Monster heeft het al geruime tijd; LinkedIn heeft het binnenkort. Ik heb het over een online hulpmiddel om je carrière te ‘plannen’. Zowel Monster als LinkedIn hebben door middel van datamining van de eigen CV database carrièrepaden kunnen vaststellen. En vervolgens hebben ze die carrièrepaden toegankelijk gemaakt voor werkzoekers (hoewel de vrije toegang bij LinkedIn nog op zich laat wachten). Zo kunnen werkzoekers ontdekken wat een mogelijk volgende stap in hun carrière kan zijn.
Een fraaie gedachte, vooral omdat je niet alleen de enorme hoeveelheid informatie (de CV database) voor je laat werken, maar ook nog eens een extra mogelijkheid hebt om passende vacatures te tonen op het moment dat een werkzoeker zijn volgende carrièrestap heeft bepaald. Maar daarmee wordt nog nauwelijks gebruik gemaakt van de potentie van die carrièrepaden. Tenslotte moet de werkzoeker zelf gebruik maken van dat online hulpmiddel. En dat is natuurlijk helemaal niet nodig.
Monster en LinkedIn hebben namelijk de mogelijkheid om voor de profielen in hun CV database (lees: werkenden danwel werkzoekenden) de meest logische vervolgstap te bepalen. En vervolgens de juiste vacatures te selecteren en aan de betreffende persoon aan te bieden. Dit klinkt simpel maar is dat natuurlijk niet. Er zijn de nodige parameters om rekening mee te houden, maar technisch is het zeer goed mogelijk.
Wat ongekende mogelijkheden biedt voor zowel werkgevers als werkzoekers. En daarmee een enorme potentie voor online recruitment partijen die een dergelijke service aan kunnen bieden. Overigens hoeven dit natuurlijk geen partijen te zijn die enorme hoeveelheden CV’s en/of vacatures binnen een eigen walled garden heeft verzameld. Een combinatie van spidering, parsing/extractie, datamining, matching en een uitgebreide set taxonomieën is voldoende. Hmmm… daarmee sluit je zo’n beetje alle vacaturesites ter wereld met uitzondering van Monster uit… Tenzij ze gaan samenwerking met een technologieleverancier die bovenstaande techniek in huis heeft. Het is overigens wel duidelijk wie in zo’n samenwerking de onderliggende partij zou zijn…
Een dergelijk hulpmiddel zou ook voor de gemiddelde recruiter een ongekende pot met goud kunnen betekenen. Dit is tenslotte sourcing in optima forma. Volautomatisch zoeken naar de meest geinteresseerde kandidaten voor een specifieke functie. Tenslotte kan een dergelijke toepassing ook het meest waarschijnlijke moment van een volgende carrièrestap bepalen op basis van de huidige functie van een kandidaat en de gemiddelde verblijfsduur in een dergelijke functie. Bijna magisch…
Ongefundeerde toekomstmuziek? Ik denk het niet. Sterker nog, Monster zou op haar achterhoofd zijn gevallen als ze niet al met een dergelijke toepassing bezig is. Ongetwijfeld allemaal nog in stealth mode en natuurlijk alleen voor Amerikanen, maar toch. Ik ben eigenlijjk alleen nog benieuwd wanneer ze ermee naar buiten gaan komen…
Dirk Goossens
says:Overigens, als onderdeel van een geleide beroepskeuzetest, waarin vastlegging van tussenstapjes gevoerd wordt aan een transductief lerend systeem, zie ik hiervoor wel grote toegevoegde waarde.
Feedbackloops schijnen het helemaal te gaan worden.
De resultaten van die test koppelen de concurrenten van Sollicity natuurlijk met liefde aan openstaande vacatures.
Marc Drees
says:Wat nog veel leuker is: serious gaming! In plaats van een of andere fucking saaie geleide beroepskeuze test. gimmeabreak!
Dirk Goossens
says:Ik hou mij aanbevolen voor de kruisreferentietabel van het totaal aan seriousgameresultaten.
Dirk Goossens
says:Sollicity heeft hier een tijdje terug een proof of concept aan gewaagd. Opleidingen en functies uit cv’s, koppelen met opleiding-functienaam koppeltabellen, koppelen met vacatures.
De werkelijkheid bleek weerbarstig. Studeerde je muziek? Dan wordt je trainee bij Rabobank. Wil je je heroriënteren op de arbeidsmarkt? Dan wil je geen logische vervolgstap voorgeschoteld krijgen. Zo zijn er veel redenen om werkzoekers hiermee niet lastig te vallen.
De waarde voor sourcing erken ik volmondig.
Marc Drees
says:Het enkele feit dat Sollicity dit heeft geprobeerd zegt me natuurlijk helemaal niets. En natuurlijk is de werkelijkheid weerbarstig, maar is dat een reden om het niet serieus te proberen? Waarbij ik het plaatsen van een muziekstudent als trainee bij Rabobank niet als een serieuze poging tel, maar dat moge duidelijk zijn.
En je gaat pas werkzoekers lastig vallen als je denkt ze niet lastig te gaan vallen. Daarvoor laat je gewoon recruiters de boel fine-tunen via sourcing. Wel even een lerend modelletje erachter proppen natuurlijk.
Een dergelijke oplossing zal enkele jaren rinse en repeat nodig hebben voordat het “in het wild” losgelaten kan worden. Maar er zijn ongetwijfeld technology vendors die hiertoe in staat mogen worden geacht. Of Sollicity hierbij kan horen is bijzonder twijfelachtig geworden na lezing van bovenstaande reactie…
Dirk Goossens
says:Ook vóór bovenstaande reactie was het twijfelachtig, maar bedankt voor de bevestiging.
Toch nog even dit:
de meest logische vervolgstap
Is dat hetzelfde als de meest waarschijnlijke vervolgstap? Is dat nieuwe kennis?
Kortom hoe verrassend zijn de vervolgstappen die jouw conglomeraat publiceert? En wat is de toegevoegde waarde anders dan dat je niet hoeft te klikken op ‘kijk ook eens naar…’?
Als jij mij geen keiharde casus kunt voorleggen waarin we het resultaat met voorkennis kunnen vóórspelen in de werkelijkheid, dan voorspel ik oorverdovend geruis.
Marc Drees
says:O, o, o wat ben je toch weer een druk baasje. De meest logische vervolgstap is in de meest eenvoudige vorm de stap die de meest mensen met vergelijkbaar carriereprofiel hebben gemaakt. En ja, er zijn hier allerlei permutaties op te bedenken die niet alleen de ‘fit’ steeds beter kunnen maken door met meerdere samenhangende factoren rekening te houden (leeftijd, geslacht, opleidingsniveau, land/regio, werkervaring, duur eerdere functies, etc. etc.). En dan kan je ook nog eens meerdere opties bieden; van meest logische tot minder logische vervolgstappen.
En tenzij ik beschik over masssieve hoeveelheden data, een fijne taxonomie, alle technische componten, een legertje ontwikkelaars en veel geld en tijd kan ik je natuurlijk nooit een keiharde casus voorleggen. Dat is dus een volstrekt onzinnige gedachte. Je kan je energie beter besteden aan het downsizen van het probleem tot beheersbare proporties en aan de slag gaan. Versie 0.1! Waar blijft ‘ie?
Dirk Goossens
says:We kunnen ook bepalen wat sléchte vervolgstappen zijn. In welke vervolgfuncties blijft men kort hangen en krijgt men opvallend weinig recommendations?
Deze werkwijze slurpt je bak met data veel minder snel leeg.