Steeds meer bedrijven maken in het begin van het rekruteringsproces gebruik van AI- of computergestuurde tests ter vervanging van menselijke interviewers om de beste kandidaten te vinden. Wie zorgt er nu eigenlijk voor betere hires: mens of machine?
Populair in de jaren ’50 en ’60
We spreken inmiddels wellicht niet van uitpuilende databases en sollicitantenpools, maar dat was in de jaren vijftig en zestig wél het geval. Vanuit een soort noodzaak door het veelvoud aan kandidaten maakten veel bedrijven gebruik van functietesten om die enorme datasets te doorzoeken naar die éne juiste kandidaat. Neem de Programmer Aptitude Test van IBM, bijvoorbeeld, die sollicitant-programmeurs verzocht om vormen te matchen. Het had iets weg van examens die ze op het basisonderwijs afnamen om te bepalen welke kinderen speciale aandacht nodig hadden met meerkeuzevragen.
De eerste psychologische test
Wat IBM echter in kaart probeerde te brengen waren harde skills, oftewel: je kunt vormen matchen, of je kunt het niet. Als we dan naar de soft skills kijken, was het Amerikaanse leger er vroeg bij. De US Army probeerde in tijde van de Eerste Wereldoorlog te voorspellen elke soldaten zouden lijden aan shellshock met de Woodworth Psychoneurotic Inventory (WPI).
De WPI wordt vaak gezien als de eerste persoonlijkheidstest. Het meet één schaal: emotionele instabiliteit, met een serie vragen die probeerde tot een diepere waarheid van de soldaten te komen. Mentale gewoonten werden op de proef gesteld, met vragen als: ‘Heb je ooit gedacht dat je had je je mannelijkheid verloren?’. De test was jarenlang erg populair — maar raakte uiteindelijk in de jaren dertig uit de mode.
Meer e-assessments en tests in recruitment
Terug naar het heden. Ongeveer 80% van Fortune 500-bedrijven gebruikt persoonlijkheidstests voor hogere functies. Daarentegen gebruikt 35,8% van corporates een vorm van e-assessments en tests voor elke functie en gebruik een op de vier bureaus ook een vorm van testing, zo blijkt uit de Recruitment Tech Survey 2023. Dat komt overeen met de groei van ‘betrouwbaarheid en integriteit van nieuwe medewerkers waarborgen’ als belangrijke business drivers, wat een mogelijke verklaring is voor de inzet van meer e-assessments en tests in 2022.
Algoritmes en automatisering
Terwijl veel van die testen inmiddels volledig geautomatiseerd plaats kunnen vinden, verplaatst de trend zich naar bijna alle fases van het rekruteringsproces. “Door technische evoluties ontstaan er nieuwe toepassingen en tools, die bepaalde taken van recruiters overnemen”, stelt Eva Derous, associate professor van de Vakgroep Personeelsmanagement, Arbeids- en Organisatiepsychologie aan de Universiteit Gent, in een interview met ZigZagHR. “Kijk naar de recruitingbots, al zijn dergelijke algoritmes niet zo nieuw: in de jaren ’70 introduceerde het Pentagon al software om cv’s sneller te kunnen doorploegen om de massa sollicitaties de baas te kunnen. Sinds het jaar 2000 maken meer en meer organisaties hiervan gebruik.”
“In China liet L’Oréal ooit een prescreening app ontwikkelen waarbij sollicitanten drie open vragen dienden te beantwoorden. Daaraan had het algoritme voldoende om te bepalen of iemand in de organisatiecultuur zou passen.”
Derous wijst op webscraping en datamining als twee manieren waarop recruiters makkelijk inzicht kunnen krijgen in kandidaatsprofielen — en ze vervolgens doelgerichter te benaderen. Maar het houdt niet alleen op bij het creëren van meer inzichten voor de recruiters, in sommige gevallen kan een algoritme het eerste deel van de werving- en selectie volledig overnemen. “In China liet L’Oréal ooit een prescreening app ontwikkelen waarbij sollicitanten drie open vragen dienden te beantwoorden. Daaraan had het algoritme voldoende om te bepalen of iemand in de organisatiecultuur zou passen.”
De ultieme test
De vraag is dus: hoeveel macht kunnen we de computer geven? Kunnen we een stuk pre-screening aan de technologie overlaten, of moet een mens overal bovenop zitten? Dat is precies de vraag waarop het drietal van Danielle Li (Harvard Business School), Mitchell Hoffman (University of Toronto) en Lisa B. Kahn (Yale University) een antwoord wilden formuleren.
Uiteindelijk bleek dat zodra computertesten onderdeel waren van het rekruteringsproces, werknemers uiteindelijk gemiddeld 15% langer bij een organisatie bleven.
De gegevens omvatten testresultaten voor een specifieke laaggeschoolde baan bij 15 verschillende bedrijven in verschillende bedrijfstakken die callcenterwerk-vacatures open hadden staan. Li en haar collega’s gebruikten vervolgens het ambtstermijn als maatstaf voor werkprestaties, met de redenatie dat werknemers die het beter deden in een functie geneigd waren langer te blijven. Uiteindelijk bleek dat zodra computertesten onderdeel waren van het rekruteringsproces, werknemers uiteindelijk gemiddeld 15% langer bij een organisatie bleven.
Intuïtie en buikgevoel
“Ik heb het gevoel dat managers waarschijnlijk hun best doen om de mensen aan te nemen waarvan zij denken dat ze de beste kandidaten zijn”, zegt Li. “Maar ze zijn niet zo goed in het voorspellen daarvan in vergelijking met een algoritme dat toegang heeft tot veel meer gegevens over de resultaten van werknemers en is getraind om deze patronen te herkennen.”
“De voorspellende waarde van buikgevoel is nihil bij personeelsselectie.”
Uit onderzoek van Derous blijkt intussen dat recruiters vooral klinisch te werk gaan. “Intuïtie of buikgevoel was zelfs de op twee na meest gebruikte tool bij selectie. Dat komt overeen met wat internationale studies ons leren, terwijl de voorspellende waarde van buikgevoel nihil is bij personeelsselectie. Intuïtie wordt gevormd door indrukken die je opdoet en die zijn vatbaar voor velerlei vertekeningen.”
Logisch streven: een samenwerking
In de praktijk is daarom een samenwerking tussen mens en computer het logische streven, aldus Derous en Li. “Het is een veel te grote stap om het selectieproces helemaal aan de computer over te laten”, zegt Derous. “We kunnen wel streven naar een optimale samenwerking tussen mens en computer, waarbij algoritmes ingezet worden voor taken die moeilijk, bias-gevoelig en/of tijdrovend zijn voor mensen. Zo krijgt de recruiter de tijd om op een meer strategisch niveau na te denken over de toekomst van werving en selectie, om talent te begeleiden en te ontwikkelen en om nieuwe tests in te zetten.”
