Het wervingsproces is een van de meest kritieke en complexe uitdagingen voor bedrijven. Steeds meer organisaties maken gebruik van tools waarmee ze het profiel van de ideale kandidaat kunnen ontwerpen en kunnen voorspellen wie succesvol zal zijn in een specifieke functie. Dankzij voorspellende analyses, gebaseerd op kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning, kunnen recruiters betere en nauwkeurigere beslissingen nemen.
Wat is voorspellende analyse in rekrutering?
Voorspellende analyses in rekrutering gebruiken geavanceerde algoritmen en AI om de eigenschappen, ervaring en vaardigheden van kandidaten te beoordelen, evenals hun geschiktheid binnen de organisatiecultuur. Door gegevens uit diverse bronnen te combineren, wordt het wervingsproces objectiever, nauwkeuriger en efficiënter.
Om optimaal gebruik te maken van verzamelde data, zetten bedrijven Applicant Tracking Systems (ATS) in. Deze systemen organiseren informatie en documenten over kandidaten en analyseren historische gegevens om te bepalen welke bronnen het meest effectief zijn en welke eigenschappen kenmerkend zijn voor succesvolle werknemers. “Dergelijke oplossingen zijn een waardevolle hulp voor HR-specialisten, vooral bij een groot aantal sollicitaties,” zegt Paulina Król, Chief People and Operations Officer bij No Fluff Jobs.
Radosław Mechło, hoofd van AI BUZZcenter en expert op het gebied van kunstmatige intelligentie, benadrukt dat belangrijke indicatoren voor voorspellende analyses in rekrutering de tijd zijn om een vacature in te vullen, de prestaties van nieuw aangeworven medewerkers en hun anciënniteit. “Door deze gegevens te analyseren, kunnen trends en cycli in de personeelsvraag worden geïdentificeerd. Dit kan worden aangevuld met informatie over leeftijd, opleiding, beroepservaring en gedrag van kandidaten, waardoor een betere match ontstaat met de functie en de organisatiecultuur,” legt Mechło uit.
Daarnaast halen HR-specialisten steeds vaker aanvullende informatie uit sociale media en andere online bronnen om inzicht te krijgen in de vaardigheden en interesses van kandidaten.
Externe gegevens als aanvulling
Externe gegevens, zoals markttrends, economische indicatoren en informatie over concurrenten, spelen ook een belangrijke rol. Deze gegevens helpen bij het voorspellen van toekomstige wervingsbehoeften en het aanpassen van werkgelegenheidsstrategieën aan een dynamisch veranderende zakelijke omgeving. Bovendien maken ze het mogelijk om salarissen af te stemmen op de huidige marktstandaarden.
Uitdagingen en risico’s van voorspellende analyses
Hoewel voorspellende analyses veel voordelen bieden, zijn er ook uitdagingen en risico’s verbonden aan de implementatie ervan. De kwaliteit en consistentie van gegevens zijn cruciaal voor de effectiviteit van de algoritmen. “Bij het implementeren van nieuwe IT-oplossingen is het essentieel dat de gegevens nauwkeurig, actueel en volledig zijn,” benadrukt Mechło.
Daarnaast is het belangrijk om diversiteit te waarborgen. Dit kan door beperkingen en regels in te voeren die de werking van algoritmen sturen. Transparantie richting kandidaten is eveneens cruciaal, zodat factoren zoals leeftijd, geslacht of ras geen invloed hebben op de uitkomst van het wervingsproces. “Het testen van verschillende scenario’s is een goede praktijk om ervoor te zorgen dat alle groepen eerlijk worden vertegenwoordigd in de analyse,” voegt hij toe.
Een gebrek aan transparantie in de werking van algoritmen kan wantrouwen veroorzaken bij zowel recruiters als kandidaten, vooral wanneer niet duidelijk is op welke basis beslissingen worden genomen. “Gegevens worden al lang beschouwd als een van de meest waardevolle valuta, maar in het tijdperk van kunstmatige intelligentie neemt hun waarde alleen maar toe. Bedrijven zijn zich steeds bewuster van het beheer van interne gegevens, omdat dit essentieel is voor het effectief gebruik van AI. Het is daarom altijd verstandig om te controleren hoe informatie wordt verwerkt en waarvoor deze wordt gebruikt, om zowel de waarde ervan te beschermen als te voldoen aan regelgeving,” besluit Mechło.
Het gebruik van persoonlijke gegevens vereist strikte naleving van wet- en regelgeving, zoals de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming). Dit vraagt om extra zorgvuldigheid. “Het beperken van de hoeveelheid verwerkte gegevens tot het absolute minimum maakt het niet alleen eenvoudiger om aan de regelgeving te voldoen, maar vermindert ook het risico op inbreuken,” adviseert een expert op het gebied van kunstmatige intelligentie.
Volgens de expert kan de implementatie van een “zero trust”-beleid de beveiliging verder vergroten. Dit beleid houdt in dat medewerkers alleen de minimale rechten krijgen die nodig zijn om specifieke taken uit te voeren, waardoor het risico op onbedoelde of opzettelijke schade wordt beperkt. Dit is vooral belangrijk in de context van AI-systemen, die enorme hoeveelheden gegevens kunnen verwerken. Toegang controleren minimaliseert de kans op fouten en ongeoorloofd gebruik van informatie.
Voorspellende analyses en de toekomst van werving
Voorspellende analyses bieden enorm veel potentieel. In de toekomst kunnen we nog meer automatisering van wervingsprocessen verwachten, evenals een diepere integratie met andere tools voor talentmanagement. Paulina Król benadrukt echter dat deze ontwikkelingen rekruteerders niet zullen vervangen.
“Algoritmen ondersteunen beslissingen, maar uiteindelijk zijn het de rekruteerders en managers die conclusies moeten trekken op basis van de verzamelde gegevens,” legt Król uit. Ze benadrukt dat de balans tussen data-analyse en menselijke intuïtie essentieel is om het volledige potentieel van deze tools te benutten.
De combinatie van technologische precisie en menselijke ervaring stelt organisaties in staat om zowel datagestuurde als strategische beslissingen te nemen, wat resulteert in een efficiënter en effectiever wervingsproces.
