"Exploring the future of work & the freelance economy"
SLUIT MENU

Benut de strategische waarde van inhuurprogramma’s!

Organisaties hebben inhuurprogramma’s nodig die zo slim en wendbaar mogelijk inspelen op veranderende factoren.

In de wereld van recruitment wordt zelfs anno 2019 nog wel gesproken van het ‘post and pray’-principe: je schiet een vacature de markt in en hoopt dat er wat moois terugkomt. Ik zou natuurlijk veel organisaties tekort doen als ik zou suggereren dat ze zich enkel tot dat ‘post and pray’-principe beperken, maar wat me wel opvalt is hoe vaak het voorkomt dat recruitmentprocessen heel operationeel zijn ingericht. Als je naar een gemiddelde recruitmentprestatie-meting kijkt, dan wordt er doorgaans alleen gekeken naar retentie, vervullingstijd en tarieven. Dat is vrij dunne sturingsinformatie.

Met die beperkte focus doen organisaties zichzelf tekort. Erger nog: een inhuurdesk of MSP wordt hierdoor vaak gereduceerd tot een operationeel vehikel. Maar waarom zou je je inhuurprogramma’s als een puur operationeel administratiekantoor inzetten, terwijl ze van groot strategisch belang kunnen zijn? Waarom beschouw je je MSP niet als je strategische partner op dezelfde wijze als je HR-afdeling dat dient te zijn? Als organisaties die strategische waarde gaan benutten en daarin technologie echt als hun partner gaan zien, dan kunnen ze met hun inhuurprogramma groot voordeel behalen.

Input is de basis voor output

Laten we aannemen dat een organisatie oprecht geïnteresseerd is in het behalen van strategisch voordeel met haar inhuurprogramma. Wat staat die organisatie dan te doen? De eerste stap is wat mij betreft het bewustzijn dat de input de basis is voor de output. Ofwel: zorg dat je haarfijn weet naar wie je op zoek bent en zorg dat je vacature voldoende rijk is om uiteindelijk patronen te kunnen herkennen. Denk bij vacatures niet alleen aan hard skills, maar ook aan soft skills die gewenst zijn vanuit jouw specifieke organisatiecultuur.

Waarom is deze verdiepingsslag belangrijk? Omdat we tegenwoordig al die – zeer uiteenlopende – gegevens van een kandidaat kunnen inzetten om ons recruitmentproces te optimaliseren. Want dat is het mooie van de technologie: op basis van Kunstmatige Intelligentie en Machine Learning kan de technologie ons daadwerkelijk helpen om steeds beter grip te krijgen op de vraag wie de ideale kandidaat voor een specifieke functie is. De hierboven gestelde vraag naar wie en hoe we als organisatie op zoek zijn wordt met behulp van het systeem steeds scherper geformuleerd.

Culturele fit

Voorwaarde is dan wel dat we ons systeem voorzien van de juiste, relevante informatie. We moeten niet alleen definiëren op basis van welke criteria we selecteren, we moeten vervolgens ons systeem ook vullen met informatie over onze kandidaten. Leg vooraf, tijdens het dienstverband en zelfs tijdens het exit-gesprek zoveel mogelijk kenmerken van een kandidaat in relatie tot de vacature die hij of zij heeft vervuld vast: hiermee train je als het ware jouw systeem.  Zorg ook dat je hiring manager de juiste vragen stelt en vastlegt of er met een specifieke kandidaat een culturele fit was. Uiteindelijk kan je af laten leiden welke persoonlijkheidskenmerken voor die culturele fit zorgen.

Door ons systeem zo te laden met de juiste informatie, maken we het model steeds rijker en ontstaat een situatie waarin we met behulp van de technologie volledig zichtbaar maken wat de verbanden zijn tussen de skills die een kandidaat heeft en de kans dat hij of zij zal worden aangenomen. Bovendien gaan we vooraf zien waar problemen zich kunnen voordoen: als we ontdekken dat we op een specifieke vacature niet kunnen werven, dan is Kunstmatige Intelligentie in staat om te adviseren hoe we onze vraag moeten veranderen om toegang tot het gewenste talent te krijgen.

Optimaal inzetten van technologie geen luxe maar noodzaak

Vertaal de mogelijkheden van het beschikken over deze informatie eens naar de markt: op dit moment bepaalt schaarste nog grotendeels ons handelen, maar volgens de voorspellingen vlakt de economische groei volgend jaar weer af en moeten we onze programma’s weer ombuigen naar kostenbesparing. Neem daarnaast de impact van Kunstmatige Intelligentie op het wegautomatiseren van banen, maar ook het creëren van nieuwe beroepen en het mag duidelijk zijn dat je inhuurprogramma’s nodig hebt die zo slim en wendbaar mogelijk inspelen op veranderende factoren. Organisaties die hun analyse blijven doen op basis van oppervlakkige criteria en ongestructureerde data houden het misschien nog een half jaartje vol, maar daarna ontstaan problemen.

Kortom: het optimaal inzetten van technologie voor het behalen van je strategische doelen is geen luxe maar noodzaak. Door de juiste inzet van technologie kun je het antwoord krijgen op de vraag wat de beïnvloeders zijn van je sourcing-prestaties en wat ervoor zorgt dat je de juiste mensen binnenhaalt. En door de continue verrijking van je ‘datamodel’ en de strategische adviezen die je hieruit put, zorg je dat je doorlopend operationeel kunt bijsturen. Zo maximaliseer je het aantal geschikte kandidaten en minimaliseer je het aantal mishires, in welke tijd en arbeidsmarktomstandigheden dan ook.

Mijn naam is Chris Neddermeijer. Samen met Patrick Tiessen en Leon Vet ben ik oprichter van Nétive. Sinds 1998 houd ik mij bezig met het “inhuurvak”: gestart als programmeur, vervolgde ik mijn carrière als functioneel analist, product owner en tegenwoordig als Solution Architect. Dit betekent dat ik partners, klanten en prospects help tot de beste oplossing te komen voor uitdagingen binnen het inhuurproces. Bekijk alle berichten van Chris Neddermeijer