Het is tijd om de traditionele brief en het cv achter ons te laten

Voor veel mensen is generatieve AI onderdeel van het dagelijks leven. Tools als ChatGPT, Claude, Co-pilot, Gemini en Perplexity worden volop gebruikt om bijvoorbeeld teksten samen te vatten of ideeën te bedenken. Ook in wervings- en selectieprocedures heeft de technologie inmiddels haar intrede gedaan.

“Recruiters beoordelen sollicitatiebrieven die met ChatGPT zijn opgesteld aanzienlijk gunstiger dan brieven die zonder AI-hulp zijn geschreven”

Uit een recente studie onder 3000 werkzoekenden uit verschillende landen blijkt dat 58% AI al inzet of van plan is dit te doen tijdens het sollicitatieproces (Westfall, 2024). De verwachting is dat dit percentage alleen maar toe zal nemen. De beschikbare onderzoeksresultaten zijn nog beperkt, maar schetsen wel een helder beeld: het gebruik van generatieve AI geeft kandidaten een duidelijke voorsprong.

Zo scoorde ChatGPT beter dan 94% van de deelnemers aan een verbale intelligentietest (Hickman et al., 2024) en kan het in persoonlijkheidsvragenlijsten zeer wenselijke profielen genereren (Philips & Robie, 2024). Ook bij asynchrone interviews, situationele beoordelingstests en tests om emotionele intelligentie te meten, zijn positieve effecten van AI-gebruik gevonden.

AI maakt verschil

Ook bij selectie-instrumenten die onderdeel zijn van de meeste selectieprocedures – de motivatiebrief en het cv – lijkt generatieve AI verschil te maken. Holtrop, Dunlop en Oostrom (2024) lieten zien dat sollicitatiebrieven die met behulp van ChatGPT waren opgesteld door recruiters aanzienlijk gunstiger werden beoordeeld dan brieven die zonder AI-hulp waren geschreven.

Voor cv’s zijn nog geen directe onderzoeksresultaten beschikbaar, maar de kenmerken die vaak doorslaggevend zijn voor een uitnodiging voor een gesprek (bijv. de kwaliteit van de tekst en de structuur) zijn juist aspecten waarbij ChatGPT goed kan ondersteunen (Wingate et al., 2025).

Het gebruik van ChatGPT kan kandidaten dus duidelijk voordelen bieden. Maar wat betekent dit voor organisaties? Behouden motivatiebrieven en cv’s nog wel hun voorspellende waarde voor werkprestaties? Om die vraag te beantwoorden, is het belangrijk eerst te kijken naar de voorspellende waarde van deze instrumenten vóór de opkomst van generatieve AI.

Minder voorspellend

Hoewel motivatiebrieven en cv’s in de praktijk breed worden gebruikt, is er relatief weinig wetenschappelijk onderzoek naar gedaan. Wat we wel weten, wijst op een zeer beperkte voorspellende waarde van de kenmerken waar recruiters doorgaans op letten, zoals werkervaring en opleidingsjaren, een recente meta-analyse laat namelijk zien dat deze factoren elk hooguit 1% van de variantie in werkprestatie verklaren (Sackett et al., 2022).

Andere elementen waarop recruiters vaak letten, zoals een profielschets, foto’s of hobby’s, blijken nog minder voorspellend en vormen bovendien een belangrijke bron van bias en discriminatie. Dit probleem wordt versterkt doordat kandidaten hun cv of brief vaak strategisch presenteren, bijvoorbeeld door informatie weg te laten of zichzelf gunstiger neer te zetten, wat de voorspellende waarde verder ondermijnt.

Deze bevindingen stemmen niet optimistisch over de voorspellende waarde van motivatiebrieven en cv’s, nu kandidaten generatieve AI als coach kunnen inzetten. Het is aannemelijk dat door het gebruik van AI motivatiebrieven en cv’s een nog vertekender beeld van kandidaten zullen opleveren.

Voordelen

Toch zijn er ook minder sombere scenario’s denkbaar (Lievens & Dunlop, 2025). Een mogelijk voordeel is dat irrelevante verschillen tussen kandidaten worden verminderd. Wanneer een functie bijvoorbeeld geen perfecte beheersing van het Nederlands vereist, kan AI voorkomen dat selectie plaatsvindt op basis van taalvaardigheid. Ook kan AI bescheiden kandidaten helpen om zichzelf overtuigender te presenteren.

