Als ze nu naar de huidige recruitmentsystemen kijkt, dan ziet Noura El Ouajdi niet alleen een heel kostbaar proces, maar ook nog eens een proces waarin heel veel inefficiëntie zit. En het ergste: ook nog eens een proces dat niet alleen heel regelmatig mishires oplevert, maar aan de andere kant ook veel wél gekwalificeerde kandidaten ten onrechte uitfiltert. ‘De huidige manier van recruitment werkt in deze tijd simpelweg niet meer’, aldus de CEO van de dit jaar opgerichte start-up ObjectivEye, een spin-off van TNO, die zich focust op het veel objectiever werven en selecteren van nieuwe medewerkers via A.I.-tooling.
‘De huidige manier van recruitment werkt in deze tijd simpelweg niet meer.’
Op 19 juni is El Ouajdi een van de sprekers op het allereerste Skills Event in Nederland, waar ze onder meer zal stilstaan bij het huidige ‘kantelpunt in talentacquisitie’ waarin we ons volgens haar bevinden. Want daarbij zal het nadrukkelijk niet alleen over skills gaan, benadrukt ze. ‘Goed op skills kunnen selecteren is belangrijk, en veel beter dan werken met cv’s en diploma-eisen. Maar het is niet genoeg. Het is slechts één deel van de puzzel die we met elkaar te leggen hebben. We hebben echt een totaal ander systeem nodig, dat uitlegbaar en transparant is. Die mindset moeten we nu wel beginnen te ontwikkelen.’
Compliant by design
El Ouajdi ziet aan de ene kant recruiters en hiring managers die het steeds moeilijker hebben, en de werkdruk bijkans niet meer aankunnen, en aan de andere kant: systemen die hen in de steek laten, en die niet passen bij de veranderende behoefte. ‘Daarom zeg ik ook dat je met skills nog niet het hele probleem oplost. Want die werkdruk blijft dan nog steeds bestaan, ook al maken skills veel beter zichtbaar wat iemand daadwerkelijk kan, en kun je daarmee talenten gaan bereiken die je met de huidige methode niet ziet. Maar het is dus niet genoeg voor een objectieve match.’
‘In Europa vertrekt 40% van de werknemers binnen 6 maanden na hun aanstelling.’
Met het nog piepjonge ObjectivEye werkt ze aan een bedrijf dat gebruik maakt van A.I.-ondersteunde methoden om kandidaten mee te beoordelen. Privacy en compliant by design, benadrukt ze. En dat is volgens haar hard nodig. ‘In Europa vertrekt 40% van de werknemers binnen 6 maanden na hun aanstelling. Een verkeerde benoeming kost bedrijven gemiddeld 29.000 euro. En dat terwijl een gemiddeld recruitmentproces een doorlooptijd van 42 dagen heeft. Met ObjectivEye kunnen organisaties hun wervingsprocessen tot wel 30% sneller maken en de match tussen kandidaat en functie aanzienlijk verbeteren.’
Strategisch én ethisch kloppend
Vanuit TNO, en volledig in lijn met de AI Act, ontwikkelt ObjectivEye ‘uitlegbare en ethisch verantwoorde modellen die organisaties helpen om echt inzicht te krijgen in: welke vaardigheden werkelijk ertoe doen in een functie, wie het potentieel heeft om daarin te groeien, en hoe je eerlijkheid meetbaar en toetsbaar maakt, los van intentie of diversiteitslabels’. ‘We maken iets concreet wat tot nu toe vaag bleef: eerlijke selectieprocessen die én strategisch én ethisch kloppen’, aldus El Ouadji. ‘Technologie die uitlegbaar, compliant en toekomstgericht is – en die organisaties helpt om niet alleen eerlijker, maar vooral slimmer en effectiever te selecteren.’
‘Als mens denken we allemaal dat we geen bias hebben, maar data laten toch echt iets anders zien.’
De deadline om compliant te zijn met de EU AI Act compliance is augustus 2026. Dat betekent dat organisaties nú moeten starten met het bouwen van uitlegbare en conforme A.I. voor werving en selectie, benadrukt ze. Want de mogelijke boetes bij niet-naleving zijn flink: tot 35 miljoen euro of 7% van de wereldwijde jaaromzet. En bedrijven kunnen niet meer te lang wachten, onderstreept ze, verwijzend naar recent onderzoek.
