Diversiteit in werving met AI sourcing: bias verminderen of versterken

Waarom diversiteit in werving onder druk staat door AI-gedreven selectie

AI wordt steeds vaker gebruikt binnen recruitment. Tegelijkertijd groeit de aandacht van toezichthouders en rechters voor dit onderwerp. Dat komt doordat algoritmes kandidaten soms ongelijk behandelen, zonder dat dit direct zichtbaar is. Systemen maken gebruik van patronen uit data, en die data bevat vaak al bestaande voorkeuren.

Zonder ingrijpen kan AI bestaande bias in recruitment daardoor versterken. Een model dat leert van eerdere aannames, neemt die historische keuzes klakkeloos over. Omdat dit volledig automatisch gebeurt, is AI geen neutraal hulpmiddel. Je moet het systeem actief sturen en controleren.

Toch biedt deze ontwikkeling ook kansen. AI kan juist helpen om veel breder te zoeken, waardoor je minder afhankelijk wordt van specifieke functietitels of bekende werkgevers. Dat werkt echter alleen als je vooraf heldere keuzes maakt over de manier waarop het systeem kandidaten beoordeelt.

Wat diversiteit in werving betekent in een tijd van AI

Diversiteit in recruitment draait om gelijke kansen tijdens elke stap van het wervingsproces. Uiteindelijk gaat het om de uitkomst. Een proces kan op papier heel logisch lijken, terwijl de uiteindelijke selectie toch eenzijdig blijkt te zijn. Daarom moet je verder kijken dan alleen de goede intenties.

Tegenwoordig bepaalt AI mede welke kandidaten zichtbaar worden voor recruiters. Het algoritme herkent bepaalde patronen en rangschikt kandidaten op basis van hun waarschijnlijke succes. Precies daarom is het zo belangrijk om vooraf goed vast te leggen wat écht relevant is voor de openstaande functie.

Skills-based hiring helpt hier enorm bij. Je kijkt daarbij naar vaardigheden en gedrag, in plaats van uitsluitend naar het cv. Dit maakt een inclusieve manier van sourcing een stuk sterker, omdat er meer kandidaten in beeld komen die inhoudelijk perfect bij de rol passen.

Hoe bias ontstaat en diversiteit in werving beïnvloedt

Bias in AI-sourcing ontstaat meestal niet door slechts één programmeerfout, maar door een combinatie van factoren. Als je deze factoren niet controleert, kunnen ze elkaar bovendien flink versterken.

Trainingsdata en historische patronen

Omdat AI leert van bestaande data, schuilt hier een risico. Als eerdere aannames voornamelijk uit een beperkte demografische groep komen, ziet het systeem dit als een succespatroon. Daardoor krijgen vergelijkbare kandidaten automatisch een hogere score. Dit is een bekend probleem van AI-bias binnen recruitment, wat onherroepelijk leidt tot de herhaling van oude keuzes.

Feedbackloops in recruitmentteams

Recruiters geven vaak feedback op kandidaten in het systeem, waarna het model deze beoordelingen opnieuw als leermateriaal gebruikt. Als een recruitmentteam steeds dezelfde voorkeuren aanhoudt, neemt het systeem dit gedrag over. Zo ontstaat er al snel een gesloten cirkel waarin de broodnodige variatie afneemt.

Indirecte kenmerken in selectie

Daarnaast zijn er variabelen die op het eerste gezicht neutraal lijken, maar wel degelijk een indirect effect hebben. Denk bijvoorbeeld aan iemands postcode, gevolgde opleiding of specifieke taalgebruik. Dit kan zomaar leiden tot ongewenst, indirect onderscheid. Volgens de wetgeving rondom gelijke behandeling, waaronder de AWGB en de WGBL, is dit bij de uiteindelijke selectie absoluut verboden. Dat geldt uiteraard ook wanneer een algoritme de schifting maakt.

