Artificial intelligence heeft zich snel gepositioneerd als een belangrijk hulpmiddel in talentbeheer, waarbij het werving, prestatiebeoordeling en zelfs loopbaanplanning vergemakkelijkt. Een overmatige afhankelijkheid van AI kan echter aanzienlijke risico’s met zich meebrengen voor bedrijven, wat zowel de kwaliteit van beslissingen als de menselijke dynamiek binnen teams kan beïnvloeden. Hoewel AI belooft talentbeheer te revolutioneren, is het van cruciaal belang om de risico’s van een overmatige afhankelijkheid van deze technologie te begrijpen.
Verlies van menselijk beoordelingsvermogen in talentbeheer
Een van de grootste risico’s van overmatige afhankelijkheid van AI is het geleidelijke verlies van menselijk beoordelingsvermogen bij cruciale beslissingen. Algoritmen kunnen een groot deel van de HR-processen automatiseren, maar ze missen vaak de nuance en het emotionele begrip dat nodig is voor talentbeheer. In 2022 toonde een studie van Deloitte aan dat 60% van de bedrijven al AI-tools gebruikte voor werving, een stijging van 25% ten opzichte van 2019.
Een opvallend voorbeeld van deze evolutie is Unilever, dat AI in zijn selectieproces integreerde, waardoor de tijd om iemand aan te nemen met 75% werd verkort en de diversiteit van de kandidaten werd verbeterd.
Een overmaat aan automatisering kan echter leiden tot ontmenselijkte beslissingen, waarbij individuen niet langer als mensen worden gezien, maar slechts als gegevens of statistieken. Door te veel op AI te vertrouwen, lopen HR-professionals het risico essentiële menselijke kwaliteiten zoals creativiteit, emotionele intelligentie of het vermogen om samen te werken over het hoofd te zien – vaardigheden die moeilijk te kwantificeren zijn voor een machine.
Risico van vooringenomenheid en discriminatie
Een ander gevaar van overmatige afhankelijkheid van AI heeft te maken met algoritmische vooringenomenheid. Hoewel algoritmen als objectief worden gezien, worden ze gemaakt en getraind op basis van gegevens uit het verleden, wat kan leiden tot systemische vooroordelen. Als een algoritme bijvoorbeeld is getraind op gegevens waarbij een bepaalde groep (bijvoorbeeld blanke mannen) historisch gezien oververtegenwoordigd was in leidinggevende functies, is het waarschijnlijk dat de AI deze discriminerende trends voortzet.
Naast Amazon’s beruchte AI-tool, die vrouwelijke kandidaten benadeelde, zijn er andere voorbeelden van vooroordelen in AI, zoals sourcing-algoritmen die zich voor 85% op vrouwen richten voor kassiersposities en voor 75% op zwarte mensen voor taxibanen.
Gezien de kwetsbaarheid van AI voor vooroordelen, kunnen de toepassingen ervan in talentbeheer of werving resultaten opleveren die in strijd zijn met de ethische codes en waarden van de organisatie, wat schadelijk kan zijn voor de betrokkenheid, het moreel en de productiviteit van werknemers. In sommige gevallen hebben bedrijven hun benadering volledig moeten herzien nadat ze hadden ontdekt dat hun AI-systemen systematisch bepaalde groepen bevoordeelden ten koste van anderen.
Verlies van betrokkenheid en vertrouwen van werknemers
Een te grote afhankelijkheid van AI in talentbeheer kan ook leiden tot een verslechtering van de relatie tussen werknemers en het bedrijf. Wanneer werknemers het gevoel hebben dat hun prestaties of hun toekomst binnen het bedrijf uitsluitend door machines wordt beoordeeld, kan dit een psychologische afstand creëren en hun betrokkenheid verminderen.
Bovendien kan overmatige automatisering de perceptie van eerlijkheid in talentbeheerbeslissingen schaden. Als werknemers het gevoel hebben dat beslissingen te mechanisch of onpersoonlijk worden genomen, kan dit hun gevoel van verbondenheid en betrokkenheid bij het bedrijf verzwakken.
Gebrek aan aanpassingsvermogen in complexe situaties
Een van de grote voordelen van AI is het vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken, maar het blijft beperkt in het vermogen om complexe of ongebruikelijke situaties aan te pakken die strategisch en menselijk nadenken vereisen. Talentbeheer draait niet alleen om cijfers of meetbare prestaties; het omvat ook subjectieve elementen zoals potentieel, motivatie en interpersoonlijke dynamiek – factoren die algoritmen moeilijk kunnen begrijpen.
Hoe overmatige afhankelijkheid van AI te voorkomen?
Om optimaal gebruik te maken van AI en tegelijkertijd de risico’s van overmatige afhankelijkheid te beperken, moeten bedrijven een evenwichtige aanpak hanteren. Hier zijn enkele aanbevelingen:
- Behoud een centrale rol voor HR: AI moet worden gebruikt als een hulpmiddel voor besluitvorming, en niet als vervanging van HR-professionals. Menselijk beoordelingsvermogen moet altijd centraal staan in strategische talentbeslissingen.
- Train teams in het gebruik van AI: Een goed begrip van de mogelijkheden en beperkingen van AI is essentieel. HR-teams moeten niet alleen getraind worden in het gebruik van deze tools, maar ook in het kritisch evalueren ervan.
- Implementeer regelmatige audits: Zoals eerder vermeld, moeten algoritmen regelmatig worden gecontroleerd om eventuele vooroordelen op te sporen en te corrigeren, zodat de talentbeheerprocessen eerlijk en inclusief blijven.
Conclusie
Artificial intelligence biedt aanzienlijke kansen om de efficiëntie van talentbeheer te verbeteren, maar een overmatige afhankelijkheid van deze technologie kan aanzienlijke risico’s met zich meebrengen. Algoritmische vooroordelen, verlies van menselijk beoordelingsvermogen en verslechtering van de werknemer-bedrijf relatie zijn enkele van de uitdagingen die bijzondere aandacht vereisen. Om deze valkuilen te vermijden, moeten bedrijven een evenwichtige aanpak hanteren, waarbij AI dient als een aanvullend hulpmiddel en niet als een allesomvattende oplossing.
De sleutel ligt in het combineren van het beste van twee werelden: de analytische kracht van AI en de emotionele intelligentie van mensen.
