„Magie, um Magie zu besiegen": KI-Betrugswerkzeuge haben Tech-Interviews zerstört – und einen Gründer zum Millionär gemacht
Die stille Panik, die in den Recruiting-Teams des Silicon Valley herrscht, hat einen Wendepunkt erreicht. Technische Vorstellungsgespräche, einst der Goldstandard für die Überprüfung von Top-Ingenieurtalenten, brechen unter der Last unsichtbarer KI-Komplizen zusammen. Im Zentrum dieses Bruchs steht ein 21-jähriger Studienabbrecher und eine Software, die weniger kostet als ein Abendessen.
Roy Lee, ein ehemaliger Student im zweiten Studienjahr an der Columbia University und selbsternannter Unternehmer, wurde vor wenigen Wochen inmitten eines Sturms der Kontroversen suspendiert. Er erfand ein KI-Tool, um sich Angebote von Amazon, Meta und TikTok zu erschleichen.
Dieses Tool, Interview Coder, bringt jetzt 228.500 Dollar pro Monat ein. Mit 224.000 Dollar Gewinn und einer Marge von 99 % hat es einen Disziplinarfall in einen Triumph des viralen Unternehmertums verwandelt. Für Lee ist es nicht nur ein Sieg, sondern eine Rechtfertigung.
Aber für Recruiter ist das keine Revolution. Es ist eine Implosion.
„Der Interviewprozess ist total kaputt": Recruiter in offener Revolte
In den Einstellungsräumen der Top-Tech-Firmen hat Verzweiflung die Daten ersetzt.
„Wir sagen den Kandidaten ausdrücklich: Benutzen Sie in dieser Runde keine KI", sagt ein Startup-Mitbegründer, der an der Einstellung beteiligt ist. „Sie nicken. Dann betrügen sie trotzdem."
Interviewer berichten von beunruhigenden neuen Normen: Kandidaten, die seitwärts ausserhalb der Kamera schauen, vollständige Codeblöcke ohne Tippen einfügen oder Screen-Sharing ganz vermeiden. Andere liefern unheimlich fehlerfreie Antworten auf komplexe Algorithmusfragen, nur um zu stolpern, wenn sie gebeten werden, ihre eigenen Lösungen zu erklären.
„Wir achten nicht mehr nur auf falsche Antworten", sagte ein Einstellungsmanager. „Wir achten auf Anzeichen dafür, dass sie überhaupt menschlich sind."
Laut internen Daten von Plattformen für technische Interviews ist der Anteil der verdächtigen KI-gestützten Betrugsfälle von 2 % Anfang 2023 auf über 10 % heute gestiegen.
Plattformen, die einst entwickelt wurden, um unqualifizierte Bewerber auszusortieren, werden jetzt von KI-affinen Jobsuchenden genutzt, um eine Illusion der Meisterschaft vorzutäuschen. Die Folgen sind akut: verschwendete Entwicklungszeit, zerstörtes Vertrauen und in einigen Fällen das Einfrieren ganzer Einstellungsprozesse.
Eine 60-Dollar-Abkürzung zum Silicon Valley-Starruhm
Interview Coder arbeitet mit entwaffnender Einfachheit. Ein Kandidat macht ein Foto der Programmierfrage, und das KI-Tool – das GPT nutzt – liefert eine kommentierte Aufschlüsselung, eine schrittweise Begründung und eine vollständige Lösung.
Eine Overlay-Schnittstelle stellt sicher, dass alles vor der Erkennung von Screen-Sharing verborgen bleibt. Die Maus scheint den Browser nie zu verlassen. Der Kandidat scheint nie auszublenden. Doch jeder Tastendruck ist geskriptet.
Bis Mitte Mai soll das Tool 1 Million Dollar an wiederkehrenden Jahreseinnahmen überschreiten. Seine Viralität ist kein Zufall. Lee dokumentierte seine gesamte Reise – vom Betrug bei Amazon bis zum Bau des Tools, das es ermöglichte – auf YouTube und LinkedIn und erntete Tausende von Aufrufen.
Sein LinkedIn-Post über seinen Ausschluss von der Columbia löste eine hitzige Debatte aus – und trug dazu bei, das Abonnentenwachstum anzukurbeln.
Laut internen Geschäftsdaten, die er veröffentlichte:
- 94 % der Einnahmen stammen aus dem 60-Dollar/Monat-Plan
- Die monatliche Abwanderungsrate beträgt etwa 35 %
- Die tatsächlichen Kosten sind minimal: eine Vercel-Hosting-Rechnung von 3.000 Dollar und 500 Dollar für Reddit-Anzeigen
Er behauptet, dass fast 10 % der Google Summer Interns das Tool genutzt haben. Niemand hat ihm bisher widersprochen.
Interview Coder ist erst der Anfang
Wenn Interview Coder der Funke ist, ist Leetcode Wizard das Lauffeuer.
Mit 49 €/Monat und über 16.000 Nutzern bezeichnet sich Leetcode Wizard als die „#1 KI-gestützte Interview-Cheat-App". Mit einer behaupteten Erfolgsquote von 93 % und Nutzern, die mit echten FAANG-Angeboten prahlen, geht das Tool weiter als seine Konkurrenten: Es diagnostiziert die Zeitkomplexität, generiert Klärungsfragen und simuliert „menschliche" Tippausgaben, um eine Erkennung zu vermeiden.
Zu den Hauptfunktionen gehören:
- Nicht erkennbare Bildschirmoverlays
- Globale Verknüpfungen, die für Interviewplattformen unsichtbar sind
- Strategisch platzierte Schnittstelle über dem Code-Editor
- Unsichtbar für alle wichtigen Bildschirmaufzeichnungstools
Obwohl das Tool öffentlich ist, breit vermarktet und von GitHub heruntergeladen wird, wurde es – bisher – noch nie von einer grossen technischen Interviewplattform gekennzeichnet.
