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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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✨ AI Kontextualisierung

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.

LinktippZur Website von Averis AI

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Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll.

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“

Deal-Screening statt Deal-Sourcing

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen.

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen.

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen.

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann.

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“.

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