Eerherstel voor
het interview
Met A.I. komen we nog niet zo ver. Tests hebben de schijn tegen, soms terecht, soms onterecht. Test met mate, interview rijkelijk.
Het oude vertrouwde selectie-interview, waarover inmiddels ook veel meer bekend is.
Ook een uitstekend middel voor employer branding, dat gaat met een test niet lukken.
Leer over de kunst en de kunde! Over hoe een gestructureerd interview, dat bedrijfseceonomisch veel oplevert, op een wervende manier gevoerd kan worden. En: deze methode is wetenschappelijk onderzocht!
A.I. en personeelsselectie:
nog weinig goeds. 
Volg de ontwikkelingen hier.
En dat lijkt zeker nog een tijd zo te blijven.
Volg de ontwikkelingen in de
quickscan voor vijf
selectie-scenario's.
Wij lezen voor u, en elke maand wordt het overzicht bijgewerkt!
Wanneer komt de omslag?
Voor sommige scenario's nooit, voor andere moet er nog heel wat gebeuren. Selectie is ten slotte geen marketing. Van A.I. bij marketing zijn we onder de indruk, maar dat kan niet zomaar overgezet worden naar selectie...
Bang in de A.I.-val te trappen?
Discrimineert u soms, zonder dat u het weet?
Sommige AI-systemen discrimineren enorm. Krijg de handvatten om zelf met uw leveranciers en andere belanghebbenden in gesprek te gaan.
Stoppen met testen?
Nee, A.I. is nog geen alternatief.
Test met mate, test doelgericht. Stop met ritualistisch testen. Mensen zijn (terecht) testmoe, en de overmoedige psychologen beu, maar er is nog niet veel beters. Al doen sommige verkopers van A.I. ons anders geloven ...
Testprepping, deep-fakes, A.I.
De morele kreukelzone*? U zelf.
 
De selectie-research staat er florissant bij. De praktijk niet. Deprofessionalisering, doe-het-zelf-geknutsel, de "niet omdat het moet maar omdat het kan" testcultuur, A.I.-fetichisme....
 
 
 
Employer branding, de lage status van tests, hun niettemin hoge rendement, het gesjagger door een overschot aan psychologen, faking en prepping, naast overspannen verwachtingen over A.I. maken een principiële keuze noodzakelijk. Niet alles laat zich zomaar meer combineren, en het zijn keuzes die u zelf moet nemen en die u niet aan een adviseur kan overlaten. En als het misgaat?
Dan bent uzelf de morele kreukelzone, niet de test of de A.I.
* begrip ontleend aan: Madeleine Clare Elish
Hoe pakte selectie tot nu toe uit bij uw bedrijf?
Het kwantitatief ana-lyseren van uw selectiebeleid is veel gemakkelijker dan het was. Wij loodsen u er doorheen. Hier heeft A.I. wèl voordelen! En bang voor "klonen"? Leer over kenmerken en eigenschappen!
Dr. Gert Keen
Ca. 8.000
kandidaten
geïnterviewd
NL-F-D-ENG
 
Testprepping: 
een maatschappelijk
probleem
Iedereen wil een eerlijke kandidaat. Veel mensen zullen een kandidaat die onbevangen en onvoorbereid naar een test gaat eerlijker vinden.
 
Maar die eerlijke kandidaat krijg je dan niet, omdat de geprepte hoger scoren. Testpreppers kijken namelijk steeds meer aanbieders achter de kaart, en preppen heel specifiek. Kan iedereen prepping overigens wel betalen?
 
