< Return to Video

Hoe solliciteren minder pijnlijk wordt

  • 0:00 - 0:02
    Online solliciteren
  • 0:02 - 0:05
    is een van de ergste
    digitale ervaringen van deze tijd.
  • 0:05 - 0:07
    En persoonlijk solliciteren
    is eigenlijk niet veel beter.
  • 0:07 - 0:10
    [Hoe we werken]
  • 0:12 - 0:14
    Werven gaat tegenwoordig
    op veel fronten slecht.
  • 0:14 - 0:16
    Men ervaart het als vervelend.
  • 0:16 - 0:18
    Zo'n 75% van de mensen
  • 0:18 - 0:21
    die vorig jaar solliciteerden
    met verschillende methoden
  • 0:21 - 0:23
    zeiden dat ze nooit iets
    terughoorden van de werkgever.
  • 0:23 - 0:25
    Op bedrijfsniveau is het niet veel beter.
  • 0:25 - 0:28
    46% van de mensen
    wordt ontslagen of neemt ontslag
  • 0:28 - 0:30
    binnen een jaar.
  • 0:30 - 0:32
    Nogal schokkend.
  • 0:32 - 0:33
    En ook slecht voor de economie.
  • 0:33 - 0:38
    Voor het eerst zijn er
    meer vacatures dan werklozen.
  • 0:38 - 0:40
    Het is me duidelijk
    dat er een probleem is.
  • 0:40 - 0:44
    Ik geloof dat de crux hiervan
    een enkel vel papier is: het cv.
  • 0:44 - 0:46
    Een cv heeft zeker
    wat bruikbare onderdelen:
  • 0:46 - 0:48
    eerder vervulde banen,
    computervaardigheden,
  • 0:48 - 0:49
    welke talen men spreekt,
  • 0:49 - 0:53
    maar er ontbreekt
    welke potentie men heeft,
  • 0:53 - 0:55
    maar misschien nooit de kans
    heeft gekregen om te doen.
  • 0:55 - 0:59
    Als we met een snel veranderende economie,
    waarin banen online komen
  • 0:59 - 1:01
    die vaardigheden vereisen
    die niemand heeft,
  • 1:01 - 1:04
    en alleen kijken naar wat iemand
    eerder heeft gedaan,
  • 1:04 - 1:06
    kunnen we geen mensen koppelen
    aan toekomstige banen.
  • 1:06 - 1:09
    Ik denk dat technologie
    hier heel behulpzaam bij kan zijn.
  • 1:09 - 1:12
    Je hebt waarschijnlijk gemerkt
    dat algoritmes goed zijn
  • 1:12 - 1:14
    in het koppelen van mensen aan dingen.
  • 1:14 - 1:17
    Als we die technologie
    nou eens konden gebruiken
  • 1:17 - 1:20
    bij het vinden van banen
    waar we echt geschikt voor zijn?
  • 1:20 - 1:21
    Ik weet wat je denkt.
  • 1:21 - 1:24
    Algoritmes je nieuwe baan laten
    kiezen klinkt wat eng,
  • 1:24 - 1:26
    maar er is één ding waarvan is aangetoond
  • 1:26 - 1:29
    om iemands succes
    in een baan goed te voorspellen
  • 1:29 - 1:31
    en dat is de multimeting-test.
  • 1:31 - 1:33
    Multimeting-testen zijn niet echt nieuw,
  • 1:33 - 1:35
    maar ze waren vroeger heel duur,
  • 1:35 - 1:37
    en vereisten een afgestudeerd interviewer
  • 1:37 - 1:40
    en veel vragen en schriftelijke rapporten.
  • 1:40 - 1:41
    Een multimeting-test is een manier
  • 1:41 - 1:44
    om iemands inherente
    eigenschappen te begrijpen --
  • 1:44 - 1:46
    je geheugen, je oplettendheid.
  • 1:46 - 1:51
    Als multimeting-testen nou eens
    schaalbaar en toegankelijk waren,
  • 1:51 - 1:54
    en data leverden aan werkgevers
    over wat de eigenschappen zijn
  • 1:54 - 1:57
    van iemand die ze een goede kandidaat
    voor een baan maken?
  • 1:57 - 1:59
    Dit alles klinkt abstract.
  • 1:59 - 2:00
    We doen een spelletje.
  • 2:00 - 2:02
    Je ziet zo een knipperende cirkel,
  • 2:02 - 2:05
    en jij moet klappen als de cirkel rood is
  • 2:06 - 2:08
    en niks te doen als hij groen is.
  • 2:08 - 2:09
    [Klaar?]
  • 2:09 - 2:11
    [Start!]
  • 2:12 - 2:13
    [Groene cirkel]
  • 2:14 - 2:15
    [Groene cirkel]
  • 2:16 - 2:17
    [Rode cirkel]
  • 2:17 - 2:19
    [Groene cirkel]
  • 2:20 - 2:21
    [Rode cirkel]
  • 2:22 - 2:26
    Misschien klap jij een milliseconde
    nadat de rode cirkel verschijnt.
  • 2:26 - 2:27
    Of misschien ben je iemand
  • 2:27 - 2:30
    die net iets langer nodig heeft
    om 100% zeker te zijn.
  • 2:30 - 2:33
    Of misschien klap je op groen
