‘We staan aan de vooravond van een technologische revolutie die de manier waarop we leven, werken en met elkaar omgaan fundamenteel zal veranderen’. Aldus oprichter en voorzitter van het World Economic Forum, Klaus Schwab, eerder dit jaar. De schaal, omvang en complexiteit van deze veranderingen zijn niet eerder door de mensheid gezien. De vierde Industriële Revolutie is gestart stelt Oscar Mager in dit artikel van zijn hand; de robotisering van recruitment.
Grootste verandering
Het goede nieuws: de nieuwe technologische revolutie zorgt voor de grootste verandering in de geschiedenis van recruitment en HR. De snelheid van technologische doorbraken op het gebied van artificial intelligence, machine learning, robotics, virtual reality, algorithms en Internet of Things (IoT) en de impact die deze ontwikkelingen hebben op recruitment is van ongekende proporties.
De grootste valkuil is te denken dat de eerste toepassingsmogelijkheden voorlopig niet zichtbaar zijn. Dat we te maken hebben met een hype. Niets is minder waar. De technologische revolutie in recruitment is in volle gang en geen enkele recruitment professional kan zich verloven om dat te negeren.
Technologische ontwikkelingen
Tal van technologische ontwikkelingen die van invloed zijn op de verandering van recruitment vinden hun oorsprong al lang niet meer binnen het recruitment domein. Om een toekomstbestendige recruitmentstrategie te ontwikkelen, zullen recruiters een aantal zaken heel serieus moeten nemen. Belangrijk is dat ze zichzelf op hoogte brengen van welke technologische ontwikkelingen er binnen én buiten hun vakgebied spelen. En welke impact deze technologische ontwikkelingen kunnen hebben op de eigen organisatie, maar ook op de eigen functie. Ze zullen zich meer en meer moeten gaan verdiepen in hoe zij deze technologische ontwikkelingen kunnen benutten in de uitvoering van hun dagelijkse werk en hoe ze de organisatie (mensen, processen en technologieën) kunnen bewegen om van deze technologieën gebruik te gaan maken bij het werven van talent.
Emerging Technology Hype Cycle
Onderstaande afbeelding geeft een grafische weergave door Gartner van de belangrijkste technologische ontwikkelingen op dit moment. Het toont het stadium van ontwikkeling waarin de technologieën zich bevinden en de groei die we ervan kunnen verwachten. Gartner publiceert deze ‘Emerging Technology Hype Cycle’ ieder jaar, dit is de laatste versie van november 2015.
De Emerging Technology Hype Cycle laat zien dat sommige technologische ontwikkelingen nog aan het begin van hun levensfase staan. Het zal nog wat tijd nodig hebben voor ze mainstream worden. Virtual Personal Assistants zijn hier een goed voorbeeld van, omdat de technologie hiervoor nu volop in ontwikkeling is en deze nog moet gaan bewijzen succesvol te zijn. Andere technologieën, zoals Augmented Reality lijken alweer een neergaande beweging te maken. Net zoals Virtual Reality kunnen ze plotseling door een opleving gaan als er nieuwe inzichten of toepassingsmogelijkheden ontstaan. Ook voor recruitment.
Mensenwerk
Een van de meest controversiële onderwerpen binnen recruitment en HR is de robotisering van recruitment. Het uitgangspunt bij veel recruiters is immers nog steeds dat hun vak mensenwerk is en dat het onmogelijk zal zijn om de menselijke factor in het recruitmentproces te vervangen. Wat dit onderwerp natuurlijk vooral heel interessant maakt, is dat deze ontwikkeling niet alleen een technologische component heeft. Het accepteren dat machines op termijn grote delen van het menselijke recruitmentproces kunnen overnemen, speelt een enorm grote rol bij de toepassing van deze technologieën. Gaan we Virtual Personal Assistants, zoals we die al kennen in de vorm van Siri (Apple), Cortana (Microsoft) of M (Facebook), tot recruitment toelaten om taken van ons over te nemen?
