Oké, het is nu crisis. Maar vóór die tijd vond hij het ook al een punt, zegt Matthijs Verburg (eelloo). ‘We naderden toen het punt dat er meer vacatures waren dan werklozen. Een heel bijzonder moment. Maar ook toen zaten er toch nog 800 à 900.000 inactieven thuis, van wie een groot deel best op een of andere manier inzetbaar is en wil zijn op de arbeidsmarkt. We bleken met z’n allen alleen niet in staat om die groep op een goede manier te matchen met de vraag. Dat is toch gek, hè? We zijn een heel slim land. Maar als het om matchen gaat, zijn we nog best dom.’
Niet meer: kijken of mensen bij een vacature passen, maar andersom: welk werk past bij mensen?
Als het zelfs in economisch goede tijden niet lukt om slim vraag en aanbod bij elkaar te brengen, waarom zou dat nu dan anders zijn? Frustrerend, noemt Verburg het zelfs. Daarom heeft hij er met alle collega’s van eelloo zijn missie van gemaakt om dat te veranderen. Op de site van het bureau staat een heus ‘manifest‘, dat laat zien hoe ze dat willen doen. De korte samenvatting: mensen niet meer zien als resources, maar dat systeem juist op zijn kop te zetten: werk als een resource voor mensen te zien. Dus niet meer: kijken of mensen bij bepaald werk passen, maar andersom: welk werk past bij mensen?
Vooruit kijken
‘Anders kijken naar vacatures’, noemt Verburg dat. Wat kunnen mensen goed? En welke werkzaamheden en taken zouden daarbij passen? ‘Iedereen heeft iets wat hem of haar drijft’, zegt hij. ‘En laat organisaties dan zoveel mogelijk plekken zijn waar mensen hun talenten kunnen inzetten. In plaats van: pas ik door het hoepeltje van wat de werkgever wil?’
‘We willen af van: pas ik door het hoepeltje van wat de werkgever wil?’
En daar komt dan – bijna automatisch – nog iets bij. Namelijk het idee dat het zou moeten draaien om wat je met elkaar wil bereiken. ‘En dus niet om de vraag: welk vak heb je 25 jaar geleden geleerd? Dat is niet meer zo interessant als je vooruit kijkt.’
Maar hoe realistisch is dat?
Een mooie visie natuurlijk, maar is het niet naïef? Hoe realistisch is dat beeld van ‘omgedraaid recruitment’ eigenlijk? Nou, bij eelloo proberen ze het ook al lange tijd in de praktijk te brengen. In goede en in slechte economische tijden. En dat levert ook vaak mooie resultaten op. Actueel is bijvoorbeeld de prijs die ze wonnen bij de zogeheten AI x Recruitment-challenge van de NSvP.
Waar zitten de grenzen aan geautomatiseerde beslissingen in recruitment?
In deze challenge gaat het erom de mogelijkheden van A.I. in de wereld van recruitment te onderzoeken en een stap verder te brengen. Hoe kan A.I. recruitmentbeslissingen beter en transparanter maken en voor alle betrokkenen een meerwaarde zijn ten opzichte van traditionele werving- en selectiemethoden? En waar zitten de grenzen aan geautomatiseerde beslissingen?
Een soort Tinder
Op die challenge kwam eelloo met ‘een soort Tinder‘, waarbij mensen op een bestaand recruitment-platform (WIJIJ) kunnen zoeken naar banen die matchen met hun eigen brede profiel. Het achterliggend algoritme leert zo steeds beter passende aanbevelingen te doen. Daarbij gaat het nadrukkelijk niet alleen om de match op harde eisen, maar juist ook om soft skills, drijfveren en persoonlijkheid. En ook type organisatie en inhoud van de functie worden meegenomen in de match. Zo wordt het voor de betrokkene inzichtelijk welke werkzaamheden, en welk type organisatie bij hem of haar passen en ook om werk te vinden in heel andere sectoren.
‘Je kunt in die tool niet alleen aangeven wat bij jou past en wat niet, maar ook waarom’, legt Verburg uit. ‘Zo leren we niet alleen een betere match te maken tussen mens en organisatie, maar ook welke elementen voor mensen belangrijk zijn. Dat zorgt niet alleen voor een beter verhaal bij een sollicitatiegesprek, maar ook voor eerlijke AI, zonder dat er discriminerende factoren worden meegenomen.’ En dat alles volgens de principes van ‘explainable A.I.’, oftewel: waarbij je de resultaten kunt uitleggen, en het geen black box is.
‘Een goede match leidt aantoonbaar tot meer werkgeluk.’
