6 minuten lezen
Elke aanbieder van wervingssoftware heeft tegenwoordig AI in de folder staan. Dat maakt het lastig te zien wat het nu echt oplevert. Daarom hieronder waar wij het voor gebruiken en waar wij het uitdrukkelijk niet voor gebruiken.
Waar het wel goed in is
Een taalmodel is sterk in het ordenen van veel tekst. Driehonderd profielen langslopen en aangeven welke twintig het dichtst bij een vooraf beschreven rol liggen, dat is werk van uren in plaats van dagen.
Het is ook goed in het gelijk behandelen van die driehonderd. Een mens die om vier uur de tachtigste cv leest, leest anders dan om negen uur de eerste. Een model heeft geen middag.
En het is bruikbaar om taal te normaliseren. Dezelfde rol heet bij het ene bedrijf business controller en bij het andere financial analyst. Een model legt die verbanden sneller dan een zoekopdracht op titel.
Waar het misgaat
Een model weet niet hoe jouw team in elkaar zit. Het kent de geschiedenis niet, niet de reden waarom de vorige persoon vertrok en niet de vraag of deze afdeling iemand nodig heeft die opbouwt of iemand die beheert.
Daarnaast leert een model uit wat er eerder gebeurde. Als in jouw sector bepaalde profielen altijd zijn aangenomen, dan versterkt een model die neiging in plaats van hem te corrigeren. Dat is geen technisch mankement maar de kern van hoe het werkt.
Wij gebruiken het daarom om de stapel te ordenen en nooit om iemand af te wijzen. Elke kandidaat die door de eerste ronde komt spreken wij zelf. De beslissing wie wij voordragen is altijd van een mens.
Wat de regels erover zeggen
De Europese AI-verordening merkt systemen die worden gebruikt bij werving en selectie aan als toepassingen met een hoog risico. Denk aan software die vacatures gericht toont, sollicitaties filtert of kandidaten beoordeelt.
Voor die categorie gelden zwaardere eisen, onder meer rond menselijk toezicht, transparantie en het bijhouden van hoe het systeem tot een uitkomst komt. De verplichtingen worden gefaseerd van kracht.
Daarnaast geldt gewoon de privacywetgeving. Een kandidaat heeft recht op uitleg wanneer een besluit in belangrijke mate op geautomatiseerde verwerking berust. Praktisch gezien betekent dit dat je moet kunnen navertellen waarom iemand afviel. Een antwoord in de trant van dat het systeem dat aangaf, volstaat niet.
De vraag die je een leverancier moet stellen
Als een bureau of een pakket AI aanbiedt, vraag dan wat er gebeurt met de mensen die het systeem afwijst. Krijgt een mens die groep nog te zien, of verdwijnt hij?
Op dat antwoord kun je zien of je met een hulpmiddel te maken hebt of met een zeef. Het eerste is nuttig. Het tweede kost je de kandidaat die net iets anders op papier stond en precies had gepast.