Een nieuwe hype voor het selecteren van sollicitanten: niet de recruiter maar een algoritme bepaalt of iemand goed past bij een openstaande vacature. Maar werkt dit ook echt?
Hoe werkt zo’n recruitment algoritme?
Voor het maken van recruitment algoritme is een grote groep werknemers nodig. Deze werknemers leveren de data waarmee het algoritme zijn werk kan doen. Zonder deze grote groep werknemers (binnen hetzelfde bedrijf) werkt het algoritme niet. Vergelijk het met ‘big data’: zonder grote data-sets kunnen algoritmes hun werk niet doen.
Van een grote groep werknemers wordt bijvoorbeeld door het algoritme het cv en de motivatiebrief geanalyseerd. Sommige organisaties gaan nog verder en laten hun sollicitanten een game doen. Op basis van de scores van deze werknemers (voor een goed werkend algoritme zijn per bedrijf vaak meer dan 500 werknemers nodig) worden vervolgens algoritmes ontwikkeld. De scores van een nieuwe sollicitant worden vervolgens door het algoritme vergeleken met de best scorende medewerkers.
Het online assessment: persoonlijkheidstest en capaciteitentest
Echter, wanneer het algoritme een kandidaat heeft geselecteerd, gaan bedrijven nog wel persoonlijk een gesprek aan met de kandidaat. Vaak vullen de kandidaten ook nog een persoonlijkheidstest en een capaciteitentest in. Er ontstaat dus minder tijdswinst tijdens het recruitmentproces dan gedacht. Daarnaast is het (nog) de vraag of recruitment algoritmes nauwkeurig zijn en/of ze voorspellers kunnen zijn van werkgedrag. Degelijk wetenschappelijk bewijs (in de vorm van wetenschappelijke publicaties) is op dit moment nog niet voorhanden.
Wat zijn de voordelen van een recruitment algoritme?
- Het algoritme hanteert bij iedereen dezelfde regels, een menselijke recruiter kan subjectief zijn;
- Bij grote hoeveelheden kandidaten kan het algoritme tijdwinst opleveren. Die kandidaten moeten dan wel aanwezig zijn, wat lastig kan zijn in een krappe arbeidsmarkt.
Wat zijn de nadelen?
- Kan op dit moment alleen gebruikt worden door grote bedrijven;
- Het ontwikkelen van het algoritme en de bijpassende dataset is mensenwerk en dus zeer prijzig;
- Kan niet gebruikt worden voor specifieke functies (waarvan er maar 1 per bedrijf is);
- Een algoritme kan zaken over het hoofd zien, het doet alleen waarvoor het ontwikkeld is.
Zoekt u meer informatie over het gebruik van recruitment algoritmes voor de selectie van uw werknemers? Neem dan hier contact met ons op.