Hoe AI helpt om diversiteit in werving te verbeteren

Als je het slim en verantwoord inzet, kan AI juist flink bijdragen aan een betere en vooral eerlijkere selectie. De manier waarop je het wervingssysteem inricht, maakt hierbij het grote verschil.

Skills-based hiring als basis

Door stevig te focussen op vaardigheden, krijgen ook kandidaten met een wat ongebruikelijker carrièrepad een eerlijke kans. AI kan helpen om deze skills te herkennen en direct te koppelen aan de gestelde functie-eisen. Hierdoor wordt de algehele selectie veel minder afhankelijk van specifieke diploma's of in het verleden behaalde functietitels.

Anoniem screenen in de eerste fase

Anoniem screenen filtert persoonlijke kenmerken weg uit de allereerste beoordelingsfase. AI kan dit proces volledig automatisch uitvoeren. Vervolgens kijken de recruiters pas naar de daadwerkelijke inhoud van het profiel, wat de kans op onbewuste voorkeuren aanzienlijk verkleint.

Zoeken op betekenis

Moderne recruitmentsoftware zoekt steeds meer op inhoudelijke context in plaats van op exacte zoekwoorden. Hierdoor komen er kandidaten naar voren die vakinhoudelijk perfect passen, zelfs als hun profiel net iets anders is opgebouwd. Deze aanpak ondersteunt een inclusieve manier van sourcen en vergroot bovendien de talentpool.

De diversiteit van een AI-shortlist analyseren

Het is belangrijk om goed te meten hoe een door AI gegenereerde shortlist is opgebouwd. Ontbreken er structureel bepaalde groepen? Dan is dat een belangrijk waarschuwingssignaal. Met een regelmatige bias-audit in je recruitmentproces controleer je dit soort uitkomsten, zodat je tijdig kunt bijsturen waar dat nodig blijkt te zijn.

Wanneer AI een risico vormt voor diversiteit in werving

Aan de andere kant kan AI de diversiteit juist ernstig beperken wanneer het onjuist wordt toegepast. Dit gebeurt helaas vaak zonder dat de betrokken teams het überhaupt in de gaten hebben.

Een berucht voorbeeld hiervan is het sterk sturen op een zogeheten culture fit. Het algoritme zoekt in dat geval vooral naar overeenkomsten met de mensen die al in het huidige team werken, waardoor de onderlinge variatie snel afneemt. Ook generieke AI-modellen zonder specifieke lokale aanpassingen veroorzaken vaak problemen, puur omdat werkcontext en regionaal taalgebruik erg van elkaar kunnen verschillen.

Het allergrootste risico ontstaat echter wanneer de juiste monitoring ontbreekt. Zonder actieve controle blijft bias in de AI-sourcing onzichtbaar voor de gebruikers en kan het probleem op de achtergrond langzaam maar zeker groeien.

Wetgeving rond diversiteit in werving en AI

De EU AI Act voor recruitment

De nieuwe EU AI Act classificeert het gebruik van AI voor werving en selectie als een toepassing met een hoog risico. Organisaties zijn daardoor verplicht om te zorgen voor sluitende documentatie, transparante logging en volledige uitlegbaarheid van de gemaakte keuzes. Een recruiter moet altijd precies kunnen begrijpen waarom een bepaalde kandidaat een hoge of lage score toegewezen krijgt.

Artikel 22 van de AVG

Volgens artikel 22 van de AVG mogen mensen niet volledig geautomatiseerd worden beoordeeld wanneer het gaat om besluiten met grote gevolgen, zoals een baankans. Dat betekent dat een afwijzing altijd door een mens gecontroleerd moet worden. AI mag het proces dus stevig ondersteunen, maar het systeem mag onder geen beding zelfstandig de knoop doorhakken.

De AWGB en WGBL in het selectieproces

Deze wetgeving verbiedt discriminatie expliciet tijdens het volledige selectietraject. Dit geldt uiteraard ook voor selectie via algoritmes. Als organisatie blijf je altijd eindverantwoordelijk voor de eerlijkheid van de wervingsuitkomsten, en je moet dit indien nodig ook kunnen aantonen.

