Welke rol krijgt de artificiële HRM’er?

“Je kunt met kunstmatige intelligentie zo ver gaan als je fantasie je brengt. Uiteraard binnen de grenzen van wat voor de organisatie realistisch en verantwoord is,” zegt Wout Methorst, Business Information Manager HR bij Engie.

Kunstmatige of Artificiële Intelligentie is simpel gezegd het automatiseren of ondersteunen van menselijke denk- en keuzeprocessen. AI-software gebruikt hiervoor algoritmes en kan leren van behaalde resultaten zodat beslissingen steeds accurater worden. Dit wordt ook wel machine learning genoemd. De eerste AI-software dateert uit de vroege jaren zestig en heeft in principe dezelfde uitgangspunten als de huidige AI-technologie. Maar vooral de laatste decennia zijn er opvallende doorbraken geboekt. Twintig jaar geleden versloeg Deep Blue II schaakgrootmeester en wereldkampioen Gary Kasparov. In 2011 haalde IBM Watson de wereldpers als ‘deelnemer’ aan het in de VS populaire tv-spel Jeopardy en als winnaar uit de bus te komen. Vorig jaar versloeg DeepMind, een zelflerend computersysteem van Google, zowel de Europees als de wereldkampioen Go, een bordspel met vijf maal meer spelvarianten dan schaken.

Algemeen FM Events | Oud: Financial Systems FSB, bij nieuwe datum weer updaten

Kom naar vele kennis- en netwerkeventen voor financials. Deel kennis en ervaringen, laat je bijpraten over de laatste ontwikkelingen en ontmoet vakgenoten.

“Door de toegankelijkheid van de huidige techniek lijkt AI vaker een vaste plek te gaan innemen binnen organisatie”, voorspelt Bert Bredeweg, hoofddocent aan de informatica-faculteit van de Universiteit van Amsterdam. “Om te begrijpen wat zich precies afspeelt in neurale netwerken zoals DeepMind, is nog veel theoretisch onderzoek nodig. We weten nu vooral dát het werkt. Het voordeel van IBM Watson is dat het altijd mogelijk om de stappen die de software heeft gezet achteraf te herleiden.”

Ook om op het niveau te komen van de menselijke intelligentie moeten er nog grote stappen worden gezet in de ontwikkeling van AI-technologie. Zo kan een neuraal netwerk tot op heden maar één specifieke set van weliswaar complexe vaardigheden aanleren. Bredeweg: “Zo’n systeem kan zich niet snel even aanpassen aan een nieuwe situatie, zoals een mens. Laat staan improviseren.”  

Tegelijkertijd is AI-technologie al niet meer weg te denken uit het dagelijks leven. Het verbetert bijvoorbeeld de relevantie van zoekresultaten bij zoekmachines en de kwaliteit van de dienstverlening bij een online aankoop of contact met een helpdesk. “PostNL zet AI-technologie in om op basis van het klik- en zoekgedrag van eerdere bezoekers op de site de indeling te personaliseren voor een volgend bezoek. Bijvoorbeeld zo dat het track-and-trace scherm het eerste is wat je ziet op je mobieltje,” vertelt Eric van Duin. Hij is Manager HR Informatie, Processen en Systemen bij PostNL. Verzekeraar Achmea zet AI onder meer in om klanten te koppelen aan helpdeskmedewerkers. “Met behulp van data-analyse kan AI steeds beter voorspellen welke klant de beste klik heeft met welke helpdeskmedewerker. Zo kan het systeem een klant die de helpdesk benadert, direct koppelen aan een specifieke medewerker,” vertelt David de Jong, Manager Innovatie bij Achmea. Op vergelijkbare wijze kan AI-software een kandidaat selecteren voor een vacature of andersom. Deze technologie blijft zich in een gestaag tempo ontwikkelen.

Wat betekent de huidige stand van zaken voor de HR-praktijk en, niet onbelangrijk, voor de toekomst van bestaande HR-functies?

1. HR-systemen en AI-technologie groeien snel naar elkaar toe

Vooral nieuw is de rekenkracht van AI-platforms zoals IBM Watson. Methorst: “De rekenkracht is ruim voldoende om voor alle functies van een grote organisatie voor een aantal jaren en voor meerdere strategische scenario’s de opvolgingsplanning te berekenen.”  

Daarbij zijn deze platforms – middels speech-to-text technologie – steeds beter in staat om vragen in gesproken taal te interpreteren en binnen enkele seconden te beantwoorden na een zoektocht door opgegeven databestanden. Verder kan de software verschillende typen data verwerken, zowel gestructureerde, bijvoorbeeld cijfermatige data, als ongestructureerde data zoals teksten.

