Het gebruik van AI in assessments is niet nieuw.
Persoonlijkheidsvragenlijsten worden al jaren gescoord en geïnterpreteerd door algoritmes die door experts zijn ontwikkeld. Dit is echter nog maar het begin.
In 2019 zal het vinden van toptalent afhangen van het vermogen van HR-experts om hun workflow op intelligente wijze te automatiseren.
Wat zijn kunstmatige intelligentie, machine learning en deep learning?
Kunstmatige intelligentie, of AI, is een zeer breed begrip en een kerngebied van computerwetenschap, dat verwijst naar het vermogen van een computersysteem om taken uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is.
AI kan op veel gebieden worden toegepast, zoals leren, plannen, problemen oplossen, spraakherkenning en het detecteren en volgen van objecten. Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) zijn subgroepen van kunstmatige intelligentie.
Een voorbeeld van het succes van AI is het vermogen van computerprogramma's zoals AlphaGo, ontwikkeld door Google's DeepMind, om zelfs de beste menselijke spelers te verslaan in een spelletje Go. Voor HR-afdelingen is AI nuttig gebleken bij het uitvoeren van algoritmische assessments, waaronder psychometrische assessments, van werknemers of kandidaten.
Wat is machinaal leren?
Computersystemen gebaseerd op machine learning (ML) kunnen "leren" om taken uit te voeren zonder expliciete instructies. Om dit te doen gebruiken deze systemen ML-algoritmen en statistische modellen om patronen in gegevens te identificeren, analyseren en begrijpen. Tools voor machinaal leren worden op grote schaal gebruikt om automatisch veel taken uit te voeren die traditioneel door mensen worden gedaan.
Het voordeel van ML voor veel taken is duidelijk━machines worden niet moe en hebben geen last van dezelfde repetitieve taken. Bovendien helpen ze de werkdruk aanzienlijk te verlagen door veel procedures in werkketens te automatiseren.
Wat is diep leren?
Deep learning is een deelgebied van machine learning dat de werking van het menselijk brein probeert na te bootsen door veel verbindingen te leggen tussen datasegmenten en een neuraal netwerk op te bouwen uit al die verbindingen. Diep leren is een relatief nieuwe ontwikkeling en is complexer en geavanceerder dan traditioneel machinaal leren, waarbij een computersysteem wordt getraind om de gewenste taak uit te voeren. Diep leren gaat verder dan taakspecifieke algoritmen om patronen in gegevens te identificeren.
Diep leertaken zijn zeer intensief en vereisen veel rekenkracht. Om deep learning-projecten uit te voeren, kun je deep learning-platforms gebruiken, zoals MissingLink, die functies bieden zoals het automatiseren van experimenten en het volgen van experimenten op meerdere machines.
Waarom bedrijven AI zouden moeten gebruiken voor het beoordelen van kandidaten en werknemers
Bedrijven besteden elk jaar veel tijd en geld aan wervingscampagnes en het beoordelen van de prestaties en motivatie van hun medewerkers. Het gebruik van geavanceerde technologische hulpmiddelen zoals robotische procesautomatisering (RPA) in dit proces is essentieel om een voorsprong op concurrenten te behalen en als eerste het juiste talent aan te trekken.
Veel bedrijven nemen elk jaar een groot aantal kandidaten aan, wat het voor recruiters extreem moeilijk maakt om de ervaringen en vaardigheden van elke kandidaat te beoordelen. AI-gestuurde talentbeoordelingen helpen om de vooruitzichten veel beter te begrijpen zonder lange uren te besteden aan het handmatig evalueren van cv's.
HR-managers en recruiters moeten beslissen welke kandidaat de meeste kans maakt om goed te presteren en aanzienlijke waarde toe te voegen aan de organisatie. Met de toepassing van AI in talentbeoordelingen vóór de aanwerving, zijn recruiters beter in staat om de uitkomst van het aannemen van een werknemer te voorspellen en de kwaliteit van de kandidaten die uiteindelijk worden aangenomen te verbeteren.
Sommige van de meest geavanceerde AI-platforms zijn tegenwoordig in staat om de selectie van kandidaten die een organisatie ontvangt te beperken tot de beste vijf procent. Bovendien kunnen deze AI-gebaseerde platforms interviews analyseren op basis van gezichtsuitdrukkingen, gebruikte woorden, toon en stembuiging en microgebaren om een kandidaat te beoordelen.
Dergelijke AI-oplossingen voor talentacquisitie kunnen ook vooroordelen uit het wervingsproces verwijderen. AI heeft geen ego dat gemanaged moet worden en kan veel betere resultaten opleveren dan elk conventioneel, niet-technologiegedreven wervingsproces.
