Die Interpretation und die beidseitige Erwartung ist aber auch ein Stück weit typisch deutsch.
Beide Seite erwarten, dass man 80% der Anforderung erfüllt, sonst bewirbt man sich oft gar nicht, oder der Arbeitgeber sortiert aus.
Von meinen indischen Kollegen wird berichtet, dass man sich dort teils erfolgreich bewirbt, wenn man auch nur 25% erfüllt.
Was auch interessant ist: oft ist Papier wichtiger als reale Kompetenz.
Also Hauptsache man hat das passende Zeugnis, gern auch älter, dann muss man zwangsläufig qualifiziert sein. Ohne Schriftlichen Nachweis bekommt man seltener eine Chance.
Wird allerdings besser, muss man zugeben, Arbeitgeber werden da teils offener.
Das passt gut zu meiner Erfahrung: Von den indischen Bewerbern kann ich sagen, dass diese unser Bewerbungsportal mit ungeeigneten Bewerbungen überfluten. 
Wobei ich mich frage, wie viel bestenfalls anekdotisches Wissen dahinter steckt. In unseren Ausschreibungen steht üblicherweise explizit der Hinweis, dass für eine Einstellung als Senior etwa 75 % der Anforderungen angestrebt werden sollten, während für einen Junior schon 50 % ausreichend wären. Realistisch sind wir natürlich mit 10-20 % weniger auch schon happy, je nach Fit.
Da benötigt es schon mehr Mut von Arbeitnehmern, sich auch zu bewerben, wenn sie nicht das 100%-Match sind.
Vielleicht vorrangig die zu besetzende Stelle und Anforderungen an die Tätigkeiten beschreiben als die Anforderungen an die Person?
Auch interessant dazu:
Unterm Strich:
KI wird kurz- bis mittelfristig keine ganzen Branchen ersetzen oder Jobs komplett überflüssig machen, aber Teiltätigkeiten effizienter machen.
Dabei: Arbeitnehmer mit KI-Kompetenz sind im Vorteil gegenüber denen ohne KI-Kompetenz.
KI ist für mich inzwischen ein Buzzword, dass bei jedem digitalen Problem einfach mal rausgehauen wird. Dabei meint es eigentlich oftmals nur Digitalisierung, bzw. einen Step weiter Entexcelisierung.
Mich wundert es dann auch nicht, dass in den Betrieben 95% aller KI Projekte scheitert, denn oftmals mangelt es bereits an der Basis der guten, geordneten Datengrundlage. Denn mit einfach mal alle Daten einbinden und aufs Knöpfchen drücken ist es eben nicht getan.
Die oftmals eigentliche Arbeit der Schaffung dieser geordneten Datengrundlagen, mit konsequenter vereinheitlichter Namensgebung, Verknüpfungen, Abschaffung von zig Parallelstrukturen, usw. kann mMn nur bedingt von der KI übernommen werden.
Und selbst wenn man das hat, ist es oftmals keine KI Lösung die oben drauf gesetzt wird, sondern meist Big Data Tools wie Power BI oder Sharepoint Apps Tools, die Datenein- und Ausgabe bzw. Analysen ermöglichen.
Dazu auch noch diese Zahlen: die Anzahl Arbeitslose Akademiker ist seit 2022 von 2,2% auf 3,3% gestiegen. Arbeitslosenquote unter Akademikern gestiegen: 1,9 Millionen Hochgebildete in Deutschland von Armut bedroht
Wir arbeiten offenbar zu wenig… 