Sinds 2014 is IBM Watson en een deel van de bijbehorende tools voor iedereen vrij toegankelijk. Bij IBM staat AI overigens voor Augmented Intelligence (augment = vergroten) wat impliceert dat de machine met de mens samenwerkt en niet overbodig maakt. Zeker bij IBM Watson klopt dat: de briefing luistert erg nauw. “Je moet opgeven welke datasets het platform moet raadplegen voor een te beantwoorden vraag. Dat kan een combinatie zijn van interne en externe bronnen. Bijvoorbeeld het HR-systeem van de organisatie en een externe zzp-website. Het vereist ook voorwerk om een vraag zodanig te formuleren dat IBM Watson daarmee uit de voeten kan,” zegt Arti Nokhai, consultant cognitief development bij E-office. Het bedrijf adviseert en ondersteunt organisaties bij het implementeren van cognitieve technologie in bestaande processen en het exploreren van hun data.

Andere AI-systemen die vragen in gesproken taal verwerken, zijn Cortana van Microsoft, Alexa van Amazon.com en de artificiële helpdeskmedewerker Amelia van het Amerikaanse IPsoft. De bekendste personal assistent is natuurlijk Siri, die Apple in 2011 introduceerde op de iPhone. In vergelijking tot de nieuwe generatie AI-technologie is Siri inmiddels flink achterhaald. De nieuwste generatie AI geeft zelfs al blijk van een zekere creativiteit, zegt De Jong: “Dat zie je aan de manier waarop DeepMind afgelopen zomer de wereldkampioen Go versloeg. Dit spel laat zich niet definiëren in een eindigende set van mogelijkheden, maar door ervaring en creativiteit. Dat een neuraal netwerk in die spelvorm kampioen wordt, is uniek.”

Dat AI-technologie organisaties zoveel mogelijkheden biedt, komt doordat zij hun data steeds beter op orde hebben. Data-scientist Dirk Jonker, oprichter van HR-analytics-platform Crunchr, ziet dat met name grotere organisaties hun systemen consolideren tot een centraal systeem met uniforme definities. “Zo kun je aanzienlijk meer met de beschikbare data. Zeker als de organisatie werkt vanuit een duidelijke strategie.”

Jonker vindt overigens dat de verwachtingen ten aanzien van IBM Watson niet altijd reëel zijn. “Het platform is ingericht op het analyseren van zeer grote datasets met miljoenen gegevens. Het is de vraag hoe vaak HR in een gemiddelde organisatie zoveel data genereert dat je IBM Watson zinvol kunt inzetten.”

2. Wat voegt de huidige generatie AI-technologie toe?

Tot nu toe gebruiken HR-afdelingen data en analytics vooral om terug te kijken, maar de nieuwste technologie helpt ze juist beter vooruit te kijken.

Voor het ontwikkelen van voorspellende modellen zijn geavanceerde data-analyses en op wiskunde gebaseerde statistische technieken nodig. Hiervoor moeten de benodigde data worden verzameld, gestructureerd, opgeschoond en gekoppeld. Vervolgens wordt met de analyses gezocht naar variabelen, achterliggende factoren en verbanden.

Dit gaat niet alleen sneller en eenvoudiger, AI-software signaleert in principe zelf alle zichtbare verbanden. Dat gaat voordelen bieden: mensen kijken bewust of onbewust vooral naar verbanden die op voorhand aannemelijk lijken een computer niet. Van Duin: “Waarom zou ik bijvoorbeeld zoeken naar een verband tussen het weer op dinsdagochtend en het verloop in een bepaalde businessunit?”

Dit brengt ook een nadeel met zich mee: beslissingen moeten tegenover medewerkers altijd gemotiveerd kunnen worden. En dat is met AI soms lastig, volgens Van Duin. “Van een door het systeem gegenereerd advies over de geschiktheid van een medewerker of de ideale samenstelling van een team, is de onderliggende redenering niet eenvoudig na te gaan. Dat moet voldoende geborgd worden.”

3. Welke mogelijkheden biedt dit HR?

Zolang er voldoende data zijn, kan in principe elke HR-gerelateerde vraag via AI-technologie worden beantwoord. Voorbeelden zijn er te over. Nokhai liet IBM Watson een analyse uitvoeren voor een organisatie die inzicht wilde in de factoren die het verloop beïnvloeden. Uit de analyse bleek dat bij medewerkers die maandelijks meer dan 15 uur onbetaald overwerken bij deze organisatie een reële kans op vrijwillig vertrek bestaat. Maar ook is de tool geschikt om bijvoorbeeld het sentiment in de organisatie te meten door het analyseren van de e-mailbestanden van de organisatie over een bepaalde periode.

