Waar ligt nu de échte kracht van AI in recruitment? Professor Markus Langer ziet een aantal duidelijke voordelen, maar waarschuwt in dit tweede interview ook voor de nodige valkuilen. ‘Je hebt deze botsing tussen personalisatie en standaardisatie in recruitment. De één kan de sollicitantervaring ten goede komen, de ander de validiteit.’
AI zorgt voor eerlijke kans
“Efficiëntie is absoluut waar AI kan excelleren”, stelt Langer. “Als je een enorm aantal sollicitanten hebt en je wilt íedereen een eerlijke kans geven om gehoord te worden, dan kan AI een zeer waardevol instrument zijn.”
“Stel je voor dat je duizenden sollicitanten hebt en je wilt iedereen de kans geven om een gesprek te voeren, om een indruk van zichzelf te geven. Hoe zou je dat kunnen beoordelen met alleen menselijke evaluatoren? Je zou een leger aan beoordelaars nodig hebben om iedereen een eerlijke kans te geven.”
Onderbenutte kracht: feedback voor kandidaten
Maar Langer ziet nog een onderbenutte kracht van AI in recruitment: het geven van feedback aan kandidaten. “AI is in staat om mensen onmiddellijke feedback te geven op wat ze doen. Je zou het kunnen gebruiken om sollicitanten te laten trainen ter voorbereiding op het echte sollicitatiegesprek.”
“Als sollicitant zou ik enorm enthousiast zijn over een systeem dat me directe feedback geeft over hoe ik me kan verbeteren, wat ik anders kan doen, waar mijn antwoorden mogelijk niet zo goed waren als ze hadden kunnen zijn. En dan kun je goed voorbereid het echte gesprek ingaan.”
“Dit is ook voordelig voor organisaties”, ziet de bevlogen professor aan de Universiteit van Freiburg. “Je kunt zeggen: kijk, we bieden je deze mogelijkheid, we geven je feedback. Dat is zeer waardevol vanuit het perspectief van de sollicitant.”
‘AI mag nooit zelfstandig beslissingen nemen’
Met de opkomst van AI in recruitment dient zich ook de vraag aan naar regulering. De Europese Unie heeft met de AI Act een voortrekkersrol genomen. “In de EU is het vrij duidelijk dat er iets aankomt waar je je op moet voorbereiden”, zegt Langer. “De AI Act benoemt AI voor recruitment expliciet als een ‘high-risk’-toepassing. Als je onder die categorie valt, moet je aan bepaalde eisen voldoen.”
“Dit zijn zaken zoals goede data, goede trainingsprocessen, datagovernance, maar ook een zeer interessant aspect: menselijk toezicht”, vervolgt hij. “AI mag nooit volledig zelfstandig beslissingen nemen, er moet altijd een mens zijn die controleert en toezicht houdt. Dit betekent niet noodzakelijkerwijs dat er een mens moet zitten die elke beslissing van de AI moet goed- of afkeuren, maar er moet een vorm van toezicht zijn om foutieve of oneerlijke uitkomsten te detecteren.”
Deze ontwikkeling beperkt zich niet tot Europa. “Je ziet vergelijkbare wetgeving ontstaan in de Verenigde Staten, Japan en Brazilië. Over de hele wereld zie je dit concept van menselijk toezicht terugkomen.”
‘Wees open over de beperkingen van AI’
Wat transparantie betreft, is Langer een voorstander van openheid over de beperkingen van AI. “Als ontwerper of ontwikkelaar moet je transparant zijn. Je moet mensen vertellen: dit is waar het systeem op getraind is, en dit is waar het niet op getraind is. Je moet bijvoorbeeld zeer voorzichtig zijn met sollicitanten met een achtergrond waar de AI nooit op getraind is.”
Maar hij waarschuwt ook voor onbedoelde gevolgen. “Als je iemand vertelt dat een systeem bepaalde fouten heeft, kan dat tot onzekerheid leiden. Een recruiter kan denken: ‘Dit systeem heeft zoveel beperkingen, kan ik het wel echt gebruiken?’ Deze nadelen moeten we ook meewegen. Maar ik ben er voorstander van om eerst deze beperkingen bloot te leggen, want als je deze systemen niet test, zul je nooit weten wat de beperkingen zijn.”
Regelgeving als directe uitdaging
Kijkend naar de toekomst ziet Langer zowel uitdagingen als kansen. “De meest directe uitdaging die ik zie, is de regelgeving. Vooral als je in Europa zit, is het tijd om na te denken: hoe ga ik om met wat er komt? Is mijn data governance al goed? Zijn mijn trainingsdata in orde? Ken ik de beperkingen, of heb ik geen idee omdat ik niet goed genoeg test?”
“Maar ik denk ook dat het steeds meer zal gaan om gepersonaliseerde ervaringen”, voorspelt hij. “Een toekomst waarin het selectieproces zeer specifiek is voor individuele sollicitanten. Waarbij de sollicitant geïndividualiseerde vragen krijgt, een geïndividualiseerde flow door het hele selectieproces. Ze kunnen zelf kiezen: wil je eerst het gesprek, of wil je eerst een persoonlijkheidstest?”
Standaardisatie versus personalisatie
Dit creëert echter een spanningsveld, ziet Langer. “Het maakt de ervaringen minder vergelijkbaar met elkaar. En als we denken aan selectie, wat maakt het valide en betrouwbaar? Standaardisatie. Consistentie. Je hebt een botsing tussen personalisatie en standaardisatie. De één kan de sollicitantervaring ten goede komen, de ander de validiteit.”
“Je hebt een botsing tussen personalisatie en standaardisatie. De één kan de sollicitantervaring ten goede komen, de ander de validiteit.”
“Al deze onderwerpen komen in een nieuw jasje weer naar boven, want ze zijn niet nieuw. Je hebt ze ook bij gewone sollicitatiegesprekken: maak je ze zeer gestandaardiseerd of juist niet? De voor- en nadelen van deze keuzes kennen we allemaal. En ik denk dat we een vergelijkbare discussie gaan zien in het AI-domein.”
Bekijk de replay van AI in Recruitment: Outlook 2025
Wil je meer horen van Markus Langer en andere experts over de toekomst van AI in Recruitment? Krijg gratis toegang tot de replay van AI in Recruitment: Outlook 2025 en leer hoe je door het veranderende landschap van AI-driven recruitment je weg kunt vinden als recruiter.
