Het artikel gaat hieronder verder.
Als érgens A.I. al een vaste plek in het recruitmentproces heeft veroverd, dan is het wel bij het schrijven van de vacaturetekst. Bijna elke recruiter vertrouwt daarbij al op een large language model, al is het alleen maar voor inspiratie. Maar uit nieuw onderzoek van MIT-onderzoeker Emma Wiles-van Inwegen blijkt dat dit juist eerder meer tijd kost dan het oplevert. ‘Gezien de hoeveelheid geschreven materiaal die betrokken is bij dit matchingproces tussen vacatures en de mensen die erop solliciteren, leek het er altijd op dat generatieve A.I. een goede hulp zou zijn’, stelt ze. ‘Maar dat is niet echt wat we vinden.’
‘Het leek er altijd op dat generatieve A.I. een goede hulp zou zijn. Maar dat is niet echt wat we vinden.’
Wiles voerde een online experiment uit waarbij sommige werkgevers toegang kregen tot een A.I.-assistent om hen te helpen bij het opstellen van vacatures. In een werkdocument waarin de resultaten worden beschreven, delen ze dat de A.I.-tool het vacatureproces aanvankelijk weliswaar efficiënter maakt, maar dat die voordelen later in het proces teniet worden gedaan door de kosten voor werkzoekenden in de vorm van vacatures van lage kwaliteit en tijdverspilling.
Wat zoek je?
Het experiment betrof een website die bedrijven helpt bij vacatures voor thuiswerkbanen zoals codering, tekstredactie of grafisch ontwerp, variërend van korte klussen voor een paar honderd dollar tot langdurige, fulltime opdrachten. Werkgevers die zich voor het eerst op de website aanmeldden om vacatures te plaatsen, kregen vervolgens willekeurig de mogelijkheid om A.I. te gebruiken bij het opstellen van hun vacature. In die gevallen vatten de bedrijven in 2 zinnen samen wat ze zochten, waarna A.I. (het GPT-3.5 Turbo-model voor grote talen) een eerste versie van de volledige vacature schreef, die werkgevers vervolgens konden bewerken.
De met A.I. geschreven vacatures bleken 15% mínder kans op te leveren op een succesvolle werving.
Ongeveer 75% van de werkgevers in het experiment koos ervoor om A.I. te gebruiken als hen dat werd aangeboden, en de meesten accepteerden de conceptversie zonder deze te bewerken. Dit proces verkortte de schrijftijd van vacatures gemiddeld met 44%, aldus het onderzoek, en verhoogde de kans dat de werkgevers de vacature ook daadwerkelijk plaatsten met 19%. Tot zover het goede nieuws. Want hoewel het aantal vacatures toenam, vonden de onderzoekers uiteindelijk géén toename in daadwerkelijke matchende vacatures. Sterker nog: de met A.I. geschreven vacatures bleken 15% mínder kans op te leveren op een succesvolle werving.
Geen echte interesse
‘Toen we het zo makkelijk maakten om vacatureteksten te schrijven, ontdekten we dat het werkgevers zonder echte interesse aanmoedigde om vacatures te plaatsen – werkgevers die gewoon een idee wilden krijgen van de sollicitanten, om te zien wie er beschikbaar zijn’, verklaart Wiles deze verrassende uitkomst. Ze ontdekte ook dat de met A.I. opgestelde vacatures zelf minder informatief waren. In plaats van bijvoorbeeld een vacature die vroeg naar een IT’er met minimaal 4 jaar Python-ervaring, genereerde de A.I. meestal iets generiekers, zoals een vacature voor ‘een ervaren doorzetter met een achtergrond in software engineering’.
‘Hoewel de technologie werkgevers veel tijd bespaarde, verspilde het uiteindelijk de tijd van werkzoekenden.’
Het resultaat van deze twee effecten is volgens haar samen te vatten als: een minder efficiënte arbeidsmarkt. Hoewel er meer vacatures werden geplaatst, nam het aantal ingevulde vacatures namelijk niet toe – deels omdat sommige werkgevers niet van plan waren om mensen aan te nemen, en deels omdat de meer generieke vacatures leidden tot een slechtere match tussen de sollicitanten en de baan. ‘Hoewel de technologie werkgevers veel tijd bespaarde, verspilde het uiteindelijk de tijd van werkzoekenden’, stelt Wiles.
Meer tijd = meer sollicitanten
De onderzoekers vonden ook een verband tussen de tijd die werkgevers besteedden aan het opstellen van een vacature en het aantal sollicitanten. In de controlegroep, die geen toegang had tot de A.I.-tool, resulteerde het besteden van meer tijd aan een vacature doorgaans in een langere beschrijving en meer sollicitanten. ‘In de tijd vóór A.I. bestond er een zeer sterke relatie tussen de hoeveelheid tijd die een werkgever aan een vacature besteedde en de lengte ervan. Als sollicitanten een lange, gedetailleerde vacature zien, gaan ze ervan uit dat de werkgever de baan serieus neemt’, aldus Wiles. ‘A.I. verbreekt deze relatie.’
‘Als sollicitanten een lange, gedetailleerde vacature zien, gaan ze ervan uit dat de werkgever de baan serieus neemt.’
De door A.I. opgestelde vacatures bleken allemaal ongeveer even lang, en de vacatures waaraan werkgevers de minste tijd besteedden, trokken juist méér sollicitanten aan (en vice versa). Een ooit nuttig signaal van de intentie van de werkgever verdwijnt van de arbeidsmarkt als A.I. in het spel komt, aldus Wiles, die wel de nuance aanbrengt dat dit experiment medio 2023 plaatsvond, toen generatieve A.I.-tools nog relatief nieuw waren. Maar volgens de onderzoeker wijst er weinig op dat sindsdien de matching tussen werkgever en sollicitant zou zijn verbeterd, ook al is het A.I.-gebruik sindsdien natuurlijk nog wel enorm vergroot.
Lees ook
Meer weten?
Voor meer informatie over de training ‘Vacatureteksten & AI’ van de Academie voor Arbeidsmarktcommunicatie kun je deze factsheet downloaden.