Robotisering in recruitment brengt verschillende technologische ontwikkelingen samen. Deze ontwikkelingen zijn gebaseerd op artificial intelligence en machine learning, waarbij algoritmes leren van ervaringen uit het verleden. De toepassing van deze technologieën zorgt dat menselijke handelingen sneller en efficiënter kunnen worden uitgevoerd. Organisaties kunnen besluiten om dit vanuit het oogpunt van kostenbesparing in te voeren, maar ook kwaliteitsverhoging kan een valide uitgangspunt zijn. Denk hierbij aan de bewustwording die in de afgelopen jaren is ontstaan van het belang van een optimale candidate experience.
Machine learning en deep learning
Vooral de razendsnelle ontwikkeling van machine learning draagt bij aan de technologische aardverschuiving die momenteel plaats vindt. Binnen het domein van machine learning is deep learning ontwikkeld, waarbij nieuwe programmeertechnieken worden gebruikt, vergelijkbaar met de werking van het menselijk brein. Deep learning stelt computers in staat om menselijke activiteiten te verrichten, zoals het herkennen van beelden, stemmen en teksten. DeepMind, een Engels bedrijf dat actief is op het gebied van kunstmatige intelligentie en dat in 2014 door Google is overgenomen, specialiseert zich op het gebied van deze zogenaamde artificial neural networks. Het kreeg veel publiciteit door de ontwikkeling van AlphaGo, een computerprogramma dat er in maart van dit jaar voor het eerst in slaagde om een menselijke speler te verslaan in het bordspel Go. Google’s Eric Schmidt noemde de vindingen van DeepMind van ‘historische betekenis’ tijdens een interview dat hij recent gaf op Startup Grind Europe in London.
Bots
Bij de inzet van machine learning voor de dagelijkse praktijk van recruitment zou je in eerste instantie kunnen denken aan heel voor de hand liggende toepassingen. Zoals bijvoorbeeld het verstrekken van informatie over functie-eisen of sollicitatieproces. Het in behandeling nemen van een sollicitatie. Het geautomatiseerd beantwoorden van een email, waarin een kandidaat vraagt naar de status van een sollicitatie. Het inplannen van een afspraak met een kandidaat. Of het genereren van een recruitmentrapportage. Het zijn stuk voor stuk computerfuncties die al beschikbaar zijn in bestaande bots en in veel andere vakgebieden worden benut. De website https://botlist.co/ geeft een aardig overzicht van de mogelijkheden die bots bieden. De kunst is om met een open blik te kijken naar deze bots en te bedenken hoe zij toegepast zou kunnen worden voor recruitment.
Op termijn zullen bots dankzij deep learning namelijk slimmer worden dan alleen het voeren van een intelligente conversatie. Een bot leren om te adviseren bij een volgende loopbaanstap wordt dan net zo makkelijk als het programmeren van een bot die kledingadvies verstrekt. Waar het om gaat is dat ontwikkelaar van de bot moet beschikken over data en voorbeelden om het algoritme mee te voeden. Deze data kan zelf worden verzameld of is mogelijk al beschikbaar bij andere partijen. Voor de toepassing van carrière-advisering zou de ontwikkelaar bijvoorbeeld gebruik kunnen maken van carrièrepaden op LinkedIn of de data die Clustree heeft verzameld van 200 miljoen carrièrepaden, mits deze beschikbaar wordt gesteld. Ook is een combinatie mogelijk met andere technologieën die beschikbare data verder kunnen verrijken, zoals bijvoorbeeld Clearwater Report, dat een algoritme gebruikt voor het herkennen van micro-expressies in het gezicht en dit kan koppelen aan een persoonlijkheidsprofiel. Of Crystal Knows, dat persoonlijkheid kan herleiden uit online profielen. Matching – nu nog een belangrijk deel van het takenpakket van de recruiter – kan hiermee in de toekomst in toenemende mate worden geautomatiseerd. Om nog maar te zwijgen van de mogelijkheden die bots op basis van machine learning kunnen bieden bij het efficiënter sourcen van kandidaten. Hoewel veel recruiters het scenario van de robotisering van recruitment nog zullen verwerpen, lijkt het ‘point of no return’ gepasseerd. De eerste Automatic Intelligent Matching Agent (AIMA) van het Nederlandse bedrijf 8vance is inmiddels al gesignaleerd op LinkedIn, net als Amy Ingram, de virtual personal assistant die is ontwikkeld door de startup X.ai uit New York. De toekomst zal uitwijzen hoe succesvol zij zijn.
