LinkedIn laat een AI-agent 80 procent van de kandidaten wegfilteren voordat een recruiter het eerste profiel opent.
Dat cijfer komt van LinkedIn zelf, nu het zijn Hiring Assistant breed uitrolt. Prashanthi Padmanabhan, verantwoordelijk voor de techniek achter LinkedIn Talent Solutions, zegt dat recruiters die de agent gebruiken 80 procent minder profielen hoeven te bekijken. De acceptatie van hun berichten steeg met 66 procent.
Zo werkt het. Een recruiter typt een opdracht in gewone taal, of plakt de vacature. De agent zoekt kandidaten in LinkedIn en in de systemen die eraan gekoppeld zijn, honderden ATS’en zoals Greenhouse en Workday. Hij leert van welke profielen de recruiter goedkeurt en welke niet, en scherpt zijn selectie aan. De recruiter kijkt pas naar wat de agent al heeft voorgesorteerd.
Voor recruiters is dit een verademing. Voor de rest van de arbeidsmarkt is het een verschuiving.
Twee kanten, één mechanisme
Kijk wat er gebeurt. Ik schreef hier eerder dat kandidaten hun oordeel over jou als werkgever al vormen in een chatvenster, voordat ze je vacature openen. De kandidaat besteedt het onderzoek naar jou uit aan een model.
Nu doet de recruiter aan zijn kant precies hetzelfde. Hij besteedt het zoeken naar de kandidaat uit aan een model.
Aan beide kanten van de tafel zit nu een systeem dat de eerste selectie maakt. En dat systeem werkt maar op één manier: het leest wat er staat, en het slaat over wat er niet staat.
Dat raakt de kern van hoe de arbeidsmarkt nu werkt.
Wat leesbaar is, telt. De rest niet.
LinkedIn zegt het zelf ronduit. Een kandidaat zonder profiel, zonder digitale voetafdruk, bestaat niet voor de agent. Zo iemand komt simpelweg nergens in de selectie voor. Hetzelfde mechanisme geldt aan jouw kant van de tafel. Een werkgever die een model niet helder kan lezen, komt in dat model niet voor als optie.
Wat leesbaar is, wordt meegenomen. Wat vaag is, wordt weggelaten. En wat nergens gestructureerd staat, komt in geen enkele selectie terug.
Het werktuig zit bij de recruiter. De gevolgen bij jou.
De meeste werkgevers denken dat dit een recruitertool is en dus niet hun probleem. Dat is de dure vergissing. Het werktuig zit bij de recruiter, de gevolgen liggen bij jou. De rollen die de agent goed weet te matchen, zijn de rollen met een heldere, consistente, machineleesbare beschrijving. De werkgevers die een model met vertrouwen kan samenvatten, zijn de werkgevers over wie het model iets durft te zeggen. De rest wordt stilletjes overgeslagen, in een proces dat niemand bij jou ooit te zien krijgt.
En LinkedIn is niet de enige die deze kant op beweegt. OpenAI bouwt een eigen banenplatform, aangekondigd door Fidji Simo, dat bedrijven en werkenden rechtstreeks aan elkaar wil koppelen op basis van wat een bedrijf nodig heeft en wat iemand kan. Weer een laag waar een model de match maakt. Weer een plek waar jouw werkgeversverhaal machineleesbaar moet zijn, anders telt het niet mee.
Waarom meer zichtbaarheid kopen het niet oplost
Ik heb vijftien jaar in recruitment gezeten. De oude reflex bij krapte was meer zichtbaarheid kopen. Een grotere campagne, een duurdere plaatsing, een opvallender bericht. Die reflex werkt hier niet. Een agent laat zich niet imponeren door een mooie video. Hij leest de tekst, de structuur en de bronnen die elkaar bevestigen, en hij trekt zijn conclusie in milliseconden.
Wat wel telt, is of je verhaal overal hetzelfde is. Of je vacatures zo geschreven zijn dat een model ze kan lezen en teruggeven. Of wat externe bronnen over je zeggen, strookt met wat je zelf naar buiten brengt. Of je herkenbaar bent als één werkgever, met één helder profiel, op de plekken waar de modellen kijken.
Dat is het werk. Wij noemen het GEO: zorgen dat een generatief model jou correct kan lezen en citeren. Tot voor kort ging dat over de kandidaat die ChatGPT naar je vroeg. Vanaf nu gaat het net zo goed over de recruiter-agent die aan de andere kant zoekt, en over elk banenplatform dat de match voortaan door een model laat maken.
Begin met meten
Kijk wat de modellen nu over je als werkgever teruggeven, in de vragen die kandidaten echt stellen, en kijk hoe je vacatures eruitzien voor een systeem dat ze automatisch verwerkt. Pas als je dat zwart op wit hebt, weet je of je een zichtbaarheidsprobleem hebt of een reputatieprobleem. Twee verschillende reparaties, en de meeste werkgevers gokken naar de verkeerde.
Dit gaat harder, niet zachter. Wat vandaag nog een handmatige zoektocht is, is over zes maanden een agent die voorselecteert. Wat vandaag nog voorselectie is, is over een jaar de plek waar de beslissing feitelijk valt. En wat vandaag nog optioneel voelt, is over achttien maanden de voorwaarde om in beeld te komen.
Aan beide kanten van de tafel zit straks een model. Het enige wat jij nog kunt bepalen, is of het jou kan lezen.
Mijn naam is Bryan Peereboom, oprichter van AI Rebels. Wij maken werkgevers zichtbaar in taalmodellen.