Praktische aanpak voor diversiteit in werving met AI

Begin altijd bij het helder formuleren van de functiecriteria. Door duidelijke selectiecriteria vast te leggen, voorkom je dat je eigen, onbewuste voorkeuren stiekem toch meespelen. Maak concreet wat absolute vereisten zijn en welke zaken optioneel zijn. Zorg er ook voor dat je deze criteria regelmatig herziet.

Plan structurele controlemomenten in. Analyseer de uitkomsten van de AI-sourcing en bespreek eventuele opvallende verschillen of patronen met het gehele wervingsteam. Deze aanpak maakt het proces een stuk transparanter en daarmee makkelijker bij te sturen.

Daarnaast is een transparante en duidelijke procedure richting je sollicitanten essentieel. Kandidaten hebben het recht om te weten hoe de wervingsbeslissingen tot stand komen en bij wie ze terechtkunnen met inhoudelijke vragen. Dit versterkt hun vertrouwen in je merk en helpt tegelijkertijd om mogelijke systeemfouten veel sneller boven water te krijgen.

Verantwoordelijkheid voor diversiteit in werving binnen teams

Binnen corporate recruitmentteams ligt de verantwoordelijkheid in de praktijk vaak verdeeld over meerdere rollen. Afdelingen als HR en legal werken daarbij nauw samen met de hiring managers. Op deze manier blijft er bij elke cruciale stap een menselijk oog betrokken bij de besluitvorming.

Leg deze rollen vooraf duidelijk vast en zorg dat de controle op algoritmes een structureel onderdeel vormt van de dagelijkse werkzaamheden. Zo voorkom je dat een AI-systeem op de achtergrond ongemerkt veel te veel invloed uitoefent op het selectieproces.

Leverancierscheck voor AI-sourcing tools

De implementatie van goede tooling begint natuurlijk bij een kritische selectie van leveranciers. Wees daarom niet bang om scherpe vragen te stellen over hoe zij omgaan met data, bias en kwaliteitscontrole.

• Hoe verzamelt en actualiseert de leverancier de trainingsdata?
• Op welke manier wordt mogelijke bias getest en formeel vastgelegd?
• Biedt het platform voldoende inzicht in de gemaakte beslissingen en kandidaatscores?
• Hoe is de menselijke controle over dit geautomatiseerde proces precies ingericht?
• Sluit het achterliggende taalmodel wel echt goed aan op de specifieke, Nederlandse context?
• Is het systeem in staat om de afwijzing of scorewaarde per kandidaat uit te leggen?
• Hoe wordt de privacy geborgd met het oog op artikel 22 van de AVG?
• Ondersteunt het recruitmentplatform het uitvoeren van een periodieke bias-audit?
• Via welke kanalen worden belangrijke updates aan het algoritme gecommuniceerd?
• Is er een laagdrempelig en duidelijk klachtenproces ingericht voor kandidaten?

Bij twijfel kun je altijd jouw situatie met ons bespreken. Zo maken we samen overzichtelijk wat je in jouw proces veilig en verantwoord kunt automatiseren.

Praktische toepassing in outreach en selectie

AI is vooral heel krachtig in de eerste fase van het recruitmenttraject. Denk daarbij aan het doorzoeken van databases, het structureren van profielinformatie en het verzenden van de allereerste outreach. De recruiters moeten echter áltijd zelf de uiteindelijke beslissingen rond de selectie beoordelen. In onze praktijkvoorbeelden uit recruitmentteams zie je heel concreet hoe dit werkt wanneer je voor een goed gecontroleerde aanpak kiest.

Wil je beter begrijpen hoe wij dit zelf toepassen? Lees dan meer over hoe wij naar recruitment kijken. Voor ons staat voorop dat technologie het werkproces ondersteunt, terwijl gepassioneerde mensen altijd volledig verantwoordelijk blijven voor de uitkomst.