AI maakt sollicitaties minder transparant: werkgevers worstelen met authenticiteit van kandidaten

​Bijna de helft van de Belgische werkgevers vindt dat het gebruik van artificiële intelligentie door sollicitanten het moeilijker maakt om de authenticiteit van kandidaten correct in te schatten. Dat blijkt uit nieuw onderzoek van Partena Professional, uitgevoerd in samenwerking met professor arbeidseconomie Stijn Baert van UGent en marktonderzoeksbureau iVOX.

Volgens de resultaten ervaart 48,0% van de werkgevers dat AI het moeilijker maakt om eerlijkheid en motivatie bij sollicitanten te beoordelen. Daarnaast geeft 45,3% aan dat het lastiger is geworden om kandidaten die daadwerkelijk interesse hebben in een functie te onderscheiden van mensen die vooral solliciteren om een uitkering te behouden.

Volgens Jonas Pollet, General Manager HR-core bij Partena Professional, ligt het probleem niet bij het gebruik van AI op zich.

"Het probleem is niet dat kandidaten AI gebruiken, maar dat sollicitaties vaker op elkaar beginnen te lijken. Recruiters moeten door een laag van generieke teksten heen kijken om de mens, de motivatie en de echte match te ontdekken."

Vijf uitdagingen voor recruiters

Het onderzoek brengt vijf belangrijke effecten van AI-gebruik door sollicitanten in kaart.

Zo vindt 48,0% van de werkgevers dat AI het moeilijker maakt om authenticiteit en eerlijkheid te beoordelen. Daarnaast ervaart 45,5% dat sollicitaties generieker en minder persoonlijk worden. Ook zegt 45,3% dat AI het moeilijker maakt om oprechte kandidaten te onderscheiden van mensen die vooral solliciteren om administratieve redenen.

Verder geeft 40,5% aan dat het onderscheid tussen relevante en irrelevante kandidaten complexer wordt. Tot slot rapporteert 36,5% van de werkgevers een hogere werklast doordat AI-gebruik leidt tot meer sollicitaties en een tijdrovender selectieproces.

De cijfers illustreren hoe AI niet alleen het gedrag van kandidaten verandert, maar ook een impact heeft op de dagelijkse praktijk van recruiters en hr-professionals.

Werknemers blijven sceptisch

Ook werknemers blijken weinig overtuigd van de voordelen van AI binnen sollicitatieprocedures.

Slechts 22,1% verwacht dat AI sollicitatieprocessen efficiënter zal maken. Daartegenover staat 39,3% die net denkt dat procedures trager zullen verlopen. Ook het geloof dat AI voor een betere match tussen kandidaat en functie zal zorgen, blijft beperkt. Slechts 12,9% van de werknemers verwacht een positieve impact op dat vlak.

Volgens Jonas is het opvallend hoe dicht de percepties van werkgevers en werknemers bij elkaar liggen.

"Wat opvalt is dat werknemers en werkgevers hier opmerkelijk dicht bij elkaar zitten. 39,3% van de werknemers verwacht een tragere procedure. Aan de andere kant van de tafel ervaart 36,5% van de werkgevers die vertraging al. De belofte dat AI rekrutering versnelt, vindt aan beide kanten weinig weerklank."

Meer menselijk contact in het selectieproces

Volgens Partena Professional moeten hr-teams hun selectieproces aanpassen aan deze nieuwe realiteit. Daarbij staat één principe centraal: zorg ervoor dat technologie het menselijke contact niet verdringt.

Wanneer kandidaten AI gebruiken om hun cv of motivatiebrief op te stellen en werkgevers op hun beurt AI inzetten om die documenten te screenen, dreigt een situatie waarin niemand nog zicht krijgt op de persoon achter de kandidatuur.

Daarom adviseert Partena om bewust menselijke contactmomenten in te bouwen, bijvoorbeeld via een telefonisch voorgesprek of een korte videoboodschap. Ook tijdens interviews wordt het belangrijker om kandidaten te confronteren met concrete situaties en praktijkvoorbeelden.

Een perfect geschreven motivatiebrief vertelt vandaag immers minder over een kandidaat dan vroeger.

Alert blijven voor schijnsollicitaties

Een bijkomende uitdaging is het herkennen van kandidaten die daadwerkelijk gemotiveerd zijn.

Nu bijna de helft van de werkgevers aangeeft dat AI dit onderscheid bemoeilijkt, wordt het volgens de onderzoekers belangrijker om tijdens gesprekken expliciet te peilen naar motivatie, engagement en gemaakte keuzes.

Volgens Stijn Baert bieden concrete voorbeelden uit het verleden daarbij waardevolle inzichten.

"Wetenschappelijk onderzoek geeft aan dat 'cases' uit de eerdere carrière een grote voorspellende waarde hebben voor latere productiviteit. Met andere woorden: vraag sollicitanten mondeling hoe uit voorbeelden uit hun vorige baan of studies exact bleek dat ze gemotiveerde personen zijn."

Niet elke AI-toepassing is problematisch

Tegelijk waarschuwen de onderzoekers ervoor om AI niet automatisch als iets negatiefs te beschouwen.

Een kandidaat die AI gebruikt om taal- en spelfouten weg te werken, doet volgens Stijn net iets verstandigs.

"Wetenschappelijk onderzoek bij UGent@Work toont dat weinig zaken zo schadelijk zijn bij het solliciteren als taalfouten: wie spelfouten maakt, komt minder hardwerkend, georganiseerd en grondig over. Bovendien wordt die persoon ook als minder intelligent gezien."

Het probleem ontstaat volgens hem pas wanneer AI het volledige verhaal, de motivatie of de persoonlijke argumentatie van een kandidaat overneemt.

Technologie als hulpmiddel, niet als vervanging

Naast praktische aandachtspunten wijzen de onderzoekers ook op het belang van een correct juridisch kader. Werkgevers die AI inzetten voor screening of automatische rangschikking van kandidaten moeten rekening houden met privacywetgeving, antidiscriminatieregels en de Europese AI Act.

Volgens Jonas Pollet zal de sleutel tot succesvolle rekrutering de komende jaren liggen in een evenwichtige combinatie van technologie en menselijk inzicht.

"AI-slop is voorlopig vooral een nieuwe vorm van ruis in een toch al complex proces. HR-professionals die hun proces hierop afstemmen, met meer ruimte voor het menselijke gesprek, scherpere vragen en een doordacht gebruik van technologie, zullen beter geplaatst zijn om in deze nieuwe realiteit de juiste talenten te herkennen en te overtuigen."

Onderzoek

Het onderzoek werd uitgevoerd door iVOX in opdracht van Partena Professional, met ondersteuning van professor arbeidseconomie Stijn Baert. Tussen 27 januari 2026 en 10 februari 2026 werden 1.000 Belgische werknemers en 250 werkgevers bevraagd. De analyse liep van 10 februari tot 16 maart 2026.