Menselijk contact, AI-kracht: werving opnieuw gedefinieerd
Sinds OpenAI ChatGPT minder dan twee jaar geleden aankondigde, is AI gemeengoed, toegankelijk en een onmisbare tool in het bedrijfsleven geworden—waarvan het volledige potentieel nog moet worden gerealiseerd. Organisaties integreren AI-oplossingen in hun bedrijfsvoering om een concurrentievoorsprong te behouden. Organisaties die AI langzaam adopteren, werken onvermijdelijk harder in plaats van slimmer.
Volgens een recent onderzoek van KPMG is maar liefst 97% van de leiders van plan om het komende jaar in GenAI-oplossingen te investeren. Dit onderstreept de brede erkenning van de voordelen en transformerende kracht van AI-oplossingen bij het vormgeven van de toekomst van bedrijfsprocessen.
Hoewel vrijwel elke sector de impact van AI-adoptie ervaart, heeft de personeels- en recruitmentsector bijzondere aandacht gekregen vanwege de persoonlijke benadering die instrumenteel is voor succes. Recruiters besteden traditioneel een aanzienlijk deel van hun tijd aan handmatige processen—van het zoeken naar de ideale kandidaat en het versturen van introductieberichten tot het ontwikkelen van prescreeningvragen. Hierdoor blijft er weinig tijd over voor het centrale menselijke aspect van het werk: relaties opbouwen.
Want more from The CTO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of CTOs and engineering leaders sharing real-world frameworks, tools, and insights for designing, deploying, and scaling AI-driven technology.
Have an account? Log In
AI is de brug waarmee recruiters handmatige processen kunnen versnellen en hun tijd en inspanningen kunnen richten op de interactie tussen recruiter en kandidaat. Uit het GRID-rapport van Bullhorn over trends in de sector van 2024 bleek dat personeels- en recruitmentbureaus die met AI experimenteerden 31% meer kans hadden op omzetgroei dan bureaus die dit niet wilden doen.
Nu de personeels- en recruitmentsector meeliften op de technologische golf, moeten organisaties hun doelstellingen definiëren en op één lijn brengen, toegang hebben tot voldoende data en de waarde van menselijk contact binnen de workflow erkennen. Het implementeren van AI in het recruitmentproces levert rendement op inspanning (ROE) op en leidt tot een hoger rendement op investering.
AI-doelstellingen definiëren en belanghebbenden betrekken
Succesvolle organisaties hebben een technologisch vooruitstrevende strategie en overeenstemming tussen belangrijke belanghebbenden, waarbij de uitdaging ontstaat bij de implementatie van AI. Implementatiestrategieën zijn afhankelijk van de doelen en doelstellingen van een organisatie. Duidelijk gedefinieerde doelen voor het gebruik van AI bij werving en universeel draagvlak van de C-suite aan het begin van de implementatie vormen een belangrijke en noodzakelijke eerste stap.
Om AI efficiënt te benutten, moeten personeelsbureaus hun systemen digitaliseren en die digitalisering onderhouden terwijl ze meer componenten aan hun technologiestacks toevoegen. Tegelijkertijd moet de leiding van de organisatie inefficiënties binnen de huidige workflows en mogelijkheden om hyperpersonalisatie op te schalen identificeren, zodat de effectiviteit van recruiters naar een hoger niveau wordt getild. Dit is het moment om anders na te denken over het benutten van AI om de volledige recruitmentworkflow te automatiseren en strategisch te bepalen hoe recruiters in dat proces het best kunnen worden geoptimaliseerd.
