Eens een timmerman, altijd een timmerman. Als het aan USG People ligt, is dat binnenkort verleden tijd. Hun nieuwe AI-technologie helpt namelijk nieuwe carrièrepaden te voorspellen – en moet zo betere matches mogelijk maken.
‘Onconventionele loopbaanpaden zijn allang een persoonlijke fascinatie van mij’, zegt Ton Sluiter. Dus toen de Manager Data Analytics van USG People in ‘honderdduizenden loopbanen’ de patronen kon gaan herkennen, dankzij een samenwerking met Textkernel, zag hij naar eigen zeggen al vrij snel ‘heel mooie dingen’.
Grote ontslaggolf in de detailhandel
En daar kwam vorig jaar nog iets moois bij, zegt hij. Al was de aanleiding misschien minder mooi. ‘Er was een vrij grote ontslaggolf in de detailhandel, onder meer bij V&D. Wij zijn toen gaan kijken: iedereen die ooit verkoper is geweest, wat is die daarna gaan doen? Zo hoopten we te kijken waar de ontslagen verkopers nog kans maakten op een nieuwe job.’
‘Onconventionele loopbaanpaden zijn allang een persoonlijke fascinatie van mij’
300.000 cv’s onderzocht
Ook uit die gegevens bleek volgens Sluiter al vrij snel: op basis van het verleden kun je wel een paar dingen voorspellen naar de toekomst toe. Dus toen de VU en de UvA voorstelden om met twee aparte onderzoeken nog eens dieper in de data te duiken, was Sluiter snel overstag. De wetenschappers voerden vervolgens analyses uit op zo’n 300.000 cv’s uit de USG-database.
Wie kan timmerman worden?
De eerste resultaten komen nu langzaam naar buiten en worden toegevoegd aan de standaard matchingsapplicatie die USG nu al gebruikt. Een grote winst, zegt Sluiter. ‘Als we in het verleden bij wijze van spreken een timmerman zochten, leverde het systeem iedereen op die nu timmerman is of is geweest. Maar je mist dan iedereen die eventueel timmerman zou kunnen worden. Maar als je kijkt naar de timmermannen in je bestand en wat in het verleden hun loopbaanpad is geweest, kun je kijken wie eventueel ook geschikt zou kunnen zijn om nog timmerman te worden.’
Benader je iemand als hij pas 6 maanden in zijn huidige baan zit? Of beter als hij er al 3 jaar werkt?
Ook: wanneer is iemand klaar voor een overstap?
Het nieuwe matchingssysteem, dat is gebouwd op basis van machine learning en kunstmatige intelligentie, leert zichzelf elke dag bij. Het systeem kijkt nu bijvoorbeeld niet alleen welke voortekenen een bepaalde carrière kunnen voorspellen, maar ook wannéér dat gebeurt. Kun je bijvoorbeeld beter iemand benaderen die pas 6 maanden in zijn huidige baan zit? Of iemand die er al 3 jaar werkt? Het VU-onderzoek zocht het uit.
‘Carrièrepad is buitengewoon grillig’
‘Traditionele databases zoeken geschikte kandidaten meestal op basis van semantische matches’, legt Sluiter uit. ‘Zodra een HR-functionaris of een recruiter een zoekopdracht invoert, kijken deze systemen naar synoniemen en vergelijkbare termen in vacatures en functieprofielen van mogelijke kandidaten. Wij zetten nu een nieuwe stap in matchingsystematiek. We kijken daarbij vooral naar skills en vaardigheden en zoeken naar kandidaten die over deze competenties beschikken, óók als zij uit een andere branche komen. Mensen volgen namelijk zelden een lineair carrièrepad, hun loopbaan verloopt buitengewoon grillig. Maar als je grote groepen analyseert en vergelijkt, zoals de UvA deed, kun je daarin wel patronen ontdekken’, aldus Sluiter.
Screendump van de nu al operationele ‘Carrière inspirator’ van USG People
Praktische toepasbaarheid bleek al snel
Dat herkennen van patronen leverde Sluiter zelf onder meer een ‘mooie poster’ op van een netwerk van carrièrepaden (zie foto boven). Maar ook bleek al vrij snel de praktische toepasbaarheid voor USG People, zegt Sluiter: ‘Zo zien we dat verkoopmedewerkers uit de detailhandel zeer goed ingezet kunnen worden als medewerker van een klantenservice. En chauffeurs kunnen erg geschikt zijn om beveiligingsbeambte te worden. We willen bereiken dat voor vacatures talenten kunnen worden aangeboord uit verschillende functiecategorieën, inclusief kandidaten die op het eerste gezicht misschien niet voor de hand liggen.’
‘We willen voor vacatures kandidaten bereiken die misschien niet meteen voor de hand liggen’
Half 2018 volledig operationeel
In het komende half jaar draaien beide systemen nog in een zogeheten bètaversie. Hierna volgt de volledige software-integratie, waarbij de twee voorspellende modellen worden geïntegreerd in het huidige nog vooral semantische matching-systeem van USG People. Naar verwachting is de nieuwe technologie medio 2018 operationeel voor alle consultants op de vestigingen van USG People.
Sluit aan bij huidige arbeidsmarkt
Banen veranderen, zegt Sluiter. ‘Met de traditionele matchingstechnologie is dat lastig bij te houden. Een deel van de competenties is impliciet. Bij een timmerman zie je bijvoorbeeld nooit staan dat hij recht kan zagen. Maar die vaardigheid kan wel belangrijk zijn voor andere banen. Wij verzamelen zoveel data dat we daar nu wel steeds meer gerichte uitspraken over kunnen doen. Dat sluit beter aan bij de huidige arbeidsmarkt.’
