Hoe verbetert Kunstmatige Intelligentie de efficiëntie van recruiters?

Ik stel voor dat we nadenken over de vraag: kunnen machines denken?

Alan Turing, Brits wiskundige

Desondanks realiseren wetenschappers zich al snel dat computers niet genoeg rekenkracht hebben om te proberen het functioneren van een menselijk brein na te bootsen. Het duurde tot de jaren 2000 voordat er een keerpunt plaatsvond na de barst van de internetzeepbel. Onderzoek naar AI richt zich dan op machine learning.

Nu zien we twee toonaangevende technieken, die door bedrijven in alle sectoren, inclusief de HR-sector, worden toegejuicht, waardoor machines zelf kunnen leren:"

• Machine learning: een proces waarmee computers zichzelf kunnen verbeteren door te leren van gegevens en deze te analyseren. Zie AI als de wetenschap en machine learning als de software en algoritmen die machines intelligent maken. Vandaag de dag is digitale werving een van de snelst groeiende activiteitengebieden van de HR-functie als het gaat om dienstverleners en digitale oplossingen.
  
• Deep learning is eigenlijk een subcategorie van machine learning.  Deze leertechnologie is gebaseerd op kunstmatige neurale netwerken die de werking nabootsen van de biologische neuronen die betrokken zijn bij het oplossen van problemen. Een programma kan zo leren om afbeeldingen, gesproken talen, enz. te herkennen.
  
  

De voordelen van Kunstmatige Intelligentie voor recruiters

Administratieve taken automatiseren

Contracten, loonbrieven, vakantieaanvragen, kennis van wettelijke regels om kandidaten te adviseren en intern te communiceren... De administratieve taken waarmee HR-teams te maken krijgen zijn even talrijk als tijdrovend. Het gebruik van AI om bepaalde processen te automatiseren en zo het administratief beheer te vereenvoudigen en te optimaliseren, kan HR-teams en recruiters ontlasten.

Een van de beste voorbeelden, favoriet bij grote groepen zoals Adecco, Randstad, BNP Paribas en Nexity, is de automatisering van interne communicatie met behulp van een HR-chatbot. Dit is een algoritme dat geprogrammeerd is om een gesprek in natuurlijke taal met werknemers te voeren en de ervaring van werknemers te verbeteren. Het heeft een zeer breed scala aan toepassingen in bedrijven, van werving en administratief beheer tot training en antwoorden op de meest gestelde vragen.

Door deze strategische tijd vrij te maken, wordt de kwaliteit van het proces en de werving gemakkelijk verbeterd. HR-teams besparen tijd en kunnen zich concentreren op de hoofdzaken: de interviews, de beoordeling van de compatibiliteit van de kandidaat met de toekomstige werkomgeving, het onthaal en de voorbereiding van de onboarding...

Verkort de sourcingtijd

Sourcing verwijst naar de activiteiten van het zoeken naar, identificeren van en in dienst nemen van gekwalificeerde potentiële kandidaten. Kortom, de wervingsstrategie die wordt toegepast om het beste talent voor een functie aan te trekken.

De sourcingtools van tegenwoordig kunnen het selectieproces verfijnen door miljoenen gegevens uit meerdere databases te analyseren, zoals sociale netwerken (LinkedIn, Facebook, Twitter) om een schat aan informatie te verzamelen en de essentiële informatie eruit te halen op basis van de geselecteerde criteria.

Matchingtools vullen deze gegevensanalyses ook aan, zodat er een verband kan worden gelegd tussen de behoeften van de functie, de competenties van de kandidaat en de waarden van het bedrijf.

Er zijn veel toepassingen voor deze tools, die ook gebruikt kunnen worden om databases op te bouwen en het opvolgen van kandidaten te vergemakkelijken. Handig als u vaak naar dezelfde profielen op zoek bent!

Toepassingen sorteren

-AI om de (zeer) vele profielen te helpen sorteren

Hoe verwerkt u handmatig honderden sollicitaties? Als u bedenkt dat een bedrijf als Google meerdere miljoenen sollicitaties per jaar ontvangt, is de sorteeruitdaging groot... Zelfs in veel kleinere organisaties is het niet ongewoon om honderden sollicitaties per post te ontvangen. Dus hoe kunt u het sollicitatiebeheer vereenvoudigen en optimaliseren?