Voorbeeld van een AI-gestuurd assessment
Voorbeelden van AI assessment tools
Veel organisaties maken al gebruik van kunstmatige intelligentie om het beoordelingsproces van kandidaten en medewerkers te verbeteren. Snellere beslissingen, minder vooringenomenheid en betere assessments zijn enkele manieren waarop AI de uitvoering van HR-taken kan verbeteren om zo de ideale kandidaat te vinden. Hier volgen enkele voorbeelden van hoe AI wordt ingezet in het beoordelingsproces:
1. Intelligent screenen
Intelligente screening software automatiseert cv-screening door AI te gebruiken op je bestaande cv-database. De software leert hoe kandidaten die werden aangenomen succesvolle werknemers zijn geworden op basis van hun prestaties.
De software leert met name wat de ervaring, vaardigheden en andere kwaliteiten van bestaande werknemers zijn en past deze kennis toe op nieuwe sollicitanten om automatisch de sterkste kandidaten te beoordelen en een shortlist op te stellen. De software kan ook de cv's van kandidaten verrijken door gebruik te maken van openbare gegevensbronnen over hun vorige werkgevers en hun openbare sociale-mediaprofielen.
2. Recruiter chatbots
Recruiter chatbots bieden realtime interactie met kandidaten door vragen te stellen op basis van de functie-eisen en feedback, updates en suggesties voor de volgende stap te geven. AI-gestuurde chatbots kunnen op regelmatige tijdstippen een verbale dialoog aangaan met kandidaten en bijdragen aan de verbetering van de kandidaatervaring van het wervingsproces.
Het HR-chatbotsysteem gebruikt de reacties of antwoorden op vragen in het gesprek om veranderingen in de situatie van een kandidaat te signaleren. Het systeem kan wervingsmanagers en recruiters waarschuwen als een kandidaat mogelijk zijn interesse in de functie heeft verloren. Dit helpt hen bij de beslissing om de kandidaat af te wijzen of te proberen zijn interesse weer te wekken.
3. Video-interviews
Bij video-interviews nemen kandidaten zichzelf op terwijl ze antwoorden op competentiegerichte interviewvragen. Een groot voordeel van dergelijke opnames is dat kandidaten niet meer hoeven te reizen voor interviews. Dit bespaart tijd in termen van het interview zelf, maar het vermindert niet de aanzienlijke hoeveelheid tijd die nodig is voor het analyseren van de antwoorden.
Met behulp van AI kan de audio worden omgezet naar tekst zonder dat er een transcript hoeft te worden bewerkt en geanalyseerd op duidelijkheid van spraak en taalvaardigheid. AI-algoritmes kunnen ook de gezichtsuitdrukkingen en lichaamstaal van de kandidaat analyseren, naast wat ze zeggen en hoe ze het zeggen. De analyse kan veel onthullen over het talent van de kandidaat en kan aangeven hoe hij of zij zou kunnen presteren op de baan.
Inpakken
In dit artikel hebben we gezien dat AI het potentieel heeft om het wervingsproces van elk bedrijf aanzienlijk te verbeteren door accurate en valide gegevensinformatie te geven om het talent te identificeren dat we nodig hebben uit de stapel cv's. We hebben het verschil tussen persoonlijkheidsbeoordelingen en algoritmen aangeroerd. We hebben het gehad over het verschil tussen traditionele machine learning en de jongere incarnatie die bekend staat als deep learning, dat hogere analytische en patroonherkenningscapaciteiten heeft, maar complexer en duurder is om uit te voeren.
AI kan HR-afdelingen helpen bij het efficiënter en nauwkeuriger verwerken van sollicitaties en medewerkersevaluaties, waardoor tijd wordt bespaard en de uitkomst van assessments wordt verbeterd. Voorbeelden van AI-toepassingen in een beoordelingsomgeving zijn onder meer het intelligent screenen van cv’s, chatbots voor het interviewen van medewerkers of kandidaten en videoanalyse. Aangezien de voortdurende vooruitgang op het gebied van AI naar verwachting zal doorzetten, zullen deze trends in 2019 en daarna alleen maar sterker worden.
![Nemen managers actie op basis van HR-beoordelingsrapporten? [FAQ]](https://pointerpro.com/wp-content/uploads/Manager-and-HR-specialist-in-discussion-scaled.jpg)
Wilt u meer weten?
Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang zorgvuldig geselecteerde artikelen rechtstreeks in je inbox
Over de auteur:
Nigel Lindemann
Nigel is verantwoordelijk voor alles wat met marketing en communicatie te maken heeft. Hij heeft een zwak voor originele marketingcampagnes en lekker eten. In het weekend fietst hij graag urenlang, zonder specifieke reden.