Methorst ziet in AI-software vooral toegevoegde waarde als hulpmiddel voor high-end HR-professionals die zich bezighouden met thema’s als strategische personeelsplanning. Maar ook medewerkers zullen hier profijt van gaan hebben. “AI-technologie zal de klassieke HR-portalen gaan vervangen en medewerkers beter in staat stellen de architect te zijn van hun eigen loopbaan.” Volgens Nokhai zouden werkgevers medewerkers via IBM Watson ook kunnen faciliteren met tools, die antwoord geven op vragen over werknemersregelingen die de organisatie aanbiedt.

Jonker zette tekst mining in om het aantal functieomschrijvingen in het functiegebouw van een klant te reduceren van enkele duizenden tot enkele tientallen. Ook zette hij machine learning in om een grote cao toekomstbestendig te maken. Hij deed dit door bij verschillende scenario’s voor de strategische personeelsplanning, te voorspellen hoe de cao het beste kon worden ingericht om ook op termijn het werven, ontwikkelen en belonen van schaars talent optimaal te ondersteunen.

“Met behulp van meer data en informatie over onder meer contextuele aspecten van medewerkers en functies, zal AI in de nabije toekomst betere suggesties kunnen doen dan HR-managers, recruiters of leidinggevenden dat kunnen,” denkt Methorst. Dan kunnen we AI-platforms bijvoorbeeld vragen: welke medewerkers in de organisatie zijn op een specifieke datum geschikt voor deze toekomstige vacature en welke ontwikkelpunten hebben ze? Van Duin verwacht dat dit mogelijk is op een termijn van vijf tot tien jaar. De data hiervoor kunnen bijvoorbeeld gegenereerd worden met mobiele feedback-apps, die steeds meer organisaties nu al gebruiken. AI-software kan daarmee patronen zichtbaar maken in manieren van beoordelen en aangeven welke medewerkers elkaar goed liggen. PostNL gaat de komende tijd experimenteren met AI-toepassingen.

Engie implementeert momenteel wereldwijd de Oracle HR Suite, die ook krachtige analytics-modules bevat. Methorst: “We kijken nu al naar de mogelijkheden. Dat AI een vaste plek in de HR-systemen krijgt, is een kwestie van tijd. Hoe ver we daar in gaan, zal vooral afhangen van wat ethisch en juridisch acceptabel is. Daar zal overigens ook een maatschappelijke discussie over plaatsvinden.”

4. Gaat AI bestaande HR-functies overbodig maken?

Jonker ziet de komende twee jaar nog geen HR-functies verdwijnen als gevolg van AI-technologie. Daarna wel. Hij verwijst naar een project waarbij IBM Watson opdracht kreeg om jurisprudentie te analyseren. De output daarvan bereikte het niveau van een jurist met twee tot drie jaar werkervaring. Jonker: “Dat toont aan dat alle transactionele en repetitieve HR-taken ook door zelflerende software uitgevoerd kunnen worden.”

Neurale netwerken kunnen al sneller en objectiever dan een mens uit duizenden cv’s een goede voorselectie maken.

Dat het verder ontwikkelen van AI grote effecten gaat hebben op de arbeidsmarkt in het algemeen, staat voor Methorst vast. Op een gegeven moment overtreft de kwaliteit van de output van systemen die van de medewerker. Dan wordt het zeer aantrekkelijk om daarvoor software in plaats van medewerkers te gaan inzetten. Voor HR-taken zal dat niet anders zijn. “Met dit verschil dat AI voor high-end HR-functies eerder een toevoeging wordt, en er sprake is van augmented intelligence. Voor low-end HR-functies zal AI steeds vaker vervangend worden.”

Zo blijven uiteindelijk kleinere teams van BI- en HR-experts over die nodig zijn om adviezen te kunnen beoordelen en te kunnen verantwoorden. Op termijn zullen AI-platforms ook analisten stap voor stap overbodig maken, constateert Van Duin: “In zekere zin zijn platforms als IBM Watson het begin van het einde van analytics uitgevoerd door mensen.”

De vraag is aan welke nieuwe expertise en competenties organisaties en de samenleving als geheel daarna behoefte krijgen. Dat is lastig te voorspellen. Bredeweg ziet per saldo nog niet zo snel werkgelegenheid verdwijnen. “Mechanisatie en innovatie hebben door de geschiedenis heen altijd werk overbodig gemaakt. De ontwikkeling van AI-toepassingen zal hetzelfde effect hebben. Maar tegelijkertijd zullen er weer andere, nieuwe taken ontstaan. Neem specialisten zoals ik. Wij hebben het de afgelopen decennia alleen maar drukker gekregen.”