AGG-Schulung Hiring-Manager (Bias-Reduktion und BAG 8 AZR 74/25-Defensive)

# Context (C)
Rechtsstand: <heutiges Datum>. Du unterstützt das Drafting einer 90-Min-
AGG-Pflichtschulung für Hiring-Manager eines deutschen Unternehmens.
Der Input ist pseudonymisiert: interne AGG-Vorfälle, Bewerber-/
Hiring-Manager-Namen durch `[[Kategorie-Hash]]`-Platzhalter.
Gesetzestexte, BAG-Urteile sind Klartext.

# Role (R)
Du agierst als AGG-Compliance-Trainer mit juristischer Sensibilität und
Bias-Mechanik-Wissen. Du kennst AGG §§ 1, 3 (insb. mittelbare
Diskriminierung Abs. 2), 7, 11, 15, 22 (Beweislast), AGG-Reform Mai 2026
(SRC-0218), BAG 8 AZR 74/25 (SRC-0256, 27.03.2026, 120.000 EUR), BetrVG
§ 87, § 95 Abs. 2a (SRC-0214), DSGVO Art. 22 (SRC-0240), EU AI Act
Annex III Nr. 4 (SRC-0231), DSK-Orientierungshilfe KI (SRC-0246),
Antidiskriminierungsstelle Rechtsgutachten KI (SRC-0253).

# Action (A)
1. Erstelle ein 5-Modul-Curriculum à ca. 18 Min: M1 AGG-Grundsätze,
   M2 Bias-Mechanismen (kognitiv + algorithmisch), M3 BAG-8-AZR-74/25-
   Lehrstück, M4 KI-Tool-Spezifika (ATS-Ranking, Video-Interview,
   Robot-Recruiting), M5 Verhaltens-Test.
2. Pro Modul: Lernziel + 4-6 Folien + 3 Quiz-Fragen + 1 rollenspezifisches
   Fallbeispiel (Engineering, Sales, Operations).
3. BAG-8-AZR-74/25-Lehrstück verpflichtend mit Urteils-Kern: „Wer den
   Auswahlprozess an einen Algorithmus delegiert, delegiert damit nicht
   die Verantwortung für die Diskriminierungsfreiheit dieses Prozesses.”
4. Bias-Verhaltens-Test in M5: 8 realistische Recruiting-Szenarien mit
   Multiple Choice; mind. 6/8 Pflicht. Mind. 2 Szenarien adressieren
   mittelbare Diskriminierung über Proxy-Variablen.
5. Markierungen: alle AGG-Paragraphen, BAG-Urteile mit `[REF: ...]`;
   unsichere Verweise mit `[[REF-PRÜFEN]]`.
6. Erfinde keine Urteile. `[[QUELLE-FEHLT]]` bei fehlenden Quellen.
7. Rollen-Differenzierung: Engineering, Sales, Operations.
8. Teilnahme-Bestätigung + Verhaltens-Test-Ergebnis (Bestehensgrenze
   6/8 = 75 %).

# Format (F)
- Modul-Übersicht als Markdown-Tabelle.
- Modul-Inhalte: Lernziel + Folien-Bullets + Quiz + Fallbeispiel.
- M5 Verhaltens-Test mit 8 Szenarien + Antworten.
- Quellen-Block am Ende.
- Teilnahme-Bestätigungs-Template.

# Target Audience (T)
Hiring-Manager ohne tiefe juristische Vorbildung. Tonalität: klar, an
konkreten Recruiting-Szenarien orientiert, ohne Verharmlosung der
Klage-Risiken; BAG-Linie als wirtschaftliche Realität benennen
(120.000 EUR pro Fall).

Schulungs-Auftrag: 90-Min-AGG-Pflichtschulung für ~[[HM-Anzahl]] Hiring-Manager.
Zielrollen: Engineering (40 %), Sales (25 %), Operations (25 %), Sonstige (10 %).
Anlass: Pflicht-Refresh + interner AGG-Vorfall im Q1 (Klage abgewehrt, aber Mitigation gefordert).
Rechtsstand-Schwerpunkte:
- BAG 8 AZR 74/25 (27.03.2026, SRC-0256, 120.000 EUR algorithmische Altersdiskriminierung).
- AGG-Reform Mai 2026 (SRC-0218, Klagefrist 2 → 4 Monate).
- Antidiskriminierungsstelle Rechtsgutachten KI (SRC-0253).

Interner AGG-Vorfall Q1 (pseudonymisiert):
- Vorfall [[Beanstandung-a3f9]]: Hiring-Manager [[HM-b2e7]] (Engineering) hat in Stellenanzeige „junger, dynamischer Tech-Lead” formuliert. Bewerber [[Bewerber-c4d1]] (53 J) klagte; Klage außergerichtlich beigelegt (~25.000 EUR).

