Die Durchsetzung wird strenger. Sind Sie bereit?
Im Dezember 2025 veroeffentlichte der New York State Comptroller einen vernichtenden Pruefbericht darueber, wie das NYC Department of Consumer and Worker Protection (DCWP) Local Law 144 durchgesetzt hat -- die wegweisende Verordnung der Stadt zu automatisierten Einstellungsentscheidungs-Tools (AEDTs).
Die Ergebnisse waren deutlich. Fuenfundsiebzig Prozent der Testanrufe beim NYC 311-Service bezueglich AEDT-Problemen wurden fehlgeleitet und erreichten die DCWP nie. Die Behoerde befragte 32 Unternehmen und fand nur einen Fall von Nichteinhaltung, waehrend die Pruefer des Comptrollers bei der Ueberpruefung derselben Unternehmen mindestens 17 potenzielle Verstoesse identifizierten.
Die DCWP hat zugestimmt, ihren Durchsetzungsansatz zu ueberarbeiten, einschliesslich der Staerkung der Beschwerdebearbeitung, der Schulung des Personals und der Durchfuehrung gruendlicherer Untersuchungen. Wie DLA Piper feststellte, sollten Arbeitgeber eine neue Phase strengerer Durchsetzung mit haeufigeren Untersuchungen und hoeheren Strafen erwarten.
Wenn Sie KI irgendwo in Ihrer Einstellungspipeline fuer Stellen einsetzen, die New York City betreffen, muessen Sie jetzt Folgendes tun.
Was zaehlt als AEDT?
Bevor wir die Checkliste durchgehen, hilft es zu verstehen, was das Gesetz tatsaechlich abdeckt. Ein automatisiertes Einstellungsentscheidungs-Tool (Automated Employment Decision Tool) ist jeder rechnergestuetzte Prozess, der aus maschinellem Lernen, statistischer Modellierung, Datenanalytik oder kuenstlicher Intelligenz abgeleitet ist und eine vereinfachte Ausgabe (Score, Klassifizierung oder Empfehlung) erzeugt, die dazu verwendet wird, diskretionaere Entscheidungsfindung bei Beschaeftigungsentscheidungen wesentlich zu unterstuetzen oder zu ersetzen.
In der Praxis umfasst dies:
- Lebenslauf-Screening-Tools, die Kandidaten bewerten, filtern oder einstufen
- Video-Interview-Plattformen, die Gesichtsausdruecke, Tonfall oder Wortwahl analysieren
- Chatbot-Bewertungen, die Kandidatenantworten evaluieren
- Kandidaten-Matching-Algorithmen, die Kandidaten fuer Stellen empfehlen
- Interne Befoerderungstools, die Mitarbeitende fuer Aufstiegschancen bewerten
Der Schluesselausdruck ist "wesentlich unterstuetzen oder ersetzen". Wenn ein menschlicher Entscheidungstraeger KI-generierte Scores oder Rankings als wesentlichen Faktor bei der Einstellung beruecksichtigt, ist dieses Tool wahrscheinlich ein AEDT.
Die 7-Schritte-Compliance-Checkliste
Schritt 1: Inventarisieren Sie jedes KI-Tool in Ihrer Einstellungspipeline
Beginnen Sie damit, jedes Tool zu erfassen, das die Kandidatenbewertung beruehrt. Dazu gehoeren sowohl intern entwickelte Tools als auch von Anbietern bereitgestellte Tools. Viele Unternehmen sind ueberrascht, wenn sie AEDTs in Bewerbermanagementsystemen, Recruiting-Marketing-Plattformen oder Assessment-Anbietern finden, von denen sie annahmen, dass sie rein manuell arbeiten.