    terwijl dat niet moet.
  • 2:33 - 2:36
    Het leuke is dat dit geen
    gestandaardiseerde test is
  • 2:36 - 2:38
    waarbij sommigen inzetbaar zijn
    en anderen niet.
  • 2:38 - 2:42
    Maar het gaat over het begrijpen
    van het passen van jouw karakter
  • 2:42 - 2:44
    bij wat je goed maakt
    in een bepaalde baan.
  • 2:44 - 2:48
    Het bleek dat als je laat klapt bij rood
    en je nooit klapt bij groen,
  • 2:48 - 2:51
    je mogelijk erg oplettend
    en terughoudend bent.
  • 2:51 - 2:55
    Mensen in dat kwadrant zijn vaak
    geweldige studenten, goed in examens,
  • 2:55 - 2:57
    goed in projectmanagement of boekhouding.
  • 2:57 - 3:00
    Maar als je direct klapt bij rood
    en soms bij groen,
  • 3:00 - 3:03
    kan dat betekenen dat je
    impulsiever en creatiever bent,
  • 3:03 - 3:07
    en we vonden dat topverkopers
    vaak die eigenschappen bezitten.
  • 3:07 - 3:09
    Dit gebruiken we bij het werven
  • 3:09 - 3:13
    door top-presteerders in een baan
    neurowetenschappelijke oefeningen te geven
  • 3:13 - 3:14
    zoals deze.
  • 3:14 - 3:15
    Dan maken we een algoritme
  • 3:15 - 3:18
    dat begrijpt wat die
    top-presteerders uniek maakt.
  • 3:18 - 3:20
    En als mensen dan solliciteren,
  • 3:20 - 3:24
    kunnen we de kandidaten identificeren
    die het meest geschikt zijn voor die baan.
  • 3:24 - 3:27
    Je denkt nu misschien
    dat hier een gevaar in schuilt.
  • 3:27 - 3:29
    Werk is tegenwoordig niet erg divers.
  • 3:29 - 3:32
    Als we algoritmes bouwen
    gebaseerd op top-presteerders van nu,
  • 3:32 - 3:35
    hoe voorkomen we dan
    dat we vooroordelen in stand houden
  • 3:35 - 3:36
    die al bestaan?
  • 3:36 - 3:40
    Als we bijvoorbeeld een algoritme bouwen
    gebaseerd op top-CEO's
  • 3:40 - 3:43
    en de S&P 500 gebruiken als trainingsset,
  • 3:43 - 3:45
    zul je zien dat je eerder
  • 3:45 - 3:49
    een blanke man genaamd John
    aanneemt dan een vrouw.
  • 3:49 - 3:51
    En dat is de realiteit
    van wie er nu die banen hebben.
  • 3:51 - 3:55
    Maar technologie biedt
    een hele interessante kans.
  • 3:55 - 3:57
    We kunnen rechtvaardigere algoritmes maken
  • 3:57 - 3:59
    en eerlijker dan mensen ooit zijn geweest.
  • 3:59 - 4:02
    Elk algoritme dat we in productie nemen,
  • 4:02 - 4:04
    is vooraf getest om te zorgen
  • 4:04 - 4:06
    dat het geen geslacht
    of etniciteit bevoordeelt.
  • 4:06 - 4:09
    En als er een groep wordt bevoordeeld,
  • 4:09 - 4:12
    kunnen we het algoritme aanpassen
    totdat dit niet meer zo is.
  • 4:12 - 4:15
    Als we ons richten
    op inherente eigenschappen
  • 4:15 - 4:17
    die iemand geschikt maken voor een baan,
  • 4:17 - 4:20
    kunnen we discriminatie
    naar ras, klasse, geslacht, leeftijd --
  • 4:20 - 4:22
    en zelfs opleiding voorkomen.
  • 4:22 - 4:25
    De beste techniek en algoritmes
    moet je niet alleen gebruiken
  • 4:25 - 4:29
    om een film of een nieuw
    Justin Biebernummer te vinden.
  • 4:29 - 4:31
    Stel dat we de kracht
    van technologie inzetten
  • 4:31 - 4:33
    om ons echt te helpen
    bij wat we moeten doen
  • 4:33 - 4:36
    op basis van wie we diep vanbinnen zijn.
Title:
Hoe solliciteren minder pijnlijk wordt
Speaker:
Priyanka Jain
Description:

Een baan vinden begon altijd met het sturen van je cv voor een miljoen vacatures en waarop je in de meeste gevallen nooit een reactie kreeg. Steeds meer bedrijven gebruiken echter technisch geavanceerde methodes om sollicitanten te identificeren. Als AI (kunstmatige intelligentie) de toekomst is voor werving, wat betekent dat dan voor jou? Technoloog Priyanka Jain biedt een kijkje in dit nieuwe wervingslandschap.
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TED Series
Duration:
04:49

Dutch subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.