De AI-belofte houdt de werkende wereld in zijn greep, zo ook wie bezig is met talentmanagement en recruitment. Tegelijkertijd gebeuren er in de praktijk nog tamelijk stomme dingen. Neem de Europese Commissie die haar online testprocedure moest stopzetten vanwege privacy-issues en haperende computerprogramma’s. De Commissie hoopte door de digitalisering van haar selectieproces een diverser personeelsbestand te krijgen. Niet iedereen kan het zich immers veroorloven om voor een sollicitatie af te reizen naar Brussel. Maar nu is de Commissie weer terug bij af.

Bas van de Haterd en Kevin Wheeler, twee goeroes op het gebied van innovatie en recruitment, schreven het boek Talent Acquisition Excellence. Welke technologieën staan op doorbraak en hoe veranderen die hoe wij bezig zijn met talent management en recruitment?

Houdt de belofte van AI zich moeilijk staande in de praktijk van alledag?

“Nee joh, dat de online werving door de Europese Commissie on hold is gezet, is puur een kwestie van een verkeerde leverancier. Plus, we hebben snel de neiging om te generaliseren en de hele technologie als de schuldige aan te wijzen.”

De tool heeft het weer gedaan?

“Precies. Een tijdje geleden vertelde iemand uit het bankwezen me dat hun selectietool niet werkte. Bepaalde mensen kwamen er heel slecht uit. Dat waren, je voelt ’m al, witte mannen die toevallig ook nog eens in het studentencorps hadden gezeten. Het kwam niet in zijn hoofd op dat ze misschien al heel lang niet per se de beste mensen voor de baan aannamen.”

Jullie boek gaat, dat kan niet missen, veel over AI. Wat verstaan jullie daaronder, ook de algoritmen van LinkedIn bijvoorbeeld?

“Nee, dat is echt iets totaal anders hoor. LinkedIn gebruikt geen AI. Daar zitten heel domme algoritmen in. Een podcasthost die ik ken, krijgt geregeld vacatures voor host in een restaurant. Met ‘dom’ bedoel ik simpele ‘als-dan’-achtige codes. Bij AI gaat het niet om vaste code, maar om machine learning en deep learning algoritmen. Zij worden getraind in wat ze moeten doen aan de hand van data.”

Waar begin je met AI-tooling?

“We zeggen in ons boek: begin altijd eerst met een fatsoenlijk proces inrichten. Het heeft geen zin om technologie tegen een gebroken proces aan te gooien. Bepaal dus eerst je talentstrategie. Daar is niet één allerbeste methode voor. Je kunt daar op veel verschillende manieren goed mee bezig zijn. Het hangt natuurlijk ook af van de functies waarvoor je werft. Voor hoogvolume werving heb je andere processen nodig dan wanneer je sporadisch een IT’er zoekt. Welke talentstrategie past bij je bedrijf? Wil je een grow-your-own-systeem hebben of een hire from outside? De technologie helpt vervolgens die processen te ondersteunen.”

Wat zit er voor moois aan AI in de pijplijn?

De hele wereld kijkt vol bewondering hoe Emirates Airways de medewerkers voor de klantenservice selecteert, zegt Van de Haterd. “Behalve een Engelse taaltest gebruiken ze video-interviewing-software en conversational AI. Zo is via machine learning het woordgebruik van goed functionerende medewerkers onderzocht en tegen de woordkeuze van kandidaten gelegd. Emirates krijgt meer dan 200 duizend sollicitanten voor die functie per jaar, dan ontkom je niet aan een stukje automatiseren, natuurlijk. Maar zoiets moet wel bij je talentstrategie passen.”

Transavia pakt het weer heel anders aan, vervolgt hij. “Als low-budget-airline kan het IT’ers niet weghunten elders. Daarom zet Transavia sterk in op omscholing. De vliegmaatschappij heeft een tool die op basis van data voorspelt of iemand succesvol een traineeship kan afronden. Die let behalve op analytische vaardigheden ook op learning agility.”

AI is een gamechanger, zegt medeauteur Kevin Wheeler in het boek. Hij ziet een toekomst waarin AI, met name ChatGPT of vergelijkbare generatieve technologieën, in elke recruitmenttool wordt geïntegreerd. “Er zal in de toekomst dus geen enkele recruitmenttool bestaan zónder AI-element. En dan heb ik het over het hele proces: van het vinden, aantrekken én binden van kandidaten tot het screenen en beoordelen. Met alle ontwikkelingen op gebied van AI-technologie worden taken als het screenen van kandidaten, assessments organiseren en zelfs open gesprekken met kandidaten via online chat steeds beter mogelijk. Het kan allemaal minimaal voor 90 procent geautomatiseerd worden.”

