In hoeverre zal AI de komende jaren het recruitmentvak veranderen? Martijn Roos werpt een blik vooruit. ‘Alleen met data kun je als arbeidsbemiddelaar de concurrentie voorblijven. Niet alleen omdat je geautomatiseerd sneller kunt beslissen, maar vooral ook: beter’
Een gemiddelde arbeidsbemiddelaar is nu nog een groot deel van hun werkweek kwijt aan kandidaten werven. Maar data-analyses en kunstmatige intelligentie nemen die taak steeds meer over. Steeds meer bedrijven gebruiken data als bron om de juiste beslissingen te nemen, al dan niet geholpen door kunstmatige intelligentie en machine learning. Die kansen – en daar gaat dit verhaal over – zijn er ook voor arbeidsbemiddelaars.
95% recruitmenttaken gedigitaliseerd
Uit onderzoek blijkt dat een gemiddelde talent acquisition professional nu circa een derde van zijn of haar werkweek besteedt aan het werven van kandidaten voor één enkele rol. Maar de verwachting is dat hier wel tot 95 procent van de taken gedigitaliseerd kan worden. Dat betekent een omwenteling van gigantische proporties.
Automatisch cv’s verwerken, dat scheelt tijd
Wat bijvoorbeeld te denken van cv-parsing? Veel arbeidsbemiddelaars zetten deze technologie al in om razendsnel cv’s om te zetten naar één en hetzelfde digitale format, of het nu gaat om een word- of pdf-document of om informatie uit een LinkedIn-profiel. Dit geautomatiseerd uploaden van cv’s biedt arbeidsbemiddelaars een enorme voorsprong op concurrenten die nog op de traditionele manier cv’s checken. Bij een vacature komen met een simpele zoekopdracht in no-time de juiste kandidaten op het scherm tevoorschijn. Handmatig LinkedIn-profielen en pdf’jes doorzoeken? Dat kost natuurlijk veel meer tijd.
Semantiek helpt de arbeidsbemiddelaar
Semantisch zoeken en selecteren van de juiste kandidaten is nog een voorbeeld hoe data het leven van een recruiter kunnen verbeteren. Semantiek is de wetenschap waarmee betekenis wordt gegeven aan woorden. Dankzij kunstmatige intelligentie ontstaan steeds meer toepassingen die woorden geautomatiseerd kunnen interpreteren.
Denk aan Google. Wie in de witte balk ‘recruiter’ intoetst, krijgt meteen een aantal suggesties. ‘Recruiter vacature’, recruiter betekenis’, recruiter salaris’ of ‘recruiter opleiding’ bijvoorbeeld. Ook voor arbeidsbemiddelaars is deze vorm van kunstmatige intelligentie een uitkomst. Stel, je zoekt een sales-persoon. Hoe fijn is het dan als de term ‘accountmanager’ automatisch meegaat in je zoekopdracht? Developers? Zelfde verhaal. Dat kunnen we vervangen door ‘programmeur’ en er horen ook talen als Javascript en PhP bij. Semantisch zoeken vergroot de kans aanzienlijk dat je de juiste kandidaat vindt.
Wat je als arbeidsbemiddelaar kunt leren van Intertoys
Maar hiermee houden de mogelijkheden nog niet op. Arbeidsbemiddelaars kunnen data namelijk ook inzetten om hun eigen concurrentiepositie in de markt te verstevigen. Onlangs ging speelgoedketen Intertoys op de fles. Een flink deel van de ruim 3.000 medewerkers moest op zoek naar een andere baan. Zoveel mensen, zoveel talent. En daar wil je als arbeidsbemiddelaar natuurlijk graag zo snel mogelijk mee in contact komen.
‘Als arbeidsbemiddelaar kun je inspelen op een faillissement door mensen te benaderen die mogelijk voor jou aan de slag willen’
Bij het faillissement van Travelbird werd nog een lijst met (oud-)werknemers verspreid onder recruiters. Stel nu dat je van tevoren kunt inschatten welke bedrijven de komende maanden een grote kans hebben om failliet te gaan? Als arbeidsbemiddelaar kun je daar alvast op inspelen door professionals te benaderen die (in de nabije toekomst) eventueel voor jou aan de slag willen. Dat geldt bijvoorbeeld ook voor bedrijfsopheffingen of een verhuizing. Dit is geen toekomstmuziek, deze voorspellende software bestaat gewoon. In veel andere branches als de bouw en de industrie wordt er al volop gebruik van gemaakt.
Doe je zaken met de juiste opdrachtgevers?
Diezelfde technologie kun je ook gebruiken om je klantenportefeuille in kaart te brengen. Oké, nu heb je als arbeidsbemiddelaar misschien nog opdrachten genoeg. Maar wat als de economie straks weer in een dip belandt? Zit je dan wel met de juiste opdrachtgevers aan tafel? Zo is data-analyse ook een goed instrument om te bepalen of je zaken doet met financieel gezonde klanten. Bedrijven die een stootje kunnen hebben, niet omvallen bij een zuchtje tegenwind en de potentie hebben om zelfs nog veel groter te worden.
Ook bij het screenen van de beste mensen kan het helpen
Net zoiets geldt voor het vinden van de beste kandidaten. Als je een helder profiel hebt van je meest succesvolle kandidaten uit het verleden, helpt dat met mensen zoeken met dezelfde kenmerken. Geautomatiseerde besluitvorming hoort namelijk niet alleen sneller te zijn dan handmatige besluiten, maar vooral ook: intelligenter. De actualiteit en kwaliteit van data zijn hierin overigens wel bepalend voor wat betreft die kwaliteit. Hoe je daarvoor zorgt? Dat vertel ik graag in een volgend artikel.
Over de auteur
Martijn Roos is Industry Expert bij Graydon, verantwoordelijk voor het hogere segment binnen de Zakelijke Dienstverlening.
