Het artikel gaat hieronder verder.
Stel je voor: je krijgt 2,5 miljoen euro om helemaal opnieuw te beginnen. Je mag één doelgroep kiezen. Mbo-techniek, zorg of bouw, maakt niet uit. En alle beperkingen van je huidige systemen, processen en gewoontes zijn foetsie, weg. De vraag is simpel: hoe bouw je dan from scratch een winnend nieuw staffing-concept?
‘We moeten teams leren niet te denken in de beperkingen.’
Dit is geen hypothetische oefening. Het is de centrale case waarmee je aan de slag gaat in de 2-daagse training die Maikel Neelen (foto boven) en Geert-Jan Waasdorp begin volgend jaar geven. Niet om vrijblijvend te filosoferen over de toekomst, maar om die toekomst concreet te bouwen. ‘We moeten teams leren niet te denken in de beperkingen van wat ze weten dat er kan, maar in wat ze willen dat er kan’, stelt Waasdorp. ‘Walt Disney zei niet voor niets al: als je het kunt dromen, kun je het doen.’
MasterclassVan theorie naar techniek: wat je écht leert
In deze masterclass krijg je geen theoretisch visie-verhaal. In plaats daarvan ga je hands-on aan de slag en leer je hoe je met API’s, agents en nieuwe technologieën zoals MCP een staffingbureau bouwt dat de concurrentie zeker 5 jaar vooruit is, vult Neelen aan. ‘De kracht van deze training zit niet in inspirerende praatjes over A.I. De kracht zit in de concrete tools en technieken die het verschil maken tussen praten over A.I. en écht ermee werken.’ Wat kun je daarbij zoal verwachten?
#1. MCP: De game-changer die je moet kennen
Model Context Protocol (MCP) – misschien heb je er al van gehoord, misschien kun je het nog niet helemaal plaatsen. Dat is ook best logisch, want zelfs Neelen en Waasdorp geven zelf toe: ‘Wat moet ik hiermee? Totdat je het ervaart.’ MCP is kort gezegd de nieuwe standaard waarmee A.I.-systemen met elkaar en met jouw bedrijfsdata kunnen communiceren. Denk aan het verschil tussen losse eilandjes van A.I.-tools en een geïntegreerd ecosysteem waarin alles met elkaar praat. In de training leer je niet alleen wat MCP is, maar hoe je het inzet om je recruitmentproces te transformeren.
#2. API-koppelingen met n8n: Jouw processen op automatische piloot
Hier wordt het praktisch. Met n8n leer je API’s te koppelen zonder dat je een developer hoeft te zijn. Je verbindt je ATS met A.I.-tools, koppelt databases aan matchingalgoritmes, en automatiseert workflows die nu nog handmatig werk vereisen. Het gaat niet om één koppeling of één automatisering. Het gaat om het bouwen van een complete businessflow waarin kandidatensourcing, -screening, -matching en -communicatie naadloos in elkaar overvloeien.
#3. Vibe-coding: Bouwen zonder grenzen
Vibe-coding is het nieuwe prototypen. Je beschrijft wat je wilt bouwen en A.I. helpt je het te realiseren. Niet door code te genereren die je moet debuggen, maar door samen met je te denken, te itereren en te verfijnen tot je precies hebt wat je nodig hebt. In de workshop ga je dit zelf ervaren: van idee naar werkend prototype in een sessie. Dit is de skill die het verschil maakt tussen ‘dat zou gaaf zijn’ en ‘dit hebben we nu live staan’.
#4. Van prompts naar agents: Denken in geautomatiseerde processen
De meeste bureaus zijn nog bezig met individuele ChatGPT-prompts. Slimme bureaus denken al in agents – gespecialiseerde A.I.-systemen die autonoom taken kunnen uitvoeren, samenwerken en leren. Je leert in de training bijvoorbeeld hoe je:
- Een recruitmentproces opdeelt in agents (sourcing-agent, screening-agent, matching-agent etc.)
- Deze agents met elkaar laat samenwerken
- Continu test, verbeter en optimaliseert
- Integraal denkt in plaats van verticale optimalisatie van losse stukjes
Het bureau van de toekomst
Stel je voor: ’s ochtends krijg je een voice-bericht op je telefoon. Je virtuele assistent meldt dat vorige week zoveel mensen zijn aangenomen, de vervulratio perfect zit en jullie op schema liggen. Er zijn 9 nieuwe projecten binnengekomen voor 18.000 manuur. De A.I. heeft al berekend dat 73% te vullen is uit je eigen database en de andere 27% via externe talentpools. De verwachte kosten zijn doorgerekend. ‘Ben je ermee eens dat we dit in gang zetten?’ Dit is de realiteit waar enkele bureaus nu al naartoe werken. In de training bouw je de componenten die dit mogelijk maken – niet als visieplaat, maar als werkende prototypes die je direct kunt inzetten.
Data-eigenaarschap
Je kunt de mooiste AI-tools hebben, maar zonder grip op je data bouw je op drijfzand. Het fundamentele verschil tussen bureaus die overleven en bureaus die verdwijnen begint hier: wie controleert de data? In de training leer je:
- Hoe je data uit je ATS haalt en in eigen beheer neemt
- Het verschil tussen gestructureerde en ongestructureerde data (en waarom A.I. met beide kan werken)
- Hoe je een database opbouwt die niet bestaat uit vakjes, maar uit een grote verzameling van gespreksverslagen, cv’s, profielen en interacties
‘Data in eigen beheer pakken – dat vind ik visionair’, aldus Waasdorp. ‘Daar bouw je alles op. Data is je goud en je machinery.’ Deze verschuiving is al begonnen. De trainers zien daardoor én de positieve én nadelige kanten. Zo zijn er klanten die zeggen dat ze op basis van 20 jaar eigen data ook doelgroepanalyses kunnen maken. Misschien klopt dat, maar stel je eens voor dat je die data gaat combineren. De eerste (inter)nationale ATS-leveranciers zien hierdoor al klanten vertrekken. De vraag is: ga jij grip krijgen op je data of blijf je afhankelijk van systemen die jouw transformatie belemmeren? Leidt de verandering jou of leid jij de verandering?
