04.02.2026
KI IM RECRUITING

Averis AI: Dieses Wiener Startup will den Lebenslauf entmachten

Averis AI entwickelt eine KI-basierte Screening-Lösung, die den ersten Schritt im Recruiting neu organisieren soll. Statt klassischer Lebensläufe sollen hier konversationelle Interviews und belegbare Fähigkeiten im Mittelpunkt stehen. Das Startup entstand aus Forschung und praktischer Erfahrung im Personalbereich.
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Die Gründerinnen von Averis AI, Corina Lascu (l) und Ramona Bordea (r) | © Averis AI

Lebensläufe verlieren an Aussagekraft. Nicht, weil Menschen weniger können, sondern weil sie immer besser darin werden, sich mithilfe von KI zu präsentieren. „Wir sprechen also nicht mehr von einem Wettbewerb zwischen dem Wissen der Kandidaten, sondern zwischen den Tools, die sie zum Schreiben ihrer Lebensläufe verwenden“, sagt Ramona Bordea, Mitgründerin von Averis AI, im Interview mit brutkasten.

Genau hier möchte das Startup Averis AI ansetzen und entwickelt eine KI-gestützte Screening-Lösung, die den ersten Schritt im Recruiting neu organisieren soll.

Ursprung in der Forschung

Die Idee zu Averis AI entstand nicht aus einem spontanen Pitchdeck, sondern aus wissenschaftlicher Arbeit. Bordea befand sich gerade am Ende ihres Executive MBA mit Schwerpunkt Data Science und digitale Transformation. Ein Teil des Studiums führte sie nach Harvard. Zurück in Wien nahm sie sich vor, eine Masterarbeit zu schreiben, die über den akademischen Rahmen hinausgeht.

Fast sechs Monate lang forschte sie daran, wie KI-Agenten in der Lage sind, Fähigkeiten von Menschen realistisch zu beurteilen. „Und dann dachte ich: Das ist eine sehr gute Idee. Die Welt verändert sich und das Recruiting verändert sich.“

Beide Gründerinnen kennen diese Welt aus eigener Erfahrung. Sie saßen selbst auf beiden Seiten des Interviewtisches. „Wir waren Bewerberinnen und wurden vielleicht abgelehnt, obwohl wir für den Job geeignet waren“, sagt Bordea. „Aber wir sind auch Hiring Manager. Wir waren in Meetings, in denen die Leute auf dem Lebenslauf großartig aussahen, aber die Realität nicht dazu passte.“

Zwei Profile, ein gemeinsames Problemverständnis

Corina Lascu stieß im Sommer dazu. Kennengelernt haben sich die beiden über das Professional Women’s Network in Wien. „Man hat uns gesagt, wir passen als Co-Founder perfekt zusammen“. Lascus Hintergrund liegt in Kundenentwicklung und der Führung. Sie war CEO eines Unternehmens mit rund 600 Mitarbeitenden. Nach dem Umzug nach Österreich suchte sie nach einer neuen Aufgabe.

Die Verbindung entstand schnell. Gemeinsame Kontakte, ähnliche Werte und komplementäre Fähigkeiten führten dazu, dass aus einer Idee ein Produkt wurde. „Wir haben angefangen, die Idee in die Praxis umzusetzen, und bis jetzt riesige Fortschritte gemacht“, sagt Lascu gegenüber brutkasten.

Formal gegründet wurde das Unternehmen AverisAI GmbH im Dezember. Gearbeitet wurde jedoch schon Monate davor. „Bevor wir die Firma hatten, haben wir mehrere Monate am Produkt gearbeitet, Kunden getroffen und die Idee validiert“, erklärt sie. Erst mit dem Start von Pilotprojekten wurde der rechtliche Rahmen notwendig.

KI-Agenten statt Keyword-Logik

Im Zentrum von Averis AI soll ein mehrstufiges System aus KI-Agenten stehen. Einer analysiert den Lebenslauf, ein anderer die Stellenbeschreibung, weitere übernehmen die Bewertung, suchen nach Kompetenznachweisen oder führen das Interview. „Es ist ein Ökosystem aus mehreren KI-Agenten, die untereinander kommunizieren“, sagt Bordea.

