Blog
AI inzetten tegen discriminatie
Recruitment
Slimme software
Discriminatie op de arbeidsmarkt is anno 2022 nog steeds een veelvoorkomend probleem. Zou Artificial Intelligence (AI) de oplossing kunnen zijn? In 2021 deed ik onderzoek naar hoe AI in de selectiefase van recruitment etnische discriminatie kan produceren én voorkomen. Het zijn immers twee kanten van dezelfde medaille. In deze blogpost deel ik de belangrijkste resultaten.
In de zomer van 2020 was de wereld, naast Covid-19, in de ban van de Black Lives Matter-protesten. Tijdens deze antiracismedemonstraties gingen wereldwijd miljoenen mensen de straat op om te protesteren tegen etnische discriminatie. Ook in Nederland vulden de straten zich. Terecht, want helaas laten vele onderzoeken zien dat er in Nederland ook nog etnisch gediscrimineerd wordt. Bij de overheid (iedereen kent inmiddels de verwoestende toeslagenaffaire), in de woningmarkt (alsof er al niet genoeg krapte is) en ook in de arbeidsmarkt. Specifiek: werving en selectie.
De gevaren van een CV Helaas vindt er in de Nederlandse arbeidsmarkt nog steeds discriminatie plaats. Zo zijn er verschillende onderzoeken uitgevoerd waarin verglijkbare cv’s met een ‘westerse naam’ en een ‘buitenlandse naam’ zijn opgestuurd, bijvoorbeeld dit onderzoek
De Nederlandse arbeidsmarkt In mijn onderzoek keek hoe AI in een aantal Nederlandse bedrijven wordt ingezet in recruitment. Doormiddel van interviews met recruiters, HR-adviseurs, vacaturehouders, recruitment managers, en business development medewerkers binnen 15 groot, midden en kleinbedrijven, kreeg ik een goed beeld van voordelen van AI. Die zijn er namelijk genoeg maar dat komt met een waarschuwing, want nadelen zijn er helaas ook.
De resultaten van het onderzoek Ik kan er lang en kort over zijn, maar: AI kan een sollicitatieprocedure eerlijker maken. Mits je er goed mee omgaat.
Wanneer je bijvoorbeeld alle kandidaten eerst een game-based assessment laat doen en daarna de beste kandidaten uitnodigt op een gesprek, haal je de selectiesubjectiviteit van de recruiter eruit. Het gaat namelijk niet meer om een kandidaats persoonlijke netwerk of de klik die de recruiter heeft met jouw cv, maar om wat de kandidaat laat zien in het assessment.
Daarnaast is een assessment objectiever, want je gebruikt immers voor iedere kandidaat dezelfde universele standaarden . Hierin is het wel belangrijk dat je een goed profiel hebt opgesteld en je de kandidaat dus echt test op wat nodig is in de functie.
Het proces is daarnaast voor de sollicitant ook transparanter , zij kunnen ook in hun rapport zien hoe ze scoren op bepaalde games. Als organisatie moet je dus goed kunnen onderbouwen waarom een kandidaat niet matched op jouw functie.
Zitten er ook nadelen aan het gebruik van algoritmes in recruitment? Helaas wel. Zo kunnen recruiters assessmentresultaten verkeerd interpreteren of kunnen kandidaten worden benadeeld omdat ze assessments niet snappen. Gelukkig kun je beide nadelen voorkomen. Zorg dus dat je de recruiters of vacaturehouders goed traint om de resultaten te begrijpen (of huur een extern bureau of coach in) en bereid je kandidaat goed voor. Laat daarnaast je kandidaten de test nog een keer doen als ze het de eerste keer niet goed hebben begrepen.
Meer interesse in dit onderwerp? Ik vertel je er graag meer over hier andere blogposts .
Willemijn van Oort
