IBM verkoopt al jaren AI-recruitmentoplossingen aan andere bedrijven. Maar de interessantste case study speelt zich intern af. IBM is namelijk al ruim tien jaar een van de grootste gebruikers van zijn eigen technologie en de lessen die dat opleverde zijn inmiddels vastgelegd in een eigen whitepaper. Hoe bouw je een AI-recruitmenttool, en wat leer je als je die vervolgens op jezelf loslaat?
Gebruiker én ontwikkelaar van AI-tooling
IBM is zowel gebruiker als ontwikkelaar van AI in recruitment, en was er al vroeg bij. Al in 2018 lanceerde IBM ‘Watson Recruitment’, een AI-tool voor zowel organisaties áls kandidaten. Allereerst aan organisatiekant: IBM zet Watson Recruitment in als tool die kandidaten matcht aan vacatures door cv’s en werkervaring te analyseren en toekomstige prestaties te voorspellen. Watson vergelijkt kandidaatprofielen met die van eerder succesvolle medewerkers.
Watson Recruitment kan (of kon) voorspellen welke kandidaten zullen slagen, in interne tests met een nauwkeurigheid van 84%.
Dat gaat verder dan cv-screening. Watson Recruitment kan (of kon) voorspellen welke kandidaten zullen slagen, in interne tests met een nauwkeurigheid van 84%. Het systeem kan ook voorspellen wie het níét gaat redden, wat ertoe leidt dat tot 47% van de gemiddelde sollicitantenpool niet meer handmatig hoeft te worden beoordeeld.
Oók kandidaten kunnen Watson gebruiken
Kandidaten kregen ook een eigen interface: Watson Candidate Assistant, een conversationele tool waarmee sollicitanten hun cv konden uploaden en direct te zien kregen voor welke functies ze het beste pasten. Kandidaten die Watson gebruikten tijdens de pilotfase, waren 34% meer kans om door te stromen naar een face-to-face interview. IBM rapporteerde na invoering intern een kostenbesparing van 30% op recruitment. In HR realiseerde IBM in 2017 alleen al 107 miljoen dollar aan besparingen als gevolg van AI-inzet.
Van Watson naar Watsonx
Wat het IBM-verhaal extra interessant maakt, is wat er daarna gebeurde. Watson Recruitment bestaat inmiddels niet meer als zelfstandig product. IBM herbrandde zijn gehele AI-portfolio in 2023 onder de naam Watsonx, een platform voor foundation models en generatieve AI. De recruitment-functionaliteit werd geïntegreerd in bredere HR-tools zoals Watsonx Orchestrate.
Watsonx Orchestrate neemt nu taken over als het opstellen van functieprofielen, het screenen van cv’s en het plannen van gesprekken.
IBM’s Chief Human Resources Officer Nickle Lamoreaux stelt dat automatisering van IBM-medewerkers 30% van de HR-tijd kan vrijmaken voor strategisch werk. Watsonx Orchestrate neemt nu taken over als het opstellen van functieprofielen, het screenen van cv’s en het plannen van gesprekken, taken die Watson Recruitment eerder ook al deed, maar nu ingebed in een breder generatief AI-ecosysteem.
De bias-vraag
IBM was ook vroeg met het benoemen van een risico dat de sector liever mijdt: bias. Watson Recruitment’s Adverse Impact Analysis analyseert historische wervingsdata en identificeert patronen van ongelijke behandeling op basis van leeftijd, geslacht, ras, opleiding of vorige werkgever. De gedachte: als je AI traint op historische data, train je ook op historische fouten. Door die fouten expliciet te benoemen, kun je ze actief corrigeren.
Watson Recruitment’s Adverse Impact Analysis analyseert historische wervingsdata en identificeert patronen van ongelijke behandeling op basis van leeftijd, geslacht, ras, opleiding of vorige werkgever.
Of dat in de praktijk ook consequent werkt, is moeilijk te toetsen van buitenaf. IBM heeft er natuurlijk zelf belang bij, als verkopende partij én als gebruiker van de tooling. Wat IBM in ieder geval wél aantoont, is dat een technologiebedrijf dat AI-recruitmenttools bouwt, uiteindelijk zichzelf de meest interessante case study kan maken.