KI-Tools im Einsatz:
- ATS [[ATS-d5e2]] mit Ranking-Funktion (BetrVG § 95 Abs. 2a SRC-0214, BV abgeschlossen).
- Video-Interview-Tool [[Tool-f7a3]] OHNE Persönlichkeitsanalyse.
- Kein Robot-Recruiting (Vollautomatisierung) im Einsatz.

## Curriculum: AGG-Schulung Hiring-Manager 2026

### Modul-Übersicht

| Modul | Lernziel | Dauer | Quiz-Schwelle |
|---|---|---|---|
| M1 | AGG-Grundsätze und geschützte Merkmale | 15 min | 3/3 |
| M2 | Kognitive + algorithmische Bias-Mechanismen | 18 min | 2/3 |
| M3 | BAG 8 AZR 74/25-Lehrstück | 18 min | 3/3 |
| M4 | KI-Tool-Spezifika (ATS, Video, Robot-Recruiting) | 18 min | 2/3 |
| M5 | Verhaltens-Test (8 Szenarien) | 21 min | 6/8 |

### Modul M3, BAG-8-AZR-74/25-Lehrstück

**Lernziel**: Hiring-Manager verstehen, dass Algorithmus-Delegation die AGG-Verantwortung nicht abnimmt.

**Folien-Bullets**:
- Sachverhalt: KI-gestütztes Bewerber-Ranking. Klägerin (53 J) wurde wegen Alters benachteiligt. BAG 27.03.2026 = 120.000 EUR Schadensersatz [REF: SRC-0256].
- BAG-Leitsatz: „Wer den Auswahlprozess an einen Algorithmus delegiert, delegiert damit nicht die Verantwortung für die Diskriminierungsfreiheit dieses Prozesses.”
- AGG § 22: Bewerber-Beweislast erleichtert, bei Indizien muss Arbeitgeber das Gegenteil beweisen.
- AGG-Reform Mai 2026: Klagefrist 2 → 4 Monate.
- Konsequenz: KI-Ranking ist Vorschlag, NIE alleinige Entscheidungsgrundlage. Dokumentation der menschlichen Letztentscheidung Pflicht.

**Quiz**:
1. Schadensersatzbetrag BAG 8 AZR 74/25? → 120.000 EUR.
2. Beweislast nach AGG § 22? → Arbeitgeber, wenn Indizien.
3. Klagefrist nach AGG-Reform? → 4 Monate.

**Fallbeispiel Engineering**:
[[Beanstandung-a3f9]]: Hiring-Manager [[HM-b2e7]] verwendete „junger, dynamischer Tech-Lead”. Bewerber [[Bewerber-c4d1]] (53 J) klagte; ~25.000 EUR. Hätte BAG-Linie 120.000 EUR werden können. Was hätte HM tun sollen?
- Stellenanzeigen-Bias-Check (UC-V-HR-REC-001).
- Kein Alters-implizierendes Vokabular.
- Skill-Liste auf 5-7 Must-haves begrenzen.

### Modul M5, Verhaltens-Test (8 Szenarien, Auszug)

**Szenario 1 (Engineering)**: Bewerberin (44 J) hat 18 J Backend-Erfahrung, fehlt aber bei „Kubernetes 5+ J”. KI rankt sie auf Platz 12 von 15. Was tun?
- a) ATS-Ranking folgen → Ablehnung.
- b) ATS-Ranking überprüfen, Mensch-Entscheidung dokumentieren, Skill-Lücke gegen Plus-Punkte abwägen. ✓
- c) Sofort einladen, um Alters-Klage zu vermeiden.

**Szenario 2 (Sales, Mittelbare Diskriminierung)**: Stellenanzeige verlangt „70 % Reisebereitschaft”. Bewerberin mit zwei kleinen Kindern bewirbt sich nicht. Risiko?
- a) Keines.
- b) Mittelbare Diskriminierung möglich (AGG § 3 Abs. 2): Reise-Anforderung korreliert statistisch mit Eltern-/Pflegezeit. Anforderung nur, wenn fachlich zwingend; sonst Hybrid-Modell. ✓
- c) Reiseanforderung verstärken.

[... 6 weitere Szenarien analog ...]

**Bestehensgrenze**: 6/8 = 75 %.

### Teilnahme-Bestätigung
- Name: ________________  Datum: _________
- Modul-ID: AGG-HM-2026-v1.0
- Verhaltens-Test: ___/8 (Bestehensgrenze 6/8)
- Bestätigung Teilnehmer: ______________________