Gelukkig is ‘objectief’ werven in het systeem van ObjectivEye volledig geïntegreerd, zegt ze. ‘Maar daarmee heb je nog niet de snelheid en precisie die ook nodig is. Dat doe je door skills toe te voegen. Daarmee maak je het ook toekomstgericht. Welke potentie hebben mensen om door te kunnen groeien? Daar wil ik op het event ook een casus over delen, over een pilot met De Nederlandsche Bank die we net hebben afgerond, en waar hele mooie inzichten zijn uitgekomen. Bijvoorbeeld dat we als mens allemaal denken dat we geen bias hebben, maar dat data toch echt iets anders laten zien.’
Jobfit
Die meer objectieve skills-gerichte manier van werven begint overigens altijd intern, benadrukt El Ouajdi. ‘We kijken naar het bestaande functiehuis en de functieprofielen, en koppelen dat aan ESCO-profielen, CompetentNL en actuele marktdata vanuit het CBS. En daarmee stellen we dus recruiters in staat om in een rap tempo een toekomstgerichte rolbepaling te maken: welke skills heb je straks nodig? En welke kandidaat past daar dan het best bij? Die jobfit, dat is wat wij invullen. Het hele proces, van het vaststellen van een inclusieve vacature tot aan de gestructureerde interviews en de scoringstabellen die daarbij horen.’
‘We stellen recruiters in staat om in een rap tempo een toekomstgerichte rolbepaling te maken.’
‘Het hele proces hebben we end-to-end voor de organisaties afgedekt’, zegt ze. ‘Maar wel met de consistentie dat er met gevalideerde skills data gewerkt wordt, dat is één. En twee, dat is dat we de A.I.-modellen in co-creatie met de organisatie steeds fine-tunen. Daarbij moet je in elke stap van het proces kunnen uitleggen waarom je bepaalde keuzes maakt. Het gros van de tooling die nu op de markt is heeft daar simpelweg geen rekening mee gehouden in het design. Wij wel. Vandaar dat we nu ook veel tractie krijgen van echt grote organisaties als DNB, maar ook bijvoorbeeld het ministerie van SZW en OC&W.’
In kleine stukjes
Selecteren op skills kan een betere jobfit opleveren, maar voorspelt bijvoorbeeld nog niet meteen of een medewerker ook lang zal blijven in een functie. Ook de veelbesproken cultural fit blijkt hierin een slechte voorspeller. Volgens El Ouajdi is de jobfit echter wel een belangrijke indicator. ‘Als mensen passen bij hun functie, zijn ze over het algemeen meer tevreden. Dan kunnen ze ook makkelijker intern stappen zetten. Dan wordt het verloop ook vanzelf minder. Dat hebben we nu ook gezien bij de pilot met DNB. Het was echt ongekend hoeveel animo ze daarvoor hebben gehad. En hoeveel feedback van kandidaten.’
‘Het was echt ongekend hoeveel animo ze bij BND hiervoor hebben gehad. En hoeveel feedback van kandidaten.’
En met zulke data leert het systeem vervolgens ook weer, zegt ze. ‘Het systeem wordt zo steeds intelligenter en adaptiever.’ Zodat in de toekomst nóg betere fits zijn te voorspellen. ‘We breken eigenlijk de hele beslissings-lifecycle op in kleine stukjes. Zodat we transparant maken hoe de logica is opgebouwd. En hoe we vervolgens verbetering kunnen aanbrengen.’
Het grote plaatje
Daarin is volgens haar immers steeds meer behoefte. ‘We hebben te maken met schaarste aan kandidaten, met vergrijzing, met veranderende banen. Maar we hebben echt een serieus probleem als het gaat om hoe we deze mensen weten te vinden. De bestaande technologie daarvoor voldoet niet meer. Daar heb je skills voor nodig, maar ook een systematiek die fair, objectief en uitlegbaar is. Dat is kort gezegd de boodschap die ik zou willen overbrengen.’
‘Het denken erover, die veranderende mindset, dat moet nu echt wel gaan beginnen.’
Het grote plaatje, zoals ze het zelf schetst: ‘Die arbeidsmarkt is stuk. Dat begint met de gefragmenteerde tooling die nu in de markt wordt aangeboden en die allemaal een ander doel hebben om in te vullen. Dat is niet die leveranciers aan te rekenen, maar bij elkaar opgeteld dient het niet de uitdaging om het gekwalificeerd talent, de jobfit, goed in te vullen. Dat is waar het nu aan ontbreekt. Met ObjectivEye gaan we dat natuurlijk niet in ons eentje oplossen. Maar het is een transformatie, een beweging. Het denken erover, die veranderende mindset, dat moet nu echt wel gaan beginnen.’