Seine Schöpfer behaupten, dass das Problem nicht bei der Software liegt. Es liegt am System.
„Leetcode ≠ tatsächliche Arbeit", heisst es auf ihrer Homepage. „Wir enthüllen nur die Farce."
Eine Branche in kognitiver Dissonanz
Recruiter stehen nun vor einem existenziellen Dilemma: KI-Tools verbieten und riskieren, Talente zu verprellen, die sie bereits bei der Arbeit einsetzen – oder sie zulassen und den Interviewprozess auf ein Theater reduzieren.
Ali Ansari, CEO des KI-Einstellungsunternehmens Micro1, glaubt, dass der Status quo nicht mehr tragbar ist.
„Auch ohne Betrug müssen Codierungstests anders aussehen", sagte er. „Wir treten in eine neue Ära ein. KI hat die Rolle des Ingenieurs dauerhaft verändert."
Diese Spannung wird von Don Jernigan, VP bei Experis Services, widergespiegelt, der argumentiert, dass sich Interviews auf einzigartige menschliche Fähigkeiten konzentrieren müssen: Urteilsvermögen, Kreativität und Debugging-Intuition.
Einige Unternehmen experimentieren bereits. Apryse, ein Softwareunternehmen, gibt Kandidaten jetzt Offline-Take-Home-Projekte, bei denen KI erlaubt ist – die endgültige Bewertung hängt jedoch von einer eingehenden Erklärung des Workflows ab.
Andere erstellen Blacklists bekannter Betrüger und entwerfen Interviewformate, die die Echtzeitdiskussion gegenüber der Code-Perfektion betonen.
Aber die Angst bleibt: dass KI das Format, das sie enthalten soll, einfach überholt hat.
Das Durchgreifen der Wissenschaft geht nach hinten los
Die Columbia University dachte, sie hätte das Kapitel mit Lees Ausschluss am 20. März abgeschlossen, nachdem eine Disziplinaranhörung aufgrund von Branchenbeschwerden stattgefunden hatte.
Amazon, ein langjähriger Columbia-Einstellungspartner, hatte Berichten zufolge gewarnt: Wenn die Schule nicht Massnahmen ergreift, sei die Beziehung gefährdet.
Bei der Anhörung wurde Lee gebeten zuzugeben, dass Interview Coder verwendet werden könnte, um Studenten beim Betrügen bei Kursarbeiten zu helfen – eine Behauptung, die er als irrelevant verspottete. „Haha", sagte er öffentlich nach der Entscheidung. „Ich bereue nichts."
Ironischerweise hat der Gegenwind seinen Erfolg beflügelt. Das grösste Update des Tools wurde Tage später veröffentlicht. Auf X behauptete er, Tausende von Nutzern hätten dank ihm Interviews bestanden.
Seine Gewinne – 99 % bei fast einer Viertelmillion monatlicher Einnahmen – haben das, was als Disziplinarskandal begann, in eines der profitabelsten KI-Mikro-Startups der jüngeren Geschichte verwandelt.
KI hat Interviews nicht kaputt gemacht – sie hat enthüllt, dass sie bereits kaputt waren
Die Verteidiger traditioneller Interviews sind nun in einen Widerspruch verwickelt: KI wird am Arbeitsplatz begrüsst, aber in Interviews verboten. Warum?
„Zeitgesteuerte Tests waren nie realistisch", sagte ein Gründer eines Interview-Coaching-Unternehmens. „KI hat nur den Schleier gelüftet."
Eine gemeinsame Studie von UNC und Microsoft ergab, dass Kandidaten bessere Leistungen erbringen, wenn sie ihr Denken erklären dürfen und nicht genau überwacht werden – was darauf hindeutet, dass der Interviewdruck selbst die Leistung stärker verzerren kann als KI jemals könnte.
Sogar OpenAI-Mitbegründer Andrej Karpathy hat den Begriff „Vibe-Coding" geprägt – die Idee, dass Ingenieure bald eher nach Codeverständnis und KI-Zusammenarbeit beurteilt werden könnten als nach reiner Implementierungsfähigkeit.
Da KI in der Lage ist, Code sofort zu generieren, ist die eigentliche Fähigkeit des Entwicklers von morgen vielleicht, zu wissen, welchen Code er generieren soll – und warum.
Was kommt als Nächstes?
Der Zusammenbruch des Interviewprozesses könnte die Warnung sein.
Wenn eine Person in zwei Monaten mit Kosten von 3.500 Dollar ein virales, profitables Tool entwickeln kann, das ein von Billionen-Dollar-Unternehmen verwendetes Einstellungsprotokoll untergräbt – was ist dann noch fragil?
Im Moment sind die Unternehmen damit beschäftigt, sich abzumühen. Einige werden die Kontrollen verschärfen. Andere werden Interviews von Grund auf neu gestalten. Aber eine wachsende Fraktion glaubt, dass die Lösung nicht in einer besseren Überwachung liegt – sondern in einer besseren Bewertung.
Ein Einstellungsleiter fasste es so zusammen:
„Wir brauchen Interviews, die testen, was KI nicht kann. Denn sonst interviewen wir nur die Tools."
Roy Lee ist unterdessen damit beschäftigt, sein Geschäft auszubauen.
Wenn die alten Regeln nicht mehr gelten, dann ist er – wie er es sieht – nicht der Bösewicht dieser Geschichte.
Er ist der Prototyp.