Artificial Intelligence (AI) in HR: Kansen, Innovatie en Uitdagingen

Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor een revolutie in veel aspecten van onze samenleving en economie, waaronder de HR-afdelingen van veel bedrijven. Met de komst van nieuwe, op AI gebaseerde technologieën ondergaan HR-afdelingen een aanzienlijke transformatie in hun werkprocessen. Van het automatiseren van routinetaken tot het verbeteren van de besluitvorming, AI biedt een breed scala aan mogelijkheden om talentmanagement te optimaliseren. Het brengt echter ook bepaalde uitdagingen en risico’s met zich mee die overwogen moeten worden voor een effectieve implementatie.

De invloed van AI op werving en selectie

Wervings- en selectieprocessen zijn drastisch veranderd door de integratie van kunstmatige intelligentie. Tot voor kort werd een groot deel van de tijd van recruiters traditioneel besteed aan het beoordelen van cv’s, het screenen van kandidaten en het coördineren van sollicitatiegesprekken. Tegenwoordig kunnen op AI gebaseerde tools een groot deel van deze taken automatiseren.

Automatisering van recruitment taken

AI maakt het mogelijk om taken zoals het screenen van cv’s, het analyseren van sociale mediaprofielen en het plannen van sollicitatiegesprekken te automatiseren. Systemen zoals HireVue gebruiken AI-algoritmes om video-interviews te analyseren, waarbij aspecten zoals de lichaamstaal, de toon van de stem en de gebruikte sleutelwoorden van een kandidaat worden geëvalueerd. Deze tools kunnen kandidaten sneller en efficiënter filteren dan traditionele methoden, terwijl ze ook gedetailleerdere gegevens leveren voor gefundeerde beslissingen.

Kandidaat-evaluatie: AI vs. Mens

Een van de meest voorkomende discussies bij de implementatie van Kunstmatige Intelligentie in Human Resources is de vergelijking tussen evaluaties uitgevoerd door een algoritme en evaluaties uitgevoerd door een mens. Op het gebied van evaluatiemechanismen gebruikt AI verschillende geavanceerde technieken om kandidaten te beoordelen waaronder:

• Semantische analyse: Algoritmen kunnen het taalgebruik in cv’s en reacties van kandidaten analyseren, op zoek naar patronen van woorden, uitdrukkingen en zinnen die typisch geassocieerd worden met succesvolle kandidaten in specifieke functies. Dit type analyse is nuttig voor het identificeren van de technische vaardigheden, zachte vaardigheden en culturele geschiktheid van een kandidaat.
• Video-interview evaluatie: Sommige tools maken gebruik van gezichtsherkenningstechnologie en stemanalyse om niet alleen de verbale reacties van kandidaten te evalueren, maar ook hun lichaamstaal, stemtoon en micro-expressies. Deze systemen kunnen signalen detecteren die wijzen op zelfvertrouwen, stress en aanpassingsvermogen, aspecten die vaak moeilijk te meten zijn met alleen traditionele methoden.
• Voorspellende modellen op basis van historische gegevens: AI kan ook voorspellende modellen bouwen die de waarschijnlijkheid van het succes van een kandidaat in een specifieke rol berekenen, op basis van de prestaties van eerdere werknemers met vergelijkbare profielen. Deze modellen houden rekening met factoren zoals loopbaantraject, verworven vaardigheden en prestaties bij eerdere evaluaties.

AI valt op door zijn vermogen om grote hoeveelheden data snel en consistent te verwerken. Daarnaast zorgt het voor gestandaardiseerde beoordelingen, waardoor de variaties in selectiecriteria – die kunnen ontstaan wanneer meerdere recruiters betrokken zijn – worden verminderd. Er bestaan echter terechte zorgen over de neiging van AI om bestaande vooroordelen in historische data te repliceren: als een AI-systeem is getraind met gegevens die historisch gezien bepaalde profielen bevoordelen (zoals mannen in technische functies), dan bestaat het risico dat deze vooroordelen worden voortgezet, tenzij er gerichte maatregelen worden genomen om dit te corrigeren.

Voor een ethisch en eerlijk gebruik van AI is het essentieel dat bedrijven algoritmen voortdurend controleren en aanpassen, om ervoor te zorgen dat ze geen vooroordelen bevatten en in overeenstemming zijn met de bedrijfswaarden. Mensen brengen een cruciale component in het selectieproces: het vermogen om contexten te interpreteren, niet-kwantificeerbare aspecten intuïtief te beoordelen en holistische beoordelingen te maken die verder gaan dan objectieve gegevens.

Een opvallende commercial voor Aquarius, geregisseerd door Owen Harris en uitgebracht in mei 2021, komt meteen in gedachten. Hierin wordt een boeiend debat weergegeven tussen een werkzoekende en een robot, met een verrassende wending: het verhaal laat zien dat soms het verlangen om iets te doen zwaarder weegt dan logische algoritmes. Zou dit een voorproefje kunnen zijn van hoe sollicitatiegesprekken binnenkort gevoerd worden?

