Dit is de impact van AI: ‘De essentie van HR wordt sales’

Over kunstmatig intelligentie is al heel veel gezegd en geschreven, maar Steve Muylle, hoogleraar digitale strategie bij Vlerick Business School, laat managers in zijn keynote echt nadenken over wat de AI-revolutie voor hun organisatie betekent, en vooral: welke stappen ze op heel korte termijn kunnen zetten om hun business vooruit te helpen.

In HR-processen lijkt het fruit bijvoorbeeld al redelijk laag te hangen. Muylle doceert, maar hij is niet alleen van de theorie. Dat blijkt uit de cases die hij uit zijn mouw schudt: als Amazon in Europa een gigantische HR-machine wil starten, schakelen de lokale partners hem in om mee te denken over hoe je die neerzet.

Je stem biedt nog altijd het meeste houvast voor AI-systemen

Muylle heeft dus in feite de Amerikaanse gigant college gegeven over de strategische inzet van AI. ‘Ja, dat was wel een droom van me. Het is ook indrukwekkend hoe ze met innovatie omgaan. Ze zeggen er: every day is day one. Dat brengen ze ook in praktijk: voor hen is HR in Europa day one. Ik sprak er met het head of hourly hires: die was verantwoordelijk om duizenden mensen op uurbasis te werven in Europa.’

Solliciteren voor de webcam

Muylle vertelt hoe Unilever werkt met de systemen van de Amerikaanse scaleup HireVue: de sollicitant spreekt tegen de webcam, het algoritme analyseert 500.000 datapunten om te bepalen of de sollicitant en het bedrijf een geschikte match vormen.

Aan de gelaatstrekken en de spierbewegingen kan het systeem zien hoe iemand reageert op vragen, of iemand liegt of niet en welke emoties onder de oppervlakte spelen. Maar uiteindelijk blijkt je stem toch het meeste houvast te bieden voor de AI-systemen.

Geautomatiseerd werven maakt dat de hele wereld een vijver wordt om talent uit te vissen

De inzet van software als die van HireVue versnelt het aanwervingsproces in de praktijk van vier maanden tot vier weken, en leidt bovendien tot een grotere diversiteit – mits het systeem zo is getraind dat het geen bias meer bevat.

‘Je moet oppassen, want leert een algoritme tijdens een training dat de top bestaat uit mensen die skiën, dan heeft het de neiging om in de toekomst ook mensen te selecteren die graag op de latten staan. Dat werkt natuurlijk niet.’

Wereldwijde talent pool

Maar het geautomatiseerd werven, maakt wel dat de hele wereld een vijver wordt om het grootste talent uit te vissen. ‘In plaats van campusbezoeken op 600 universiteiten in de wereld waar je je als bedrijf kunt presenteren, zet je de vacature op Facebook en LinkedIn en bereik je alle studenten in de hele wereld.’

De nieuwe automatisering voorkomt – mits goed getraind – ook dat managers ‘mini me’s‘ aannemen: mensen die erg op hen lijken, met wie het ‘klikt’. En er zijn meer voordelen: Unilever becijferde, dat het per jaar 100.000 uur aan sollicitatiegesprekken bespaarde, en 1 miljoen euro aan rekruteringskosten.

AI vervangt dus de HR-afdeling bij een deel van de stappen in het wervingsproces, en ondersteunt bij het kiezen voor de beste kandidaat. Maar is er dan nog een taak voor de HR-afdeling als de kandidaten binnenkomen via Facebook en LinkedIn, ze zelf de interviews doen en het algoritme uiteindelijk de perfecte match bepaalt? ‘Dan wordt de essentie van HR: sales. Het algoritme zegt: deze moet je niet laten schieten. Dan moet je in de huidige war for talent dus zorgen dat je die kandidaat ook binnenkrijgt.’

Binden aan je bedrijf

Dan is nog de vraag hoe je als sollicitant weet of een bedrijf wel bij je past. Je zou de kandidaat daarvoor nog een werkdag kunnen laten meedraaien, maar dan moet je hem of haar een aanbod doen. ‘Je moet dus je organisatie verkopen en de mensen overtuigen dat ze bij je moeten komen werken.’

