Voor sommigen klinkt het als pure science fiction, anderen zien het als de ultieme big brother-nachtmerrie: we zijn vandaag op een punt gekomen dat we een neuraal netwerk kunnen trainen om zowel de psychologische geschiktheid als de bevlogenheid van werknemers netjes in kaart te brengen. “Werkgevers aarzelen nog om deze technologie ook daadwerkelijk in te zetten. Dit gaat immers over wat hun werknemers denken en voelen, en daarmee betreden ze onontgonnen terrein,” vertelt experimenteel psycholoog Bernie Caessens, die van 19 tot 23 februari meer uitleg zal geven over de toekomst van HR op de innovation bootcamp van nexxworks. 

Het HR-proces kan een stuk slimmer

Met big brother heeft hij helemaal niets, het hele HR-proces een stuk slimmer en wendbaarder maken op basis van artificiële intelligentie, daar is het hem wél om te doen. Na zijn opleiding psychologie besloot Bernie Caessens een doctoraat te schrijven over de wijze waarop ons brein al dan niet bewust handelingen in gang zet. Het internet en de daaraan verwante technologie kwam toen nog maar net aan het venster piepen, waarbij er ook allerlei simulatiemodellen opdoken om de menselijke keuzes en reacties in computermodellen te gieten.

“Dat deden we toen al aan de hand van artificiële neutrale netwerken, die nu uiteraard niet meer weg te denken zijn uit intelligente systemen. Die technieken zijn toen wat in onbruik geraakt,” blikt Caessens terug. “Nadat ik eerst nog een tijdlang in de academische wereld heb gewerkt, ben ik finaal in het bedrijfsleven gerold. Eerst bij Philips, vervolgens bij Cochlear, en bij die bedrijven kreeg ik almaar meer belangstelling voor het strategische luik van HR. Je hebt een aantal kandidaten die in theorie allemaal over de juiste achtergrond en het geschikte profiel beschikken, hoe kies je daar dan de meest geschikte leidinggevende uit? Dat soort vragen dus."

"Onlangs heb ik nu mijn eigen bedrijfje opgericht – Resolved - met de bedoeling bruikbare modellen te ontwikkelen om de link te leggen tussen HR enerzijds en het strategische bedrijfsmanagement anderzijds. Met behulp van zoveel mogelijk data, eerder dan via het klassieke competentiemanagement dat al decennialang de klassieke leidraad vormt voor HR-managers. Wij proberen het nu anders aan te pakken. Aan het begin van de rit, als iemand wordt aangeworven, meten we wel degelijk nog een aantal psychologische variabelen, zoals redeneervermogen of persoonlijkheid. In een volgende fase gaan we evenwel af op de output van mensen op de werkvloer – hun prestaties zeg maar - waarna we een statistisch verband proberen te leggen tussen enerzijds de psychologische variabelen en die output anderzijds. Klopt het bijvoorbeeld echt dat iemand die heel extravert is zich automatisch ook tot een betere verkoper ontpopt?”

Diepe inzichten in persoonlijkheden en groeipotentieel

Centraal in deze aanpak staan, u had het al geraden, data. Veel én betrouwbare data. “Die zijn vandaag ook almaar meer beschikbaar, omdat haast alle bedrijven anno 2017 in hun aanwervingsprocedures wel een of andere vorm van geautomatiseerde tests inschakelen. Een assessment, psychologische tests, noem maar op. Bovendien kan je, eenmaal je zo’n model hebt gebouwd, het net zo goed predictief gaan gebruiken. Bijvoorbeeld: we werven iemand nieuw aan, we stoppen zijn variabelen in ons model én we kennen ook de impact van onze psychologische variabelen op de output. Hoe groot is dan de kans dat die welbepaalde persoon die te verwachten output gaat overstijgen?"

