Blog Paul Bergs:
Wist je dat 46% van alle bedrijven voor hun werving & selectie alleen gebruikt maakt van vacatures? Dit blijkt uit onderzoek van werk.nl. Daarmee is het nog steeds hèt belangrijkste middel voor de werving van nieuwe medewerkers. Toch blijken potentiële kandidaten vaak niet écht onder de indruk te zijn van de vacatures die ze te zien krijgen. Het doelgericht schrijven van een vacaturetekst blijkt voor veel organisaties lastig te zijn. Dat is een probleem, zeker in een krappe arbeidsmarkt. Het talent is al schaars en wanneer je hen niet aanspreekt met je vacaturetekst wordt het helemaal lastig. Gemiddeld duurt het 27 dagen totdat een vacature is ingevuld. Dit is een probleem, want binnen die periode heeft jouw potentiële kandidaat vaak elders al ‘ja gezegd’ tegen een baan. Snel, maar zorgvuldig handelen is daarom belangrijk. Maar ja hoe doe je dat?
Er is een oplossing! Momenteel zijn er veel recruitment tools op de markt die het werven van geschikte kandidaten gemakkelijker zouden moeten maken. Maar is dat wel écht zo? Ik ben op onderzoek uitgegaan om dat te achterhalen. Mijn bevindingen? Die lees je in deze blog.
Recruitment en AI
Steeds meer bedrijven in de arbeidsbemiddeling maken gebruik van zogenaamde recruitment tools. Ze werken veelal op basis van Kunstmatige Intelligentie (KI), oftewel ‘slimme technologie’. Met behulp van data die jij invoert in het systeem kunnen bijvoorbeeld cv’s van kandidaten automatisch worden gescreend en worden gekoppeld aan vacatures. Ook zijn er tools die je helpen om je vacatureteksten sterker én specifieker te maken.
Om wat voor soort tools gaat het dan precies? In Nederland zijn er al enkele tools die worden ingezet bij het werven en selecteren van kandidaten. Hieronder deel ik de vier bekendste met je.
Deze tool helpt je bij het schrijven van doelgroepgerichte vacatureteksten. De Vacatureverbeteraar werkt op basis van algoritmen en taaltechnologie. Na het opstellen kun je de vacature gemakkelijk uploaden in deze tool waarna inzichtelijk wordt op welke gebieden je nog aanpassingen kunt doen om de vacaturetekst nog beter te maken én beter kunt afstemmen op de doelgroep.
Wat blijkt? Onderzoek wijst uit dat bedrijven die met de VacatureVerbeteraar aan de slag gaan 25% meer sollicitanten oplevert. Hier is wel een kanttekening bij te plaatsen, want het gaat om een relatief klein onderzoek, aangezien maar zeven organisaties zich bij dit onderzoek hebben aangesloten.
Werk je (ook) met Engelstalige vacatures, omdat je klanten hebt bij internationale bedrijven? Dan kun je Textio inzetten. Het werkt precies hetzelfde als de VacatureVerbeteraar, want ook Engelstalige vacatures worden gescreend op woordgebruik, zinsopbouw,etcetera.
2. Het doelgroependashboard
Om te achterhalen welk taalgebruik (woorden, gezegden,
etc) precies moet worden toegepast in een vacaturetekst heeft Intelligence Group, naast de VacatureVerbeteraar, ook het DoelgroepenDashboard ontwikkeld. Dit dashboard geeft aan de hand van data inzicht in de beroepsgroepen, de arbeidsmarkt en de beschikbare vacatures. Het idee van deze tool is dat organisaties en arbeidsmarktbemiddelaars te alle tijden de doelgroep informatie kunnen afstemmen op hun vacatures.
