und jeder konkreten Aussage: Kann ich die Quelle dafür jetzt vorzeigen? Falls nicht, suchen Sie die Quelle oder beschränken Sie die Aussage auf das, was Sie tatsächlich belegen können. Dieser Schritt ist unverzichtbar und darf nicht an dasselbe Werkzeug delegiert werden, das den Entwurf erstellt hat. Wenn eine KI ihren eigenen ersten Entwurf prüft, ist das keine unabhängige Verifikation.
Wenn Sie eine Aussage nicht sofort verifizieren können, beschränken Sie sie auf das, was Sie sicher wissen, statt sie ganz zu löschen. „An einem Projekt mitgewirkt, das die Bearbeitungszeit verkürzt hat“ ist vertretbar, auch wenn Sie den genauen Prozentsatz nicht belegen können. „Die Bearbeitungszeit um 40 % verkürzt“ ist ohne Quelle für diese Zahl nicht vertretbar.
Eine schnelle Referenz
| KI-Nutzung | Urteil |
|---|---|
| Ihre aufgelisteten Leistungen nach Beurteilungskategorien ordnen | Sicher, da es nur um die Struktur geht |
| Fakten aus Ihren Angaben klarer formulieren | Sicher, aber vor dem Einreichen prüfen |
| KI ohne neue Fakten bitten, „das beeindruckender klingen zu lassen“ | Riskant, da konkrete Angaben erfunden werden können |
| KI eine Kennzahl schätzen lassen, an die Sie sich nicht genau erinnern | Unsicher: Ermitteln Sie die echte Zahl oder kennzeichnen Sie sie in eigenen Worten als Näherungswert |
| KI anhand Ihrer Stellenbezeichnung raten lassen, was Sie vermutlich getan haben | Unsicher: Das ist Erfindung und keine Strukturierung |
Offenlegung und ein verbreitetes Missverständnis
Manche Unternehmen fragen im Beurteilungsformular ausdrücklich, ob KI beim Entwurf geholfen hat. Ist das bei Ihnen der Fall, antworten Sie ehrlich. Den eigenen Namen unter KI-unterstützter Arbeit beibehalten erläutert die allgemeine Offenlegungsregel. Eine Selbsteinschätzung, bei der Sie reale Leistungen mithilfe von KI geordnet haben, ist ein gewöhnlicher Fall angemessener Offenlegung und kein Grund, etwas zu verbergen oder sich zu rechtfertigen.
Ein verbreitetes Missverständnis sollte klar benannt werden: Eine gut geordnete, geschliffene Selbsteinschätzung belegt kein erfolgreiches Jahr, sondern zunächst nur gutes Schreiben. Verlassen Sie sich auch nicht darauf, dass andere KI-unterstützte Formulierungen erkennen werden. In kontrollierten Studien konnten Menschen KI-generierte Selbstdarstellungen nicht zuverlässig von menschlich verfassten unterscheiden (Jakesch, Hancock und Naaman, PNAS, 2023). „Das werden sie schon merken“ schützt Sie also in keiner Richtung. Entscheidend ist etwas Einfacheres: Eine unbelegte Aussage hält nicht stand, sobald jemand nach der Grundlage fragt. Bei einer Beurteilung wird diese Frage früher oder später gestellt.
Bereiten Sie diese Woche vor
Nutzen Sie vor Ihrem nächsten Beurteilungszyklus das Arbeitsblatt zur Vorbereitung der Leistungsbeurteilung, um zunächst Ihre Rohbelege zu sammeln und sie anschließend mit dem Vier-Schritte-Ablauf zu bearbeiten. Enthält Ihre Beurteilung auch einen Abschnitt zu Rückmeldungen, die Sie einer Führungskraft geben oder von ihr erhalten möchten, gilt bei der Vorbereitung einer Agenda für ein Vieraugengespräch dieselbe Regel: zuerst die Belege.
Leserinnen und Leser in der EU können mit dem Überblick der Kommission zur Gleichbehandlung in Beschäftigung und Beruf, der Dokumentensammlung des EDSA zu Beschäftigtendaten und der jeweils zuständigen nationalen Behörde beginnen. In Estland sind das die Arbeitsaufsicht und die Gleichbehandlungsbeauftragte. In den USA gibt es das EEOC-Portal zu Arbeitnehmerrechten; für die Arbeitgeberseite betonen die EEOC-Hinweise zu Leistungsbeurteilungen, Maßstäbe zu kommunizieren, sie einheitlich anzuwenden und relevante Fakten aufzunehmen. Das sind Einstiegspunkte je nach Rechtsordnung, keine Prüfung des Verfahrens Ihres Arbeitgebers.
