Kunstmatige intelligentie, data-analyse en automatisering veranderen de manier waarop we talent vinden en benaderen. Maar hoe ziet deze transformatie er van binnenuit uit? Wij gingen in gesprek met Anna Huckelba, Senior Talent Sourcer bij Successr, over haar dubbele passie voor data en AI en hoe beide de manier waarop sourcingteams vandaag de dag – en in de komende jaren – werken, veranderen.
Paula: Anna, kun je jezelf voorstellen en vertellen wat je doet bij Successr?
Anna: Zeker! Ik ben Anna en sinds maart van dit jaar Senior Talent Sourcer bij Successr.
Paula: Ik herinner me dat ik je pre-screening deed voor deze rol, en je fascinatie voor AI viel toen al op. Inmiddels ben je onze in-house data- en AI-expert. Waar komt die interesse vandaan?
Anna: Ik ben altijd al gek op data en statistiek geweest, al minstens de laatste 10 à 15 jaar. Tijdens mijn master in sociale psychologie raakte ik geïnteresseerd in hoe mensen niet alleen met elkaar, maar ook met technologie omgaan. Toen ChatGPT en soortgelijke tools opkwamen, realiseerde ik me dat we een nieuwe fase ingingen waarin technologie niet alleen assisteert, maar ook zelf beslissingen neemt. Die dynamiek tussen mens en AI fascineert me.
Paula: Wanneer begon je deze interesse te koppelen aan je werk in sourcing?
Anna: Dat begon bij mijn vorige werkgever. Ik merkte verschillen in respons tussen mijn berichten en die van collega’s. Dat zette me aan het denken: ligt het aan het bericht, de markt of iets anders? Dus begon ik data bij te houden over de tijd. Met de opkomst van ChatGPT werd het gebruik van AI in sourcing logisch. Ons werk is zo tekstintensief – van vacatureteksten tot berichten aan kandidaten – dat elke tool die ons helpt betere communicatie te creëren of patronen te analyseren ontzettend nuttig is.
Paula: “Data-driven” is een populaire term. Wat betekent het voor jou in talent sourcing?
Anna: Voor mij betekent het dat beslissingen gebaseerd zijn op feiten in plaats van aannames. Data geeft duidelijkheid en kracht. Als we bijvoorbeeld kunnen zeggen: “Deze rol heeft een responspercentage van 10%, en deze 50%,” kunnen we gerichte vragen stellen: ligt het aan de rol, het bericht, of misschien een taalbarrière? Cijfers geven inzicht en helpen ons zowel strategie als advies aan klanten te verbeteren.
Paula: Gebruik je data nog op andere manieren in je werk?
Anna: Zeker. Ik houd alles bij: van positieve en negatieve reacties tot pre-screens en hires, allemaal in Excel. Ik heb zelfs formules gemaakt zodat ik statistieken direct tijdens meetings kan laten zien. Als een klant vraagt: “Wat is ons responspercentage nu?” heb ik het antwoord binnen enkele seconden. Je zou kunnen zeggen dat ik een beetje een datafanaat ben!
Paula: Kun je een moment noemen waarop data echt je aanpak in sourcing veranderde?
Anna: Zonder vertrouwelijke details prijs te geven: één voorbeeld was toen we verschillen in responsgedrag tussen mannen en vrouwen merkten. Dat zorgde ervoor dat we onze outreach-strategie heroverwogen en berichten inclusiever en aantrekkelijker maakten. Zulke kleine inzichten maken op de lange termijn een groot verschil.
Paula: Wat gebeurt er als teams hun data niet effectief gebruiken?
Anna: Dan gaan ze uit van aannames. Zelfs met veel data is het makkelijk om verkeerd te interpreteren wat er echt speelt. Het doet me denken aan het klassieke voorbeeld: ijsverkoop en zonnebrand stijgen tegelijk, maar het één veroorzaakt het ander niet. In sourcing geldt hetzelfde: correlatie is geen oorzaak. Je moet dieper graven.
Paula: Laten we het over AI hebben. Het is overal. Hoe zie je dat sourcers realistisch gezien vandaag helpen?