Sommige algoritmen helpen om gegevens te sorteren en te verrijken, door resultaten te produceren, samen te voegen en te vergelijken om een nieuw perspectief te bieden en het risico op wervingsfouten te beperken. Hun doel? De behoeften van het bedrijf beter begrijpen en sollicitaties (veel) sneller verwerken.

Grote bedrijven zoals Ikea en Pepsi gebruiken bijvoorbeeld de software van Vera, die uit 5 wervingswebsites 10% van de profielen selecteert die het meest overeenkomen met de vacature.

- AI, een objectief hulpmiddel

AI kan profielen op dezelfde manier sorteren! Als een parameter niet in de selectiecriteria is opgenomen, zal het algoritme deze negeren. Het risico op cognitieve bias en discriminatie is dus veel beperkter dan bij een mens. En het objectieve resultaat van deze sortering zal zeker gemakkelijker te communiceren en te delen zijn met niet-geselecteerde kandidaten.

Psychometrische algoritmen zijn ook zeer nuttig voor het bevorderen van diversiteit bij aanwervingen en het beperken van discriminatie door stereotypen en cognitieve vooroordelen. Er zijn nu zelfs video-interviews met gezichtsuitdrukkingsanalyse!

Kunstmatige intelligentie en de recruiter: a winning team

De behoefte aan menselijke tussenkomst

Een algoritme zonder een verlichte geest om het te begeleiden is blind. Om goed te functioneren en prestaties te leveren, hebben AI-systemen veel menselijke aandacht nodig. Dit zou geruststellend moeten zijn voor degenen die vrezen dat ze binnenkort door een machine zullen worden vervangen.

AI verbetert de efficiëntie van recruiters door hen van bepaalde taken te ontlasten, maar kan op zichzelf de kwaliteit van de werving zelf niet verbeteren. Menselijke intelligentie, die intuïtief en emotioneel is, combineert perfect met AI, die snel, objectief en analytisch is. En door zich te bevrijden van repetitieve taken, hebben recruiters meer tijd om hun traditionele expertise te verrijken, zich te wijden aan hun werk op het gebied van gegevensanalyse en de ruwe resultaten die de technologische tool oplevert in perspectief te plaatsen en te delen.

Recruiter en AI, een krachtig duo voor het voorspellen van prestaties

De HR-sector, en in het bijzonder werving en selectie, is uitermate gunstig voor de opkomst van AI, omdat de core business het maken van voorspellingen blijft, en in het bijzonder het identificeren welke kandidaat het meest succesvol zal zijn in de functie die moet worden ingevuld, om wervingsfouten te beperken. Met zijn enorme capaciteit voor gegevensanalyse blijkt AI een hulpmiddel van onschatbare waarde te zijn bij het doen van voorspellingen, waardoor het mogelijk wordt om het hulpmiddel te vervangen door de mens bij complexe en repetitieve taken.

Deze tools maken het ook mogelijk om nieuwe manieren te vinden om informatie over de in te vullen functies en de kandidaten met elkaar te vergelijken, waardoor recruiters veel tijd besparen en de kosten voor het bedrijf dalen. Recruiters hebben dan meer tijd om de kwaliteit van hun proces te verbeteren en innovatieve kandidaatervaringen in te bouwen, bijvoorbeeld met psychometrische tests of cognitieve gaming om nog verder te gaan in het voorspellen van prestaties!

AI vervangt de recruiter niet, maar versterkt hem! Het gebruik van AI richt de recruiter op de essentie. Mensen kunnen AI gebruiken om werving te optimaliseren, diverser en inclusiever te maken en tijd vrij te maken. Het is aan de recruiter om zich aan te passen om volledig gebruik te maken van de mogelijkheden die deze tools bieden en hun werkwijzen te verbeteren.

Wat de toekomst van AI voor ons in petto heeft, kunnen we ons gemakkelijk voorstellen dat wervingsprocessen zich in het metavers zullen bevinden, met een meeslepende en unieke kandidaatervaring! Het doel is om verder te gaan dan videoconferenties, een betere kwaliteit van verbinding te creëren, de relatie te gamificeren, want laten we niet vergeten dat de game-industrie het eerste domein was dat interesse toonde in het metavers, wat de aantrekkelijkheid van bedrijven aanzienlijk zal verhogen of herintroduceren.