Was Sie fuer jedes Tool dokumentieren sollten:
- Toolname und Anbieter
- Was es tut (Screening, Bewertung, Ranking, Matching)
- Welche Daten es aufnimmt (Lebenslaeufe, Videos, Assessment-Antworten)
- Ob es einen Score, eine Klassifizierung oder eine Empfehlung erzeugt
- Ob diese Ausgabe eine menschliche Entscheidung wesentlich unterstuetzt oder ersetzt
Wenn ein Anbieter das Tool bereitstellt, kontaktieren Sie ihn bezueglich seiner Local Law 144 Compliance-Position. Beachten Sie, dass das Gesetz Anbietern keine direkten Pflichten auferlegt, sodass die Zusammenarbeit von Ihrer vertraglichen Beziehung abhaengt.
Schritt 2: Stellen Sie fest, ob Sie in den Anwendungsbereich fallen
Local Law 144 gilt fuer Arbeitgeber und Personalvermittlungsagenturen, die AEDTs einsetzen, um Kandidaten oder Mitarbeitende zu bewerten, die in New York City wohnen. Ihr Unternehmen muss nicht in NYC ansaessig sein. Wenn Sie fuer eine Remote-Stelle einstellen und ein Kandidat in einem der fuenf Stadtbezirke lebt, gilt das Gesetz fuer die Bewertung dieses Kandidaten.
Sie fallen in den Anwendungsbereich, wenn:
- Sie Mitarbeitende in NYC haben
- Sie Bewerber bewerten, die in NYC wohnen
- Sie AEDTs fuer Befoerderungen von in NYC ansaessigen Mitarbeitenden einsetzen
- Sie eine Personalvermittlungsagentur sind, die Kandidaten in NYC-Stellen vermittelt
Schritt 3: Waehlen Sie einen unabhaengigen Pruefer aus
Das Gesetz verlangt, dass ein unabhaengiger Pruefer das Bias-Audit durchfuehrt. Die DCWP fuehrt keine genehmigte Liste von Pruefern, daher liegt die Auswahl in Ihrer Verantwortung.
Worauf Sie bei einem Pruefer achten sollten:
- Unabhaengigkeit: Der Pruefer darf kein finanzielles Interesse an dem zu pruefenden AEDT haben. Ein Anbieter kann sein eigenes Tool nicht pruefen, aber er kann die Datenerhebung fuer einen externen Pruefer koordinieren.
- Fachliche Kompetenz: Suchen Sie nach Erfahrung mit Adverse-Impact-Analysen, Disparate-Impact-Tests und der Vier-Fuenftel-Regel. Die IAPP bietet praktische Hinweise dazu, was einen qualifizierten Pruefer ausmacht.
- Methodentransparenz: Der Pruefer sollte seinen Ansatz, seine Datenanforderungen und seine Analysemethoden klar dokumentieren.
Ein Anbieter kann einen unabhaengigen Pruefer beauftragen, ein Bias-Audit fuer sein Tool durchzufuehren, und diese Ergebnisse mit Ihnen teilen. Wenn Ihr Anbieter bereits ueber ein aktuelles Audit verfuegt, koennen Sie dieses moeglicherweise nutzen, anstatt ein eigenes in Auftrag zu geben, sofern es dieselbe Tool-Konfiguration abdeckt, die Sie einsetzen.
Schritt 4: Fuehren Sie das Bias-Audit durch
Das Bias-Audit muss die Auswahlrate (oder Bewertungsrate) fuer jede demografische Kategorie und das Einflussverhaeltnis berechnen, das das Verhaeltnis zwischen der Rate jeder Gruppe und der Gruppe mit der hoechsten Rate darstellt.
Erforderliche demografische Kategorien:
- Geschlecht (einschliesslich maennlich, weiblich und nicht-binaer/sonstiges)
- Rasse/Ethnizitaet (alle EEOC-Kategorien)
- Intersektionale Kategorien (Geschlecht gekreuzt mit Rasse/Ethnizitaet)
Wie Einflussverhaeltnisse funktionieren:
Wenn Maenner mit einer Rate von 60 % und Frauen mit 40 % ausgewaehlt werden, betraegt das Einflussverhaeltnis fuer Frauen 40/60 = 0,67 (67 %). Nach der Vier-Fuenftel-Regel kann ein Einflussverhaeltnis unter 80 % auf eine nachteilige Auswirkung auf diese Gruppe hinweisen.
