Cv-screening met AI: zo doe je het zorgvuldig

Op een vacature met veel reacties gaat het eerste uur op aan lezen. Cv's openen, ervaring zoeken, beschikbaarheid checken, de helft afvallen. Dat werk is goed te ondersteunen met AI. Maar het gaat over mensen, en daarmee gelden er regels en verantwoordelijkheden die bij een factuur niet spelen.

Wat kost het screenen van cv's je nu?

Tel het voor één vacature na. Hoeveel reacties krijg je, hoeveel minuten kost een eerste beoordeling, en hoeveel kandidaten spreek je uiteindelijk? Reken daar de doorlooptijd bij: hoeveel dagen zitten er tussen een sollicitatie en het eerste contact?

Die doorlooptijd is vaak belangrijker dan de uren. In een krappe markt is de kandidaat die je na vier dagen belt, al ergens anders in gesprek. Sneller reageren levert je meer op dan sneller lezen. Voor uitzend- en werving-en-selectiebureaus staat dat verder uitgewerkt op de pagina over recruitment en uitzendbureaus.

Wat mag AI wel en niet doen in een sollicitatieproces?

Het onderscheid dat je moet maken, is tussen ondersteunen en beslissen. AI mag samenvatten, structureren, ordenen en signaleren. Afwijzen is een besluit over een persoon, en dat hoort bij een mens te liggen.

Daar zitten twee kaders omheen. De AVG stelt eisen aan besluiten die uitsluitend geautomatiseerd tot stand komen en iemand in aanmerkelijke mate treffen. De EU AI Act rekent AI-systemen die worden gebruikt voor werving en selectie tot de categorie met een hoog risico, met eisen aan onder meer menselijk toezicht, logging en informatie aan betrokkenen.

Dat betekent niet dat je het niet mag gebruiken. Het betekent dat je moet kunnen laten zien hoe je het gebruikt. Laat je opzet toetsen door je privacyfunctionaris of een jurist; dit artikel is geen juridisch advies. Wat er verder bij komt kijken, staat in ons artikel over de AI Act en de AVG.

Stap 1: schrijf eerst op waar je op selecteert

Het grootste risico zit niet in het model, maar in criteria die nooit zijn uitgeschreven. Zolang selectie op gevoel gebeurt, kun je niet uitleggen waarom iemand afvalt, en kun je ook niet controleren of het eerlijk gaat.

Zet per vacature op papier wat echt nodig is: welke taken iemand moet kunnen, welke certificering vereist is, welke beschikbaarheid, welke reisafstand. Scheid harde eisen van wensen. Alles wat geen aantoonbare relatie heeft met het werk, hoort niet in de selectie thuis.

Stap 2: laat AI samenvatten en ordenen, niet afwijzen

Gebruik het model om per kandidaat een gelijkvormige samenvatting te maken: relevante ervaring, opleiding, beschikbaarheid, en de punten waarop informatie ontbreekt. Laat het per harde eis aangeven of er bewijs voor is, en waar in het cv dat staat.

Geef geen totaalscore die de beslissing overneemt. Een cijfer van 72 nodigt uit om niet meer te lezen. Een overzicht per eis met de bron erbij, dwingt tot kijken. De recruiter beslist, en ziet in één scherm waarop.

Laat kandidaten die op een eis lijken af te vallen niet automatisch verdwijnen, maar op een aparte lijst komen die iemand nog doorloopt. Daar zitten de mensen met een ongebruikelijk cv, en dat zijn vaak niet de slechtste. Hoe zo'n rol is opgebouwd, staat bij de CV-assistent.

Stap 3: koppel het aan je ATS

Screening die naast je systeem staat, levert een extra scherm en extra overtypwerk op. De winst komt pas als de samenvatting in het kandidaatdossier zelf staat, bij de sollicitatie waar hij bij hoort.

Dat betekent koppelen: de sollicitatie en het cv ophalen, de samenvatting terugschrijven bij de kandidaat, en de status bijwerken als de recruiter een keuze maakt. Werkt je ATS met een API, dan is dat een overzichtelijke klus. Wat wij per systeem kunnen koppelen, staat bij de koppelingen, en de richtbedragen staan bij wat een koppeling kost.

Stap 4: leg vast wat er is gebeurd

Bewaar per kandidaat welke versie van de instructies is gebruikt, welke samenvatting eruit kwam en welke medewerker de beslissing heeft genomen. Dat heb je nodig als een kandidaat vraagt waarom hij is afgewezen, en als je moet aantonen dat er menselijk toezicht was.

Vertel kandidaten ook dat je AI gebruikt bij het voorwerk, en waarvoor. Dat is transparanter en het voorkomt gedoe achteraf. Houd je bewaartermijnen aan: cv's van afgewezen kandidaten bewaar je niet langer dan nodig, en voor een wervingsreserve vraag je toestemming.

Waar let je op om vooroordelen niet te versterken?

Een model leert patronen uit taal en uit voorbeelden. Voer je het je eigen aannamehistorie, dan leert het wie je tot nu toe hebt aangenomen. Dat is geen goede maatstaf voor wie je nodig hebt.

• Laat naam, leeftijd, geslacht, nationaliteit en foto weg uit wat het model te zien krijgt.
• Beoordeel op aantoonbare eisen, niet op de school of de werkgever waar iemand vandaan komt.
• Train niet op je eigen afwijzingen; gebruik uitgeschreven criteria in plaats van historisch gedrag.
• Meet met steekproeven of de uitkomsten voor verschillende groepen vergelijkbaar zijn, en leg die controle vast.
• Laat een tweede persoon meekijken bij een deel van de afwijzingen.

Wanneer is cv-screening met AI geen goed idee?

Bij weinig reacties per vacature heeft het geen zin; dan lees je ze gewoon zelf. Bij functies waar de selectie vooral op persoonlijkheid en motivatie draait, voegt een samenvatting van een cv weinig toe. En als je selectiecriteria niet uitgeschreven zijn, begin je daar: anders automatiseer je een oordeel dat je niet kunt uitleggen.

Zit je knelpunt eigenlijk verderop in het proces, bijvoorbeeld in plannen, urenbriefjes of contracten, kijk daar dan eerst. Dat is vaak meer werk dan het screenen zelf en er kleven minder gevoeligheden aan.

Waar begin je?

Begin met één vacaturesoort waar je veel reacties op krijgt, met uitgeschreven eisen en een recruiter die eigenaar is. Draai vier weken mee met samenvattingen zonder dat er iets automatisch gebeurt, en vergelijk de uitkomsten met de beoordelingen van je recruiters.

Blijkt daaruit dat het voorwerk klopt, dan breid je uit. Wil je eerst weten welk deel van je wervingsproces echt tijd kost en wat het oplevert, dan is de AI Opportunity Audit de logische eerste stap. De bouw zelf staat bij een AI-agent laten bouwen.