En het aan je binden van mensen, ook daaraan kan AI een bijdrage leveren. IBM blijft zijn mensen intern volgen nadat ze zijn aangenomen, vertelt Muylle. ‘Ze volgen wat je doet op e-mail, op sharepoint en andere systemen. Daaruit leren ze of je het nog leuk vindt, of je nog gepassioneerd bent, veel interactie hebt met je collega’s.

Ondanks de grootse beloften van AI halen te weinig organisaties de voordelen eruit

Is dat niet het geval en zou je het bedrijf willen of moeten verlaten, dan zijn ze zelfs in staat met hun AI-systeem te bepalen welke job buiten IBM voor jou geschikt is. Dus voordat je zelf hebt beslist: eigenlijk voel ik me hier niet op mijn plek, hebben ze al een andere propositie voor je.’

Moeten we eigenlijk bang zijn voor AI dat mensen vervangt? Er zijn denkers die stellen dat het opleiden van radiologen onnodig is, als AI medische scans beter kan analyseren dan mensen – het niveau dat inmiddels is bereikt. Maar ook dan is het nog steeds de radioloog die bepaalt welke beelden moeten worden gemaakt, en de medici die op basis van actuele scans nog tijdens de operatie beslissen wat ze te doen staat.

Op iets minder hoog niveau zijn er kant-en-klare systemen als Amelia, een virtuele assistent die voor allerlei branches getraind is om klanten te woord te staan of medewerkers van diverse afdelingen te assisteren. Een prima vervanger voor veel functies op de werkvloer.

‘De licentiekosten: 1.800 euro per maand. Ze steken dus in op een salaris van een medewerker. Ze eet niet, slaapt niet werkt altijd maar door.’

Organisational learning

Ondanks de grootse beloften van AI halen te weinig organisaties de voordelen eruit. Slechts één op de tien concerns slaagt daarin. Het ontbreekt bedrijven aa technologie, aan direct toepasbare data en dikwijls aan talent.

‘AI is goed in het verzamelen van data, maar het kan niet voelen’

‘Wat ook vaak gebeurt: een IT-afdeling gaat aan de slag met AI, maar het blijkt niet op te leveren wat het bedrijf wil. Daarom gaat AI niet alleen over machine learning, maar ook over organisational learning: de organisatie zal zich moeten aanpassen, moeten veranderen en inspelen op de nieuwe mogelijkheden. Als leider moet je dus de vraag beantwoorden: hoe krijg ik mijn organisatie mee?’

AI uit de zandbak

Vervolgens is de vraag: hoe ga je jezelf organiseren voor AI: maak je het de taak van de IT-afdeling? ‘Het probleem is dan vaak dat de businessmensen naar IT gaan kijken: “IT gaat het doen”. Maar zo werkt het niet. Je moet een model bouwen waarbij IT met de business meegaat en je onder meer data scientists hebt die dat ondersteunen.’

Nog een punt: hoe ga je AI op schaal inzetten in het bedrijf? ‘In de zandbak is het leuk om te tonen wat je ermee kan, maar daarna opschalen naar de rest van het bedrijf is een serieuze uitdaging. Je zult een hoop barrières tegenkomen waarop je je moet voorbereiden, en je moet AI verantwoord en begrijpelijk toepassen, met inachtneming van de privacy en veiligheid.’

Wat kan AI eigenlijk niet beter dan mensen? Omgaan met emoties, natuurlijk. Als Google Deepmind wint van de Go-kampioen laat die een traantje, en niet de computer. ‘AI is goed in het verzamelen van data, ervan leren, het trekken van conclusies en ernaar handelen. Maar het kan niet voelen. Het is nog altijd de taak van mensen om de emotie toe te voegen. Dus als je dat weet te combineren, de synergie vindt, kun je echt impact maken met kunstmatige intelligentie.’