Chatbots
De belangrijkste aanjagers van de ontwikkeling van deze bots zijn op dit moment vooral de grote spelers in de markt, zoals Facebook, Google, Microsoft, Apple en Slack. Stuk voor stuk hebben zij in de afgelopen maanden op hun internationale developer conferenties zoals F8 en Google I/O aan externe developers meer ruimte gegeven om via API’s (application programming interfaces) en op basis van de bestaande technologie nieuwe toepassingen te ontwikkelen. Hierbij ligt vooral veel focus bij het ontwikkelen van intelligente messaging apps, zoals Allo en Duo. Cruciaal hierbij is de ontwikkeling van computer systemen in het begrijpen van de menselijke taal. Google heeft hiervoor recent haar ‘neural network framework’ SyntaxNet opengesteld voor ontwikkelaars en onderzoekers, om hen te interesseren mee te helpen aan het ontwikkelen van Natural Language Understanding (NLU) systemen, die op hun beurt weer kunnen zorgen voor betere toepassing van deze technologie.
Facebook Messenger
Voor Facebook is het Messenger platform een belangrijk speerpunt in hun road map voor de komende tien jaar. Met 900 miljoen actieve gebruikers per maand, die elkaar 60 miljard berichten per dag sturen, is voor Facebook het moment aangebroken om Messenger van communicatiemiddel tussen personen op te schalen naar een platform waarop nu ook bedrijven met personen kunnen communiceren. Om dit te realiseren moeten bedrijven technologieën (chatbots) toepassen die, op basis van onder andere natural language processing, in staat zijn om het grote volume van gesprekken aan te kunnen. KLM is een van de partijen die een Messenger chatbot ontwikkeld heeft om zo haar klanten beter van dienst te kunnen zijn. Er is niet heel veel fantasie voor nodig om te bedenken dat deze technologie haar toepassing onder andere zou kunnen vinden in de communicatie met kandidaten. In Duitsland zijn op dit gebied de eerste stappen gezet door Blitz.
Collaborative robots
De verwachting is, dat zich als gevolg van deze nieuwe technologieën twee scenario’s vormen. Een scenario waarbij robots menselijke taken volledig gaan overnemen en mensen gaan vervangen. Het andere scenario is dat zogenaamde cobots of collaborative robots gaan helpen om mensen hun werk beter te laten uitvoeren en hun taken parallel aan menselijke handelingen zullen laten lopen. Tegelijkertijd zien we dat robotisering in vrijwel alle beroepsgroepen zijn intrede doet. Ook in beroepsgroepen waarvan lang werd aangenomen dat mensenwerk niet door robots zou kunnen worden gedaan, zoals de zorgsector of retail. In een aantal ziekenhuizen en zorginstellingen wordt al gebruik gemaakt van humanoïde robots, zoals Nao, Pepper en Romeo, die mede met de cognitieve technologie van IBM Watson zijn ontwikkeld. Wat deze robots vooral bijzonder maakt, is dat zij in staat zijn om menselijke emoties te herkennen.
Miljoenen banen verdwijnen door robotisering
Het World Economic Forum laat er geen onduidelijkheid (PDF) over bestaan. In de komende vijf jaar gaan vijf miljoen banen verdwijnen door ontwikkelingen op het gebied van machine learning en robotisering. McKinsey deed een vergelijkbare publicatie van het automatiseringspotentieel van banen in de Verenigde Staten. Onderstaande grafiek geeft aan wat dit betekent voor de HR functie binnen bedrijven. De lichtoranje stip vertegenwoordigt HR specialisten (waaronder recruiters), de lichtgrijze stip HR Managers en de lichtgroene stip staat voor de ondersteunende functies binnen HR. De voorspelling spreekt voor zich.
Klik hier voor de interactieve versie om de voorspelling voor andere beroepsgroepen te zien.
Gelet op de snelheid van de technologische ontwikkelingen die na de publicaties van het WEF en McKinsey bekend zijn geworden, zou robotisering zomaar een nog grotere impact kunnen hebben op de toekomst van recruitment dan we nu nog vermoeden.
[sexy_author_bio]