Hoe voorkom je bias of discriminatie als je gaat werken met een AI-selectietool?

“Dat hoor ik zo vaak: alle AI-assessments discrimineren. Onzin natuurlijk. AI is zeker niet perfect. Het maakt fouten die mensen niet zouden maken. Tegelijkertijd maakt het ook duizenden fouten níét die mensen wél maken. Leg een AI-selectietool eens naast het huidige gemiddelde selectieproces. Dat is nog steeds vaak een cv-selectie met een ongestructureerd sollicitatiegesprek. Met AI doe je het dan al snel beter. Je moet natuurlijk wel je ogen openhouden.”

Waar let je op bij de aanschaf?

“AI-tools worden getraind op basis van data. Ze zijn dus niet per definitie objectief of neutraal. Het is belangrijk dat AI jouw doelgroep selecteert op de juiste gronden.

“Ga niet over één nacht ijs. Je moet het product snappen. Het is onacceptabel om een product te kopen dat suggesties doet over wie wel of niet geschikt is als je dat product in de basis niet snapt. Stel vragen en vraag door als je het antwoord niet snapt.”

Een vraag die je volgens Van de Haterd altijd moet stellen: is deze tool gevalideerd voor jouw doelgroep? “Als je kandidaten zoekt die veelal Nederlands als tweede taal hebben, blijf dan weg van een talig assessment. En gebruik al helemaal geen assessment dat gevalideerd is voor mensen die Nederlands op academisch niveau spreken. Dat soort dingen zie ik wel fout gaan in de praktijk. Vraag altijd om het wetenschappelijk validatierapport, met onder meer de test/hertestscore voor de verschillende categorieën.”

Wat gaat belangrijk worden in de werving de komende jaren?

Next generation programmatic systems, ofwel het gepersonaliseerd benaderen van kandidaten, noemt Van de Haterd. “Dat gebeurt al. Schiphol is een mooi voorbeeld. Bij de werving van beveiligers heeft het recruitment-marketingbureau acht profielen gemaakt. Elke groep heeft een eigen achtergrond en motieven om in de beveiliging te werken. Vrouwen boven de 30 jaar vinden flexibele roosters fijn, plus dat ze drie maanden van tevoren hun roosters kennen in verband met kinderopvang. Studenten zijn gecharmeerd van het feit dat ze het goed naast hun studie kunnen doen en dat het heel goed betaalt voor een bijbaan. Mensen met een islamitische achtergrond die vaak zijn afgewezen, krijgen foto’s te zien van werknemers met dezelfde achtergrond. Zij krijgen allemaal hun eigen advertentie, die ze triggeren met waar zij op aanslaan. We zien de eerste tools die dat automatiseren. KwikFit bijvoorbeeld heeft voor elke monteur zo’n duizend verschillende advertenties uitstaan.”

In het boek noemen jullie ook automatic sourcing.

“Ja, zo’n sourcing-strategie is het succesvolst als je niet alleen een berichtje stuurt, maar er ook een follow-up achteraan stuurt als een reactie uitblijft. Dat kan nu al volledig geautomatiseerd via een soort CRM-systeem. Maar vaak zijn dat gestandaardiseerde berichtjes. Wat AI als geen ander kan, is persoonlijkheidsprofielen maken. Daarmee kun je kandidaten veel preciezer benaderen, met een boodschap verpakt in woordgebruik en beelden die de kandidaat aanspreekt.”

De kandidaat wordt natuurlijk ook steeds slimmer dankzij slimme tech.

“Zeker, de kandidaat, met name in de techwereld, slaat hard terug. Er bestaat software waarmee in een Zoom-call onderin het beeld automatisch het juiste antwoord verschijnt. Sommige kandidaten zijn zo gefrustreerd door kandidaat-onvriendelijke oplossingen dat ze zelf een tool bouwen waarmee ze tweehonderd op maat gemaakte sollicitaties per uur versturen dankzij ChatGPT. Ze zien wel wat er terugkomt. Er zijn partijen die sinds ChatGPT 500 procent meer sollicitanten op functies krijgen.”

Zijn er ook dingen waar AI niet zo goed in is?

“Wat AI nog niet zo goed kan, is de beste persoon zoeken voor het team. Het is bekend dat een bepaalde mate van diversiteit goed is voor een team. Soms mist een team bepaalde skills. Maar om dat in AI te gieten, is nog een brug te ver. Daarvoor weten we nog te weinig van teamdynamiek. Er is bovendien weinig vraag naar. Dat is toekomstmuziek.”