Flexparency: de beste opdrachten binnenhalen dankzij AI-bots

Door een combinatie van slimme automatisering en persoonlijke benadering ontzorgt Flexparency de professional bij het vinden van een volgende, mooie opdracht. Technologie vormt hiervoor de basis.

Het bedrijf zet het online platform Sentior in om de hele markt af te struinen, op zoek naar opdrachten voor interim-professionals. Dat doet het via alle mogelijke kanalen, van MSP’s, brokers, marktplaatsen tot Dynamisch aankoopsystemen (DAS). De machine levert een compleet overzicht van alle relevante opdrachten en matcht deze met de professional.

“Grote voordeel hiervan is dat je geen opdracht over het hoofd ziet”, stelt Frank van Dijk van Flexparency. “En natuurlijk de snelheid. Wij maken binnen 15 minuten na het moment van publicatie van een aanvraag een match met een professional waarbij de opdracht aansluit bij zijn voorkeuren.”

Viktor en Erik doen het werk

Flexparency zet nu de volgende stap in automatisering om het werk voor hun consultants nog beter te ondersteunen. Zij beschikken sinds kort over twee digitale collega’s: Viktor en Erik. Twee bots die samen zorgen voor het aanbieden van een professional op een aanvraag. En dat scheelt, weet Van Dijk. “Voor het vervullen van een opdracht zijn ongeveer 40 voordrachten nodig (en 4 intakegesprekken). Ons streven is zo’n voordracht in een uur te kunnen doen.”

“Voor het vervullen van een opdracht zijn ongeveer 40 voordrachten nodig (en 4 intakegesprekken). Ons streven is zo’n voordracht in een uur te kunnen doen.”

Viktor en Erik moeten dat proces slimmer en efficiënter maken. Hoe werkt dat? Stel, er komt een aanvraag binnen voor een adviseur informatiebeveiliging. Dan gaat Viktor aan de slag. De bot analyseert de opdracht eerst; leest alle data, ontleedt de tekst van de aanvraag, zowel harde criteria als ‘zachtere’ wensen en eisen. Vervolgens zoekt Viktor naar een match in het profiel van de professional.

“Dat gaat veel verder dan kijken of de woorden uit de aanvraag ook in het CV staan. De AI-tool heeft een vorm van besef, begrijpt de vraag en kan deze analyseren”, stelt Van Dijk. Bijvoorbeeld: de adviseur informatiebeveiliging moet beschikken over certificaat X. Dat heeft de professional niet, maar hij heeft wel veel ervaring op dat gebied in het publieke domein, zoals de aanvraag vereist. Viktor komt met een score van ’75’ voor deze kandidaat.

Dan is het de beurt aan Erik. Hij zorgt voor het maken van een goede aanbieding van het profiel van de professional. Erik motiveert waarom het profiel aansluit bij de aanvraag (pitch), maar somt niet alleen de pluspunten van de professional op. Hij geeft ook aan waar eventuele ‘gaps’ zitten en doet op basis daarvan suggesties.

In het geval van de aanvraag voor de adviseur informatiebeveiliging luidt Eriks’ aanbeveling: “Deze professional is geschikt voor deze opdracht omdat hij uitgebreide expertise heeft op het gebied van IT Security. Echter is het belangrijk te checken of deze professional bereid is het vereiste NEN 7510-13 certificaat te halen en te reizen van zijn woonplaats Utrecht naar het werk in Groningen.”

Kwaliteit profielen verbeteren

Door de slimme technologie wordt een professional niet uitgesloten omdat hij niet voldoet aan een van de harde criteria (certificaat). Door interpretaties en suggesties van de bots kan Flexparency voor deze professional breder kijken, meer aanbiedingen doen, met dus een grotere slagingskans. Kunstmatige intelligentie (AI) helpt op deze manier de Flexparency-consultant om voor de professional nog sneller en beter een mooie, volgende opdracht te vinden.

Deze inzet van AI geeft professionals daarnaast inzicht in hoe hun profielen scoren ten opzichte van anderen.

Deze inzet van AI geeft professionals daarnaast inzicht in hoe hun profielen scoren ten opzichte van anderen, een soort benchmark dus. Van Dijk noemt als voorbeeld een life coach: die stelt goed te zijn in netwerken, maar uit de analyse (door Viktor en Erik) blijkt dat dat niet goed op te maken valt uit zijn profiel.

AI legt de hiaten in het profiel bloot. En kan input leveren om de kwaliteit van het profiel te verbeteren. De consultant kan – met behulp van ChatGPT – ontbrekende relevante skills en vaardigheden toevoegen aan het profiel. Ook kan hij met behulp van AI bepaalde onderdelen van het CV eruit lichten om het profiel meer op maat te maken voor een bepaalde opdracht. Op die manier kan hij meer goede aanbiedingen doen namens een kandidaat.

Van Dijk: “In de ideale situatie passen we het profiel en de motivatie in de aanbeveling voor elke opdracht aan en formuleren dit in de taal van de opdrachtgever. Dat vergroot de slagingskans.”

Voordeel voor detacheerders

De consultants van Flexparency hebben er met deze AI-toepassing dus eigenlijk een collega bij – ‘iemand’ die het hele profiel en de aanvraag leest en op basis daarvan input geeft en helpt bij het formuleren van een aanbeveling van een professional bij een opdrachtgever. De AI-tools kunnen het voorbereidende werk doen. De consultant controleert, houdt de regie, en zorgt natuurlijk voor het persoonlijke contact.

Flexparency werkt hard aan de (door)ontwikkeling van de AI-toepassing en verwacht in het derde kwartaal van dit jaar het proces binnen de eigen organisatie autonoom te kunnen laten draaien.

Mogelijke volgende stap kan zijn dat Flexparency deze toepassing in de toekomst ook ter beschikking stelt aan detacheerders. Van Dijk: “Zij zouden deze AI-technologie kunnen benutten om de kwaliteit van het profiel van hun mensen te verbeteren. Op die manier kunnen we detacheerders helpen om meer rendement te halen uit hun talent pool en kunnen zij het aantal bankzitters verminderen.”

Webinar
Frank van Dijk en Michael Matthijsen van Flexparency presenteerden hun nieuwe technologische toepassing tijdens de recente Webinar Week, georganiseerd door ZiPconomy en Werf&. Voor wie dit heeft gemist, het webinar ‘Winnen van de beste opdrachten: slim en snel met AI’ is terug te kijken op YouTube.