[streamer] “Motivatiebrieven en cv’s hebben nauwelijks voorspellende waarde voor werkprestaties en vaak verkleint het gebruik van generatieve AI deze waarde verder”

In specifieke situaties is het ook denkbaar dat relevante verschillen door AI-gebruik worden versterkt. Als AI-gebruik bijvoorbeeld ook op de werkvloer van belang is, kan het gebruik van AI tijdens de sollicitatie voorspellend zijn voor hoe iemand zich later effectief door AI-tools laat ondersteunen. Een belangrijke vraag hierbij is of het (ongeoorloofd) gebruik van AI in het selectieproces mogelijk samenhangt met contraproductief gedrag op het werk. Daarnaast kan AI-gebruik, zowel in het selectieproces als op de werkvloer, het ontwikkelen van diepgaand probleemoplossend vermogen belemmeren.

Samenvattend kan worden gesteld dat motivatiebrieven en cv’s nauwelijks voorspellende waarde hebben voor werkprestaties en dat – op enkele uitzonderingen na – het gebruik van generatieve AI deze waarde waarschijnlijk verder verkleint. Is het dan niet tijd om deze instrumenten definitief los te laten?

Collegereeks AI-transformatie voor HR

In deze collegereeks, georganiseerd door TIAS School for Business and Society en HR Academy, ligt de focus op de invloed van AI op de organisatie als geheel. Vooraanstaande experts koppelen academische inzichten aan praktijkvoorbeelden, zodat je AI effectief kunt inzetten binnen HR en de organisatie toekomstbestendig maakt.

Bekijk het programma

Effectievere manieren van selecteren

Met deze blog wil ik organisaties oproepen om afscheid te nemen van de traditionele motivatiebrief en het cv en te investeren in effectievere manieren van selecteren. In plaats van motivatiebrieven en cv’s zouden kandidaten bijvoorbeeld een sollicitatieformulier kunnen invullen waarin alleen baanrelevante informatie wordt gevraagd, en geen irrelevante details die de beslissing kunnen verstoren. Met name bij vragen die zich richten op verifieerbare informatie, zoals opleiding, kwalificaties en werkervaring, zal generatieve AI een kleinere rol spelen.

De sleutel ligt daarnaast in het combineren van perspectieven. Informatie die in de eerste fase van het sollicitatieproces wordt verzameld (bijvoorbeeld via een sollicitatieformulier of virtueel interview) kan later worden gecontroleerd met objectieve gegevens, zoals diploma’s of vaardigheidstests.

Voor informatie die niet objectief verifieerbaar is, is het belangrijk om resultaten van verschillende selectiemethoden te vergelijken. Wanneer een kandidaat bijvoorbeeld aangeeft sterk te scoren op bepaalde eigenschappen, zou dit ook terug te zien moeten zijn in een persoonlijkheidsvragenlijst en opnieuw besproken kunnen worden in een gestructureerd interview. Grote verschillen tussen antwoorden in AI-gevoelige instrumenten en de resultaten van metingen in gecontroleerde settings kunnen wijzen op het gebruik van AI.

LEES OOK:

• Hoe kan HR beter managers selecteren? 5 hardnekkige mythes over de juiste aanpak
• Wat zijn wel en geen goede AI-tools voor personeelsselectie? Psychologen geven vuistregels

Referenties

Hickman, L., Dunlop, P. D., & Wolf, J. L. (2024). The performance of large language models on quantitative and verbal ability tests: Initial evidence and implications for unproctored high-stakes testing. International Journal of Selection and Assessment, 32, 499–511. https://doi.org/10.1111/ijsa.12479

Holtrop, D., Dunlop, P. D., & Oostrom, J. K. (2024). The effect of applicants’ use of generative AI on recruiter ratings of cover letters. European Network of Selection Researchers (ENESER) meeting, Brussels, Belgium.

Lievens, F., & Dunlop, P. D. (2025). Effects of applicants’ use of generative AI in personnel selection: Towards a more nuanced view? International Journal of Selection and Assessment, 33(1), e12516. https://doi.org/10.1111/ijsa.12516

Phillips, J., & Robie, C. (2024). Can a computer outfake a human? Personality and Individual Differences, 217, 112434. https://doi.org/10.1016/j.paid.2023.112434

Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2022). Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnel selection: Addressing systematic overcorrection for restriction of range. Journal of Applied Psychology, 107(11), 2040–2068. https://doi.org/10.1037/apl0000994

Westfall, B. (2024). Nearly half of job seekers are using AI to cheat—Here’s how recruiters can fight back. Capterra. https://www.capterra.com/resources/how-to-stop-job-application-ai-cheating/

Wingate, T. G., Robie, C., Powell, D. M., & Bourdage, J. S. (2025). The signals that matter: Resumes, cover letters, and success on the job search. International Journal of Selection and Assessment, 33(3), e70022. https://doi.org/10.1111/ijsa.70022