Verbeteren van de Kandidatenervaring

Niet alleen recruiters hebben baat bij kunstmatige intelligentie, maar ook de kandidaten zelf. AI-gestuurde chatbot-tools, zoals Mya Systems stellen sollicitanten in staat om onmiddellijk antwoord te krijgen op hun vragen over het selectieproces, de status van hun sollicitatie te controleren en zelfs gepersonaliseerde begeleiding te krijgen tijdens de verschillende fasen van het proces. Deze 24/7 aandacht en mogelijkheid tot snelle en efficiënte interactie verbetert de ervaring van de kandidaat, wat op zijn beurt een positieve invloed heeft op hun perceptie van het bedrijf.

Voorspellende Analyse om Succespotentieel te Identificeren

AI wordt ook ingezet om het toekomstige succes van een kandidaat in een specifieke functie te voorspellen. Met behulp van voorspellende analyse evalueren algoritmes, zoals die van PredictiveHire, niet alleen de technische vaardigheden en eerdere ervaring van een kandidaat, maar ook persoonlijkheidskenmerken en soft skills zoals aanpassingsvermogen en leiderschap. Deze datagedreven aanpak maakt het mogelijk om nauwkeuriger te voorspellen welke kandidaten niet alleen goed bij de functie passen, maar ook een groot groeipotentieel binnen de organisatie hebben.

Talentbehoud en Employee Experience

AI wordt ook ingezet om talentbehoud te verbeteren en de medewerkerservaring te beheren. Bedrijven zoals IBM hebben AI-systemen ontwikkeld die kunnen voorspellen wanneer een werknemer het risico loopt om het bedrijf te verlaten. Door patronen in prestatiegegevens, tevredenheidsenquêtes en gedrag binnen het bedrijf te analyseren, kan AI HR-afdelingen waarschuwen zodat er tijdig preventieve maatregelen genomen kunnen worden.

Personalisatie en professionele ontwikkeling

Een andere belangrijke toepassing van AI bij het behouden van talent is het personaliseren van professionele ontwikkelingsplannen. Tools zoals Cornerstone OnDemand en Workday gebruiken AI om trainingsprogramma’s, interne projecten en carrièreplannen aan te bevelen die zijn afgestemd op elke werknemer. Dit verbetert niet alleen de werktevredenheid, maar bevordert ook het gevoel van groei en erbij horen, twee cruciale factoren voor retentie.

Behoeften voorspellen en voordelen personaliseren

AI maakt het mogelijk om de behoeften en voorkeuren van medewerkers te voorspellen, wat het ontwikkelen van gepersonaliseerde arbeidsvoorwaarden vergemakkelijkt. Zo gebruiken tools zoals SAP SuccessFactors historische gegevens en voorspellende analyses om voordelen, flexibele werktijden of specifieke welzijnsprogramma’s voor te stellen die aansluiten bij de verwachtingen van alle medewerkers. Dit draagt niet alleen bij aan een hogere werktevredenheid, maar vergroot ook de kans dat medewerkers op de lange termijn bij het bedrijf blijven.

Inzicht in Welzijn en Organisatieklimaat

Het welzijn van werknemers en het organisatieklimaat zijn kritieke factoren voor het behouden van talent. Sommige AI-oplossingen, zoals Microsoft Viva Insights analyseren gedrags- en communicatiepatronen op de werkplek om vroege tekenen van stress of burn-out te identificeren. Deze systemen kunnen aanbevelingen sturen naar zowel werknemers als managers om preventieve maatregelen te nemen, zoals het aanpassen van de werkdruk, het inplannen van pauzes of het aanmoedigen van het gebruik van verlofdagen.

Risico’s en uitdagingen van AI in Human Resources

Ondanks de vele voordelen die kunstmatige intelligentie biedt, is de implementatie ervan in HR niet zonder uitdagingen. Een van de grootste risico’s is de bestendiging van vooroordelen. Als algoritmen worden getraind op historische gegevens die vooroordelen bevatten (bijvoorbeeld wat betreft geslacht of etniciteit), zullen deze vooroordelen waarschijnlijk blijven bestaan in geautomatiseerde beslissingen.

Transparantie en ethiek in besluitvorming

Een andere uitdaging is het gebrek aan transparantie in hoe sommige AI-algoritmen werken. Machine-learningmodellen zijn vaak “zwarte dozen”, waarbij zelfs de ontwikkelaars niet precies kunnen uitleggen hoe het systeem tot een bepaalde beslissing is gekomen. Dit levert ethische en juridische problemen op, vooral wanneer beslissingen direct van invloed zijn op mensen, zoals bij het aannemen of ontslaan van een werknemer.

Vooroordelen in Data-analyse

Een van de grootste risico’s bij het inzetten van AI binnen human resources is het voortzetten van impliciete vooroordelen in data. AI-algoritmen leren van historische gegevens, en als deze data vooroordelen bevatten – zoals een voorkeur voor bepaalde geslachten, leeftijden of etnische groepen – bestaat het gevaar dat AI deze discriminerende patronen reproduceert. Dit is een reëel risico, dat in meerdere gevallen is gedocumenteerd. Zo werd bijvoorbeeld het recruitmentsysteem van Amazon berucht omdat het vrouwelijke kandidaten uitsloot, als gevolg van een bias in de trainingsdata. Het is dan ook van cruciaal belang om algoritmen regelmatig te auditen en bij te sturen, zodat eerlijke en objectieve beslissingen gewaarborgd blijven.

