De technologie komt eraan. Is HR klaar?

In Milaan maakten we kennis met technologie voor HR van morgen. Die lijkt al klaar, maar is HR dat ook?

Artificieel intelligente systemen worden steeds slimmer, illustreerde Davio Larnout, medestichter van Radix. Met zijn eerste succesvol product matcht hij de start-up profielen met cv’s. De nieuwe applicatie analyseert ook niet-gestructureerde data over potentiële kandidaten en puurt daaruit extra informatie.

Deep learning

Radix optimaliseerde een systeem dat het ontwikkelde voor VDAB en automatisch een overeenkomst 
vindt tussen de beschikbare cv’s
 en de gepubliceerde vacatures. De bestaande toepassing had geen zelflerende capaciteiten. Met de nieuwe applicatie blijft het systeem analyses maken, ook van de data die gebruikers op een niet gestructureerde manier ingeven. Daaruit kan de machine toch bijkomende nuttige informatie distilleren. Het systeem is gebaseerd op deep learning. Die technologie heeft nood aan veel meer data en het duurt ook langer tot er nuttige resultaten zichtbaar worden.

Deep learning had voor sommige mensen in het publiek iets akeligs. De presentatie van David Prassl eerder in Milaan was daar wellicht niet vreemd aan. De Brit had gewezen op een aantal potentiële problemen met zelflerende systemen. Het is bovendien niet evident om te reconstrueren hoe een beslissing tot stand kwam. Davio Larnout kreeg dan ook nogal wat vragen naar het risico op bijvoorbeeld discrimerende algoritmen, of de verantwoordelijkheid voor verkeerde adviezen.

Leiderschap en software

Ook de presentatie van professor Steven Poelmans van de Antwerp Management School sprak tot de verbeelding. De professor in Neuroscience & Strategic Leadership werkt al zeven jaar in een NeuroTrainingLab. “Kandidaten worden in een situatie gezet waarin ze interageren met speciaal daartoe opgeleide acteurs. Die lokken een conflict uit, wenen, roepen … Het opzet is observeren en meten hoe de proefpersoon weerwerk biedt, coacht, conflicten oplost. Dat alles wordt geobserveerd door getrainde observatoren.” De observatoren worden bijgestaan door de software EQqualia.

Elektro-encephalogram

Daarmee registreren ze nauwkeurig alles wat ze in het NeuroTrainingLab observeren: de dialoog, non-verbaal gedrag en EEG-patronen. Tegelijk krijgt de kandidaat een headset op die elektro-encefalografische activiteit meet. In het lab wordt ook de galvanische reactie van de huid geregistreerd, want dat is een goede indicator van stress. Alle data worden verwerkt in patronen die met leiderschap kunnen worden geassocieerd. “Eenmaal we die patronen kennen, kunnen we bijsturen en trainen."

Steven Poelmans wijst erop dat het gaat om een toepassing in de sfeer van ontwikkeling en niet voor assessmentdoelen.