Kunstmatige intelligentie is booming, ook bij het selecteren van nieuwe werknemers. Van de grotere bedrijven gebruikt ruim een kwart slimme algoritmes om sollicitaties te beoordelen. Maar leidt dat tot een eerlijkere selectie? ‘Het systeem kwam met een eenheidsworst aan sollicitanten.’
Innovatiewetenschapper Elmira van den Broek liep voor een onderzoek van de Vrije Universiteit Amsterdam twee jaar lang mee op de HR-afdeling van een grote multinational, MultiCo. Daar onderzocht ze hoe een selectietool voor commerciële medewerkers die draait op kunstmatig intelligentie (AI) in de praktijk werkte. Haar oordeel: ‘AI kan het niet alleen. Maar is wel een goede spiegel voor de manager.’
Wat zijn de beloftes van een AI-algoritme boven menselijke selectie?
‘De grote belofte is dat algoritmes objectiever en efficiënter zijn dan mensen. Een algoritme wordt niet moe en heeft geen last van een slecht humeur. Uit onderzoek is gebleken dat rechters die moesten beslissen over voorwaardelijke invrijheidstelling van gevangenen voor de lunch vaker een verzoek afwezen dan erna, toen hun maag gevuld was.
Jongeren zijn gevoeliger voor likes
Moeten we ons zorgen maken over de gevolgen van sociale media op de mentale gezondheid van jongeren? Ontwikkelingspsycholoog Wouter van den Bos zocht ...
Maar ook algoritmes zijn niet neutraal. Ze worden gevoed met data die door mensen zijn geproduceerd. Zo gebeurde het dat Amazons algoritme continu vrouwen afwees. Het was namelijk getraind op beslissingen van HR-medewerkers die jarenlang bevooroordeeld waren tegen vrouwen.’
Hoe ging de computer te werk bij MultiCo?
‘Het algoritme is natuurlijk een product van de mens. De computer werd voorzien van eindeloos veel data van medewerkers die door het concern als succesvol werden gekwalificeerd. De criteria waren bijvoorbeeld: een hoge omzet, meerdere promoties en een langdurig dienstverband. Op basis daarvan rolde er een ideaal profiel uit. Het algoritme berekende vervolgens in hoeverre de gemeten eigenschappen van de sollicitant overeenkwamen met het profiel van de succesvolle medewerker.’
Wat moesten de kandidaten precies doen?
‘De trainees moesten een aantal online games spelen. Zoals het zover mogelijk opblazen van een ballon. Achterliggende gedachte: het meten van risicogedrag. Een verkoper moet initiatieven nemen, maar niet roekeloos zijn. De ballon mocht niet knappen. Multitasking werd getest door kandidaten virtueel te laten autorijden en tegelijkertijd vallende blokken laten verzamelen. Ze kregen ook een videoclip te zien waarop ze de emoties van gezichten moesten aflezen.
Daarnaast moesten de kandidaten een videopresentatie houden. Het systeem let dan op de expressie in het gezicht. Lach je veel, dan straal je positiviteit uit, kijk je recht in de camera, dan kom je zelfverzekerd over. Vrouwen scoorden hier hoger dan mannen door hun manier van praten en gezichtsuitdrukkingen. Vanwege deze gender bias besloot het bedrijf het video-algoritme niet langer in te zetten.’
Wat is het nadeel van AI-gedreven sollicitatieprocedures?
‘Het grote bezwaar is dat het algoritme heel strikt let op persoonlijke prestaties – hoe slim of risicozoekend iemand is – maar niet kijkt naar hoe iemand zich in een groep of tegenover de klant gedraagt. Het systeem kwam ook met een eenheidsworst aan sollicitanten: allemaal goed in verkopen, terwijl er in een grotere organisatie ook behoefte is aan mensen die wat analytischer zijn ingesteld. Aan alleen maar bokito’s heb je niets.’
Zou een acommerciële kandidaat door de selectie van het algoritme kunnen glippen?
‘Volgens de managers van MultiCo kon dat. Ze vonden de door AI geselecteerde kandidaten over het algemeen matig. Ze waren minder streetwise, hungry en ready to run. Een manager klaagde dat het algoritme een stagiair had afgewezen met wie hij al een jaar naar volle tevredenheid werkte. De ontwikkelaars van het algoritme vonden juist dat managers op eigenschappen letten die niet belangrijk waren voor de prestaties in het bedrijf.’
Wat is uw oordeel over het gebruik van AI bij werving en selectie?
‘Het algoritme kan het nooit alleen. Kunstmatige intelligentie is wel een prima spiegel voor de organisatie. Het maakt patronen en voorkeuren zichtbaar die mensen in het verleden hebben laten zien. Uit het algoritme bij MultiCo is gebleken dat een hoog IQ of een diploma van een topuniversiteit geen voorspellende waarde heeft of iemand een goede verkoper wordt, terwijl managers daar wel van uitgingen.
Ook heeft het algoritme de discussie op gang gebracht over de ideale medewerker. Het algoritme leerde van de ingevoerde data dat keihard werken een succesfactor was. Mensen die vrije tijd ook van belang vinden, die liever om vijf uur op de tennisbaan staan dan weer een nieuwe order in de wacht te slepen, werden afgewezen. Maar in het huidige tijdsgewricht met zijn vele burnouts hechten met name jongeren minder aan veel geld verdienen en meer aan vrije tijd. MultiCo besloot daarom het algoritme aan te passen.’
Wat is de ideale mix?
‘Wat mij betreft gaan we toe naar parallelle besluitvorming bij sollicitatieprocedures. De manager beoordeelt de sociale aspecten, de machine de individuele vaardigheden. De manager beslist, de machine adviseert.’
MULTICO
De naam van de multinational is in verband met de privacy gefingeerd. Het is een van ’s werelds grootste producenten in consumentengoederen, die op jaarbasis honderd commerciële trainees aanneemt, uit een reservoir van tienduizend sollicitanten.
