Enkele dagen geleden struikelde ik weer eens over een posting over (AI) skills op LinkedIn. En niet voor de eerste keer werd daar de skills taxonomie van het World Economic Forum (WEF) aangehaald. Nee, nu niet meteen in slaap vallen. Taxonomie mag dan een moeilijk woord (>3 lettergrepen) zijn, de inhoud van een taxonomie is dat zeker niet. En in het geval van het WEF is het zelfs lachwekkend simpel. Maar ik loop op de zaak vooruit.

Eerst is het goed om stil te staan bij de voormalige bubble die skill matching heet. Hopelijk is het leeuwendeel (of is het leeuwedeel?) van het recruitment domein bekomen van de niet-nagekomen beloftes van de slangenolieverkopers van skills-matching engines. Maar er zijn nog wat hardnekkige skill-fanboys/girls die elk redelijk en praktisch argument negeren en trots rondparaderen als ze een cv van een chirurg op de vacature van een schilder hebben gematched. Anyway, skills-matching heeft natuurlijk een taxonomie nodig, omdat je appels (skills in cv) wilt vergelijken met appels (skills in vacature). En bam! hier is het onoplosbare probleem van skills matching schrijnend duidelijk: cv’s en vacatures moeten langs dezelfde meetlat worden gelegd. Maar welk werkzoeker is zo gek om zijn/haar/x cv aan te passen aan de (niet zelden ondoordringbare) taxonomie van match-engine X (en Y, en Z, en… want niet elke vacaturesite gebruikt dezelfde match-engine). En dat is nog even los van het feit dat een werkzoeker geen taxonomie expert is, en dat ook zeker niet wil worden (uitzonderingen daargelaten). Laat nou ook nog eens de gemiddelde recruiter dezelfde karakteristiek hebben als de gemiddelde werkzoeker en je hebt meteen duidelijk wat voor Babylonische spraakverwarring een match-engine introduceert. En alsof allemaal niet genoeg is, met de taxonomie voldoende granulair zijn en onderhouden worden…. Met andere woorden, een taxonomie is een beerput. En nee, de match-engine het cv en de vacature automatisch laten verrijken is zeker geen oplossing. Tenzij je liever lui dan moe bent.

Tot zover mijn rant over skill matching met een kleine aantekening: skills als één van de selectiecriteria (ik heb met hoge uitzondering match-engines zelden zien matchen. Wel zoeken) is een uitstekende keuze. Alleen lost het het probleem van het met deskundigheid verrijken van een cv en een vacature niet op. Dus je kan het beter niet gebruiken…

Dan nu terug naar het WEF, om een opzichtig nadeel van een taxonomie te illustreren. In dit geval gaat het om de granulariteit, of fijnmazigheid van skills. Want wil je skills uberhaupt kunnen gebruiken om mee te ‘matchen’ dan moeten skills concreet zijn. Maar van concreet is het WEF niet gediend. En om dat te illustreren wil ik eerst deze scatterplot van het WEF laten zien, waar de belangrijkse skills voor 2030 (vanuit het perspectief van werkgevers) worden getoond:

WEF Future of Jobs Report, 2025. Core skills in 2030

Prachtig plaatje, en gevoelsmatig zijn we het waarschijnlijk allemaal eens met de positionering van AI en big data in het kwadrant rechtsboven. Maar wat is AI en big data nou eigenlijk? Vraag het aan 10 willekeurige mensen op straat en je krijgt naar alle waarschijnlijkheid meer dan 10 alternatieven. Dus laten we het eens aan het WEF vragen, wat betekent de skill AI en big data?:

Building and developing machines capable of thinking autonomously and performing tasks that mimic human intelligence.

What the fuck? Hoe abstract wil je het hebben?? Hier kan je werkzoeker en vacatures niet met elkaar vergelijken! Maar wacht, de taxonomie heeft nog een diepere laag:

WEF Future of Jobs Report, 2025. AI and big data

En die diepere laag is als volgt beschreven:

Data mining: Accessing, cleaning and sorting large data sets, and using software tools to visualise the results.
Supervised learning: Designing neural networks which can be trained to reliably make decisions based on example data.
Unsupervised learning: Designing neural networks which can detect clusters and patterns in large and complex data sets without human guidance.

Mijn hemel, dit zijn beschrijvingen van bedrijfstakken, geen definities van skills! Ik ben benieuwd om te weten welke werkgevers bekend waren met de beschrijving toen ze aan het WEF aangaven of iets al dan niet een core skill voor 2030 zou zijn. Of is elke werkgever soms van plan zich te gaan omscholen tot AI en big data bedrijf?