Shit in, shit out: is jouw ATS wel AI-proof?

AI, daar moeten we iets mee. Het is de actuele variant van ‘een app, daar moeten we iets mee’ of ‘machine learning, daar moeten we iets mee’. Je kunt er van alles mee, maar het echte verschil ontstaat pas bij intentionele inzet. En voordat je daaraan toekomt, moet de basis op orde zijn. Juist daar gaat het in de flexbranche nog vaak mis.

Shit in, shit out

Jouw ATS is je goud. Daarin zitten de inzichten die leiden tot betere matches, meer kwalitatieve kandidaten en sterkere klantrelaties. Maar kijk je naar de status van die database, dan blijkt de werkelijkheid vaak weerbarstig: informatie ontbreekt, profielen zijn incompleet of simpelweg niet meer actueel.

Ga je vervolgens dashboards bouwen op diezelfde data, automatiseringen inrichten en personalisatie toepassen op basis van die informatie, dan kan het anders uitpakken dan gedacht. Je vervuilt je database verder, trekt onjuiste conclusies en schrikt in het ergste geval precies de kandidaten en klanten af die je wilt binden. Een dure manier om te ontdekken dat AI geen wondermiddel is, maar een versterker. Van wat goed staat, en van waar het rammelt.

• Lees ook: Matchen zonder vacatures: de Candidate First strategie

In vijf stappen naar een AI-proof database

De winst zit niet in de nieuwste AI-functie, maar in een bewuste voorbereiding. Zo pak je dat aan.

Stap 1: Bepaal welke informatie essentieel is 

Niet alle data is even relevant. Stel per niche vast welke informatie écht doorslaggevend is voor jouw doel en doelgroep. Denk aan woonplaats en verhuisbereidheid, rijbewijs, relevante cursussen of opleidingen, taalvaardigheid en het moment van laatste contact. Vragen die menselijk eenvoudig lijken, maar die AI nodig heeft om betrouwbaar te kunnen werken.

Stap 2: Breng de profielen in kaart 

Kijk vervolgens hoeveel profielen die essentiële informatie al wel bevatten en hoeveel niet. Zo ontstaat direct een concreet beeld van de omvang van het probleem, per niche of doelgroep.

Stap 3: Check de kwaliteit met een steekproef 

Voordat je aan de slag gaat met verrijken, controleer je eerst of de data die er al staat ook klopt. Neem een steekproef en toets die tegen wat je zou verwachten. Onvolledige data is vervelend, onjuiste data is gevaarlijk: die geeft je juist een vals gevoel van zekerheid.

Stap 4: Zet een eenmalige verrijkingsactie op

Begin klein en test wat werkt. Een gerichte mailing naar kandidaten met een ontbrekend gegeven of een eenmalige synchronisatie met LinkedIn profielen, levert vaak al een flinke inhaalslag op zonder dat je meteen hoeft te automatiseren.

Stap 5: Denk pas dan na over automatisering 

Werkt de aanpak en blijft het probleem terugkeren? Dan pas is het tijd om structureel in te richten: periodieke controles die per kandidaat nagaan of gegevens nog kloppen en actueel zijn.

Begin bij de basis, niet bij de tool

Bureaus die deze stappen doorlopen, zetten AI straks in als versneller. Bureaus die ze overslaan, automatiseren vooral hun eigen ruis. De vraag is dus niet of je iets moet met AI, maar of jouw ATS er al klaar voor is.

• Lees ook: Randstad-topman Jeroen Tiel: “De uitdaging – voor de hele maatschappij – is AI-ongeletterdheid voorkomen.”