De testbranche is zelfs blij met testprepping: een afgewezen kandidaat gaat vinden dat die niet genoeg heeft geprept, dus minder weerstand bij afwijzing.
Testprepping wordt een maatschappelijk probleem, omdat degene die zegt "neem me zoals ik ben"" ontegenzeggelijk op achterstand komt te staan.
​Prepping gaat vooral over tests die een "maximale score hebben", vaak intelligentietests. In de meeste andere gevallen gaat het om "faking". Faking is een veelkoppig monster.
Hoe prepgevoelig is uw aanpak eigenlijk? En is dat erg, of niet? Zijn er tegen-maatregelen? Of zijn die erger dan de kwaal?
Leer onderscheiden tussen
  • grove voorselectie op kenmerken (=werving)
  • fijne selectie op kenmerken (= interview)
  • selectie op eigenschappen (= testen), en met welk waarachtigheidsniveau (zie box hieronder)
  • selectie op proxies (kenmerken vervangen eigenschappen, =AI)
Leer vervolgens onderscheiden wanneer wat voldoende is, of juist discriminerend kan uitpakken (proxies komen bijvoorbeeld neer op discrimineren op kenmerken...).
Test dan met mate, maar doe het goed in plaats van alleen goedkoop
  • Stop met iedereen testen omdat het kan.
  • Leer inschatten wanneer testen echt een bedrijfseconomische meerwaarde heeft.
  • Onderscheid ritualistisch en verantwoordelijkheidsontwijkend testen van testen op bedrijfseconomische meerwaarde.
  • En geef het interview zijn eerherstel, door het met structuur te voeren
  • Formuleer een omgang met faking en testprepping, soms is het middel erger dan de kwaal, soms niet ...
Gewoon verder testen, want A.I. is nog geen alternatief.
En voer goede interviews! Er is steeds meer over bekend.
 
Faking:
een veelkoppig monster
We faken er succesvol wat aan af, maar niet altijd zijn de opbrengsten daarvan positief, ook niet voor de faker zelf.
Faking is een veelkoppig monster, en snelle oplossingen zijn er niet.
Maar hoe fake-gevoelig zijn uw instrumenten, en zijn de tegemiddelen niet erger dan de kwaal? De leugendetector hoort thuis bij James Bond, niet in selectie.
Responswaarachtigheid
als leidraad
Hoe meer het gedrag van de kandidaat in de testsituatie overeenstemt met de praktijk, hoe beter de voorspelling, hoe groter het rendement. En hoe duurder de test.
 
In toenemende waarachtigheid:
- de respons op een .....persoonlijkheidsvragenlijst 
- de respons op een videotest
- het gedrag in een simulatie
Persoonlijkheid
in personeelsselectie.
Persoonlijkheid is een idee, een concept. De vragenlijst is de goedkoopste manier om dit concept om te zetten in iets diagnostisch.
Vragenlijsten zijn goedkoop, maar ze voorspellen dan ook niet, zelfs verwaarloosbaar weinig. Weglaten in selectie!
Toch kan je met het persoonlijkheidsidee hele andere wegen inslaan ...
Inkopen
van selectie-instrumenten
Welkom in het land van Gouden Bergen, en welkom bij uw eigen persoonlijkheidsmonisme.
Leer een onderscheid maken naar responswaarachtigheid. Roep zonodig onze hulp in bij aanbesteden. Wij zijn zelf geen aanbieder (meer) en krijgen ook geen commissie. U draagt aan, wij helpen bij de keuze. En zelf ben ik ook ooit begonnen met een idee waarop ik later promoveerde, geef ook nieuwelingen een kans.
 
Audits van algoritmen:
Auditen is een zaak van iedereen, niet alleen van accountants die erop duiken
Niemand wil tech-avers overkomen. Toch hebben velen gelezen over wat nu "data-bias" is gaan heten.
Machines zouden niet met discriminatie behept zijn, omdat het geen mensen zijn. Helaas pakt het anders uit.
Dus nu klinkt de roep om audits.
Audits zijn complex, slechts een paar ingewijden zullen ze snappen, maar een selectie-algoritme dient ook sociale belangen. Eerlijkheidsmotieven, fairness-overwegingen, gelijke kansen, etc.
Laat je dat aan een auditor over?
 
De accountsbranche biedt zich al aan ... Die moet dan wel weten wat eerlijk is. En daar zijn we het zelf steeds minder over eens.
 
Hoe kan die auditor dan zijn werk doen?
Een audit van een sociaal algoritme is geen technische aangelegenheid, maar een morele die ons allemaal aangaat.
(Korte) Seminars voor specifieke doelgroepen, ook in-company

Voorlopige website

Voorlopige website

Inkopers van selectiediensten:
weet éérst wat u echt wilt.
Tekst volgt
Minderheidsgroepen:
kennis is verander-macht.
Tekst volgt.
Computer scientists:
voordat je het wiel opnieuw uitvindt...
Tekst volgt.
Vakbond, O.R., en A.I. :
kennis voor instemmings/adviesrecht
Tekst volgt.
Sollicitanten:
géén voorbereiding is dat (soms) ook
Tekst volgt.
Mobiele site in opbouw...
Bezoek site met vaste computer of tablet