De HR AI-checklist: de juiste vragen stellen

HR-professionals voelen de druk om AI te implementeren en soms doen ze dat zonder even stil te staan bij de juiste vragen. De perceptie is vaak:"Het is AI – ik begrijp het waarschijnlijk toch niet."  

Leveranciers versterken dit soms door in overdreven technische termen te spreken. Het resultaat is stilte, waardoor gebrekkige oplossingen onopgemerkt kunnen blijven. 

Om deze kloof te overbruggen, heeft Assessio een praktische checklist ontwikkeld. Het doel ervan is eenvoudig: HR-leiders, ongeacht hun technische achtergrond, in staat stellen om de juiste vragen te stellen bij het evalueren van AI-oplossingen.

Wanneer moet je de checklist gebruiken?

De checklist is bedoeld voor momenten waarop HR AI-oplossingen voor recruitment, beoordeling of talentontwikkeling overweegt en leveranciers moet vergelijken of naleving moet waarborgen. De checklist is met name relevant wanneer: 

• Verschillende AI-oplossingen voor recruitment, beoordeling of ontwikkeling vergelijken. 
• Onderhandelen met een potentiële leverancier of partner. 
• Ervoor zorgen dat uw organisatie voldoet aan wettelijke en ethische normen bij beslissingen over talent. 

De checklist omvat drie essentiële gebieden:gegevensinvoer, gegevensuitvoer en naleving. 

1. Gegevensinvoer – welke gegevens worden aan de AI toegevoerd?

De kwaliteit van AI-output is slechts zo goed als de gegevens die het ontvangt. Onvolledige, irrelevante of bevooroordeelde input leidt onvermijdelijk tot misleidende resultaten.

Een systeem dat uitsluitend op persoonlijkheidsgegevens is gebaseerd, kan bijvoorbeeld te veel nadruk leggen op bepaalde eigenschappen en essentiële vaardigheden over het hoofd zien. Als het alleen naar het IQ kijkt, bestaat het risico dat factoren als samenwerking of empathie worden genegeerd. AI is niet onfeilbaar – en irrelevante input kan het besluitvormingsproces gemakkelijk verstoren.

Belangrijke vragen voor leveranciers:

• Hoesupport de onderliggende gegevenssupport van performance?
• Welk onderzoek ondersteunt deze bewering?
• Hoe worden gegevensbronnen gecontroleerd en bijgewerkt om te voorkomen dat vooringenomenheid de resultaten beïnvloedt?
• Hoe ga je om met variatie in gegevens om ervoor te zorgen dat het model breed toepasbaar blijft en niet bevooroordeeld is ten gunste van een beperkt resultaat?
• Hoe zorgt het systeem ervoor dat alleenvoor de functie relevantegegevens worden gebruikt in voorspellingen?

2. Gegevensuitvoer – hoe interpreteert de AI gegevens?

Zelfs met hoogwaardige input kan AI falen als het interpretatiekader gebrekkig is. Zonder duidelijke richtlijnen kan het systeem 'overinterpreteren' of conclusies trekken uit de verkeerde bron. Het voorspellen van het leervermogen op basis van persoonlijkheidskenmerken in plaats van cognitieve gegevens zal bijvoorbeeld tot fouten leiden.

Daarom zijn frameworks zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG) zo belangrijk. Ze zorgen ervoor dat AI naar het juiste type gegevens kijkt, afhankelijk van de gestelde vraag. Zonder dergelijke mechanismen neemt het risico op verkeerde inzichten aanzienlijk toe. 

Belangrijke vragen voor leveranciers:

• Welke waarborgen zijn er om ervoor te zorgen dat AI gegevens correct interpreteert?
• Kunnen HR-gebruikers zien welke gegevensbronnen zijn gebruikt om een bepaalde output te genereren?
• Hoe is de output gevalideerd ten opzichte van de resultaten in de praktijk? 
• Wat zijn de mogelijkheden voor menselijke beoordeling voordat AI-aanbevelingen worden toegepast?
• Hoe gaat het systeem om met gevallen waarin gegevens onvolledig zijn of ontbreken?

3. Naleving – worden privacy en ethiek veilig gewaarborgd?

HR heeft te maken met enkele van de meest gevoelige gegevens binnen een organisatie. Het waarborgen van compliance is daarom een absolute must. Vragen over privacy, veiligheid en ethiek zijn geen secundaire kwesties, maar fundamenteel. Elke inbreuk brengt zowel risico's voor individuen met zich mee als ernstige reputatieschade en financiële gevolgen voor het bedrijf.

Belangrijke vragen voor leveranciers:

• Hoe voldoet de oplossing aan de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie en de AVG?
• Waar worden de gegevens opgeslagen en wie heeft er toegang toe?
• Wordt klantgegevens ooit gebruikt om het model te trainen? Zo ja, hoe?
• Zijn er regelmatige audits en controleprocedures?
• Welke waarborgen voorkomen dat het systeem vooroordelen creëert of versterkt of informatie afleidt die niet geschikt is in een werkcontext?

Conclusie

De checklist is niet bedoeld om HR-professionals in datawetenschappers te veranderen. Het gaat erom een AI-strategie mogelijk te maken die beslissingen over mensen versterkt door middel van validiteit, eerlijkheid, naleving en vertrouwen. Door HR te voorzien van een duidelijk, praktisch hulpmiddel, helpt de checklist hen de juiste vragen te stellen en transparante antwoorden te eisen.

👉Wilt u weten hoe u dit in de praktijk kunt doen?
Download onze whitepaper:De complete gids voor AI in HR