"Je krijgt dankzij AI plots een goed inzicht op het latere potentieel van iemand en kan je inschatten of die écht kan doorgroeien naar een bepaalde functie"

Hierdoor krijg je dus als HR-verantwoordelijke plots een goed inzicht op het latere potentieel van iemand, bijvoorbeeld om die te laten doorgroeien naar een bepaalde functie. Op één, niet onbelangrijke voorwaarde evenwel: je moet ook je tijdsparameter mee in rekening brengen. Mensen zijn immers complexe systemen die kunnen evolueren, die deels zelflerend zijn, die zichzelf deels kunnen bijsturen en corrigeren, waardoor ze zich niet-lineair gaan gedragen. Dit impliceert dus ook dat de houdbaarheidsdatum van je voorspellingen en je metingen wel beperkt zijn. We moeten er hierbij dus absoluut over waken mensen niet definitief in één welbepaald hokje te plaatsen."

"Als je dit goed aanpakt, kan je wel perfect voorspellen waar iemand, binnen de bestaande context en met de huidige vaardigheden, op zijn plaats is binnen jouw organisatie. Maar contexten evolueren, en daarom zou het ook interessant zijn mochten we in de toekomst ook op regelmatige tijdstippen nieuwe data kunnen verzamelen, waardoor je je voorspellingen kan updaten. Dit is dus waar artificiële intelligentie dan echt zijn meerwaarde kan bewijzen.”

En dat is nog maar het begin

Het lijkt vandaag nog toekomstmuziek, maar de toepassingsmogelijkheden van big data in het HR-beleid reiken nog veel verder. “Stel dat je ook data kan gaan distilleren uit de tientallen mails die zowat iedereen in een kantooromgeving dagelijks verstuurt. Dat lijkt ver gezocht, maar het is vandaag al perfect mogelijk om uit teksten een groot aantal zeer relevante persoonlijkheidskenmerken te halen. Als je weet dat je persoonlijkheid nog altijd veruit de belangrijkste voorspeller is van je gedrag van morgen, terwijl die dus ook verandert en evolueert, dan kunnen we uit die data ook weer heel veel leren met het oog op je eventuele inzetbaarheid in een nieuwe functie. Als we uit je mails leren dat bepaalde gedragskenmerken, die heel vaak terugkeren, echt wel essentieel deel uitmaken van je persoonlijkheid, dan kunnen we daar natuurlijk ook conclusies uit trekken. Wil dit dan automatisch zeggen dat je niet geschikt bent voor een bepaalde job? Niet noodzakelijk, maar het impliceert minstens dat je werkgever je minstens heel goed zal moeten ondersteunen als hij je een nieuwe functie geeft die je wellicht minder goed zal liggen omwille van je persoonlijkheid.”

"Als we uit je mails leren dat bepaalde gedragskenmerken, die heel vaak terugkeren, echt wel essentieel deel uitmaken van je persoonlijkheid, dan kunnen we daar natuurlijk ook conclusies uit trekken"

Big brother komt hier nadrukkelijk om het hoekje gluren, en dat beseft Bernie Caessens zelf ook maar al te goed. “Vergis je niet: de technologie hiervoor is vandaag al beschikbaar, en daar hoef je niet eens zover voor te zoeken. Ga gewoon naar het vroegere IBM Watson, klik door naar personality insights, geef een tekst van jezelf in en het systeem distilleert daar vervolgens een persoonlijkheidsprofiel uit. En ik geef het je op een briefje: dat zal verbazingwekkend accuraat blijken te zijn. Op dit soort technologie mikken ikzelf, maar ook een aantal andere bedrijven, nu al, maar we moeten daarbij inderdaad de vraag durven te stellen: grijpen we hiermee niet al te diep in in het persoonlijke leven van iemand? Ik denk dan ook dat we dit eerder moeten inzetten als een ondersteunende technologie voor mensen die hier ook echt voor openstaan.”