-
Dataiku
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.6 -
Gradient Labs
Visit Website -
Trustible
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.5
S.E.A.-gegevenssets (specifiek, enorm & actiegericht) benutten voor effectieve AI
Data vormt de ruggengraat van een slagvaardige organisatie en is een kritieke factor voor een succesvolle AI-implementatie. Organisaties hebben een S.E.A. aan data nodig—specifiek, enorm en actiegericht—om met AI-oplossingen het noodzakelijke kwaliteitsniveau te bereiken. Om machinelearningmodellen nauwkeurig te laten zijn, moeten ze leren van grote hoeveelheden specifieke data—en om die data bruikbaar te maken, moet deze zowel geautomatiseerd als handmatig inzetbaar zijn. Veel organisaties worden het slachtoffer van de valkuilen van gedecentraliseerde data, waaronder:
- Inconsistente, onnauwkeurige en onvolledige gegevenssets
- Verouderde en irrelevante informatie
- Gedupliceerde data en gebrekkig databeheer
- Problemen met datastandaardisatie, integriteit en beveiliging
Verwaarloosde data is onbetrouwbare data. Wanneer een organisatie nalaat dataresultaten te onderhouden, worden recruiters gedwongen externe bronnen te identificeren en te doorzoeken, wat kostbaar en inefficiënt is. Ironisch genoeg kunnen AI en automatisering dit probleem ook helpen oplossen door ervoor te zorgen dat eerder verzamelde data relevant, toegankelijk en bruikbaar blijft voor toekomstige zoekopdrachten via programmatische talent- en klantbetrokkenheid.
Het verkrijgen van een S.E.A. aan data die is afgestemd op personeelsbemiddeling is essentieel voor het benutten van AI. Door alle data binnen één platform te consolideren en workflows te digitaliseren, kunnen technologieleiders AI toepassen, automatisering inzetten om AI-mogelijkheden op te schalen en de volledige voordelen van rapportages en analyses benutten. Zodra de systemen zijn verbonden en de data op één plek is samengebracht, kunnen bureaus de volledige workflow analyseren om diepere inzichten te ontdekken, zoals leadconversie, klanttevredenheid en marges.
Verticale data die specifiek is voor de personeelssector is essentieel voor het nauwkeurig vinden en aannemen van kandidaten. Net zoals een hiringmanager de data van een bouwvakker niet zou gebruiken om een verpleegkundige aan te nemen, maakt het verkrijgen van verticale data voor de recruitmentsector veel effectievere trainingsdata mogelijk en kunnen algoritmen beter voorspellen wie het best bij de functie past.
Zonder schone, specifieke, actiegerichte, uitgebreide en georganiseerde data die aan het systeem wordt gevoed, kunnen organisaties geen effectieve AI-oplossing bouwen.
Vind de balans tussen AI en menselijke betrokkenheid
Hoewel AI de efficiëntie kan verbeteren door handmatige en repetitieve taken te stroomlijnen, zal AI in zijn huidige staat mensen niet buiten beschouwing laten. AI kan als partner dienen bij taken zoals het opstellen van kandidaatvoorstellen, het screenen van cv's en het voorbereiden van interviewvragen om de beste kandidaten voor de functie te vinden. Het menselijke element, waaronder de uiteindelijke aanwervingsbeslissing, blijft echter onmisbaar in het wervingsproces.
Mensen beschikken over het unieke vermogen om te bepalen of een kandidaat binnen de bedrijfscultuur past en of de werkstijl van een kandidaat geschikt is voor de functie, aspecten die AI momenteel niet kan nabootsen. Bovendien willen kandidaten niet voor machines werken; ze willen weten voor wie ze werken - AI kan hun dat niet laten zien. Door mensen onderdeel te laten blijven van het wervingsproces en met AI samen te werken om handmatige taken te elimineren, kunnen organisaties de meest effectieve hulpmiddelen inzetten en de tijd van recruiters gebruiken voor initiatieven gericht op het opbouwen van relaties, om de beste kandidaten te selecteren.
Organisaties voor personeelsbemiddeling en werving zullen een grotere schaalbaarheid bereiken door de kracht van AI te benutten. Om AI verder in hun werkprocessen te integreren, is het cruciaal om AI-doelstellingen te definiëren, de kracht van een S.E.A. aan gegevens te benutten en een balans te vinden tussen AI-integraties en menselijke interactie om waarde te creëren en zich van de concurrentie te onderscheiden. Door de focus van recruiters te verschuiven naar de meest kritieke taken en een betrouwbare schat aan gegevens te creëren en te onderhouden, kunnen organisaties met AI een hogere efficiëntie bereiken.
Wilt u meer inzichten over AI? Meld u dan aan voor de nieuwsbrief van The CTO Club.
