Recent heb ik voor HRmorgen en HR Tech review een interview mogen geven over de impact van AI op recruitment.
Hierover hebben we natuurlijk ook een whitepaper geschreven: AI oplossingen voor Bias in Recruitment.
Maar ik wilde toch ook de samenvatting nog even delen in een artikel.
- Bias in werving zie je niet, want je weet niet wat je niet weet. Je weet niet dat mensen afgeknapt zijn op bepaalde termen in je vacaturetekst, want die solliciteren niet. AI tools (zoals Textmetrics) kunnen hierbij helpen, maar AI tools als ChatGPT vergroten vaak bestaande bias.
- Bias in werving zie je niet als het om advertenties gaat, want je weet niet wat je niet weet. Je ziet niet wie jouw advertentie wel of niet zien op Facebook of Instagram. Die algoritmes optimaliseren altijd voor de meeste kliks, dus vaak zien vrouwelijke IT’ers geen advertentie, want Facebook’s algoritme zegt: de kans dat een vrouw klikt is lager. Je kan niet direct targetten meer, maar je kan wel indirect met je foto’s en teksten hier slim op inspelen.
- Gebruik geen openbare AI tools om te shortlisten. Daar zijn ze niet voor gemaakt, moet je niet willen, gaat altijd fout blijkt uit onderzoeken.
- 85% van alle bias zit in de pre-selectie, zeg maar de CV sectie. Deze vervangen met testen kan helpen, mits je een goede, gevalideerde test hebt die ook nog eens meet wat relevant is voor je functie. (Check de whitepaper assessment checklist hoe je een goede test selecteert).
- Zorg dat je assessment ook AI proof is. Wetenschapper Patrick Dunlap laat hier zien hoe goed een AI een vraag gebaseerde assessment kan invullen, dus alles dat met vraag en antwoord werkt is redelijk achterhaald.
Conclusie
Eigenlijk is de conclusie: we herschrijven het hele proces voor recruitment omdat AI dat van ons eist. Als je niet bezig bent met de impact hiervan op je hele journey heb je over een jaar, misschien twee, echt een probleem.