Entscheidend sei dabei, was nicht mehr passiert: klassisches Keyword-Matching. Stattdessen geht es um Fähigkeiten, Erfahrung und belegbares Wissen. „Wir schauen nicht nur auf einen Lebenslauf. Wir schauen auf die Person, wir suchen nach Beweisen“.

Corina Lascu beschreibt den Ansatz als strukturellen Wandel im Recruiting. „Wir ändern den ersten Schritt der Einstellung von einem statischen Dokument zu einem konversationellen Assessment, in dem der Kandidat seine Erfahrung und sein Wissen ausdrücken kann.“

Menschliche Kontrolle bleibt zentral

Trotz Automatisierung soll der Mensch im Prozess bleiben. Averis AI setze bewusst auf ein Human-in-the-Loop-Modell. Recruiter sollen die Analysen, die Bewertungen und auch die Interviewfragen sehen. Sie können diese anpassen, entfernen oder ergänzen. Die Entscheidung liege am Ende immer bei der Personalabteilung.

„Der Mensch hat die volle Kontrolle über den gesamten Zyklus“, sagt Bordea. Transparenz und Nachvollziehbarkeit seien Voraussetzung, um Vertrauen in KI-gestützte Auswahlprozesse zu schaffen.

Fairness als Ausgangspunkt

Ein zentrales Thema sei mögliche Voreingenommenheit. Averis AI versuche, Bias systematisch zu vermeiden. Personenbezogene Daten werden entfernt, bevor die Bewertung erfolgt. „Der Agent weiß also nicht, ob er einen Mann oder eine Frau bewertet, einen 25-Jährigen oder einen 55-Jährigen“, erklärt Bordea.

Fairness sei dabei kein nachträglicher Zusatz, sondern Ausgangspunkt der ursprünglichen Entwicklung. „Ich habe meine Masterarbeit auf der Basis von Fairness geschrieben“, sagt sie. „Gleiche Chancen, eine Stimme für Kandidaten, um ihr Wissen wirklich zu zeigen.“

Audio statt Video

Auch bei der Candidate Experience setzt das Startup bewusst Akzente. Statt Video-Interviews arbeitet Averis AI mit Voice-to-Voice-Interviews. „Video setzt viele Kandidaten unter Stress“, sagt Lascu. „Sie müssen sich selbst aufnehmen, auf Gestik achten, funktionieren.“

Das Audio-Format soll einen anderen Rahmen schaffen. Bewerber:innen können das Interview in ihrer gewohnten Umgebung führen, nach der Arbeit, ohne Präsentationsdruck. Ziel sei es, Wissen zu erfassen, nicht Auftreten zu bewerten. „Sonst ist es nur ein Lebenslauf unter hundert anderen“, sagt Lascu. „Und vielleicht hätte diese Person nie die Chance gehabt, ihre Erfahrung zu zeigen.“

Piloten, Fundraising, nächste Schritte

Aktuell führt Averis AI Pilotprojekte mit bekannten österreichischen Unternehmen durch, vor allem im Blue-Collar-Bereich. Namen werden noch nicht genannt. Parallel läuft seit Februar das Pre-Seed-Fundraising. Die vier Gründer:innen haben bislang Zeit und eigenes Kapital investiert. Gesammelt wird für die nächsten 18 Monate Produktentwicklung.

Der Fokus liegt klar auf das Feedback aus der Praxis. „Der Markt wird letztendlich das Produkt stärker machen“, sagt Lascu. Deshalb sucht das Team gezielt den Austausch mit HR-Profis und Talent-Acquisition-Abteilungen.

Langfristig gehe es für Averis AI um mehr als schnellere Prozesse. „Es fängt bei der Einstellung an“, sagt Bordea. Fehlbesetzungen kosten Zeit, Geld und Vertrauen. Gleichzeitig gäbe es viele qualifizierte Menschen, die im klassischen Screening nie sichtbar werden. Die Vision ist klar formuliert: faire Auswahl, gleiche Chancen und bessere Entscheidungen.