Doel van het project is niet alleen mensen met een afstand tot de arbeidsmarkt betere kansen te bieden. Ook wordt ermee beoogd werkenden betere loopbaanbeslissingen te laten nemen. ‘Er is over het algemeen veel meer efficiency te halen in de match’, zegt Verburg. ‘Dat klinkt aan de ene kant misschien heel bedrijfseconomisch, maar een goede match leidt ook aantoonbaar tot meer werkgeluk. Het scheelt heel veel als je weet dat je van waarde bent. En we kunnen nu techniek inzetten om te zorgen dat je beter tot je recht komt. Waarom zouden we die technieken niet meer gaan gebruiken?’
Wat moet de kandidaat eigenlijk kunnen?
Maar om goed te kunnen matchen, is het natuurlijk niet alleen belangrijk dat werkzoekenden weten wat ze kunnen en willen. De andere kant van de medaille is minstens zo belangrijk. En hier is minstens zoveel te winnen, erkent Verburg. Veel werkgevers hebben nauwelijks in kaart wat ze écht in een kandidaat zoeken, wat voor de baan écht de belangrijke vaardigheden zijn, vandaag én morgen, kortom: wat een kandidaat al dan niet geschikt maakt.
Over het algemeen wordt vrij slecht ingeschat wat nodig is om een functie te vervullen.
Kortweg zijn er drie manieren om daarachter te komen, zegt hij. Óf je vraagt aan de hiring manager of recruiter wat belangrijk is. Óf je gaat meten wie er succesvol is, en vertaalt dat vervolgens terug naar je recruitmentpraktijk. En als derde mogelijkheid: je gebruikt de wetenschap. De eerste optie is momenteel nog de meest gangbare vorm. Maar die kent ook een stevig nadeel, zegt Verburg. ‘Als je aan de hiring manager vraagt wat belangrijk is, gaat het meestal meer over de fit met de organisatie dan over het werk dat je gaat doen. Over het algemeen wordt vrij slecht ingeschat wat nodig is om een functie te vervullen. Met alle gevaren van dien. Het sluit al snel groepen uit, en is gewoon niet zo geschikt om je selectie op te baseren.’
Meten is niet echt weten
Meten dan maar? Dat klinkt in elk geval een stuk aantrekkelijker. Meten is immers weten. En als je weet wie goed hebben gepresteerd in het verleden, kun je dat mooi doortrekken naar de toekomst, toch? Maar ook dat meten kent zo zijn nadelen, aldus Verburg. ‘Het kan bijvoorbeeld leiden tot een monocultuur, waarbij iedereen op elkaar lijkt. Dat is niet goed voor je diversiteit. Je weet namelijk niet hoe mensen het zouden doen die je níet hebt aangenomen. Bovendien is het lastig echt een grote steekproef te krijgen, zodat je al snel zit met meetproblemen. Het is sowieso bijzonder lastig om objectief prestaties van mensen te beoordelen. Maar het allerbelangrijkste nadeel: het is niet toekomstgericht. Het kijkt alleen naar het verleden. Terwijl in de toekomst heel andere vaardigheden nodig kunnen zijn.’
‘Stel: je bent journalist. Dan weten we uit wetenschap wel voor 90 procent van wat je dan moet kunnen.’
De derde optie is wat dat betreft aantrekkelijker, schetst Verburg. In de wetenschap zijn nu al vrij veel data over bepaalde beroepen te vinden. ‘Stel: je bent journalist. Dan weten we uit wetenschap wel voor 90 procent van wat je dan moet kunnen. En dan hebben we nog niemand om een functie-eis gevraagd. Vanuit optie 1 kun je dan nog wel een extra eis toevoegen. Pas je als journalist bijvoorbeeld beter bij De Groene Amsterdammer of De Telegraaf? Maar als je het zo doet, kun je veel efficiënter matchen op grote schaal en beter dan zoals het nu nog vaak gebeurt.’
Matchen zonder uitvragen
Deze vorm van matchen maakt ook een overstap tussen sectoren makkelijker, denkt hij. ‘Je kunt heel veel matchen zonder het te hoeven uitvragen. Als je bijvoorbeeld bij de ANWB gewerkt hebt in een callcenter, dan blijkt uit de data dat je waarschijnlijk ook goed zou passen als assistente van een huisarts. Dat is een stap die echter nu nog niet zo makkelijk gemaakt wordt. Als we die ingrediënten rijker zouden gebruiken, en die techniek meer zouden inzetten, zou je de arbeidsmarkt een stuk soepeler kunnen laten verlopen.’
