Het selecteren van de juiste kandidaten is cruciaal voor het succes van een bedrijf. Goede keuzes in het wervingsproces helpen de organisatieprestaties te verbeteren, terwijl slechte keuzes leiden tot hoge kosten door verloop en lage productiviteit. Helaas gebruiken veel bedrijven nog steeds verouderde methoden in plaats van betrouwbare, op bewijs gebaseerde hulpmiddelen.

Uit onderzoek blijkt dat algoritmes betere voorspellingen doen over de prestaties van kandidaten dan menselijke beoordelingen. Algoritmes combineren objectieve data zoals vaardigheden, ervaring en capaciteiten op een gestructureerde manier. Dit zorgt voor consistentie en vermindert menselijke vooroordelen die vaak bij intuïtieve beslissingen komen kijken.

Toch blijven veel managers vasthouden aan hun eigen intuïtie en ervaring. Dit komt vaak door een gebrek aan kennis of vertrouwen in algoritmes en een gevoel van verminderde autonomie wanneer een algoritme gevolgd moet worden. Ondanks het bewijs dat algoritmes werken, gebruikt minder dan 20% van de organisaties ze bij het werven. De weerstand tegen algoritmisch werven kan worden verminderd door hiring managers beter op te leiden over de voordelen en werking van algoritmes. Wanneer managers begrijpen hoe algoritmes hen kunnen ondersteunen, zullen ze eerder geneigd zijn deze technologie te omarmen. Daarnaast kan het helpen om managers te selecteren op basis van hun bereidheid om nieuwe technologieën te gebruiken.

Het gebruik van algoritmes in het wervingsproces biedt duidelijke voordelen. Het leidt tot onbevooroordeelde selectie van kandidaten, hogere productiviteit en lagere kosten door een verminderd verloop. Door te investeren in de juiste middelen, kunnen bedrijven deze voordelen benutten. Het is tijd om slimmer te kiezen en de toekomst van selectie te omarmen.