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Hier eine BU zur Maschine selbst, in zwei Schärfegraden: Variante 1, kompakt für Social: Oft als komplexeste Maschine der Welt bezeichnet: Eine EUV-Anlage von ASML besteht aus rund 100.000 Bauteilen und ist etwa so groß wie ein Bus. | (c) ASML

Es gibt Sätze, die mehr über die Lage Europas verraten als jedes Strategiepapier. Einer davon fiel auf der diesjährigen VivaTech, gesprochen von einem Mann, den man schwer des europäischen Selbstmitleids verdächtigen kann: Christophe Fouquet, CEO von ASML.

Fouquet war nach Paris gekommen, um zu erklären, wie ein Chip überhaupt entsteht, etwas, das fast jede und jeder im Publikum täglich nutzt, ohne es zu kennen. Im Zentrum steht die EUV-Lithografie und die Maschine dahinter, die laut Fouquet das Wall Street Journal im Dezember 2024 „die unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. Sie überträgt mit Licht feinste Strukturen auf den Wafer, die runde Siliziumscheibe, aus der später die einzelnen Chips geschnitten werden.

ASML ist der einzige Hersteller dieser Anlagen weltweit. Ohne sie entsteht kein einziger der fortschrittlichsten Chips, und ohne diese Chips läuft keine der KI-Anwendungen, über die in Paris vier Tage lang geredet wurde. „KI braucht Chips, und Chips brauchen EUV“, brachte es Fouquet auf der Bühne auf die einfachste Formel. So weit, so beeindruckend. Doch der Satz, der hängen blieb, war ein anderer.

Billionen fließen, aber nicht hierher

Fouquet skizzierte, was viele in der Branche längst als Gewissheit handeln: In den kommenden zwei bis drei Jahren werden Billionen in KI-Infrastruktur investiert, in Rechenzentren, Beschleuniger, Wafer. Es ist die erste Runde eines Aufbaus, der KI in jede Industrie tragen soll. Und dieser Aufbau hat eine klare Geografie. Laut BloombergNEF entstanden Ende September 2025 rund drei Viertel der weltweit im Bau befindlichen Rechenzentrumskapazität in den USA. Allein die fünf größten US-Hyperscaler, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle, haben für 2026 zusammen zwischen 660 und 690 Milliarden Dollar an Investitionen angekündigt, fast eine Verdopplung gegenüber dem Vorjahr. Fouquets Stegreifzahl von 80 Prozent steht also auf solidem Grund, und sein „Europa ein bisschen“ ebenso.

ASML-CEO Christophe Fouquet (links) und Siemens-Chef Roland Busch bei der VivaTech in Paris, wo beide über KI, Industrie und Europas technologische Wettbewerbsfähigkeit sprachen. (c) LinkedIn Christophe Fouquet / VivaTech

Man muss sich das auf der Zunge zergehen lassen. Der Chef von Europas strategisch wertvollstem Technologiekonzern, auf einer europäischen Bühne, vor einem europäischen Publikum, rechnet vor, dass der Kontinent beim wichtigsten Infrastrukturaufbau dieses Jahrzehnts eine Randnotiz ist. Das ist keine Klage eines Subventionsempfängers. Es ist die nüchterne Buchführung dessen, der die Maschinen liefert und daher genau weiß, wohin sie gehen.

Genau hier wird aus einem Technik-Vortrag eine Standortfrage.

Warum ausgerechnet ASML der Hebel ist

Die Wucht der Zahlen, die Fouquet auffuhr, macht klar, worum es geht. Jensen Huangs These „Moore’s Law is dead“ bedeutet in der Praxis: Statt einer Verdopplung der Transistoren alle zwei Jahre verlangt das KI-Zeitalter eine Verzehnfachung. Schon ein einzelner Blackwell-Chip von NVIDIA vereint 208 Milliarden Transistoren. Und der Hunger nach Silizium wächst rasant: Laut ASML beansprucht ein komplettes Blackwell-System heute die Kapazität von rund 50 Wafern, das für 2027 geplante Rubin-Ultra-System soll die fünffache Menge benötigen, also rund 250 Wafer pro System.

