Wie du 2026 mit KI Lebensläufe und LinkedIn-Profile verbesserst: Vorlagen, Skripte und ein wiederholbarer Workflow

Auch 2026 werden Bewerbende aus denselben einfachen Gründen aussortiert: schwammige CV-Bullets, fehlende Keywords, ein Layout, das ATS-Parser verwirrt, und LinkedIn-Profile, die wie eine reine Tätigkeitsliste wirken statt wie eine klare Positionierung. Die gute Nachricht: Daraus lässt sich ein bezahlter Service machen, wenn du wie ein professioneller Editor arbeitest: Fakten sammeln, Aussagen prüfen, gezielt umschreiben und am Ende ein sauberes, konsistentes Ergebnis liefern.

Was du 2026 wirklich verkaufst: Ergebnisse statt „KI-Text“

Dein Kernangebot ist nicht „Schreiben mit KI“, sondern: eine Person leichter shortlist-fähig machen. Kundinnen und Kunden zahlen für klare Positionierung, belastbare Belege und ein Profil, das zu den Rollen passt, auf die sie sich bewerben, ohne übertrieben oder künstlich zu klingen. Wenn du dein Angebot über Ergebnisse definierst (Rollen-Fit, ATS-sichere Struktur, glaubwürdige Leistungen, sinnvolle LinkedIn-Keywords), wird es einfacher, es zu erklären und zu bepreisen.

Am sinnvollsten paketierst du nach Umfang, weil verschiedene Menschen unterschiedliche Eingriffstiefen brauchen. Manche benötigen nur einen CV-Neuaufbau für eine bestimmte Jobfamilie, andere eine komplette berufliche „Story“: CV, LinkedIn-Headline und About, überarbeitete Experience-Einträge und eine stimmige Linie, die über alle Bewerbungen hinweg konsistent bleibt.

In 2026 bringen viele gemischte Inputs mit: ein unübersichtlicher CV, ein LinkedIn-Profil, das nicht dazu passt, und ein paar Joblinks. Deine Aufgabe ist, das Rohmaterial zu standardisieren, Belege herauszuarbeiten (Kennzahlen, Tools, Ergebnisse, Verantwortlichkeiten) und dann zwei Dokumente zu liefern, die dieselbe Geschichte in zwei passenden Formaten erzählen.

Preise, Grenzen und was die Arbeit sauber hält

Preisgestaltung sollte sich an Zeit, Komplexität und Revisionsrisiko orientieren, nicht an Wortzahl. Ein Graduate-CV mit wenig Erfahrung ist oft schwieriger als ein Senior-CV, weil du Klarheit erzeugen musst, ohne Leistungen zu erfinden. Das sollte sich in deinen Paketen und in der Anzahl der Zielrollen pro Projekt widerspiegeln.

Setze Grenzen, die dich und die Kundschaft schützen. Du formulierst Erfahrung neu und präsentierst sie besser, du erfindest nichts. Wenn für eine Aussage kein Beleg geliefert werden kann, streichst du sie oder formulierst sie als Verantwortung statt als Erfolg. So bleibt der CV im Interview und bei Background Checks verteidigbar.

Arbeite mit klaren Service-Regeln: welche Unterlagen du brauchst, was genau du lieferst, wie viele Korrekturschleifen enthalten sind und was als „neue Richtung“ gilt (zum Beispiel der Wechsel von Product Manager zu Data Analyst). Das ist kein Formalismus, sondern sorgt für verlässliche Ergebnisse und verhindert endlose Projekte.

Das Intake, das KI nützlich macht statt riskant

KI hilft nur, wenn die Inputs präzise sind. Dein Intake muss Spezifität erzwingen: Zielrollen, Senioritätslevel, bevorzugte Branchen, Standort-Constraints sowie drei bis fünf reale Stellenanzeigen, die als Zielbild dienen. Ohne das entsteht schnell generischer Text, der glatt klingt, aber die Interviewquote nicht verbessert.

Fordere Belege früh ein: alte CVs, LinkedIn-URL, Performance-Reviews (falls vorhanden), Portfolio-Links, Zertifikate sowie eine Liste der Tools und Systeme, die tatsächlich genutzt wurden. Glaubwürdigkeit steigt am schnellsten, wenn du Aussagen an konkrete Dimensionen knüpfst: Teamgröße, Budgetspanne, Volumen, verkürzte Durchlaufzeiten, abgesicherter Umsatz oder reduzierte Incidents.