Kostenpost

In de wetenschap dat de gemiddelde rekruteerder hooguit een tiental seconden naar een cv kijkt, ligt het voor de hand om deze technologie in eerste instantie echt in te zetten voor rekruteringsprocessen. Bernie Caessens: “Waarom zouden we het beoordelingsvermogen van die rekruteerder dan niet vervangen door de intelligentie van een machine die dit werk sneller én veel accurater aankan? Zeker als die machine niet enkel een cv maar liefst ook nog een motivatiebrief voorgelegd krijgt. Dit geeft de rekruteerder dan ook meer tijd om achteraf een goed persoonlijk gesprek te hebben met interessante kandidaten. Grote instellingen als bijvoorbeeld de EU zitten nu opgescheept met een batterij van rekruteerders die eigenlijk niets anders doen dan cv’s screenen. Dat is uiteraard een heel belangrijke kostenpost. Als een neuraal netwerk dat morgen met evenveel precisie kan doen, dan kan je daar dus heel wat geld mee besparen.”

"Ik denk dan ook dat we dit eerder moeten inzetten als een ondersteunende technologie voor mensen die hier ook echt voor openstaan"

”Het lijkt voorlopig nog een ver-van-ons-bedshow, maar een aantal grote multinationals denkt hier vandaag al minstens ernstig over na,” geeft Caessens aan. “Ik durf het niet met 100 procent zekerheid te beweren, maar ik vermoed dat Google al minstens een technologie inzet die hier heel erg mee verwant is. Als bedrijven vandaag aan artificiële intelligentie denken, dan is HR wellicht niet het meest voor de hand liggende domein om die in te zetten. Daarnaast bestaat er ongetwijfeld ook nog flink wat schroom om deze technologie in te zetten als we daarmee ook echt karaktertrekken of gevoelens van medewerkers in kaart kunnen gaan brengen. Zeker in een werkcontext ligt dit nog uitermate gevoelig. Toch denk ik dat deze aanpak op langere termijn niet tegen te houden valt."

"De voordelen zijn legio: werknemers én medewerkers weten perfect waar ze op een gegeven moment staan, wat ze al dan niet aankunnen in hun job en waar hun werkpunten liggen "

"Puur rationeel bekeken, zitten we immers in een model waarbij werknemers en werkgevers met elkaar iets uitwisselen. De werknemer stelt fysieke inspanningen, expertise of kennis ter beschikking, de werkgever biedt in ruil daarvoor geld en andere vormen van verloning. Ik denk dat dit soort nieuwe technologie daarin op termijn een cruciale rol zal spelen. Het gaat in tegen ons intuïtief aanvoelen, en we hebben er dus ook wat schrik voor, maar mensen zijn wel degelijk in cijfers te vatten."

"Het lijkt voorlopig nog een ver-van-ons-bedshow, maar een aantal grote multinationals denkt hier vandaag al minstens ernstig over na"

"Intelligentietesten vormden daar al een eerste, wat aarzelende aanzet toe, maar deze technologie rekt veel verder en heeft dan ook veel meer potentieel. Stel dat je immers kan afstappen van dat enen, allesbepalende testmoment en evolueren naar een soort van permanente test die de mentale evolutie van mensen over hun hele carrière meet? De voordelen zijn legio: werknemers én medewerkers weten perfect waar ze op een gegeven moment staan, wat ze al dan niet aankunnen in hun job en waar hun werkpunten liggen om eventueel in de toekomst wél naar een andere functie te kunnen overstappen. Ik vermoed dat we binnen dit en tien jaar een aantal belangrijke stappen in die richting zullen hebben gezet. Niet in het minst omdat onze computerkracht vandaag al zo ver gevorderd is dat een stevige gaming-computer met een goede grafische kaart al volstaat om een neuraal netwerk van enige omvang te simuleren.”

Meer weten rond de toekomst van HR? Bernie komt er alles over vertellen van 19 tot 23 februari  2018 op de nexxworks innovation bootcamp.