Dehumanisering van het Selectieproces

Hoewel automatisering en AI wervingsprocessen efficiënter kunnen maken, bestaat ook het risico dat de ervaring van de kandidaat ontmenselijkt wordt. Het gebrek aan menselijke interactie in belangrijke fasen van het wervingsproces kan een negatieve perceptie bij kandidaten teweegbrengen en de reputatie van het bedrijf als werkgever aantasten. Om dit risico te beperken, moet er een evenwicht worden gehandhaafd waarin technologie de menselijke ervaring aanvult en waar nodig persoonlijke en empathische interactie biedt.

Voorbeelden van bedrijven die AI gebruiken in Human Resources

Verschillende bedrijven passen AI al toe in hun HR-processen, en sommige springen eruit door hun innovatieve aanpak:

1. Unilever: De multinational heeft AI-tools gebruikt voor zijn selectieproces. Ze gebruiken psychometrische games en video-interviews die door algoritmen worden geanalyseerd om de beste kandidaten te identificeren voordat een menselijke recruiter zelfs maar contact met hen opneemt. Dit heeft de tijd en kosten die met werving gepaard gaan aanzienlijk verminderd.
2. Hilton: De hotelketen gebruikt AI voor personeelsselectie. Met de tool AllyO automatiseren ze de voorselectie en de planning van sollicitatiegesprekken, waardoor recruiters zich kunnen richten op beter gekwalificeerde kandidaten.
3. PepsiCo: PepsiCo heeft AI geïmplementeerd om video-interviews te evalueren. Hun systeem analyseert niet alleen de antwoorden van de kandidaten, maar ook hun toon, lichaamstaal en gezichtsuitdrukkingen, wat een uitgebreidere analyse oplevert dan met traditionele methoden mogelijk was.

Populaire AI-tools in Human Resources

De markt voor AI-gebaseerde tools in human resources groeit voortdurend. Enkele van de populairste oplossingen zijn:

• LinkedIn TalentSolutions: Gebruikt AI-algoritmen om geschikte kandidaten voor een functie voor te stellen, op basis van een combinatie van vaardigheden, werkervaring en activiteit op het platform.
• HireVue: Gespecialiseerd in video-interviews, waarbij AI en gegevensanalyse worden gecombineerd om kandidaten te evalueren op basis van hun verbale en non-verbale communicatie.
• Pymetrics: Voert op games gebaseerde beoordelingen uit om de cognitieve en emotionele vaardigheden van kandidaten te meten, waarbij AI wordt gebruikt om te bepalen welk profiel het meest geschikt is voor elke functie.
• Eightfold.ai: Dit platform gebruikt AI om intern en extern talent te identificeren en suggesties te doen voor professionele ontwikkelingstrajecten en promotiekansen binnen het bedrijf.

Hoe AI effectief implementeren in Human Resources

Om de voordelen van AI in human resources te maximaliseren, is het cruciaal om een duidelijke strategie te volgen die zowel de voordelen als de bijbehorende risico’s in overweging neemt. Hier volgen enkele belangrijke stappen:

1. Bepaal Belangrijke Toepassingsgebieden: Voordat een AI-oplossing wordt geïmplementeerd, is het essentieel om te bepalen welke processen er het meest van zullen profiteren. Dit kan onder meer gaan om personeelsselectie, talentmanagement of het automatiseren van administratieve taken.
2. Kies de Juiste Tools: Niet alle AI-tools zijn hetzelfde. Het is daarom essentieel om tools te selecteren die het beste aansluiten bij de specifieke behoeften van jouw organisatie.
3. Training en Aanpassing: Het toepassen van nieuwe technologieën vraagt om een leercurve. Het is cruciaal om teams te trainen, zodat zij begrijpen hoe AI werkt en hoe het hun werk kan ondersteunen.
4. Monitoring en Bijsturing: Het implementeren van AI is geen statisch proces. De prestaties moeten continu worden gemonitord en waar nodig aangepast, om te waarborgen dat de resultaten te allen tijde eerlijk en nauwkeurig zijn.

Wat is de volgende stap?

Kunstmatige intelligentie in HR biedt grote mogelijkheden om te transformeren hoe bedrijven talent aantrekken, selecteren en behouden. Door routinetaken te automatiseren, de nauwkeurigheid van kandidatenselectie te verbeteren en de medewerkerservaring te personaliseren, kan AI een krachtig hulpmiddel zijn om talentmanagement te versterken. Tegelijkertijd brengt het ook ethische en operationele uitdagingen met zich mee die niet onderschat mogen worden. De sleutel tot een succesvolle implementatie ligt in het combineren van technologische kracht met menselijke expertise, waarbij altijd wordt gezorgd voor een ethische en transparante aanpak.