Het NBER baseert zich op 300.000 aangeworven kandidaten bij 15 bedrijven. Het betreft werk voor lager- en middengeschoolden, zoals data entry en callcenterwerk. NBER-onderzoekers vergeleken de tijd dat iemand in dienst was nadat deze was aangenomen door een mens of op basis van een aanbeveling dat door een algoritme achter een test werd gedaan. In de test werden onder andere vragen gesteld over technische vaardigheden, cognitieve vaardigheden en persoonlijkheid. Na afronding van de test produceerde het algoritme een aanbeveling. Groen voor high potentials, geel voor gemiddeld potentieel en rood voor niet-geschikte kandidaten.
Intuïtie recruiters onbetrouwbaar
Allereerst bewezen de onderzoekers dat het algoritme werkt. Gemiddeld bleven de ‘groenen’ 12 dagen langer dan de ‘gelen’, die op hun beurt 17 dagen langer bleven dan de ‘roden’. In dergelijke banen, waar het verloop hoog is, vormt dat een aanzienlijke winst. Zeker als je op jaarbasis tienduizenden nieuwe medewerkers werft.
Vaak negeren managers of recruiters het algoritme, mogelijk wegens zelfoverschatting. Als zij bijvoorbeeld een ‘gele’ aannamen, terwijl er ook ‘groenen’ beschikbaar waren, die dan later alsnog werden aangenomen, bleken deze ‘groenen’ 8 procent langer te blijven.
Sommige recruiters beweren dat zij productievere kandidaten aannemen, wat compenseert voor het kortere verblijf. De onderzoekers onderzochten daarom ook de productiviteit bij 6 van de 15 bedrijven. Er werd geen bewijs voor deze claim gevonden. Sterker nog, in sommige gevallen presteerden de door de recruiters aangeworven kandidaten zelfs slechter.
Sollicitatiegesprek misleidt
Het gebruik van algoritmes bij het selecteren van medewerkers wint aan populariteit. Het zorgt voor lagere wervingskosten en minder verloop. Recruiters hebben echter nog steeds de neiging om op hun buikgevoel te vertrouwen. Dit fenomeen wordt door de onderzoekers algoritme-aversie genoemd. “Mensen hechten veel waarde aan een sollicitatiegesprek en baseren daar hun mening op. In vrijwel alle gevallen levert dat minder goede sollicitanten op dan wanneer gebruik gemaakt wordt van een test met daarachter een algoritme”, zo besluit Danielle Li, assistent professor aan de Harvard Business School.
Bron: Bloomberg (bloomberg.com) en P&O Actueel (penoactueel.nl)
