Het artikel gaat hieronder verder.
Er is in de wereld van werving en selectie momenteel een soort van wapenwedloop aan de gang tussen bedrijven die geschikt personeel zoeken en de werkzoekenden die een passende baan (of opdracht) zoeken. Zowel aan de kant van de arbeidsvragers (bedrijven, werkgevers, recruiters) als aan de kant van het arbeidsaanbod (de al dan niet actief werkzoekenden) laten velen zich inmiddels assisteren door A.I., of preciezer: door Large Language Models die vandaag de dag zijn uitgegroeid tot de belangrijkste verschijningsvorm van A.I.
‘De werving- en selectiesector doet zelf enthousiast mee aan al dat ge-A.I.’
De werving- en selectiesector doet hier enthousiast aan mee. Ze adviseren bedrijven met A.I. hun vacatureteksten te verbeteren, en automatiseren hun eigen matchingsprocessen met A.I. Werkzoekenden scrapen op hun beurt bijna volledig geautomatiseerd vacatures van internet, laten deze scoren op geschiktheid voor henzelf, maken een gerichte motivatiebrief en cv én dienen hun sollicitatie via A.I. in. Voor wie hier zelf minder handig in is, is er een woud aan A.I.-bedrijfjes dat zijn diensten hiervoor aanbiedt. Bedrijven zien zich geconfronteerd met een enorm aantal reacties op vacatures en gebruiken daarom steeds vaker ook A.I. voor de eerste selectie. Ook daarvoor bieden diverse bedrijven overigens weer hun diensten aan.
Wordt het er beter van?
De vraag is: wordt het hier uiteindelijk beter van? En de vraag daarachter: wat willen we nu eigenlijk dat er ‘beter’ gaat? Vanuit arbeidseconomisch perspectief gaat het om ‘meer’, ‘beter’ en ‘sneller’ voor het tot stand brengen van ‘productieve matches’. In gewonemensentaal: meer mensen komen sneller op een voor hen betere werkplek terecht. En meer bedrijven vinden sneller voor hen beter geschikt personeel. Dat is waar het immers om gaat: het proces van werving en selectie is erop gericht om de informatieproblemen op de arbeidsmarkt te helpen oplossen of op zijn minst te verzachten.
En vergeet niet, al dat A.I.-geweld kost ook bakken met energie…
Maar het is zeer de vraag of al dat A.I.-geweld daar momenteel ook echt aan bijdraagt. En vergeet niet, al dat A.I.-geweld kost ook bakken met energie, die ondanks de inspanningen in de energietransitie nog steeds niet onbeperkt beschikbaar is en gepaard gaat met klimaatschade (wegens opgewekt met fossiele brandstof). Is de energie die we (letterlijk) in A.I. voor werving en selectie steken wel goed gerichte energie? Ik vrees van niet, maar dat had de oplettende lezer inmiddels wel begrepen. Ik denk namelijk dat hier hetzelfde aan de hand is als bij eerdere automatiseringsgolven bij werk dat over ‘interactie tussen mensen’ gaat.
De vooruitgang?
Mensen gebruiken technologie vooral en graag om meer ‘interacties’ aan te kunnen gaan, maar dat verhoogt niet per se de kwaliteit van die interacties. Academici schreven elkaar 60 jaar geleden brieven en correspondeerden op die manier ook met redacteuren van wetenschappelijke tijdschriften en hun collega-onderzoekers. De komst van tekstverwerking op pc’s en e-mail heeft dat proces enorm ‘efficiënt’ gemaakt. Brieven hoeven niet meer gedicteerd aan een secretaresse (m/v/x) en daarna via de typekamer en de postkamer worden verstuurd. Veel van dit communicatiewerk is daardoor ‘verschoven’ naar de academicus zelf.
‘Een vacature plaatsen en erop reageren wordt steeds makkelijker. Maar…’
En die is dat, omdat het zoveel makkelijker werd, ook meer gaan doen. Het resultaat is volgens mij geweest dat academici wel steeds meer artikelen zijn gaan publiceren en veel meer interacties met collega’s hebben, maar dat dit niet per se de vooruitgang in de wetenschap heeft versneld. Iets soortgelijks gebeurt ook, en al jaren, in de wereld van werving en selectie. Het wordt, met alle ict-oplossingen, steeds makkelijker een vacature te publiceren. Het wordt, van de kant van het arbeidsaanbod, ook steeds makkelijker om daarin te zoeken en erop te reageren.
Door de bomen het bos zien
Maar werkzoekenden zien nog steeds door de bomen het bos niet, omdat er steeds bomen worden bijgezet en niet altijd duidelijk is of dat echt nieuwe bomen zijn. En belangrijker nog: als je als werkzoekende een geschikte ‘boom’ hebt gevonden, ga je de plaatser van de boom op een geautomatiseerde manier overtuigen van je eigen geschiktheid voor die vacature. En je laat daarmee vooral, en misschien wel alleen, zien dat je heel goed bent in het spel van solliciteren, van werving en selectie. Wat je niet laat zien, en ook heel moeilijk kunt laten zien, is of je heel goed bent in het werk dat er te doen is bij die vacature.
A.I. zou ook moeten bijdragen aan de kwaliteit van interactie, niet alleen aan de kwantiteit.
Dus al die A.I. en die ict-gedreven wapenwedloop leidt wel tot veel meer ‘interacties’, maar in die interacties wordt nog steeds niet de informatie overgedragen die nodig is om tot een ‘productieve match’ te komen. Als A.I. al geldt als een oplossing, dan zou A.I. moeten bijdragen aan de kwaliteit van interactie tussen mensen, niet alleen aan de kwantiteit. Disclaimer: dit stuk werd geschreven zónder (assistentie van) A.I. Een deel van het pessimisme over A.I. erin komt dan ook zeker voort uit de zoektocht naar een nieuwe werkkring van de auteur zelf, en de frustraties die daarmee samen hangen.
Over de auteur
Ronald Dekker is onafhankelijk arbeidsmarktexpert en ‘doenerige denker’ bij RoDeO Labour market intelligence.
Lees ook
- Ronald Dekker: ‘Is het informatieprobleem op de arbeidsmarkt wel op te lossen?’
- Is Thomas Piketty de nieuwe John Maynard Keynes (en gaan we straks veel minder werken)?
- Ronald Dekker over ‘praktisch denken’ en ‘onpraktisch doen’
- Hoe de 4-daagse werkweek juist ook voor gemeentes een magneet kan zijn