Van competenties naar nano-skills
De meeste matchingsoftware is hopeloos achterhaald, stelt Waasdorp. ‘Ze werken met generieke competentie-taxonomieën zoals O*NET of oude classificatiesystemen. Alsof elke ‘verpleegkundige’ gewoon een ‘verpleegkundige’ is. De realiteit? Je wilt weten hoe een nano-verpleegkundige met trauma-ervaring in de nachtdienst beweegt op de Nederlandse arbeidsmarkt. En dát kan nu ook.’
Zijn Intelligence Group heeft onlangs de sprong gemaakt van 400 doelgroepen naar 4.200 hyperniches, vertelt hij. Niet door meer vakjes te maken, maar door alles in een database te gooien en A.I. contextueel te laten matchen. ‘Het team kreeg bijna een minuut een staande ovatie. Data, A.I., menselijke creativiteit en doorzettingsvermogen hebben het onmogelijke mogelijk gemaakt.’
‘Data, A.I., menselijke creativiteit en doorzettingsvermogen hebben het onmogelijke mogelijk gemaakt.’
In de training van begin januari leer je volgens hem:
- Skills-based recruitment dat verder gaat dan taxonomieën
- Contextuele matching waarbij A.I. de nuances begrijpt
- Hoe je van generieke profielen naar specifieke talentinzichten gaat
- Matching die kandidaten enthousiast maakt in plaats van afschrikt
Eén deelnemer test dit al live, vertelt Neelen. ‘Kandidaten solliciteren hier via WhatsApp, A.I. voert een gesprek, en bij de opdrachtgever staat direct: ‘Wij denken dat deze kandidaat geschikt is, 4 sterren, om deze redenen…’ Simpel. En effectief.’ En het gevoel dat het geeft? ‘Gewoon… anders’, aldus Neelen.
Niet meer slapen
Deze training is geen theoretische exercitie, benadrukken beide trainers. Je gaat daadwerkelijk bouwen, testen en implementeren. En er zijn guest speakers met échte cases. Zoals Simon Janssen, CTO van HappyNurse, die komt vertellen over hun A.I.-transformatie, waarmee ze van 6% naar 41% succesvolle plaatsingen gingen, 95% van de recruiter-tijd geëlimineerd werd, en de investering al binnen 1 maand was terugverdiend. Met een team van 15 specialisten bouwden ze een volledig geautomatiseerd recruitmentproces. ‘Hun concurrenten kunnen ’s nachts niet meer slapen’, concludeert Waasdorp. ‘En terecht.’
‘Dit is geen incrementele verbetering – dit is een fundamentele verschuiving in hoe recruitment werkt.’
Dit is geen incrementele verbetering – dit is een fundamentele verschuiving in hoe recruitment werkt, zegt hij. ‘Maar het gaat niet om het kopiëren van één case. Het gaat om begrijpen welke principes en technologieën deze transformaties mogelijk maken, en hoe jij die toepast op jouw specifieke situatie. Zo komen er elke maand nieuwe doorbraken. MCP is nu voor velen nog een vraagteken, over 12 maanden is het standaard. Dat is het tempo waarmee deze sector verandert. ‘Toen ik voor de eerste keer ChatGPT zag, dacht ik: oh shit, dit verandert alles’, aldus Waasdorp. ‘Dat gebeurt nu in de arbeidsmarkt. De vraag is niet óf deze transformatie komt. De vraag is: ben je er klaar voor of word je verrast?
De toekomst bouwen
Neelen is er helder over. ‘Ik denk dat bureaus het over 2,5 à 3 jaar moeilijk kunnen krijgen als ze nu niet in actie komen.’ Waasdorp beaamt dat. ‘Er zijn er een paar die de winnaars van morgen zijn. En die maken nu de stappen.’ De twee trainers willen dan ook geen inspiratiesessie geven waar je enthousiast uitloopt, waarna je verder niets doet. ‘Het is een werkplaats waar je de componenten bouwt die jouw bureau 5 jaar vooruit brengen’, aldus Waasdorp. ‘Je leert niet hoe A.I. in de toekomst recruitment gaat veranderen. Je leert hoe je met MCP, API-koppelingen, vibe-coding en agents nu al dat winnende bureau bouwt.’
‘Je leert hoe je met MCP, API-koppelingen, vibe-coding en agents nu al dat winnende bureau bouwt.’
Je gaat dan ook niet naar huis met slides, maar met werkende prototypes en concrete implementatieplannen, zegt Neelen. ‘We kunnen deze verandering ontkennen, maar daar hebben we niks aan. Het is gewoon de realiteit.’ En die realiteit is dat er in 2030 twee soorten bureaus zullen zijn, zegt Waasdorp. ‘Enerzijds degenen die deze transitie hebben gemaakt, anderzijds degenen die er niet meer zijn. De keuze is nu aan jou bij welke groep je horen wilt.’
Inschrijven workshop