In twee experimenten onderzochten de wetenschappers het effect van AI-gebruik op sollicitaties. In het eerste experiment kregen sommige werkzoekende studenten toegang tot ChatGPT bij het schrijven van hun motivatiebrief, en andere niet. Recruiters van grote Nederlandse bedrijven (Philips, PwC, Rabobank en VodafoneZiggo) beoordeelden de brieven.
De uitkomst: met AI stijgt de gemiddelde kwaliteit van sollicitatiebrieven. Spelfouten nemen af, zinnen worden formeler en generieke onderdelen, zoals de inleiding en het slot, zijn beter geschreven.
Maar deze kwaliteitswinst vertaalt zich niet in hogere sollicitatiekansen. De verbeteringen blijken vooral te zitten in minder cruciale, algemene onderdelen van de brief. De twee onderdelen waar recruiters het meest op letten, de persoonlijke motivatie van de kandidaat en de helderheid van het schrijven, worden nauwelijks sterker. Bovendien maakt ChatGPT teksten soms complexer en minder goed leesbaar.
Aantoonbaar menselijk werk
In het tweede experiment bleek dat recruiters niet beter dan het toeval kunnen vaststellen of een brief met AI is geschreven. Toch maakt transparantie verschil. Wanneer recruiters weten dat een motivatiebrief zonder AI-hulp is geschreven, beoordelen zij hoogwaardige, volledig menselijke brieven extra positief. Er ontstaat dus een ‘premie’ op aantoonbaar menselijk werk van voldoende hoge kwaliteit.
Dat wijst op een belangrijke dynamiek: AI kan signalen over kwaliteit afvlakken. Vooral minder sterke kandidaten profiteren van AI-ondersteuning; zij trekken hun brieven op naar een gemiddeld niveau. Kandidaten die al sterke brieven schrijven, winnen weinig, en kunnen zelfs nadeel ondervinden als recruiters argwanend worden over AI-gebruik.
Minder efficiënte matching
Om deze patronen beter te begrijpen ontwikkelden de onderzoekers een theoretisch economisch model dat simuleert hoe sollicitanten aan werkgevers worden gekoppeld wanneer bedrijven de kwaliteit van kandidaten niet perfect kunnen beoordelen. In dit model comprimeert AI de verschillen tussen kandidaten: sollicitaties gaan meer op elkaar lijken, waardoor het voor werkgevers moeilijker wordt om sterke van zwakke kandidaten te onderscheiden.
“Dit laat zien dat wijdverbreid AI-gebruik kan leiden tot slechtere matching op de arbeidsmarkt”, zegt onderzoeker Niccolò Zaccaria. “Kandidaten met lagere vaardigheden komen relatief vaker terecht in functies die eigenlijk te veeleisend zijn, terwijl sterkere kandidaten verdrongen worden naar minder passende posities. Hoewel individuele werkgevers of werknemers hiervan kunnen profiteren, daalt het totale maatschappelijke welzijn ten opzichte van een situatie zonder AI-gebruik.”
Breder dan de arbeidsmarkt
De bevindingen zijn relevant in een tijd waarin regelgeving rond AI-gebruik nog in ontwikkeling is. In de Europese Unie wordt bijvoorbeeld gesproken over verplichte transparantie bij AI-gebruik in sollicitaties. “Als zulke regels worden ingevoerd, kan de arbeidsmarkt meer gaan lijken op het scenario uit ons tweede experiment, waarin recruiters expliciet te horen kregen of een brief met AI was geschreven”, aldus Zaccaria.
De gevolgen reiken bovendien verder dan de arbeidsmarkt. Ook bij universiteitsselecties en andere beoordelingsprocedures spelen geschreven signalen, onzichtbaar AI-gebruik en verwachtingen van beoordelaars een rol.
“Omdat het onderzoek gebruikmaakte van de vrij toegankelijke versie ChatGPT 3.5, vormen de resultaten waarschijnlijk een conservatieve schatting. Naarmate AI-tools krachtiger worden, zal hun invloed op sollicitaties en wervingsbeslissingen alleen maar toenemen”, besluit Zaccaria.
Meer informatie onderzoek
Het onderzoek Labor Market Signals: The Role of Large Language Models is geschreven door vier PhD-studenten van Tilburg University (Kian Abbas Nejad, Giuseppe Musillo, Till Wicker en Niccolò Zaccaria) en verschenen in Journal of Labor Economics.
Het onderzoek sluit aan bij de thema’s van de Academische Werkplaats Inclusieve Arbeidsmarkt van Tilburg University. Daar werken onderzoekers samen met maatschappelijke partners aan de ontwikkeling en implementatie van kennis voor een inclusieve arbeidsmarkt die ‘werkt voor iedereen en waar ieder talent zich kan ontwikkelen en een aandeel kan leveren’.
LEES OOK: AI verovert het sollicitatieproces – maar zet HR op scherp door strenge EU-regels
- Hoe AI sollicitaties transformeert: nieuwe uitdagingen voor HR
- Onderzoek: AI evenaart mensen bij het voeren van sollicitatiegesprekken
Tijdens deze 2-daagse masterclass ontwikkel je een AI-roadmap die jouw organisatie vooruit helpt. Leer praktische vaardigheden zoals het ontwikkelen van een eigen GPT-bot en het schrijven van effectieve prompts voor diverse HR-scenario’s.
Gerelateerd
In deze training ligt de nadruk op de slimme inzet van GenAI als ondersteunende kracht, mét oog voor de menselijke kant van verandering. Na deze dag beschik je over een heldere roadmap waarmee jouw organisatie AI-gedreven innovatie duurzaam kan realiseren en verankeren in de praktijk.
