De meeste rekruteringsafdellingen verdrinken tegenwoordig in een overvloed van data. Hoe houd je het nog inzichtelijk én haal je er het meeste uit? Voor veel HR-professionals kan de juiste benadering van data in het rekruteringsproces het verschil maken tussen een succesvolle aanwerving en een gemiste kans.
Data-integratie én organisatie
De eerste stap in het beheren van grote hoeveelheden data is het zorgen voor een goed geïntegreerd en georganiseerd systeem. Gebruik maken van een Applicant Tracking System (ATS) is hierbij eigenlijk een onmisbare stap. Een ATS helpt niet alleen bij het opslaan en organiseren van kandidaatgegevens, maar optimaliseert ook het beheer van het hele wervingsproces. Zorg er voor dat het systeem dat je kiest compatibel is met andere gebruikte software en platforms binnen je organisatie.
Meten is weten
Met de juiste tools kun je uit de beschikbare data waardevolle inzichten halen. Analyseer gegevens over waar je de beste kandidaten vindt, welke rekruteringskanalen het meest effectief zijn, en hoe snel het proces verloopt. Gebruik deze inzichten om je strategieën aan te passen en te verbeteren. Regelmatige rapportages en analyses kunnen je helpen patronen te herkennen en voorspellende modellen te ontwikkelen.
Het gaat erom deze gegevens niet alleen op te slaan, maar ze actief te gebruiken om de rekruteringsstrategie continu te verfijnen en te verbeteren, wat op lange termijn voordelig is voor zowel de organisatie als de kandidaten.
Deze data kunnen waardevolle inzichten bieden die verder gaan dan het individuele aanwervingsproces, en kunnen bijdragen aan bredere organisatorische doelstellingen. Het gaat erom deze gegevens niet alleen op te slaan, maar ze actief te gebruiken om de rekruteringsstrategie continu te verfijnen en te verbeteren, wat op lange termijn voordelig is voor zowel de organisatie als de kandidaten.
Kwaliteit boven kwantiteit
Hoewel de verleiding groot kan zijn om zoveel mogelijk kandidaatgegevens te verzamelen, is het belangrijker om te focussen op relevante data. Definieer welke informatie daadwerkelijk waarde toevoegt aan het rekruteringsproces en focus daarop. Dit helpt om overbelasting van informatie te voorkomen en maakt het proces efficiënter.
Definieer welke informatie daadwerkelijk waarde toevoegt aan het rekruteringsproces en focus daarop.
Dit geldt óók voor de kandidaten waarvan je gegevens opslaat. Het is eerlijker tegenover deze kandidaten om hen af te wijzen en te voorkomen dat ze onterecht verschijnen in selectieprocedures. ATS’en hanteren hierbij uiteenlopende methodes. Sommige systemen verwijderen het dossier van de kandidaat volledig, terwijl andere het anonimiseren om zo de statistieken intact te houden. Als je een niet-geschikte kandidaat later toch wilt kunnen identificeren, bijvoorbeeld om te zien dat deze eerder is afgewezen, kun je een speciale status toekenner, waardoor de kandidaat niet zal opduiken in toekomstige zoekopdrachten.
Is alles AVG-proof?
Bij het omgaan met persoonsgegevens is het belangrijk om de privacy van kandidaten te waarborgen. Zorg ervoor dat je voldoet aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), die strikte richtlijnen stelt voor het beheer van persoonlijke informatie. Transparantie over hoe gegevens worden verzameld, gebruikt en bewaard is essentieel.
Controleer dus of de rekruteringstool voldoet aan de vereiste beveiligingsnormen, zoals gegevensversleuteling, toegangsbeheer en naleving van de AVG
Het is joúw verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat deze gegevens veilig worden bewaard. Al is een tool nóg zo fantastisch, als hij op (of over) het randje van wetgeving opereert, dan moet je jezelf afvragen of het ethisch verantwoord is om dat soort technologie te gebruiken. Controleer dus of de rekruteringstool voldoet aan de vereiste beveiligingsnormen, zoals gegevensversleuteling, toegangsbeheer en naleving van de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming).
Kansen voor AI?
Kunstmatige intelligentie en machine learning bieden spannende mogelijkheden om rekruteringsprocessen te verbeteren. Van automatische cv-screening tot geavanceerde matching algoritmen die de fit tussen kandidaat en functie evalueren, deze technologieën kunnen helpen de efficiëntie te verhogen en bias te verminderen. Míts – en dat is een belangrijke mits – de tool getraind wordt op de correcte data.
Met de nieuwe AI Act in Europa, zijn zowel gebruikers als leveranciers verantwoordelijk over dit fenomeen. In andere woorden: check je data!
Stel je namelijk voor dat een AI consequent mannelijke kandidaten aanbeveelt voor ingenieursposities, enkel omdat dat het historische patroon in de data is. Hierdoor worden gekwalificeerde vrouwelijke kandidaten over het hoofd gezien. En met de nieuwe AI Act in Europa, zijn zowel gebruikers als leveranciers verantwoordelijk over dit fenomeen. In andere woorden: check je data!