Anna: Er zijn honderden, misschien wel duizenden AI-tools die beloven te helpen bij recruitment. Sommige zijn goed, andere minder. Op dit moment zie ik de grootste impact in automatisering, zoals het schrijven van berichten, plannen van interviews of scannen van de markt. AI helpt ons sneller en efficiënter te werken. Maar ik geloof niet dat het ons kan vervangen. Sourcing vereist nog steeds intuïtie, empathie en menselijk oordeel, dingen die AI nog niet volledig kan nabootsen.
Paula: Zoals sommigen weten, werken we bij Successr aan een HR Academy, en AI en data zijn daar belangrijke onderwerpen. Waarom is dat volgens jou essentieel voor bedrijven die toekomstbestendig willen blijven?
Anna: Als bedrijven hun data niet begrijpen, lopen ze risico achter te blijven op het gebied van efficiëntie, kwaliteit en innovatie. Data helpt identificeren wat werkt en wat niet, zodat bedrijven snel kunnen bijsturen. Het is niet langer een nice-to-have; het is een overlevingsvaardigheid.
Paula: Welke stappen heeft Successr genomen om data en AI te integreren in sourcing?
Anna: Elke sourcer hier houdt zijn eigen data bij, sommige in Excel, andere in tools, en we gebruiken allemaal AI op kleine maar betekenisvolle manieren. ChatGPT helpt bijvoorbeeld bij het schrijven van berichten of het begrijpen van onbekende functies. Ik vraag het vaak om een technische functie “uit te leggen alsof ik vijf ben,” om de basis te begrijpen. Het bespaart tijd en helpt ons nieuwsgierig en geïnformeerd te blijven.
Paula: Hoe zie je dit zich ontwikkelen in de komende jaren?
Anna: AI-tools blijven verbeteren. Sommige bestaande tools verdwijnen, andere worden volwassen en leveren daadwerkelijk waarde. Daarom testen we bij Successr nieuwe tools, niet om trendy te zijn, maar om te zien welke echt potentieel hebben. Het doel is om voorop te blijven door vroeg te experimenteren, zodat we klaar zijn als de technologie volwassen wordt.
Paula: Welk advies zou je geven aan sourcers of HR-professionals die data-gedreven of tech-savvy willen worden?
Anna: Begin klein. Probeer niet meteen een volledig dashboard te bouwen. Gebruik ChatGPT om eenvoudige Excel-formules te schrijven om bijvoorbeeld responspercentages bij te houden. Leer terwijl je gaat en breid uit op basis van wat klanten of hiring managers nodig hebben. Hetzelfde geldt voor AI-tools: experimenteren, testen en kijken wat past bij je workflow. Je hoeft niet alles tegelijk te beheersen.
Paula: Je noemde de HR Academy. Kun je daar iets meer over vertellen en wat er verder voor jou op dit gebied komt?
Anna: Het tech- en datatraject van de Academy vind ik erg spannend. Het gaat niet alleen om anderen leren; ik leer zelf ook veel. We hebben modules over Excel en onderzoeken zelfs het idee om een custom AI-agent voor Successr te creëren. Dat is een groot project, en we moeten kijken of we het intern of extern kunnen bouwen. Hoe dan ook, het dwingt ons dieper te duiken in AI en hoe het ons sourcingwerk kan stroomlijnen.
Paula: Dat klinkt spannend! En tot slot: als je één AI-tool zou kunnen uitvinden die nog niet bestaat, welke zou dat zijn?
Anna: Ik zou graag een tool hebben die nauwkeurig kan voorspellen welke kandidaten waarschijnlijk positief zullen reageren en ook succesvol zijn in het sollicitatieproces. Sommige platforms proberen dit al, maar ik ben niet overtuigd van hun nauwkeurigheid. Als we dat goed zouden krijgen, zou het enorm veel tijd besparen en ons helpen te focussen op de kandidaten die echt de beste match zijn.
Als we ons gesprek afronden, is één ding duidelijk: voor Anna en het sourcingteam van Successr zijn AI en data geen bedreigingen, maar kansen. Het gaat om technologie gebruiken om slimmer te werken, terwijl de menselijke touch behouden blijft die recruitment zo belangrijk maakt.
Benieuwd hoe AI en data jouw wervingsproces kunnen transformeren? .
Bij Successr testen, leren en passen we dit elke dag toe, en we laten je graag zien hoe. Laten we samen ontdekken hoe de toekomst van sourcing eruit kan zien voor jouw organisatie.
Neem contact op met Niels Ossel of stuur een e-mail naar info@successr.nl.