bevopr.io is het essentiële platform voor IT-ontwikkelaars – of ze nu werknemers of freelancers zijn. Hoewel AI zijn intrede doet in het proces, blijft het menselijke element de kern van de aanpak. Uitleg van Nicolas Christidis, de CEO.

° Kan AI in de huidige gespannen omgeving, midden in een ‘war for talent’, een oplossing zijn voor de wervingsproblemen waar bedrijven mee te maken hebben?

Nicolas Christidis, oprichter – CEO: “Ik geloof niet in toverstokken. Het zou een utopie zijn om te denken dat AI de ideale kandidaten zou kunnen identificeren… Aan de andere kant kan het helpen om wervingsprocedures te versnellen en de juiste profielen te vinden. AI kan bijvoorbeeld het matchen van talent vergemakkelijken dankzij algoritmes die bepaalde sleutelwoorden in functiebeschrijvingen en cv’s identificeren en recruiters vervolgens een percentage geven van de relevantie en compatibiliteit. AI voert dus een eerste sortering van sollicitaties uit, maar vervangt niet de uitwisseling tussen kandidaten en recruiters. Bij bevopr gebruiken we ‘Tinder voor dev. IT’, we gebruiken het… zonder efficiëntie te verwarren met menselijkheid“.

° Wat bedoelt u?

“Kandidaten zijn er nog niet klaar voor om geselecteerd te worden door een AI, ook al gebruikt 31% van de bedrijven het al bij hun werving… Fundamenteel denk ik dat AI in dienst moet staan van mensen. Maar dat is niet altijd het geval. Op het gebied van human resources kijken we vaak alleen naar de voordelen – reëel en bewezen – voor de bedrijven die werven. Daarbij verwaarlozen we het standpunt van de kandidaten. En ten onrechte. Eerlijk gezegd, wie wil er geselecteerd worden door een machine? Om uiteindelijk gereduceerd te worden tot slechts een nummer, een inwisselbare vaardigheid of zelfs een taak? Laten we nog een stap verder gaan: hoe zit het met mijn loyaliteit aan het bedrijf dat mij in dienst wil nemen als ik slechts een resource ben?”

Zoektocht naar gevarieerde profielen

° Kunnen we vandaag zeggen dat AI effectief is?

“Het wordt steeds beter… Denk aan de eerste stappen van Amazon in 2018, toen het probeerde om aanwervingen te automatiseren. Het mocht niet baten. De algoritmes filterden automatisch bepaalde bevolkingsgroepen of sociaal-educatieve klassen uit op basis van de minder-dan-optimale wervingspraktijken die het bedrijf tot dan toe gebruikte. Het bleek ook dat de AI in kwestie seksistisch was. Het probleem was de veroudering van de gegevens. Bij Amazon was de AI gebaseerd op werving in de afgelopen tien jaar; werving door mensen, in een omgeving die grotendeels gedomineerd werd door mannen. Als gevolg daarvan bestrafte de AI kandidaten die hadden gestudeerd aan universiteiten zonder genderdiversiteit of die een CV hadden met het woord ‘vrouw’…“.

° U stelt hier het probleem van opgeslagen gegevens aan de orde, met hun fouten en bijgevolg hun vooroordelen. Wordt er tegenwoordig rekening gehouden met inclusie?

“Inclusie en diversiteit worden steeds belangrijker. Als we werving als voorbeeld nemen, helpt AI ons om vooroordelen te verminderen en objectiever te zijn in ons selectieproces. Dit stelt ons ook in staat om het spectrum te verbreden en een veel bredere visie te hebben op wie aan de verwachtingen van onze klanten kan voldoen. Het is een grote stap voorwaarts. Dankzij AI kunnen kandidaten die in het verleden misschien niet werden geselecteerd, dat nu wel worden. Hoe gevarieerder de profielen die we kunnen gebruiken om AI te ontwikkelen, hoe representatiever en minder bevooroordeeld het zal zijn.

Loopbaanmanagement en training

° Is standaardisatie niet het risico?

“Ik maak me meer zorgen over het risico van het automatiseren van processen, wat zou betekenen dat we mensen aanwerven die er hetzelfde uitzien. Maar het zijn de toevallige ontmoetingen, de intuïtie en het nemen van risico’s die inherent zijn aan mensen die het mogelijk maken om profielen te diversifiëren, een bron van rijkdom voor het bedrijf en een factor in prestaties. Hoewel AI in HR angst kan oproepen, met name over de ontmenselijking van het rekruteringsproces door het verlies van het contact tussen het bedrijf en de kandidaten, blijf ik ervan overtuigd dat in ons vakgebied de mens altijd de eindbeslissing zal hebben”.

° Laten we eens kijken naar de toekomst op korte termijn. Hoe zou AI in recruitment er morgen uit kunnen zien?

“AI zal steeds meer aanwezig zijn in de HR-functie. Het zal bijvoorbeeld in staat zijn om het risico te voorspellen dat mensen vertrekken, met andere woorden, om toekomstige ontslagen of stille ontslagen te detecteren voordat het te laat is. Praktisch gezien moeten er veel gegevens worden verzameld, zowel binnen als buiten het bedrijf: betrokkenheid, promotie, salarisontwikkeling, opmerkingen op interne forums, het bijwerken van cv’s of LinkedIn-accounts, terwijl uiteraard de GDPR moet worden nageleefd. Om nog een stap verder te gaan, zou AI ook een rol kunnen spelen in loopbaanbeheer en opleidingsbehoeften van werknemers, door meer adaptieve, meer gepersonaliseerde carrièrepaden te creëren.”

Niet de absolute waarheid…

° Hoe gebruik je AI bij bevopr?

“Als een tool die helpt, die het werk van de recruiter makkelijker maakt, maar die de mens niet vervangt. Wat we willen is de kans op succes bij de eerste connectie maximaliseren.

“Voor IT-ontwikkelaars ligt de moeilijkheid niet in het vinden van een baan of een opdracht, maar in het vinden van iets wat ze leuk vinden. Als dat niet het geval is, verstoppen onze kandidaten zich uiteindelijk, omdat ze de lawine van vacatures die hen worden aangeboden niet onder ogen willen zien. Dit is een echt probleem voor zowel de bedrijven die op zoek zijn naar deze vaardigheden als voor de kandidaten zelf, die het moeilijk vinden om te vinden wat ze zoeken.

“Op Bevopr kunnen kandidaten beslissen om anoniem te blijven. Zolang ze een bedrijf niet hebben ‘geliked’, heeft dat bedrijf geen toegang tot hun persoonlijke gegevens. Bevopr heeft het wervingsparadigma op zijn kop gezet.“

° Hoe werkt jullie algoritme?

“Ons algoritme is gebaseerd op standaardcriteria zoals technische stapeling, expertise, kwalificaties, bedrijfssector en locatie. Het analyseert ook gebruikersgedrag. Het weet wat een persoon en vergelijkbare profielen ‘leuk’ of ‘niet leuk’ hebben gevonden om zo de beste kansen voor te stellen.

“Laten we duidelijk zijn: net als bij technische of persoonlijkheidstests is het niet altijd de absolute waarheid. Laten we zeggen dat het een startpunt is voor het selecteren van kandidaten. Vergeet nooit: het belangrijkste woord in human resources is het op één na belangrijkste!