AI in recruitment

Wat doet AI wel goed in recruitment?

AI is goed in werk dat veel volume heeft, zich herhaalt en in criteria te beschrijven is. Vier toepassingen houden vandaag stand:

• Sollicitaties sorteren en ordenen op criteria die jij hebt vastgesteld, als er te veel binnenkomen om ze dezelfde dag stuk voor stuk te lezen.
• Een eerste versie van een tekst maken: een vacature, een benaderingsbericht, een standaardantwoord. Een startpunt om te herschrijven, geen tekst om te publiceren.
• Profielen zoeken op de professionele netwerken, door een zoekopdracht te verbreden naar aangrenzende functietitels waar niemand aan gedacht had.
• Campagnecijfers lezen: welk kanaal bruikbare sollicitanten oplevert, waar mensen het formulier verlaten, welke boodschap bij welke doelgroep werkt.

Dat laatste punt is het meest onderschat. In recruitment marketing zit de winst niet in het overnemen van een beslissing, maar in het sneller voorbereiden ervan: een signaal opmerken in de cijfers, varianten tegen elkaar zetten, stoppen met wat niets oplevert. De meeste werkgevers gebruiken AI trouwens al zonder het zo te noemen, in de zoekfunctie van LinkedIn Recruiter, in de sorteervolgorde van hun ATS, of in een tekstgenerator als ChatGPT voor een eerste vacaturetekst.

Wat kan AI niet in recruitment?

Een model herkent vormen in bestaande data, het begrijpt geen mens. Het weet niet of iemand het gaat vinden met de leidinggevende die er zit, of een omscholing serieus is, of waarom er acht maanden tussen twee banen zitten. Dat soort oordelen komt uit een gesprek, niet uit een cv.

Daar komen twee concrete risico’s uit voort.

• Vooringenomenheid. Een model dat getraind is op wie je in het verleden hebt aangenomen, herhaalt de voorkeuren uit die keuzes, ook de voorkeuren die je juist wilde afleren.
• De valse afwijzing. Een goed profiel valt af omdat het andere woorden gebruikt dan het filter verwacht, en niemand die het ooit merkt.

De tegenmaatregel is eenvoudig en wordt zelden gedaan: leg een steekproef van wat is afgevallen terug op tafel en lees die met de hand na. Wie dat een paar keer doet, ziet meteen of het filter doet wat het hoort te doen, en meestal moet er dan iets aan de criteria veranderen in plaats van aan de tool. De termen die je hierbij tegenkomt staan uitgelegd in ons begrippenkader.

Vervangt een AI-recruiter een echte recruiter?

Nee. Wat AI-recruiter heet is een softwarecategorie: tools die kandidaten opzoeken, berichten versturen en gesprekken inplannen. Ze nemen taken over, geen rol.

Het verschil zit in het overtuigen. Iemand vinden is niet hetzelfde als iemand overhalen. De mensen die je nodig hebt, hebben meestal al een baan en zijn niet aan het zoeken. Zij komen niet in beweging door een automatisch bericht dat er ook uitziet als een automatisch bericht. Ze reageren op een concreet verhaal van iemand die hun vak kent en die antwoord kan geven op de vraag die daarna komt: hoe zit dat team in elkaar, waarom is deze plek vrij, wat gebeurt er als het tegenzit.

Daarom blijft active sourcing mensenwerk, en daarom maakt employer branding het verschil nog voordat er een tool aan te pas komt. Een tool kan die twee versnellen. Vervangen kan ze ze niet.

Wat zeggen de AVG en de Europese AI-verordening?

AI in recruitment mag, maar niet vrijblijvend. Twee regelingen raken elkaar hier en het helpt om ze uit elkaar te houden.

De AVG gaat over de gegevens van je kandidaten: wat je verzamelt, waarvoor en hoe lang je het bewaart. Er staat ook een principe in dat hier direct telt: iemand mag niet uitsluitend op grond van geautomatiseerde verwerking een besluit met ingrijpende gevolgen tegen zich krijgen, op een paar uitzonderingen na.

De Europese AI-verordening gaat over de systemen zelf. Systemen die worden ingezet om mensen te werven of te selecteren, dus gericht adverteren van vacatures, sollicitaties filteren en kandidaten beoordelen, vallen in de categorie met hoog risico. Dat verbiedt zulke systemen niet, het stelt er eisen aan: risicobeheer, kwaliteit van de trainingsgegevens, documentatie, uitleg aan de mensen om wie het gaat, en menselijk toezicht dat echt iets voorstelt. Kort gezegd: een model mag een beslissing voorbereiden, maar een persoon moet die kunnen begrijpen, terzijde kunnen schuiven en erop aanspreekbaar zijn. En je moet kandidaten kunnen vertellen dat je zo’n systeem gebruikt.

De invoeringsdata en de precieze verplichtingen schuiven nog. Kijk ze na in de verordening zelf of bij de Autoriteit Persoonsgegevens voordat je een selectietool in gebruik neemt. Eén vraag is intussen altijd bruikbaar, ook richting elk werving en selectie bureau dat je een lijst voorlegt: wat heeft deze kandidatenlijst gefilterd, en wie heeft hem nagelezen?

Hoe gebruikt SocialFind AI?

Wij gebruiken AI als hulpmiddel bij de voorbereiding: een zoekopdracht opzetten, tekstvarianten maken, campagnecijfers lezen. Geen enkele beslissing over een kandidaat wordt door een tool genomen. Een recruiter leest, belt, luistert en beslist, en die persoon is daarop aanspreekbaar, tegenover jou en tegenover de kandidaat.

Wat wij dus niet doen: wij verkopen geen eigen matchingtechnologie, wij laten geen model kandidaten scoren of afwijzen, en wij beloven geen uren of percentages die AI zou opleveren. Ons werk is mensen overtuigen die niet zoeken, onder jouw naam en met jouw argumenten. Dat is contactwerk, en automatiseren haalt er precies uit wat het laat werken. AI wint ons tijd op de voorbereiding, niet op het gesprek.

Zoek je een partij die je werving als geheel overneemt, dan is dat RPO: een team dat onder jouw naam werft tegen een vast tarief, niet per plaatsing. Weet je nog niet waar het vastloopt, begin dan bij de recruitmentdiagnose, die kijkt naar je openstaande functies en je markt en niet naar je software. En zit je probleem in het aantal sollicitanten in plaats van in de selectie, dan lost geen enkele tool dat op: dan moet er eerst meer en beter bereik komen.