De voorspellers van succes vertalen naar criteria voor selectie

Veel psychologen kennen het artikel van Schmidt and Hunter’s (1998) over de voorspellende waarde van verschillende voorspellers van succes. We dachten te weten hoe het zat. Recent is een nieuw overzichtsartikel verschenen van Sackett, Zhang, Berry en Lievens (2021), waardoor er nieuwe inzichten zijn over de voorspellende waarde van de verschillende voorspellers van succes.

In ons e-book: ‘Binden, boeien en behouden van talenten, van strategisch belang’ worden de belangrijkste voorspellers in volgorde van belang weergegeven. Maar hoe vertaal je deze succesvoorspellers naar criteria voor het selecteren van succesvolle medewerkers? En kun je algoritmes hierbij inzetten? In deze blog doorlopen we de drie methodes voor het ontwikkelen van algoritmes.

Op basis van algemeen wetenschappelijke principes

Als je de keuze hebt, kun je doorgaans beter iemand kiezen die intelligenter, meer gemotiveerd, ambitieuzer, positiever, socialer, meer integer en beter georganiseerd is dan iemand die dat minder is. Het probleem is vaak dat de ene kandidaat het op het ene vlak beter doet dan op het andere. Je kunt dit bijvoorbeeld oplossen door te stellen dat iedere voorspellende indicator een minimum waarde moet hebben, bijvoorbeeld minimaal een gemiddeld mbo-niveau. Voor het overige is een gemiddelde score vereist. Zo voorkom je dat je kandidaten aanneemt die op één van de onderdelen echt te laag scoort. Door resultaten te middelen kun je kandidaten vervolgens objectief vergelijken.

Op basis van functie en voor de organisatie specifieke criteria

Het bovenstaande is eventueel aan te vullen met specifieke criteria, voor een organisatie of een functie. Zo is voor commerciële functies ‘competitiedrang’ een belangrijke specifieke factor en is voor maatschappelijke organisaties een drijfveer als ‘maatschappelijke betrokkenheid’ juist weer van belang. Door goed te kijken welke criteria voor een specifieke functie extra belangrijk zijn, kun je algemene voorspellers aanvullen. Dat zou moeten leiden tot een betere voorspelling.

Op basis van onderzoek

Wanneer een organisatie een groot aantal medewerkers in een bepaalde rol heeft, dan is de beste oplossing om selectie algoritmes te ontwikkelen op basis van onderzoek. Van de groep huidige medewerkers verzamel je informatie over hun profielen en prestaties. Dat kan bijvoorbeeld door middel van een vertrouwelijk online onderzoek. Iedere medewerker vult vragenlijsten over persoonlijkheid en drijfveren in waarmee hun beleving van het werk in beeld gebracht wordt en de binding die zij ervaren met de organisatie. Dit vraagt ongeveer een uur invultijd. Als het mogelijk is, ga je ook performance data vergaren. Vaak blijkt die informatie alleen niet voorhanden of onbetrouwbaar. Strikt noodzakelijk is het niet. Een 360 graden feedback vragenlijst geeft vaak al voldoende informatie.

Een gedragsmodel bouwen

Op basis van alle informatie wordt een gedragsmodel gebouwd van de succesvolle medewerker. Dat is iemand die met plezier zijn werk doet, zich betrokken voelt bij de organisatie en een goede prestatie neerzet. Dit gedragsmodel bekijk je met traditionele statistiek en met behulp van artificiële intelligentie. Vervolgens configureer je een e-assessment waarmee goed te voorspellen is of iemand past bij de organisatie en een goede kans heeft om de rol met succes in te vullen. Het algoritme geeft inzicht in de cultural fit, de mate waarin iemand past bij de organisatie en de person job fit, de mate waarin iemands persoonlijk profiel aansluit bij wat verwacht wordt.

De resultaten interpreteren

De resultaten van de testen worden door een psycholoog of een getrainde HR-adviseur geïnterpreteerd. Deze geeft een advies op basis van de resultaten van de tests, meestal aangevuld met een gesprek met de kandidaat. De testresultaten sturen dan mede het gesprek. Dat zoomt in op kwaliteiten en potentiële valkuilen die uit de testen naar voren komen. Dit is een service die door veel assessmentbureaus geleverd wordt. Bij grotere organisaties wordt het steeds meer intern ingericht.

Meer over de toepassing van algoritmes lezen in de whitepaper

In de whitepaper '6 dingen die je altijd al wilde weten over algoritmes in het recruitmentproces' leggen we uit wat de voordelen en risico’s van algoritmes zijn en hoe HR ze kan ontwikkelen en toepassen zonder daarbij belangrijke ethische aspecten uit het oog te verliezen. Gebruik onderstaande link om de whitepaper te downloaden.