Das Audit muss entweder historische Daten aus der tatsaechlichen Nutzung des Tools oder Testdaten verwenden, wenn historische Daten unzureichend sind. Der Pruefer dokumentiert die Ergebnisse in einem zusammenfassenden Bericht.
Schritt 5: Veroeffentlichen Sie die Audit-Ergebnisse
Sie muessen die Ergebnisse des Bias-Audits oeffentlich auf Ihrer Website zugaenglich machen. Die veroeffentlichte Zusammenfassung muss enthalten:
- Das Datum des juengsten Bias-Audits
- Die Verteilung der AEDT-Ergebnisse ueber die erforderlichen demografischen Kategorien
- Die Quelle und Erklaerung der verwendeten Daten
- Die Anzahl der vom AEDT bewerteten Personen
Es gibt kein vorgeschriebenes Format, aber die Informationen muessen klar zugaenglich sein. Viele Unternehmen erstellen eine spezielle Compliance-Seite oder fuegen sie ihrem Karrierebereich hinzu.
Schritt 6: Benachrichtigen Sie Kandidaten und Mitarbeitende
Vor der Nutzung eines AEDT muessen Sie Kandidaten oder Mitarbeitende mindestens 10 Werktage vor dem Einsatz des Tools benachrichtigen. Die Benachrichtigung muss enthalten:
- Dass ein AEDT bei der Bewertung eingesetzt wird
- Die Qualifikationen und Merkmale der Stelle, die das AEDT bewertet
- Die Art der fuer das AEDT erhobenen Daten
- Die Quelle der Daten
- Ihre Datenaufbewahrungsrichtlinie
Kandidaten muessen auch ueber ihr Recht informiert werden, ein alternatives Auswahlverfahren oder eine Anpassung zu beantragen, sofern diese in angemessenem Umfang verfuegbar sind.
Wo die Benachrichtigung erfolgen sollte:
- In der Stellenausschreibung selbst
- In einer separaten schriftlichen Mitteilung (E-Mail, Brief) mindestens 10 Werktage vor der Nutzung
- Auf Ihrer Karriereseite an einer gut sichtbaren Stelle
Schritt 7: Etablieren Sie einen jaehrlichen Compliance-Rhythmus
Das Bias-Audit muss mindestens einmal alle 12 Monate durchgefuehrt werden. Sie duerfen ein AEDT nicht einsetzen, wenn seit dem letzten Audit mehr als ein Jahr vergangen ist.
Empfohlener Jahreskalender:
| Monat | Massnahme |
|---|---|
| Monat 1 | AEDT-Inventar auf neue oder geaenderte Tools ueberpruefen |
| Monat 2-3 | Pruefer beauftragen und Daten bereitstellen |
| Monat 4-5 | Audit durchfuehren und Bericht erstellen lassen |
| Monat 6 | Aktualisierte Ergebnisse veroeffentlichen, Kandidatenbenachrichtigungen ueberpruefen |
| Monat 7-12 | Auf Tool-Aenderungen achten, die ein erneutes Audit erfordern |
| Laufend | Alle AEDT-Nutzungen protokollieren, Aufzeichnungen ueber Kandidatenbenachrichtigungen fuehren |
Wenn Sie die Konfiguration des AEDT aendern, ein Modell neu trainieren oder mitten im Zyklus den Anbieter wechseln, pruefen Sie, ob ein neues Audit erforderlich ist.
Haeufige Fehler, die Sie vermeiden sollten
Zu denken, das Gesetz gelte nur fuer in NYC ansaessige Unternehmen. Es gilt fuer jeden Arbeitgeber, der Kandidaten bewertet, die in NYC wohnen, unabhaengig davon, wo das Unternehmen seinen Hauptsitz hat.
Von Anbietern bereitgestellte Tools ignorieren. Wenn Ihr ATS-Anbieter KI-gestuetztes Screening beinhaltet, handelt es sich um ein AEDT. Die Compliance-Pflicht liegt bei Ihnen als Arbeitgeber, nicht beim Anbieter.