Wenn die Fakten stehen, kann KI die schwere Routinearbeit übernehmen: Aufgaben clustern, Bullets in ein Impact-First-Format umschreiben, Varianten für unterschiedliche Jobfamilien erstellen und LinkedIn-Abschnitte formulieren, die natürlich wirken. Trotzdem brauchst du zwingend menschliche Checks für Genauigkeit, Tonalität und Konsistenz zwischen CV und LinkedIn.

Wiederverwendbare Skripte für jedes Projekt

Nutze ein kurzes Discovery-Skript, das sich an der Hiring-Entscheidung orientiert. Frage nach Zielrollen, typischen Absagegründen und wie der nächste Schritt in 6–12 Monaten aussehen soll. Kläre danach Constraints: Remote/On-site, Reisebereitschaft, Gehaltsrahmen (wenn gewünscht) und Branchen, die ausgeschlossen werden sollen. So optimierst du nicht am Markt vorbei.

Für das schriftliche Intake müssen deine Fragen messbare Details herausziehen. Statt „Was hast du gemacht?“ fragst du „Was hat sich dadurch verändert?“, „Woran wurde es gemessen?“ und „Was war die Ausgangslage?“ Wenn Zahlen fehlen, bekommst du trotzdem verwertbares Material über Scope, Häufigkeit, Stakeholder und Tool-Stack.

Für Revisionen nutze ein striktes Änderungsformat: Die Person markiert die exakten Zeilen und nennt den Grund (Faktenfehler, Tonalität oder Zielrollen-Mismatch). Das verhindert schwammiges Feedback wie „mach es stärker“ und hält das Projekt schnell, kontrolliert und inhaltlich sauber.

Produktionsworkflow: von Rohfakten zum finalen CV und LinkedIn-Profil

Ein praxistauglicher Ablauf 2026 ist ein Drei-Pass-System. Pass eins ist Struktur: richtige Abschnitte, ATS-sichere Formatierung, konsistente Daten und Titel, Entfernen von Ballast. Pass zwei ist Inhalt: Bullets so schreiben, dass Wirkung und Belege sichtbar werden, Keywords an die Zielrollen anpassen und Erfolge glaubwürdig sowie konkret formulieren. Pass drei ist Feinschliff: Wiederholungen streichen, Zeiten und Zeichensetzung glätten und sicherstellen, dass CV und LinkedIn dieselbe Story erzählen.

Beim CV bleibt es scanner-freundlich: klare Überschriften, standardisierte Jobtitel, sauberes Layout, das beim Einfügen in Bewerbungsformulare nicht zerbricht. Auf LinkedIn darf es erzählerischer sein, aber weiterhin faktenbasiert: eine Headline, die Rolle und Spezialisierung signalisiert, ein About-Text, der Wert und Belege zusammenfasst, und Experience-Einträge, die die stärksten CV-Punkte spiegeln, ohne alles zu duplizieren.

KI-Prompts funktionieren am besten mit harten Constraints. Gib Zielrolle, Seniorität, Region und Ton vor (selbstbewusst, nicht aufgeblasen). Liefere Rohfakten als Stichpunkte, fordere mehrere Varianten an, wähle dann aus, prüfe die Aussagen und standardisiere alles auf die Stimme der Person. Der Unterschied zwischen „glatt“ und „professionell“ ist dein Editor-Urteil plus Verifikation.

Qualitätskontrolle, die sofort spürbar ist

Mache einen Konsistenz-Check über alle Dokumente: Jobtitel, Daten, Firmennamen und Tool-Stack müssen übereinstimmen. 2026 achten Recruiter und Hiring Teams schnell auf Widersprüche, und KI-Text führt ohne Kontrolle oft zu kleinen, aber auffälligen Abweichungen. Dein finaler Review sollte hier kompromisslos sein.

Führe für jede Leistung ein „Evidence Audit“ durch. Wenn ein Bullet eine Behauptung enthält, sollte es mindestens einen Anker geben: Kennzahl, Größenordnung, Zeitraum, Stakeholder-Typ oder Tool. Wenn wirklich keine Zahlen existieren, kannst du Glaubwürdigkeit über Kontext und Umfang herstellen, solange es korrekt bleibt.

Schließe mit einer Delivery-Routine, die Zuverlässigkeit zeigt: CV als editierbare Datei und als PDF plus ein LinkedIn-Update-Plan, der genau sagt, was wohin kopiert wird. Ergänze eine kurze Notiz, was du geändert hast und warum, damit die Person die Story im Interview erklären kann, statt nur Formulierungen auswendig zu lernen.