Leert de ervaring – denk aan de toeslagenaffaire – niet dat een dergelijke werkwijze met het inzetten van algoritmes niet enorm bevooroordeeld is? “Mensen zijn van nature bevooroordeeld. De inzet van onze scan objectiveert juist het sollicitatieproces”, zegt medeoprichter Felix Hermsen. 

AI en algoritmen liggen de laatste jaren onder een vergrootglas. “How to recognize snake oil”, was de titel van een lezing van Princeton-hoogleraar Arvind Narayanan voor het Massachussets Institute of Technology in november 2019. Die haarlemmerolie waar Narayanan het over had betrof het gebruik van kunstmatige intelligentie om te beoordelen of sollicitanten geschikt waren voor een bepaalde baan. 

Belangrijkste ’take aways’: AI kan niet voorspellen hoe iemand in de groep zal liggen: “AI excels at some tasks, but can’t predict social outcomes.” Wat hem betreft kun je het werving en selectieproces meestal net zo goed door mensen laten uitvoeren. De kritiek van Narayan sloot aan op de extreem kritische berichtgeving van o.a. de Washington Post rond het bedrijf HireVue, dat kandidaten selecteerde op basis van hun gezichtsbewegingen, woordkeuze en stemgeluid.

Wetenschappelijk onderbouwd 

Net zoals HireVue gebruikt HR-techbedrijf Neurolytics video-analyses voor de selectie van sollicitanten. Een verschil is wel dat de algoritmen van Neurolytics wetenschappelijke onderbouwing kennen, zegt mede-oprichter Felix Hermsen. Het bedrijf baseert zich op de inzichten van de psychofysiologie, een deelgebied van de psychologie waarin wordt onderzocht hoe mensen reageren op allerlei veranderingen in hun directe omgeving. Met de wetenschappelijke onderbouwing zit het wel goed: hiervoor werkt het bedrijf nauw samen met de Universiteit van Utrecht.

Voor de wetenschappelijke onderbouwing werkt het bedrijf nauw samen met de Universiteit van Utrecht

Samen hebben ze diverse opdrachten ontwikkeld, die sollicitanten krijgen voorgelegd en via hun eigen computer kunnen uitvoeren. Ook krijgen sollicitanten bedrijfsfilmpjes te zien, waarbij hun reacties worden geanalyseerd. Getest wordt niet alleen in hoeverre kandidaten over de cognitieve vaardigheden beschikken die vereist zijn voor een bepaalde functie, maar ook in hoeverre ze passen bij de cultuur van het bedrijf waar ze solliciteren. 

Volautomatisch analyseren

De algoritmen van Neurolytics zijn bedoeld om gedrag en non-verbale gezichtsinformatie van sollicitanten tijdens al deze bezigheden volautomatisch te analyseren. Deze gedragsanalyses zijn volgens Hermsen ook ‘onafhankelijk van leeftijd, geslacht en etniciteit waardoor er geen menselijke vooroordelen zijn en iedere kandidaat een eerlijke en gelijke kans krijgt’. 

“Ons systeem is er vooral op gericht om inzicht te geven of kandidaten betrokken zijn bij de cultuur en waarden van een organisatie en welke werkvoorkeuren zij hebben.” Hermsen onderkent dat het systeem niet helemaal feilloos is. Het is ook helemaal niet bedoeld om een waterdichte voorspelling te doen. “Wij helpen bij het maken van een eerste selectie. Dat bespaart een bedrijf een aantal interviewrondes en geeft verdiepende inzichten. De definitieve selectie moet uiteraard door mensen worden gedaan. Wij zorgen dat bedrijven hun aandacht kunnen besteden aan de meest geschikte kandidaten.” 

Fouten in software bestrijden

Het is bovendien een lerend systeem: “We kunnen samen met onze klanten naar de data kijken om continue te verbeteren en data gedreven keuzes te maken.”. Waardoor mogelijke vooroordelen en andere fouten in de software worden bestreden.

“Wij gaan daarmee de menselijke subjectiviteit tegen, waardoor bedrijven beter functionerende teams kunnen samenstellen. Onze software zorgt voor een objectivering van het sollicitatieproces”, besluit Hermsen. 

“Met minder vooroordelen dan wanneer het proces volledig aan mensen wordt overgelaten. Want mensen hebben de neiging om vooral mensen aan te nemen die op hen lijken, een ‘bias’ die ten koste van de diversiteit van een team gaat. Terwijl diversiteit juist bijdraagt aan het samenstellen van ‘high performance’ teams.”