Wat is machinelearning?

Machinelearning (ML) is een type AI dat patronen ontdekt met behulp van algoritmen. Daarmee kunnen voorspellingen gedaan worden op basis van eerder gedrag. Je bent vast wel eens algoritmes tegengekomen bij YouTube, Facebook of Netflix. Deze platforms doen aanbevelingen op basis van de content die je in het verleden hebt bekeken.

Bij recruitment kan machinelearning computers trainen om handmatige taken te automatiseren, zoals het vergelijken van cv’s en het selecteren van de beste kandidaten. Deze technologie gebruikt datagedreven inzichten, zodat je slimme beslissingen kan nemen en mensen aanneemt die een aanwinst voor je bedrijfscultuur zijn. Je kunt machinelearning ook gebruiken om het onboardingproces te stroomlijnen en om training voor medewerkers te verbeteren. Dat optimaliseert het recruitmenproces voor je bedrijf en toekomstige medewerkers.

Hoe managers en HR-professionals machinelearning kunnen gebruiken bij recruitment

Machinelearning is een effectieve manier voor je bedrijf om het recruitmentproces te verbeteren en tegelijkertijd kosten te besparen. Hieronder staan 5 manieren waarop machinelearning en AI in recruitment je helpen om betere nieuwe medewerkers aan te nemen.

1. Marketingfuncties

Het schrijven van vacatureteksten en uitwerken van functies en verantwoordelijkheden kan veel tijd in beslag nemen. Met machinelearning optimaliseer je het recruitmentproces. Hiermee ontdek je welke locaties en vacaturebanken de moeite waard zijn, op welk tijdstip je het beste een vacature kunt plaatsen en hoe je vacatureteksten kunt optimaliseren. Met een tool als ChatGPT kan je goed presterende vacatureteksten en onboardingmaterialen maken.

2. Kandidaten sourcen

Machinelearning helpt je kandidaten te vinden door online platforms, socialmediaprofielen en professionele netwerken te analyseren. Ook kan machinelearning bestaande (prestatie)gegevens van huidige medewerkers analyseren op kenmerken die wijzen op succes in een specifieke functie. Sommige AI-tools helpen je in real time contact te leggen met kandidaten, terwijl andere tools chatbots kunnen creëren die kandidaten screenen voor de volgende fase van het recruitmentproces. De chatbot kan kandidaten helpen gegevens in te voeren, zodat je tijd en geld bespaart. Je hoeft immers niet meer te wachten tot papierwerk handmatig ingevuld is.

Wil je kandidaten vinden die perfect bij je bedrijf passen, dan is het belangrijk om de juiste talentpool te hebben. De meeste recruiters besteden veel tijd aan sourcing. Machinelearning kan je mogelijk helpen sneller de juiste kandidaten te vinden.

3. Betrokkenheid van kandidaten

Door geautomatiseerde berichtensystemen en AI-assistenten hoeft iemand niet keer op keer gesprekken te voeren over planning en de vervolgstappen. Chatbots zijn altijd beschikbaar en kunnen eenvoudig sollicitatiegesprekken inplannen en herinneringen versturen over afspraken. Machinelearning-tools kunnen zelfs marktgegevens gebruiken om salarissen te berekenen en een aanbod te maken.

4. Cv’s screenen

Machinelearning kan worden gebruikt om snel cv’s te screenen, zodat je een lijst met de geschikste kandidaten krijgt. Deze functie voor het scannen van cv’s is vaak onderdeel van een Applicant Tracking System (ATS). Hoe werkt het? Machinelearning-modellen kunnen worden getraind met gegevens om patronen te leren en voorspellingen te doen over in hoeverre een cv aansluit bij een bepaalde vacature.

Screenen van cv’s met machinelearning kan een geweldig hulpmiddel zijn in het recruitmentproces, maar vergeet niet dat menselijke beoordeling nog steeds belangrijk is voor de uiteindelijke besluitvorming.

5. Gepersonaliseerde communicatie

Medewerkers kunnen in de huidige arbeidsmarkt vaak uit veel vacatures kiezen. Machinelearning kan gepersonaliseerde berichten voor je creëren waarmee je een goede indruk maakt. Met een persoonlijk bericht laat je potentiële medewerkers dat je ze serieus neemt, maar dat is tegenwoordig bijna onmogelijk voor drukke HR- en hiring managers. Machinelearning helpt je impactvolle berichten te versturen zonder dat die door iemand geschreven hoeven worden.

