Software kiest de beste sollicitant

Sollicitanten interviewen is tijdverspilling. Wie beschikt over voldoende historische data en de juiste rekenmodellen, kan uit een stapel cv’s haarfijn destilleren wie er het meest geschikt is voor een bepaalde vacature. Sterker nog: als een wervingsspecialist maar voldoende gegevens heeft, kan hij voorspellen hoe goed iemand zal worden in zijn baan zonder diegene ooit gezien te hebben.

Geraffineerd rekenmodel

Voor de meeste bedrijven is het bovenstaande een verre toekomstschets, maar de technologie is er al, betoogt wetenschapper Colin Lee in zijn proefschrift. Hij promoveerde deze maand aan de Rotterdam School of Management (Erasmus Universiteit) op onderzoek waarin hij een geraffineerd rekenmodel gebruikt om patronen in meer dan 440.000 bestaande cv’s en sollicitaties te analyseren. Het model blijkt met 70% nauwkeurigheid te kunnen voorspellen wie er uiteindelijk werkelijk wordt uitgenodigd op gesprek, op basis van zaken als werkervaring, opleidingsniveau en vaardigheden.

Intuïtie

‘Belangrijke voorspellers zijn relevantie van de werkervaring en het aantal dienstjaren. Je kunt die samenvoegen in een formule, en zo de beste match bepalen’, zegt Lee. Hoewel werkervaring bepalend is, zijn recruiters verder niet erg consequent in wat zij de doorslag laten geven, zo concludeert hij uit de patronen. ‘We kunnen daar wel een rode draad in herkennen, maar veel lijkt op basis van intuïtie te gebeuren.’

Argwaan

Waar Nederlandse bedrijven huiverig zijn om de analyse van 'big data' een centrale rol te geven bij werving en selectie, is die praktijk al jaren gemeengoed in Silicon Valley. Voorlopers als Google baseren hun aannamebeleid in de eerste plaats op harde data en algoritmen, gebaseerd op succesvolle wervingen uit het verleden. ‘Bedrijven zijn vaak extreem slecht in werving en mensen interviewen. Ze varen op gevoel en ongefundeerde theorieën’, zei directeur human resources Laszlo Bock van Google vorig jaar in een interview met het FD.

Kan een bedrijf zich met louter data een weg banen naar de perfecte kandidaat? In Nederland heerst de nodige argwaan, en niet alleen over de nog onbewezen technologie. Ook ethische vraagstukken spelen een rol, zegt Lee. ‘De toekomst is dat je exact kunt becijferen hoe iemand gaat presteren op basis van de parameters in zijn cv. Dat is eng omdat je mensen op voorhand uitvlakt.’

Optimale match

Wervingssoftware wordt wel al langer in minder extreme vormen toegepast, bijvoorbeeld door grote uitzenders als Randstad, USG en Adecco. Die maken met speciale software een eerste voorselectie uit honderden, of zelfs duizenden cv’s. Dat gebeurt met behulp van zogenaamde 'applicant tracking systemen' (ATS). Dat zijn filters die zowel openbare gegevens op sociale media als interne databases van klanten gebruikt om te werven, of om te bepalen of een werknemer wel de optimale ‘match’ is in zijn huidige functie.

‘Vaak kunnen wij beter zien of iedereen binnen een bedrijf tot zijn recht komt dan dat bedrijf zelf’, zegt Jan van Goch van Connexys, een maker van wervingssoftware. De belangrijkste barrière voor verdere ontwikkeling van dit soort toepassingen is volgens hem niet zozeer de technologie, als wel de angst van klanten voor privacyinbreuk en aansprakelijkheid. Zij zitten vaak op bergen aan waardevolle historische informatie over hun sollicitanten, maar weigeren die te ontsluiten voor gebruik in grotere databases.

Wetgeving

Van Goch: ‘Als al die informatie bij elkaar komt, kunnen we nog veel slimmer matchen en werven. Klanten willen dat wel, maar ze geven zelf niet altijd toestemming om eigen gegevens te gebruiken en blijven er dus op zitten en dat is doodzonde. Een deel is bang om aangeklaagd te worden op het moment dat het op straat komt te liggen, des te meer sinds de wetgeving voor dataopslag is aangescherpt.’

Source: FD