‘We stappen in de samenleving sowieso steeds meer af van het idee van vastomlijnde beroepen’
Daar past wat hem betreft ook het voorbeeld bij van de zogeheten ‘skillspaspoorten’, waar eelloo momenteel mee bezig is, samen met onder meer AWVN, Luchtvaart community Schiphol, House of Skills en vijf bedrijven op de nationale luchthaven. Het idee daarbij: je niet blindstaren op functieniveau en -titel, en de daarbij behorende diploma’s, maar een tool die in één oogopslag zien welke skills en talenten je als medewerker in huis hebt. Ook als je een bepaald diploma níet hebt. Ook dat zou toegang tot bepaalde beroepen voor mensen makkelijker maken maken.
‘Je kunt heel veel matchen zonder het te hoeven uitvragen.’
‘We stappen in de samenleving sowieso steeds meer af van het idee van vastomlijnde beroepen’, zegt Verburg. ‘Het schuift steeds meer op naar taken en werkzaamheden. Ook termen als jobcarving en jobcrafting hebben hierop betrekking. Werken met skillspaspoorten, waarop duidelijk staat wat voor vaardigheden je allemaal in huis hebt, zou dit veel makkelijker maken. Het sluit ook goed aan bij onderzoek waaruit blijkt dat er nog veel verrassende, verborgen matches op de arbeidsmarkt zijn te maken.’
Patronen doorbreken
Zo zijn er veel initiatieven gaande om de arbeidsmarkt ‘soepeler’ te maken, vertelt Verburg. En dat is hard nodig ook, zegt hij. ‘Als mensen vinden we het over het algemeen moeilijk om patronen te doorbreken. Ik heb zelf bijvoorbeeld psychologie gestudeerd. Dus dan blijf je de rest van je leven psycholoog. Om dat even omver te duwen, dat is lastig. Maar dat sectoraal denken, dat ‘ik ben iemand uit de zorg’, dat hindert wel eens het vrij heen en weer stappen op de arbeidsmarkt.’
‘Dan zie ik voor de aanleg van zonnepanelen weer een groep Bulgaren ingevlogen worden. Zonde.
En dat is vaak zonde, zegt hij. ‘Dan zie ik bijvoorbeeld dat voor de aanleg van weides met zonnepanelen weer technici uit Bulgarije worden ingezet. Terwijl er Nederlanders thuis zitten die dit ook best zouden kunnen en willen, maar alleen de juiste papieren ontberen. Dat vind ik dan jammer. Qua technologie zijn we gelukkig echt een heel eind op weg om dit goed te ondersteunen en te veranderen. Nu moet het nog in de praktijk gebeuren.’
Leerbaarheid centraal
Hoe ziet hij eigenlijk de toekomst van matching? Zijn we bijvoorbeeld over 5 jaar zover dat algoritmes voor ons al de ideale baan kunnen vinden, op basis van ons online gedrag? ‘Ik denk dat we over 5 jaar wel iets meer van onze huidige dogma’s af zijn. Het zal minder gaan om: wat hebben we in huis, maar meer om: wat kunnen we ze nog leren?’
‘Bijna niemand doet nu nog iets wat hij of zij 20 jaar geleden ook al deed. En dat zal zich doorzetten.’
Kennis veroudert immers steeds sneller. ‘Bijna niemand doet nu nog iets wat hij of zij 20 jaar geleden ook al deed. En die trend zal zich doorzetten. Maar het zal in de toekomst ook veel meer gaan om: de juiste plek vinden. Daarmee bedoel ik: een plek waarin jij bijdraagt aan iets waaraan je ook bijdragen wil. Er zijn natuurlijk al cultuurchecks. Maar wij zijn nu ook verder aan het kijken, en onderzoeken hoe je ook de juiste waarden zou kunnen matchen. Dan gaat het dus niet alleen over of je ideeën over de werk/privébalans passen bij die van de organisatie, maar ook bijvoorbeeld over matching met de sustainable development goals. Hoe zit de organisatie daarin? En hoe zit de kandidaat daarin? Ook daarop kun je beter matchen dan tot nu toe gebeurt. En dat is dan vervolgens typisch zo’n onderwerp dat je goed kunt doorspreken in een sollicitatiegesprek, in plaats van daar alleen de checks en balances af te vinken.’
Meer weten?
Jaap Jan van Assen, collega van Matthijs Verburg, was recent bij People Power Podcast om te praten over de NSvP-AI x recruitment-challenge:
https://open.spotify.com/episode/4ikTslna1P6Yt9zfeNvDM7