(c) ASML

Diese Explosion der Nachfrage trifft auf ein Nadelöhr, und das Nadelöhr heißt ASML. Die Komplexität der Technik ist dabei kein Marketing: Um das nötige EUV-Licht zu erzeugen, beschießt ASML laut Fouquet 60.000 Mal pro Sekunde ein winziges Zinntröpfchen mit Lasern und erzeugt ein Plasma von 220.000 Grad Celsius. Die Spiegel, die das Licht lenken, seien, so Fouquet, tausendmal präziser als jene des Hubble-Teleskops, präzise genug, um vom Boden aus eine Münze auf dem Mond anzupeilen. Vierzig Jahre Entwicklung, 1984 aus einem Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen hervorgegangen, stecken in diesem Vorsprung. Genau deshalb kann ihn so schnell niemand kopieren, und genau deshalb hängt die Welt an einem einzigen europäischen Unternehmen.

1984 als Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen gestartet, ist ASML heute Europas wertvollster Technologiekonzern. Im Bild der Hauptsitz im niederländischen Veldhoven. (c) ASML

Das ist die paradoxe Ausgangslage Europas: Es kontrolliert den unverzichtbaren Engpass der KI-Revolution, partizipiert am Wertzuwachs darüber aber nur am Rand.

Die europäische Gegenwette

Dass ASML diese Lücke kennt, zeigt sein eigener Schritt. Im September 2025 führte der Konzern mit 1,3 Milliarden Euro die Series-C-Runde von Mistral an, sicherte sich rund elf Prozent am Pariser KI-Champion und einen Sitz im Strategieausschuss. Bewertung der Runde: 11,7 Milliarden Euro. In Paris erklärte Fouquet die Logik dahinter mit einer These, die man sich merken sollte: Der eigentliche Wert von KI liege nicht im Modell, sondern in den Daten. ASML sitzt auf einem Datenschatz von rund 120 Petabyte, allein in den Fabs der Kund:innen entstehen 15 Terabyte pro Stunde. Mistral bekommt Zugang und bettet eigene Leute bei ASML ein, ASML bekommt maßgeschneiderte Modelle für Design, Fertigung und Forschung.

Im Reinraum von ASML im niederländischen Veldhoven entsteht die EUV-Lithografie, jene Maschine, die laut Fouquet das Wall Street Journal die „unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. (c) ASML

Es ist, auf dem Papier, die europäische Idealgeschichte: Der Engpass-Monopolist und der Hoffnungsträger der europäischen KI verbünden sich, statt das Geld nach Kalifornien zu tragen. Eine Wette auf Souveränität entlang der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette.

Nur sollte man sich diese Wette ehrlich ansehen. Mistral ist gegenüber OpenAI und Anthropic weiterhin der kleinere Player, dessen Modelle ihren industriellen Mehrwert erst beweisen müssen. Und die Hardware, auf der am Ende alles läuft, kommt weiterhin von NVIDIA. Europa kontrolliert den Anfang der Kette, die Lithografie, und versucht nun, sich ein Stück der Mitte, die Modelle, zu sichern. Das Ende der Kette, die Beschleuniger und Rechenzentren, in denen das eigentliche Geld verdient wird, liegt anderswo.

Was Fouquets Rechnung für uns bedeutet

Die Botschaft aus Paris ist damit zweischneidig. Europa ist nicht abgehängt, im Gegenteil: Es hält mit ASML den einen Hebel, ohne den die gesamte KI-Welt stillstünde. Aber Hebel und Vorsprung sind nicht dasselbe wie Teilhabe am Wachstum. Solange der Großteil des Geldes anderswo investiert wird, bleibt der Kontinent der unverzichtbare Zulieferer einer Revolution, die anderswo zu Geld gemacht wird.

Die ehrliche Frage, die Fouquets Nebensatz aufwirft, ist nicht, ob Europa mitspielen kann. Es spielt längst mit, an der entscheidendsten Stelle. Die Frage ist, ob es bereit ist, aus einer Position der technologischen Unverzichtbarkeit endlich auch eine Position der wirtschaftlichen Stärke zu machen. Die Antwort darauf wird nicht in Veldhoven oder Paris gegeben, sondern in den Budgets der nächsten zwei, drei Jahre.

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