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AI disclosure across recruitment stages
effects on applicants' perceptions and job pursuit intention
Macarena Cecilia Olea Mendez
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Dmitriy Knyazev
DOI
10.25365/thesis.81976
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-16054.99697.322188-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Recruiting verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Bewerberinnen und Bewerber beurteilen. Obwohl der Einsatz von KI zahlreiche potenzielle Vorteile hinsichtlich Effizienz und Konsistenz bietet, kann er zugleich beeinflussen, wie Bewerbende den Rekrutierungsprozess und das Unternehmen wahrnehmen. Diese Studie untersucht, wie sich die Offenlegung des Einsatzes von KI im Recruiting auf die erwartete prozedurale Fairness, den wahrgenommenen Schutz personenbezogener Daten sowie die Bewerbungsabsicht auswirkt. Darüber hinaus wird analysiert, ob sich diese Zusammenhänge zwischen der Vorauswahl (Pre-Screening) und dem ersten Vorstellungsgespräch unterscheiden und ob die allgemeine Nutzung von KI sowie frühere Erfahrungen mit KI-gestütztem Recruiting die Reaktionen der Bewerbenden moderieren. Zur Beantwortung dieser Fragestellungen wurde ein Szenario basiertes Online-Experiment mit 113 Teilnehmenden in einem gemischten faktoriellen Design durchgeführt. Die Teilnehmenden wurden zufällig entweder einer KI-gestützten oder einer ausschließlich menschlichen Recruiting-Bedingung zugewiesen und bewerteten sowohl ein Pre-Screening- als auch ein Erstinterview-Szenario. Die Daten wurden mittels gemischter Varianzanalysen mit Messwiederholung sowie paralleler Mediationsanalysen unter Verwendung von Bootstrapping ausgewertet. Ergänzend wurden Robustheitsanalysen unter Kontrolle demografischer Merkmale durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Offenlegung des KI-Einsatzes die erwartete prozedurale Fairness, den wahrgenommenen Schutz personenbezogener Daten sowie die Bewerbungsabsicht im Vergleich zu einem ausschließlich von Menschen durchgeführten Recruiting signifikant verringerte. Der negative Einfluss der KI-Offenlegung auf die erwartete prozedurale Fairness und die Bewerbungsabsicht war während des ersten Vorstellungsgesprächs stärker ausgeprägt als in der Phase der Vorauswahl, während sich beim wahrgenommenen Datenschutz keine Unterschiede zwischen den beiden Rekrutierungsphasen zeigten. Die Mediationsanalysen zeigten zudem, dass die erwartete prozedurale Fairness und der wahrgenommene Schutz personenbezogener Daten den Zusammenhang zwischen der Offenlegung des KI-Einsatzes und der Bewerbungsabsicht gemeinsam vermittelten. Im Pre-Screening war der direkte Effekt der KI-Offenlegung nach Einbezug der Mediatoren nicht mehr signifikant, was darauf hindeutet, dass der Zusammenhang im getesteten Modell weitgehend durch diese beiden Bewertungen erklärt wurde. Im ersten Vorstellungsgespräch zeigte sich hingegen eine partielle Mediation, was darauf schließen lässt, dass in späteren Phasen des Rekrutierungsprozesses weitere Einflussfaktoren die Bewerbungsabsicht mitbestimmen können. Die explorativen Moderationsanalysen ergaben keine Hinweise darauf, dass die Häufigkeit der allgemeinen KI-Nutzung oder frühere Erfahrungen mit KI-gestütztem Recruiting einen moderierenden Einfluss auf diese Zusammenhänge hatten. Die Ergebnisse leisten einen Beitrag zur Forschung zu Bewerberreaktionen sowie zum KI-gestützten Recruiting, indem sie den Einfluss der Offenlegung des KI-Einsatzes auf Fairnesswahrnehmungen, den wahrgenommenen Datenschutz und die Bewerbungsabsicht untersuchen. Die Studie verdeutlicht, dass Unternehmen nicht nur entscheiden sollten, ob sie den Einsatz von KI offenlegen, sondern auch, wann und auf welche Weise dies im Verlauf des Rekrutierungsprozesses geschieht. Die Ergebnisse legen nahe, dass eine transparente Kommunikation durch Informationen zu Fairness, menschlicher Aufsicht und Datenschutz ergänzt werden sollte.
Abstract
(Englisch)
The increasing use of artificial intelligence (AI) in recruitment is transforming how organizations evaluate job applicants. While AI seems to offer many potential benefits in terms of efficiency and consistency, its use may also influence how applicants perceive recruitment processes and organizations. This study examines how the disclosure of AI use during recruitment affects anticipated procedural justice, perceived privacy protection, and job pursuit intention. It also investigates whether these relationships differ between the pre-screening and first-interview stages of recruitment and explores if the general AI use and previous AI recruitment experience moderate applicants' reactions. A scenario-based online experiment was conducted with 113 participants using a mixed factorial design. Participants were randomly assigned to either an AI-enabled or a human-disclosure condition and evaluated both a pre-screening and a first-interview scenario. Data was analyzed using mixed repeated-measures analyses of variance and parallel mediation analyses with bootstrapping. Additional robustness checks were conducted by controlling for demographic characteristics. The findings showed that AI disclosure significantly reduced anticipated procedural justice, perceived privacy protection, and job pursuit intention compared with human-only recruitment. The negative effect of AI disclosure on anticipated procedural justice and job pursuit intention was stronger at the first-interview stage, whereas perceived privacy protection did not differ across recruitment stages. Parallel mediation analyses showed that anticipated procedural justice and perceived privacy protection jointly mediated the relationship between AI disclosure and job pursuit intention. At the pre-screening stage, the direct effect of AI disclosure on job pursuit intention was no longer significant after including the mediators, suggesting mediation within the tested model. At the first-interview stage, the mediation was partial, indicating that additional factors may influence applicants’ intentions at later stages of the recruitment process. Exploratory moderation analyses found no evidence that either frequency of general AI use or previous AI recruitment experience altered these relationships. The study contributes to the literature on applicant reactions and AI-enabled recruitment by isolating the effect of AI disclosure and examining applicants’ perceptions of fairness, privacy protection, and willingness to pursue employment opportunities. The study highlights the importance of considering when and how AI is introduced throughout the recruitment process and suggests that organizations should complement AI disclosure with clear communication regarding fairness, human oversight, and data protection.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Künstliche Intelligenz KI-gestütztes Recruiting Bewerberreaktionen Erwartete prozedurale Fairness Bewerbungsabsicht
Schlagwörter
(Englisch)
Job pursuit intention Perceived privacy protection Anticipated procedural justice Applicant's reactions to selection procedures AI-enabled recruitment Artificial intelligence
Autor*innen
Macarena Cecilia Olea Mendez
Haupttitel (Englisch)
AI disclosure across recruitment stages
Hauptuntertitel (Englisch)
effects on applicants' perceptions and job pursuit intention
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
IV, 100 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Dmitriy Knyazev
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.50 Personalwirtschaft. Arbeitsökonomik. Allgemeines
AC Nummer
AC18037858
Utheses ID
82462
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |