AI-screening
AI-screening is het gebruik van AI om sollicitatiegegevens te analyseren of kandidaten te rangschikken aan de hand van functiecriteria. De uitkomst ondersteunt een selectieproces en kan fouten of vooroordelen bevatten.
Van sollicitatiegegevens naar een uitkomst
Een AI-model kan informatie uit cv’s samenvatten, functiecriteria herkennen of een rangorde voorstellen. Die uitkomst hangt af van het model, de beschikbare gegevens en het doel waarvoor het wordt gebruikt. Een ontbrekend gegeven bewijst niet dat iemand een vaardigheid mist.
NIST beschrijft hoe bias kan ontstaan door gegevens en berekeningen, maar ook door menselijke keuzes en de context waarin AI wordt ingezet. Controleer daarom zowel de criteria als de conclusies die het systeem daaruit trekt.
Het verschil met vaste uitsluitingsregels
Automatische screening gebruikt niet altijd AI. Een regel kan bijvoorbeeld een sollicitatie afwijzen wanneer een antwoord niet aan een vooraf ingestelde voorwaarde voldoet. De uitsluitingsvragen in Join werken op die manier: een afwijzend antwoord zet de sollicitatie op afgewezen. Het team kan de afwijzing intrekken voordat de geplande e-mail wordt verstuurd.
Bij een AI-rangorde speelt de interpretatie door een model mee. Vraag de leverancier welke invoer wordt gebruikt, wat de uitkomst betekent en welke fouten bekend zijn. De EU AI-verordening beoordeelt de concrete toepassing; de naam van een functie in software bepaalt de juridische indeling niet.
Wat een controle moet opleveren
Vergelijk een uitkomst met de oorspronkelijke sollicitatie en met de functiecriteria. Kan degene die beoordeelt een onjuiste samenvatting herkennen en de selectie aanpassen? Bekijk ook afgewezen profielen en leg vast welke fout is gevonden. Alleen bevestigen wat hoog scoort, laat gemiste kandidaten buiten beeld.