Waarom AI de rol van de adviseur belangrijker maakt

Nadelen van AI voor de kandidaat

AI is sycofant

Een sycofant is een vleier, jaknikker of meeloper. En AI-tools hebben de neiging sycofant te zijn. De uitgevers van AI-tools willen immers dat hun gebruikers blij en tevreden zijn. Waardoor ze hun tool vaker zullen gebruiken en geen andere tool of Google gebruiken. Mensen gaan niet naar AI om de les gelezen te worden. Ze willen graag bevestiging zoeken van hun eigen overtuigingen.

Hierdoor zullen ze beginnen met vragen stellen die leiden tot antwoorden die ze zullen aanspreken. Een AI is dan als een spiegel van de gestelde vragen en ingevoerde data. Dit laat meteen zien dat er grote risico’s kleven aan het gebruik van AI voor loopbaankeuze en re-integratie. Want heeft iedere kandidaat het vermogen en het inzicht om de juiste vragen te stellen? Kan een kandidaat eerlijk en met enige afstand naar zichzelf kijken? Sommige kandidaten zullen hier beter in zijn dan andere kandidaten. Maar het risico op onjuiste en of onvolledige adviezen is heel groot.

Maar zelfs bij kandidaten die in staat zijn objectief naar zichzelf te kijken heeft AI nog een groot nadeel. De antwoorden en geboden oplossingen zullen niet beklijven.

Antwoorden beklijven niet

Misschien het allergrootste bezwaar tegen het gebruik van AI voor beroepskeuze en loopbaanbegeleiding is dat antwoorden niet zullen beklijven. Het doel van technologie zou niet moeten zijn om zo snel mogelijk het antwoord te geven. Het doel zou moeten zijn om de kandidaat aan het denken te zetten. Neuropsycholoog Erik Scherder waarschuwt hiervoor in zijn boek ‘Liever moe dan lui’ voor het gebruik van AI. Technologie en AI kunnen ons steeds meer ontzorgen, maar juist zelf blijven nadenken en moeite doen is belangrijk om onze cognitieve mogelijkheden actief te blijven gebruiken.

Die gedachte is ook relevant voor beroepskeuze. Nadenken over wie je bent, wat bij je past, welke mogelijkheden je hebt en waarom je iets wel of niet wilt, is niet alleen een middel om tot een keuze te komen. Het is onderdeel van het ontwikkelingsproces zelf. Kan een kandidaat navertellen waarom bepaalde beroepen bij hem of haar passen als deze met behulp van AI op een presenteerblaadje worden gegeven? Begrijpt de kandidaat dan echt goed waarom sommige beroepen, branches, werkgevers beter of minder goed aansluiten bij zijn of haar voorkeuren?

Stel dat uit een onderzoek naar voren komt dat iemand mogelijk past bij een bepaalde groep beroepen. De volgende stap hoeft dan niet te zijn: “Dit beroep past bij jou.” Veel interessanter is: “Wat zijn de werkzaamheden? Wat spreekt je aan? Wat spreekt je niet aan? Zou je jezelf hierin kunnen zien? Waarom wel of waarom niet?” Daarmee verschuift het proces van automatische matching naar actieve verwerking. De kandidaat leest, onderzoekt, vergelijkt, twijfelt, verwerpt en kiest. Dat kost misschien meer tijd. Maar juist dat denkproces is onderdeel van een goede beroepskeuze.

AI kan niet zien waar een kandidaat behoefte aan heeft

Bij loopbaanbegeleiding bevindt een kandidaat zich vaak in een kwetsbare positie. Zeker als de loopbaanbegeleiding van buitenaf is afgedwongen. Zoals bij ontslag of re-integratie. Kandidaten hebben dan vaak iemand nodig die hen goed kan begeleiden. En dat is voor iedere kandidaat anders. Sommige kandidaten moeten afgeremd worden, sommige kandidaten moeten gestimuleerd worden. Andere kandidaten hebben een laag zelfbeeld en weer andere kandidaten hebben een onrealistische kijk op zichzelf. Adviseurs zijn hierin getraind. AI kan onmogelijk zien wat een kandidaat nodig heeft.