3. Seedlink
Een internationaal recruitmentsysteem met een Nederlands tintje, want één van de oprichters is Nederlandse. Net als bij de andere twee recruitmenttools staat ook hier het taalgebruik van de kandidaat centraal. Seedlink helpt je dit taalgebruik in kaart te brengen en daar het sollicitatieproces op af te stemmen. Wat zij doen is dat ze via telefoon, video of tekst, interviews afnemen met kandidaten. Op basis van dit ‘gesprek’ kan met behulp van een algoritme in kaart worden gebracht welke persoonlijkheid iemand heeft. Daarmee kan vervolgens worden gekeken met welke bedrijven er een match is. Qua investering is dit wel 1 van de duurdere.
Het verschil met de bovenstaande recruitment tools is dat Skeeled alles-in-één aanbiedt. Zo koppelt hun systeem op basis van KI, cv’s van sollicitanten aan specifiek openstaande vacatures. Vervolgens krijgen de geschikte kandidaten een persoonlijkheidstest toegestuurd en wordt hen gevraagd een video- interview op te nemen. Zo kan enerzijds alle data aan elkaar worden gekoppeld en anderzijds kan de kandidaat zichzelf op deze manier goed presenteren.
Nadelen van recruitment tools
Zoals je hebt kunnen lezen zijn er verschillende tools op de markt die recruiters kunnen ondersteunen in hun werkzaamheden om hen het werk makkelijker maken. Toch vraag ik mij af of dat écht zo is. Gelukkig blijk ik niet de enige die zich dit afvraagt, want in 2011 werd hier al onderzoek naar gedaan. Zo zou het vooroordelen in de hand werken. Terwijl het juist de bedoeling is om dit weg te nemen!
Een ander nadeel doet zich voor bij het invoeren van data gegevens, want stel je wilt iemand aanmerken als ‘een goede werknemer’. Wat is dat? Welke eigenschappen heeft iemand daarvoor nodig? Sterker nog, ‘een goede werknemer’ kan iedereen anders interpreteren, dus ook tussen degene die de data moeten invoeren kunnen er verschillen ontstaan.
Daarnaast is het voor een succesvol gebruik van deze tools noodzakelijk dat het algoritme correcte selecties maakt. Dit hangt samen met de keuzes die er in het verleden, door het algoritme, zijn gemaakt. Het idee is dat het algoritme blijft leren, door het te blijven voeden met nieuwe én correcte data en indicatoren. Gebeurt dit niet dan gaat ‘het’ keuzes maken op basis van uitkomsten uit het verleden, waardoor ondervertegenwoordiging van specifieke groepen mensen kan ontstaan.
Tot slot kan een algoritme enkel selecteren op hard skills, zoals kennis en vaardigheden. Het helpt je (nog) niet bij het in kaart brengen van de zachte vaardigheden, zoals het karakter, de behoeften en de belevingswereld van iemand. Daartoe is een computer nu eenmaal niet in staat. Gelukkig wordt het screenen op ‘soft skills’ steeds belangrijker binnen recruitment en kun je hier als recruiter nog steeds het verschil maken.
Conclusie
Leuk al die systemen en tools, maar dit werkt alleen goed wanneer de data correct in het systeem wordt ingegeven. Voor vacatures is het belangrijk dat er duidelijk in staat vermeld wat er van de kandidaat gevraagd wordt. Uit onderzoek blijkt dat dit in bijna 10% van alle vacatures niet zo is. Daarnaast heb je vooral ook de kennis, tijd en het geduld nodig om de recruitment tools goed in te richten. Zo moeten telkens correcties worden aangebracht door de gebruikers van het systeem. Tevens dient het systeem steeds te worden aangevuld met nieuwe en correcte data om het algoritme tot een succes te maken.
De komst van recruitment tools, blijkt dus nog lang niet altijd ideaal. Momenteel zijn de algoritmes nog te vaak te onbetrouwbaar om volledig op te kunnen vertrouwen.
Jij als recruiter blijft uiteindelijk toch de linking pin om de juiste matches te maken, want het blijft belangrijk om ook de persoonlijke belevingswereld en behoeften van de kandidaat in kaart te brengen. Dat kan een computer simpelweg niet! Wat mij betreft blijft recruitment dus toch gewoon mensenwerk!
Wat denk jij? Maken dit soort tools het werk van recruiters écht gemakkelijker?
