In een van de meest intense sketches van Monty Python kloppen twee artsen in witte jassen aan bij een levende man van middelbare leeftijd. Na de mededeling dat ze zijn lever komen ophalen, protesteert de man onthutst: “But I’m using it!” Waarop de artsen hem wijzen op een formulier dat hij ooit heeft getekend: een donorcodicil. Waarna zijn lever wordt verwijderd.

Vandaag de dag bevindt de werkzoekende zich een vergelijkbare positie als de onvrijwillige leverdonor. U denkt dat u uw normale leven leidt, af en toe uw profiel op LinkedIn bijwerkt of een cv opstuurt naar een interessante werkgever. Maar voor de HR-Tech industrie bent u geen mens die op zoek is naar een uitdaging. U bent een wandelende verzameling data-items, klaar voor massale (en meervoudige) donatie bij leven. Uw professionele identiteit is de gratis grondstof die zonder omhaal wordt geoogst om een miljardenindustrie in stand te houden.

Het digitale donorcodicil: getekend zonder te lezen
Het grote misverstand van de moderne sollicitant is de illusie van initiatief. U denkt dat het proces begint wanneer u op de knop Solliciteer drukt. Maar in werkelijkheid wachten de digitale paramedici van HR-Tech niet meer in uw voortuin. Ze banen zichzelf met geweld naar binnen. Door het op industriële schaal scrapen van openbare bronnen: LinkedIn, GitHub, en overal waar u een digitaal spoor van uw professionele bestaan heeft achtergelaten. Maar ook digitale cv’s of zelfs gegevens uit het sollicitatieproces worden niet vergeten. HR-Tech interpreteert al deze informatie als een onvoorwaardelijke vrijgave van de aanwezige (persoons)gegevens, een data grab van ongekende omvang (Meijas&Couldry)

Intermezzo: zelfs de privacy wetgeving lijkt in deze parallelle wereld mee te gaan. Een mens van vlees en bloed wordt door privacy wetgeving gereduceerd tot een data subject. De andere actoren worden in de wetgeving als data controller (verwerkingsverantwoordelijke) en als data processor (verwerker). De term data subject suggereert in deze driehoek niet zozeer dat de burger het actieve middelpunt van zijn eigen data is, maar eerder dat de burger het lijdend voorwerp is dat onderworpen is aan (subjected to) de verwerkingsactiviteiten van de andere twee actoren. einde intermezzo

HR-Tech beroept zich in veel gevallen op de term publiek vindbare informatie waarbij ze de gedachtefout maken dat wanneer iets publiekelijk vindbaar is het ook vrijelijk en zonder toestemming gebruikt mag worden.  De Europese privacywetgeving (AVG/GDPR) en de rechtspraak van het Hof van Justitie van de EU zijn hier echter volstrekt helder over: openbaarheid heft privacyrechten niet op.

HR-Tech-beroept zich ook veelvuldig op het gerechtvaardigd belang. Europese toezichthouders oordelen dat het massaal, geautomatiseerd oogsten van profielen ten behoeve van commerciële doorverkoop of algoritmische profilering niet zwaarder weegt dan het recht op privacy van het individu.

De operatietafel van HR-Tech: “We snijden het alleen maar los”
Het echte chirurgische handwerk begint wanneer uw gegevens worden binnengebracht in de systemen van HR-Tech. Hier transformeren de AI-agents uw cv via opeenvolgende fasen van zogenaamde ‘anonimisering’.

Volgens de strikte hiërarchie van de AVG is de verhouding helder: de werkgever waarbij u solliciteert is de ‘Verwerkingsverantwoordelijke’ (de arts die de toestemming geeft) en de softwareleverancier is de ‘Verwerker’ (de chirurg die het mes vasthoudt). De verwerker mag met uw gegevens in principe helemaal niets doen buiten het faciliteren van die ene specifieke sollicitatie. Maar AI-modellen hebben honger; ze moeten continu worden gevoed met verse data om concurrerend te blijven.

Om de wet te omzeilen, HR-Tech een contractuele truc verzonnen in de overeenkomsten met hun klanten. Ze eisen het recht op om de binnenstromende klantdata (=persoonsgegevens) te ‘anonimiseren’ en te ‘aggregeren’ voor productverbetering en machine learning.

Net als de artsen in de sketch die beweren dat ze de man heus niet willen schaden, maar gewoon zijn lever nodig hebben, hanteert HR-Tech een vergelijkbare retoriek:

“Maakt u zich geen zorgen, we gebruiken uw échte cv niet in onze centrale AI. We halen er alleen de waardevolle datapunten uit.”

Oftewel: parsing. De direct identificeerbare elementen—uw naam, foto en contactgegevens—worden eraf gesneden. Wat overblijft is de ‘anonieme’ structuur: uw opeenvolging van functies, de gebruikte trefwoorden, uw vaardigheden en uw opleidingsniveau. Deze gestripte metadata wordt vervolgens, samen met de beslissing van de recruiter (afgewezen of aangenomen), in de centrale trainingsloop van de AI gepompt.