Das Audit als einmaliges Ereignis betrachten. Audits laufen nach 12 Monaten ab. Viele Unternehmen haben ihr erstes Audit 2023 abgeschlossen und seitdem nicht aktualisiert.
Kein alternatives Verfahren anbieten. Das Gesetz verlangt, dass Sie Kandidaten darueber informieren, dass sie eine Alternative beantragen koennen. Wenn Sie keine Alternative zur Verfuegung haben, sollten Sie dokumentieren, warum, und die Einrichtung einer solchen in Betracht ziehen.
Audit-Ergebnisse an einem unzugaenglichen Ort veroeffentlichen. Die Zusammenfassung in einem PDF hinter mehreren Klicks zu verstecken, erfuellt moeglicherweise nicht die Anforderung der oeffentlichen Verfuegbarkeit. Machen Sie sie leicht auffindbar.
Was der Pruefbericht des Comptrollers fuer Arbeitgeber bedeutet
Der Pruefbericht des Comptrollers vom Dezember 2025 war aus zwei Gruenden ein Weckruf.
Erstens zeigte er, dass die Durchsetzung durch die DCWP minimal war. Viele Unternehmen wurden nicht ueberprueft, was moeglicherweise ein falsches Gefuehl der Sicherheit erzeugt hat.
Zweitens hat sich die DCWP verpflichtet, jede vom Comptroller identifizierte Luecke zu schliessen. Das bedeutet verbesserte Beschwerdeweiterleitung, besser geschulte Ermittler und proaktivere Durchsetzung. Die Behoerde wird wahrscheinlich von ihrer derzeitigen reaktiven Haltung dazu uebergehen, aktiv nach nicht konformen Arbeitgebern zu suchen.
Unternehmen, die noch nicht konform sind, sollten dies als letztes Zeitfenster betrachten, um ihre Angelegenheiten zu ordnen, bevor die Durchsetzung verstaerkt wird.
Wie VerifyWise hilft
VerifyWise deckt die zentralen quantitativen Anforderungen von Local Law 144 ab: die eigentliche Bias-Audit-Berechnung, die Analyse demografischer Kategorien, intersektionale Aufschluesselungen und die Compliance-Dokumentation. Hier ist, was die Plattform bietet, direkt auf jede LL144-Anforderung abgebildet.
| LL144-Anforderung | VerifyWise-Abdeckung |
|---|---|
| Jaehrliche Bias-Audits | Spezielles Bias-Audit-Modul mit vollstaendigem Audit-Lebenszyklus: Erstellen, Durchfuehren, Ergebnisse ueberpruefen und Archivieren |
| Auswahlratenanalyse | Engine berechnet gruppenspezifische Auswahlraten ueber alle demografischen Gruppen |
| Einflussverhaeltnis (Vier-Fuenftel-Regel) | Automatische Berechnung des Einflussverhaeltnisses mit konfigurierbarem 0,80-Schwellenwert und Erkennung von Auffaelligkeiten |
| EEO Component 1 Kategorien | Vorkonfiguriertes Preset mit Geschlecht (2 Gruppen) und Rasse/Ethnizitaet (7 Gruppen) |
| Intersektionale Analyse | Automatische Geschlecht-nach-Rasse-Kreuztabellierung ueber alle 14 Kombinationen |
| Ausschluss kleiner Stichproben | Gruppen unter 2 % der Gesamtbewerber werden gemaess DCWP-Leitlinien von Verhaeltnisberechnungen ausgeschlossen |
| Audit-Metadaten | Erfasst AEDT-Name, Verteilungsdatum und Datenquellenbeschreibung |
| Compliance-Dokumentation | Vollstaendiger Audit-Trail mit zeitgestempelten Ergebnissen, Konfigurationssnapshots und gruppenspezifischen Aufschluesselungen |
| Datentransparenz | AI Trust Center fuer die oeffentliche Offenlegung von Audit-Zusammenfassungen, das die Veroeffentlichungsanforderung erfuellt |
| Ergebnisexport | JSON-Download der vollstaendigen Audit-Ergebnisse zur Weitergabe an Pruefer oder Regulierungsbehoerden |
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