Voordelen van machinelearning bij recruitment

Laten we eens kijken naar de belangrijkste voordelen van machinelearning in HR en recruitment.

Onboarding

Door ML en AI in te zetten tijdens de onboarding van nieuwe medewerkers wordt het proces kosteneffectiever, minder tijdrovend en persoonlijker. Algoritmen kunnen rekening houden met de functie, sterke punten en ervaring van een nieuwe medewerker. Op basis daarvan wordt dan een gepersonaliseerd onboardingprogramma gemaakt. Dit kan de betrokkenheid vergroten, waardoor een nieuwe medewerker sneller zijn draai vindt.

Diversiteit en inclusiviteit

Je kunt machinelearning gebruiken om te kijken welke vooroordelen een rol speelden bij eerdere recruitmentbeslissingen. Op basis daarvan kunnen oplossingen gegeven worden om die vooroordelen in de toekomst te voorkomen. Een diverse en inclusieve bedrijfscultuur zorgt ervoor dat alle medewerkers zich binnen je organisatie kunnen ontplooien en groeien.

Medewerkers behouden

Hoewel het geen expliciet onderdeel is van het wervingsproces, is behoud van medewerkers essentieel om personeelsverloop laag te houden. Nieuwe medewerkers aannemen kan erg duur zijn, dus werkgevers moeten medewerkers zoveel mogelijk vast proberen te houden. Machinelearning maakt gebruik van bestaande gegevens om trends en patronen te analyseren in de redenen waarom mensen je bedrijf verlaten, zodat je management die problemen kan aanpakken.

Training en bedrijfsplanning

Met machinelearning kun je trainingsprogramma’s aanpassen voor je bedrijf en elke medewerker. Je kunt deze tool gebruiken om hiaten in kennis te ontdekken en bijpassende trainingen aan te bevelen. Machinelearning kan trainingsgegevens bestuderen om te bepalen welke teamleden een opfrisser nodig hebben.

AI en ML kunnen nog een stapje verder gaan door historische en actuele gegevens over functies, prestaties van medewerkers en trainingen te analyseren, zodat besluitvormers functies en verantwoordelijkheden effectiever kunnen toewijzen.

Potentiële risico’s van het gebruik van machinelearning bij recruitment

Machine learning en AI zijn uitstekende hulpmiddelen, maar je moet de nodige training volgen om er optimaal gebruik van te maken. Enkele risico’s om rekening mee te houden:

• Fouten van machinelearning: aangezien machinelearning-modellen worden getraind op basis van beschikbare gegevens, kunnen hun prestaties worden beïnvloed door de kwaliteit, kwantiteit en representativiteit van die gegevens. Hierdoor kun je bijvoorbeeld uitstekende kandidaten mislopen die al vroeg in het recruitmentproces worden afgewezen. Door machinelearning en menselijk inzicht samen te gebruiken, kun je fouten verminderen.
• Implementatie en invoering: de introductie van nieuwe technologie in een bestaand team vereist geduld, want er is altijd een leercurve. Gebruik best practices voor verandermanagement, zodat recruiters zich aan de nieuwe manier van werken kunnen aanpassen en de nieuwe tools volledig omarmen.
• Onbewuste vooroordelen: hoewel je machinelearning kunt gebruiken om vooroordelen in je recruitmentproces te ontdekken, is het belangrijk om te onthouden dat ML beïnvloed wordt door de vooroordelen van de mensen die ze hebben geprogrammeerd. Evalueer of ML-tools bestaande, echte vooroordelen toepassen in hun processen, zodat je maatregelen kunt nemen om dit te voorkomen.
• Afhaken van kandidaten: het is belangrijk om een balans te vinden tussen AI-communicatie en menselijke interactie, zodat gekwalificeerde kandidaten zich betrokken voelen bij het recruitmentproces.

Machinelearning en AI in recruitment veranderen de manier waarop elk bedrijf kandidaten vindt, cv’s analyseert en nieuwe medewerkers aanneemt. Om het meeste uit die nieuwe technologie te halen, moet je grondig onderzoek doen als je een machinelearning-tool selecteert. Geef ook het hele team uitgebreide training voordat je een tool implementeert.