Vanuit privacyperspectief is dit een regelrechte overtreding. De Europese privacytoezichthouders (EDPB) hebben in hun glasheldere advies WP 216 geoordeeld dat het anonimiseren van persoonsgegevens zélf een verwerkingsactiviteit is. U kunt niet beweren dat de AVG niet meer van toepassing is omdat de data geanonimiseerd is, wanneer die anonimisering de handeling is die u zojuist zonder toestemming op iemands persoonsgegevens heeft uitgevoerd. Hier is binnen de AVG een eigen, zelfstandige grondslag voor nodig. Maar die wordt nergens gevraagd. De sollicitant ligt immers al voor dood op de tafel.

De Fairness-Privacy paradox
De artsen verlaten het pand met de buit, maar wat gebeurt er met de patiënt en de rest van de populatie? HR-Tech beweert dat deze rigoureuze anonimisering juist zorgt voor een ‘schone’ en objectieve selectie. Als de AI geen geslacht, afkomst of leeftijd ziet, kan er immers niet gediscrimineerd worden. Dit is een technologische fabel van deze tijd.

In de praktijk leidt dit tot de Fairness-Privacy paradox. Door alle demografische context vooraf weg te snijden onder het mom van privacy, creëert de leverancier een black box. Een externe auditor of toezichthouder kan achteraf onmogelijk controleren of het algoritme eerlijk selecteert, want de referentiedata (wie was daadwerkelijk man, vrouw, jong of oud?) is immers vernietigd door de anonimisering.

Ondertussen is het AI-model intelligent genoeg om de ontbrekende organen te vervangen door proxy-variabelen. Het model heeft uw expliciete leeftijd of geslacht niet nodig om patronen te herkennen. Het filtert op:

• Gaten in het cv die statistisch vaker voorkomen bij zwangerschapsverlof.
• Specifieke mannelijke of vrouwelijke taalpatronen in de omschrijving van prestaties.
• De geografische ligging van uw postcode of lidmaatschappen van specifieke verenigingen.

Als de historische data waarmee de AI is getraind, gebaseerd is op een bedrijfscultuur waarin voornamelijk traditionele profielen floreerden, zal de AI deze proxy-variabelen belonen. De bias sluipt via de achterdeur weer naar binnen, maar is door de ‘anonimisering’ onzichtbaar geworden voor het menselijke oog. U wordt afgewezen door een machine die getraind is op de gestripte resten van uw voorgangers, zonder dat iemand kan uitleggen waarom. De lever is geoogst, maar het implantaat is toxisch.

Inspecteurs zonder tanden
Op papier is de Europese Unie een fort van privacybescherming. De wetgeving is er. Het probleem is dat de wetshandhavers lijken op een medische inspectie die weigert de operatiekamer te betreden. Instanties zoals de Nederlandse Autoriteit Persoonsgegevens (AP) kampen met chronische onderbezetting. Ze hebben simpelweg de mankracht, de budgetten en de diepgaande technische expertise niet om de broncodes en de trainingsdata van internationale softwareleveranciers door te lichten.

Grote techpartijen weten dit en calculeren het risico nuchter in. Hun legers aan juristen timmeren de algemene voorwaarden zo dicht dat de aansprakelijkheid als een hete aardappel wordt doorgeschoven naar de individuele werkgever. De werkgever gelooft de glimmende marketingbrochure waarin staat dat het systeem ‘AVG-compliant’ is; de softwareleverancier wast zijn handen in onschuld omdat de klant de data invoert. En de sollicitant? Die ligt nog altijd bloedend op het digitale tapijt, beroofd van zijn organen.

Een waarschuwing voor de toekomst
Als we deze ontwikkeling niet stoppen, stevenen we af op een recruitment-ecosysteem dat angstaanjagend veel lijkt op een volledig geautomatiseerd slachthuis. Binnen afzienbare tijd zal de menselijke factor aan beide kanten van de tafel zijn weggesneden. De werkzoekende, murw gebeukt door de algoritmische afwijzingen, zal een generatieve AI-tool gebruiken om zijn cv zo te schrijven dat het perfect door de filters van het ATS glijdt. Aan de andere kant gebruikt de werkgever een autonome AI Hiring Agent om die cv’s te screenen, te beoordelen en te filteren.

We belanden in een trieste werkelijkheid waarin de robot van de kandidaat communiceert met de robot van de werkgever. Een steriele, machinale transactie van gecodeerde data. De restproducten van deze interacties worden vervolgens door de platformleveranciers direct weer opgezogen om de volgende generatie AI-modellen te trainen.

Een motie van treurnis
De sketch van Monty Python eindigt in een overtreffende trap van absurdisme wanneer de artsen, na het verwijderen van de lever, beleefd vragen of ze ook de lever van de partner mogen meenemen. HR-Tech stelt die vraag al lang niet meer. Zolang toezichthouders niet daadwerkelijk met het sanctiezwaard de operatiekamers van de HR-Tech bedrijven binnenvallen om de illegale data-extractie te stoppen, blijft de werkzoekende een weerloze donor van een systeem dat hem langzaam maar zeker van zijn professionele leven berooft.