Gevoelige informatie wordt gedeeld

Een ander groot probleem van AI is de privacy. Je wilt niet dat anderen straks kunnen teruglezen dat een kandidaat bepaalde aandoeningen heeft, een burn-out heeft gehad of oneervol is ontslagen. Toch is dat wat nu gebeurd. Sommige adviseurs uploaden in al hun naïviteit een cv en vragen dan aan ChatGTP om adviezen over andere passende beroepen. Voor kandidaten is het nog lastiger om anoniem met AI aan de slag te gaan. Ze hebben een eigen account en alle data die ze invoeren zijn dan hun naam gekoppeld. Niemand weet hoe veilig de data zijn die door de techreuzen worden verwerkt. Het is daarom verstandig om heel zorgvuldig met de data van respondenten om te gaan.

Moet een kandidaat dan geen AI gebruiken? Dat gaat te ver en daarmee ontneem je een kandidaat ook veel voordelen. Het grote nadeel van een vleiende AI kan juist weer een voordeel zijn bij het schrijven van een sollicitatie- of motivatiebrief. AI kan daarnaast helpen grote sets met data te ontsluiten. Om bijvoorbeeld sneller en nauwkeuriger beroepen, organisaties en branches te selecteren die mogelijk passen bij iemands interesses, drijfveren of competenties. Niet als definitieve lijst maar ter overweging. Dit vraagt wel om een selectieve wijze van het gebruik van AI. De adviseur moet hiervoor zorgen. Dat brengt ons meteen bij de rol van de adviseur bij het gebruik van AI.

Rol van de adviseur bij het gebruik van AI

Alle nadelen van AI voor de kandidaat laten zien waarom de rol van de adviseur belangrijker wordt. In onze ogen verdienen daarbij drie zaken extra aandacht.

Adviseur moet kandidaat bewaken tegen zijn of haar privacy

Bij loopbaanbegeleiding kunnen er oorzaken zijn die je liever niet met de wereld deelt. Zoals een een burn-out of re-integratie om medische redeneren. Ingevoerde gegevens worden bij tools als Claude en ChatGPT opgeslagen en gebruikt om de AI slimmer te maken. Mensen van AI -bedrijven kunnen meelezen. Soms bekijken medewerkers van het AI-bedrijf chats om de kwaliteit te controleren. En als de servers van het AI-bedrijf worden gehackt, kan jouw gedeelde informatie op straat liggen.

Als adviseur moet je er dus voor zorgen dat de gegevens van kandidaten anoniem worden gebruikt. Dus uitslagen van testen moet zonder naam opgevoerd worden. Een rapport van de bedrijfsarts mag nooit met naam en al worden geüpload. Zorg ervoor dat je delen hieruit gebruikt zonder de naam van de respondent te noemen. En een compleet cv met AI delen is ook niet aan te bevelen. Als adviseur moet je jouw kandidaten hiervoor beschermen. Het liefst door de kandidaten niet met AI te laten werken en als dat wel gebeurt ze hierin te begeleiden. Je kan als adviseur ook voor een tool kiezen die dit heeft geregeld en waarmee de kandidaat ook kan werken.

Adviseur moet ervoor zorgen dat er op een valide manier data worden verzameld.

AI is zo goed als de data die je invoert. De kwaliteit van de input bepaalt de kwaliteit van de output. In de IT-wereld wordt dit ook wel "garbage in, garbage out" (rommel erin, rommel eruit) genoemd.

Dus gebruik bijvoorbeeld valide testen en geen testen die niet geschikt zijn voor loopbaanadvies. Bewezen theorieën als het RIASOC-model van Holland of de Big Five persoonlijkheidstheorie zullen beter verwerkt worden dan de score op een kleurentest of Enneagramtest die geen wetenschappelijke onderbouwing hebben.

Daarnaast is de context heel belangrijk. AI moet weten wat de kaders zijn. Ook al gebruik je bijvoorbeeld valide testen, AI moet weten wat een score inhoudt. Dus een score van 7 op het kenmerk Sociaal uit de RIASOC-theorie zegt niet zo veel. Wel een score van 7 op een schaal van 1 tot 10.

Ook hier geldt weer dat de adviseur dat zelf kan verzorgen. Maar de adviseur kan ook voor een tool of aanbieder kiezen die dit goed heeft verzorgd.

Adviseur moet ervoor zorgen dat een kandidaat zelf de akker omspit

Eerder hadden we al laten zien dat de antwoorden van AI niet beklijven. Alleen als kandidaten zelf ontdekken wat bijvoorbeeld hun interesses zijn, wat ze kunnen en wat hun drijfveren zijn, begrijpen ze ook waarom die ene baan, organisatie of branche wel of niet past. Ze moeten zelf de akker omspitten. Als ze er zelf moeite in stoppen, zullen ze het beter begrijpen en aan anderen kunnen uitleggen. Als adviseur moet je er dus voor zorgen dat kandidaten met tools werken die geen panklare oplossingen aanbieden, zoals een lijst met passende beroepen. Laat kandidaten bijvoorbeeld de omschrijvingen van de werkzaamheden die bij de geselecteerde beroepen horen, lezen. Welke spreken je dan aan en welke niet? En waarom? Op deze manier maak je kandidaten bewust van hun voorkeuren en competenties. En op deze manier zijn ze beter in om zelfstandig betere keuzes te maken.

Voordelen van AI voor de adviseur

Terwijl het gebruik van AI voor kandidaten veel risico’s met zich meebrengt heeft AI vooral veel voordelen voor de adviseur. Vooral op het gebied van rapportage en het genereren van suggesties.

Rapportages maken

Een van de meest praktische toepassingen van AI is het opstellen van rapportages. Veel informatie die tijdens een traject wordt verzameld, moet uiteindelijk worden verwerkt in een rapport voor bijvoorbeeld een werkgever, verzekeraar of het UWV. AI kan helpen om gegevens uit testresultaten, gespreksverslagen en activiteiten overzichtelijk samen te vatten. Binnen een minuut heb je dan een rapport met bijvoorbeeld een persoonsprofiel, zoekprofiel en een omschrijving van de arbeidsmogelijkheden. Omdat deze rapporten moeten voldoen aan standaard eisen die bijvoorbeeld het UWV stelt, zijn deze uitermate geschikt om te laten maken door AI. Daardoor kunnen adviseurs veel minder tijd kwijt aan administratieve werkzaamheden en hebben ze meer tijd voor begeleiding.

Ideeën en mogelijkheden genereren

AI is sterk in het leggen van verbanden tussen verschillende soorten informatie. Op basis van competenties, interesses en belastbaarheid kan AI bijvoorbeeld suggesties doen voor:

• aanvullende beroepen;

• alternatieve functies;

• passende sectoren;

• kansrijke werkgevers en branches;

• opleidingsmogelijkheden.

Het is vorm van exploreren met behulp van AI. Dit levert vaak nieuwe invalshoeken op die tijdens een traject waardevol kunnen zijn. Tegelijkertijd blijven deze suggesties precies dat: suggesties. De adviseur beoordeelt welke mogelijkheden daadwerkelijk passen bij de kandidaat. AI ondersteunt op deze wijze het denkproces maar neemt het niet over. Als adviseur hou je de regie.

Conclusie

De ontwikkeling van AI biedt misschien juist een kans om terug te gaan naar de kern van goede loopbaanbegeleiding. Beroepskeuze gaat uiteindelijk niet over het vinden van het perfecte beroep. Het gaat om het ontwikkelen van voldoende zelfkennis en inzicht in de wereld van werk om een weloverwogen richting te kunnen kiezen.

Technologie kan die wereld toegankelijker maken. AI kan mogelijkheden naar voren brengen die iemand zelf nooit had bedacht. Maar het belangrijkste onderdeel van het proces moeten we niet uit handen nemen. De kandidaat moet zelf onderzoeken, zelf ervaren, zelf afwegen en uiteindelijk zelf kiezen.

Misschien is dat precies waarom de loopbaanprofessional in het AI-tijdperk niet minder belangrijk wordt, maar juist belangrijker. De adviseur zorgt ervoor dat kandidaten tegen zichzelf in bescherming worden genomen. Door kandidaten te laten profiteren van de voordelen van AI en tegelijkertijd ervoor zorgt dat diezelfde technologie niet tot snelle antwoorden leidt waarmee kandidaten uiteindelijk niet geholpen zijn. Niet omdat de professional alle antwoorden heeft. Maar omdat goede loopbaanbegeleiding iemand helpt om zijn eigen antwoorden te vinden. En dankzij diezelfde technologie heeft de adviseur meer tijd om kandidaten nog beter te begeleiden.