proces automatisering HRM: Instroom

IT programmering hr analytics

Mens of algoritme: wie werft beter?

Langzaamaan worden er steeds meer delen van het wervingsproces geautomatiseerd. Neemt wervingssoftware straks de taak over van de recruiter?

De mens a.k.a. recruiter heeft zijn tekortkomingen als het gaat om het werven van nieuw personeel. Met alle gevolgen van dien, want een mismatch is een dure grap voor de organisatie. Software lijkt langzaamaan deze tekortkomingen op te pakken, schrijft reporter Claire Cain Miller in een artikel in de New York Times. Wie werft er beter? En kunnen we wat betreft werving in de toekomst toe met slechts slimme algoritmes?

Minder mens, meer data 

Kleine startende ondernemingen die zich toeleggen op het ontwikkelen van recruitmentsoftware claimen dat software beter in staat is om betere matches tot stand te brengen dan de menselijke recruiter. Bovendien kan het werven op die manier efficiënter, goedkoper, en zorgt de inzet van software voor meer diversiteit op de werkvloer.
Deels is dat waar. De mensen is psychologisch gezien nou eenmaal geprogrammeerd om bevooroordeeld te zijn. Een gelijkenis tussen kandidaat en recruiter – dezelfde hobby, school, studie of achtergrond – kan de keuze onbewust flink sturen: mensen voelen zich nou eenmaal prettiger bij iemand die op ze lijkt. Maar dit soort zaken voorspellen lang niet altijd hoe iemand het zal doen in de functie.
Bovendien werft elke organisatie op zijn eigen manier: op basis van een bepaalde vooropleiding of werkverleden bij een bepaald bedrijf. Resultaat: het bedrijf trekt alleen mensen aan van ‘het eigen soort’. Daarmee worden er honderden gekwalificeerde kandidaten buiten spel gelaten.
Recruiters zouden meer af moeten gaan op collegialiteit en de mate van betrokkenheid bij de organisatiestrategie van de kandidaat, zegt LaurenRivera, onderzoeker op het gebied van werving en selectie van Northwestern’s Kellogg School of Management. Zij raadt recruiters en HR-professionals aan meer gestructureerde interviews af te nemen, waarbij dezelfde vragen worden gesteld aan elke kandidaat. En: meer gebruik te maken van data.

Lees ook: Recruiter: zorg dat technologie je baan niet overbodig maakt

De objectiviteit van het algoritme

En daar komt het pluspunt van software bovendrijven. Software bepaalt niet of er een klik is of niet, maar wel of iemand geschikt of ongeschikt is. Zo ontwikkelde het Amerikaanse bedrijfje Gild een algoritme dat eigen data van medewerkers gebruikt, zoals LinkedIn, om mensen te vinden die overeenkomen met de competenties waar de organisatie naar op zoek is. Het berekent de kans dat mensen geïnteresseerd zouden zijn in een baan en doet suggesties wanneer het het juiste moment is om de persoon te contacten voor een nieuwe functie, op basis van het carrièreverloop.
Ook bestaat er software die vacatures van organisaties scant en analyseert op mogelijk bevooroordeeld taalgebruik, waardoor bepaalde groepen al afhaken na het lezen van de vacature. Zo onderscheidde Textio, het bedrijf dat deze software ontwikkelde, 25.000 zinnen die discriminatie op geslacht aangeven: vrouwen schrikken bijvoorbeeld af van woorden als ‘aggressief’ en ‘mission criticle’ (een term om aan te geven dat er bij het verkeerd uitvoeren van de taak ‘gefaald’ wordt). ‘Verbinden’ en ‘passie voor leren’ trekken vrouwen op hun beurt juist aan.

Wie wint?

Komt er echt een winnaar uit de bus? Dat valt te betwijfelen. Software schiet op sommige vlakken te hulp waar mensen te kort schieten. Maar er zullen altijd mensen nodig blijven om in de gaten te houden of de algoritmen door programmering juist bevooroordeling in de hand werken of – door alleen te scannen op bepaalde competenties – niet een te eenzijdig personeelsbestand bij elkaar screenen. Eigenlijk ontstaat er een soort recruitment 3.0.
Bovendien is data verkregen door software slechts een van de middelen die recruiters in handen hebben. Ook zullen er met het ontsluiten van data weer nieuwe functies ontstaan, zoals diversiteitsadviseurs, die de data analyseren die laat zien waar de organisatie tekort schiet in de samenstelling van personeel.
‘Een van de problemen met algoritmen’, zegt onderzoeker Rivera, ‘is dat mensen overmoedig worden omdat ze zich alleen nog maar baseren op data.’ Kortom: mens en software kunnen niet zonder elkaar.

Deel dit bericht via: