In dit openhartige interview geeft Jayson Darby, Head of Science van Thomas International, zijn voorspellingen voor de toekomst van HR, bespreekt hij hoe psychometrische assessments het streven naar meer diversiteit kunnen ondersteunen, en legt hij uit hoe HR vreedzaam kan samenleven met Artificial Intelligence (AI).
Wat zijn volgens jou de belangrijkste veranderingen in de HR-sector van de afgelopen jaren?
Net voor de pandemie toesloeg, zagen we een paar trends in het HR-specialisme: toenemende aandacht voor diversiteit en inclusie en een poging om dat in processen in te bouwen was al een thema; werken op afstand was ook al een trend. Eén van de demografische langetermijntrends die in veel landen bestaat, is dat mensen 'portfolio'-carrières hebben. Mensen leven en werken langer, dus gezondheid wordt steeds belangrijker. Er is vaker sprake van levenslang leren en ontwikkelen gedurende de gehele loopbaan van mensen. De technologische ontwikkeling heeft geleid tot meer automatisering en onderlinge verbondenheid tussen mensen. Mensen leerden vaardigheden om functies uit te voeren die nu nog niet eens bestaan. Al deze macro-economische trends creëerden uitdagingen voor HR en brachten dit onder het voetlicht.
Toen kwam de pandemie en wat velen als een trend beschouwden, werd van de ene dag op de andere de norm voor iedereen. Eén van de belangrijkste uitdagingen die we hoorden van HR-professionals was het verplichte werken op afstand vanwege lockdowns. Hybride en flexwerken waren succesvoller voor bestaande teams. Mensen met een bestaande werkrelatie, konden samenwerken omdat ze al inzicht hadden in elkaars werkstijlen. Nu we overgaan op een meer gemengde benadering van werken op afstand, hebben we gezien dat er problemen zijn met onboarding en dat kennis binnen organisaties in silo's verstrikt raakt.
Welke uitdagingen zullen HR-professionals volgens jou in de toekomst moeten overwinnen?
Eén van de grootste uitdagingen die HR volgens mij moet oplossen, is het vinden van de juiste mix tussen flexibiliteit en hybride werken. Beide manieren van werken hebben beperkingen. HR-professionals denken na over de beste manieren om mensen samen te brengen en het gebruik van fysieke ruimtes. Geldt dit voor onboarding, training, of alleen voor (branche-)evenementen? Een belangrijke uitdaging voor HR is het inwerken van nieuwe mensen en hen helpen om op afstand te integreren in nieuwe teams. Iedereen heeft een andere kijk op werk en motivatie. Er zijn verschillen in hoe mensen omgaan met tegenslagen en uitdagingen. Als managers vaker met hun teams praten, gaan mensen dat begrijpen.
Wat wij als bedrijfspsychologen doen, is deze inzichten sneller bij de mensen onder de aandacht brengen. Dus als je op dit moment een team ondersteunt en je je zorgen maakt over hoe teamgenoten zich zouden moeten aanpassen aan een teamstructuur of een rol die op afstand of hybride is, kunnen wij inzicht verschaffen in hoe individuen graag gemotiveerd worden en hoe je hen kunt helpen succesvol te zijn. Dit is een interessant alternatief voor een (maandenlange) observatie die je anders zou moeten doen. Uiteindelijk is dat de rol van arbeidspsychologie: de waarde van psychologie overbrengen op HR-professionals en Learning & Development specialisten om mensen te helpen sneller beslissingen te nemen, en mensen te helpen gelukkiger en productiever te zijn op het werk.
Hoe ziet de toekomst van werk eruit?
Als we vooruitkijken naar de toekomst van werk, ben ik misschien bevooroordeeld omdat ik bedrijfspsycholoog ben. Maar ik denk dat we alleen maar meer gaan doen, sneller, in een complexere omgeving. Ik denk dus dat het verstandig zou zijn voor alle HR-managers om na te denken over de instrumenten die ze ter beschikking hebben om hen te helpen door deze veranderingen te navigeren. Zelfs als deze pandemie vandaag eindigt, heeft zij de arbeidswereld veranderd door te bewijzen dat in veel functies mensen effectief op afstand kunnen werken, waardoor we veel meer ruimte krijgen voor flexibiliteit op de werkplek. Ik denk dat we meer nadruk zullen zien op het meten van succes op basis van resultaten en productiviteit, in plaats van op aanwezige uren. Flexibiliteit heeft vele voordelen, onder meer om werkende ouders, mensen met een chronische ziekte en geografisch afgelegen regio's te helpen effectiever deel te nemen aan de economie.
De wereld is zeer snel veranderd als gevolg van de pandemie en het is de rol van HR om mensen door deze veranderingen heen te helpen. Eén van de meest vooruitstrevende instrumenten waarmee we ons kunnen uitrusten is de psychologische wetenschap. Psychometrische assessments kunnen interessante ervaringen bieden die mensen helpen meer over zichzelf te leren als professionals. Begrijpen hoe je mensen motiveert en aanstuurt zal nooit eenvoudig zijn, maar als we HR-professionals in minder dan tien minuten kunnen vertellen hoe ze hun teams kunnen motiveren en ondersteunen, zal dat hen een voorsprong geven, ongeacht de uitdagingen waarvoor ze staan. We weten misschien niet wat ons te wachten staat, maar we weten wel hoe we mensen kunnen helpen om doeltreffender te werken bij tegenslagen.
Na de pandemie zullen mensen meer flexibiliteit verwachten, maar hybride werken zal niet hetzelfde zijn over de hele wereld. Sommige mensen zullen de veranderende werkmethoden prettig vinden en anderen zullen er moeite mee hebben. Ik denk daarom dat de volgende uitdaging voor HR zal zijn hoe de flexibiliteit voor dat scala aan reacties kan worden ondersteund. Het zou veel tijd kosten om uit te zoeken hoe ieder van ons in verschillende omstandigheden reageert en onder druk werkt, en werkplekpsychologie geeft HR-professionals een voorsprong. In wezen is dat wat Thomas de afgelopen veertig jaar heeft geprobeerd te doen. Sinds de jaren tachtig is er een enorme technologische vooruitgang geweest, en Thomas probeert de waarde van de wetenschap via onze software over te brengen om HR-professionals te helpen betere beslissingen te nemen en gepersonaliseerde ondersteuning te bieden.
Diversiteit en inclusie staan steeds prominenter op de agenda van bedrijven. Helpen of hinderen assessments zoals de General Intelligence Assessment (GIA) van Thomas de beweging naar meer diversiteit?
De beoordeling van de fluïde intelligentie van Thomas is geregistreerd bij de British Psychological Society, zodat we erop kunnen vertrouwen dat er geen sprake is van discriminatie van beschermde kenmerken. Als het om neurodiversiteit gaat, is het heel belangrijk dat we de juiste voorbeelden volgen bij het gebruik van assessments. Wij moeten ons bewust zijn van de noodzaak van redelijke benodigde aanpassingen. Dyslexie bijvoorbeeld bevindt zich op een spectrum. Er zijn mensen met lichte dyslexie wier GIA scores nooit zouden worden beïnvloed, maar iemand met ernstigere dyslexie zou een redelijke aanpassing van zijn score nodig kunnen hebben. Hoewel de test zelf onbevooroordeeld is, moet een bedrijf zich ook bewust zijn van het proces dat ermee gemoeid is. Een bedrijf dat aangeeft dat het rekening houdt met redelijke aanpassingen voor fysieke en mentale factoren die van invloed kunnen zijn op de toegankelijkheid van kandidaten tot werk, zal de best mogelijke resultaten boeken. Als een bedrijf dit mist, of als het proces zelf kandidaten niet de mogelijkheid biedt om redelijke verzoeken in te dienen, dan ligt daar een risico.
Als assessmentaanbieder bevindt Thomas zich in het midden van een Venn-diagram waarin we ons enerzijds concentreren op het feit dat onze assessments niet discrimineren, en anderzijds op het geven van goed advies en aanbevelingen aan onze klanten, zodat hun recruitmentprocessen ook eerlijk verlopen. Vooral bij grootschalige werving kan een heel subtiel verschil uitvergroot worden. Daarom zijn er zulke hoge normen voor psychometrische tests, en daarom houden organisaties als de British Psychological Society beoordelingen van psychometrische assessments. Maar hoewel de assessments zelf onbevooroordeeld zijn, zijn er nog steeds demografische factoren waarvoor moeilijk te corrigeren valt. Als je bijvoorbeeld denkt aan vrouwen in de technologie, is er een systematisch, educatief probleem. Worden jonge meisjes er wel toe aangezet om de cursussen te volgen die ze voor dat beroep nodig hebben?
De reden waarom organisaties op zoek gaan naar objectievere instrumenten om beslissingen op te baseren, is dat mensen van nature bevooroordeeld zijn. Ik denk dat het zeer onwaarschijnlijk is dat een organisatie opzettelijk, kwaadwillig probeert te discrimineren. Vooroordelen zijn vaker onbewust. Bedrijven beseffen niet dat de instrumenten en methoden die zij gebruiken, mensen kunnen benadelen. Daarom is het zo belangrijk om bepaalde kenmerken te meten die succes op de arbeidsmarkt voorspellen, in plaats van alleen maar naar cv's te kijken. Het gaat erom het speelveld gelijk te trekken. Het voordeel van het gebruik van psychologische assessments is dat ze, als ze goed zijn opgezet, meten wat er echt toe doet, en niet oppervlakkige factoren. Zo zal het meten van rekenvaardigheid succes voorspellen in een functie in de accountancy. Aangezien demografische verschillen geen invloed hebben op bekwaamheid, moet je kandidatenbestand een afspiegeling zijn van de algemene bevolking.
Moeten HR-professionals zich zorgen maken over kunstmatige intelligentie?
We hebben het hier over ethische AI, want men heeft het over 'kunstmatige intelligentie', maar de machines zijn door mensen geprogrammeerd, vaak met gebruik van logica uit de echte wereld, en de echte wereld is in veel opzichten bevooroordeeld. Machine learning kan mensen echter ook helpen betere beslissingen te nemen. Neem het voorbeeld van een ervaren rechter die goed op de hoogte is van de jurisprudentie. Machine learning kan zoveel meer informatie verwerken, wat de rechter kan helpen bij zijn beslissing. Nu kunnen we zeggen dat het model nog steeds door een mens is gemaakt en deze persoon heeft gekozen hoe die informatie te prioriteren, dus daar ligt een uitdaging. Het is niet perfect, maar ik denk dat er, zoals met elke nieuwe technologie, manieren zijn om modellen op een ethische manier te bouwen. Eén van de dingen die wij als Thomas aan het onderzoeken zijn, is het verbeteren van de ervaring van onze data door gebruik te maken van machine learning om de nauwkeurigheid van onze rapporten te valideren. We verfijnen en testen het model voortdurend aan de hand van de feedback die we krijgen om HR-professionals betere aanbevelingen te kunnen geven. Maar uiteindelijk nemen we hen de beslissing niet uit handen.
Het gevaar ontstaat wanneer machine learning wordt gebruikt voor geautomatiseerde besluitvorming. Je hoort hier slechte verhalen over. Zo werd bij een video-interviewtechnologie gebruik gemaakt van gezichtsherkenningstechnologie die minder accuraat was voor niet-blanke gezichten, omdat deze was gebouwd op overwegend blanke, mannelijke gezichten. Er was misschien geen sprake van kwade opzet, maar het resultaat was zeer negatief. Het automatiseren van beslissingen die door een mens moeten worden genomen, houdt een gevaar in. Dat geldt vooral wanneer het om belangrijke beslissingen gaat, zoals de toegang van mensen tot onderwijs of werk. HR-professionals zijn zich ervan bewust dat zij de plicht hebben eerlijk te zijn bij het nemen van arbeidsbeslissingen.
Er zijn ook vragen over het verlies van de menselijke maat. Een te strikt model kan zeggen: "neem deze persoon niet mee in je overweging, hij voldoet niet aan de criteria", terwijl een mens kan zeggen: "ik denk dat hij een groot potentieel heeft". Een mens zou kunnen overwegen of hij in staat is te investeren in de opleiding en ondersteuning van deze persoon, terwijl een AI dit af zou raden. Een belangrijke overweging voor iedereen die deze technologie ontwikkelt, is de striktheid van deze punten. Een goed voorbeeld is ons beoordelingssysteem met sterren, dat aanbevelingen geeft voor de geschiktheid. We schuiven mensen niet automatisch door naar voren of niet, we geven alleen informatie over wie een betere match heeft met de kenmerken die betrekking hebben op succes in een functie, en stellen de HR-professional in staat om een bredere set informatie met kandidaten te verkennen. We moeten onze ogen open houden voor de beperkingen van technologie.
