De juiste mensen op de juiste plaats op basis van data

Twee jaar geleden was Techwolf nog een uit de hand gelopen studentenproject, nu telt het HR-bedrijf al 14 werknemers.

Andreas De Neve, Mikaël Wornoo en Jeroen Van Hautte slaagden er dit jaar zelfs in om 1 miljoen euro kapitaal op te halen bij investeerders. Heel wat mensen geloven dus in hun opzet: HR op basis van data.

Techwolf begon als rekruteringstool, om mensen te koppelen aan bepaalde functies. Maar al snel realiseerden de oprichters zich dat het voornaamste probleem bij het zoeken naar een geschikte kandidaat niet de externe filtering betreft, maar de sollicitatieprocedure op zich.

“Grote bedrijven vergeten soms welk talent dat ze al in huis hebben en nemen dan een nieuwe kracht aan, zonder te weten of die wel over de juiste skills beschikt”, vertelt Andreas De Neve, mede-oprichter van Techwolf. “Daarom bedachten we dat het interessant zou zijn om de kunde van bestaande personeelsleden in kaart te brengen, zodat er meer vacatures kunnen ingevuld worden door mensen die al aan boord zijn.”

Artificial intelligence

Hoe dat precies in zijn werk gaat? Met behulp van Artificial Intelligence (AI) combineren en analyseren de software-experts bij Techwolf verschillende datasets uit interne HR-systemen. Zo kunnen bedrijven beter inschatten of werknemers wel op de juiste plaats zitten. Niet alleen nu, maar ook in de toekomst.

“In een snel veranderende wereld dient elk bedrijf te weten hoe zijn bedrijfsvoering er over tien jaar gaat uitzien. Met onze tools kunnen ze beter begrijpen welke vaardigheden binnen enkele jaren belangrijk zullen zijn in hun bedrijf. Daarbij moet men goed nadenken of het personeel wel zal kunnen volgen”, stelt De Neve.

Centraal staat de vraag: hoe gaan we duurzaam om met menselijk kapitaal? “Denk aan grootbanken die herstructureren. Men kondigt soms ontslagen aan, terwijl men tegelijkertijd belooft 2.000 nieuwe mensen aan te werven. Zo’n situaties behoren met ons systeem binnenkort hopelijk tot het verleden.”

Duurzame omgang met mensen

In onze dienstensector zijn personeelsleden value drivers. “Veertig jaar geleden had je machines die van een grondstof een product maakten. Mensen waren toen vooral kosten: ze waren nodig om die machines aan de praat te houden. Dat is nu totaal anders.

Het is niet langer een toestel dat een meerwaarde creëert, maar wel de ideeën en creativiteit van je personeel.

Bij Techwolf redeneren ze dat organisaties niet langer reactief aan HR-management mogen doen, maar pro-actief. “Men moet zich de vraag stellen: welk talent hebben we in huis, en hoe kunnen we ervoor zorgen dat die persoon kan blijven ontwikkelen? Daarbij dien je in het achterhoofd te houden dat jobs snel veranderen. Daarom analyseren wij de vacatures op zowel de binnenlandse als de buitenlandse arbeidsmarkt, om trends waar te nemen.”

De rollen op de arbeidsmarkt evolueren namelijk razendsnel. “De vereisten voor een data scientist zie je gewoon evolueren. Maar ook een job als boekhouder is totaal anders dan twintig jaar geleden. Toen was een boekhouder een cijferaar die vooral administratief aan de slag was. Vandaag de dag heeft die functie veel meer weg van een consultant: een strategische raadgever, die verklaart, duidt en strategisch communiceert. Als je dat weet, valt het misschien wel te overwegen om consultants naar het departement financiën te verhuizen? Zo kunnen zij over vijf jaar een meerwaarde blijven bieden.”

Skill set per werknemer

Je kan een job opdelen in pakweg twintig aspecten, om ervoor te zorgen dat werknemers wendbaar genoeg zijn voor de snel veranderende wereld. “Wij noemen dat work decompositioning.

We gaan mensen niet langer bij titel benoemen, maar beoordelen op basis van hun skill set; hun kunde. Zo kan je bij een nieuwe vacature meteen ook inschatten wie het meest in aanmerking komt voor de functie.

Op basis van onze analyse kan je dan ook polsen bij die werknemers of ze interesse hebben in een nieuwe uitdaging. Daarvoor hoeven ze geen half jaar training te krijgen, zoals bij nieuwe werknemers vaak wel het geval is.”

Zoals dat gaat met AI, worden systemen beter naarmate de tijd vordert. “Onze skill sets zijn zo’n 80% accuraat. Nu, als je iemand wil promoveren, heb je natuurlijk 100% zekerheid nodig. In een sollicitatieprocedure is de inbreng van mensen dus cruciaal. Er zijn nog voldoende manieren om in te schatten of ons systeem heeft gewerkt - denk maar aan assessment.”

Op basis van data wil Techwolf grote bedrijven bovenval helpen om de skills van hun workforce duurzamer te maken. “Nog te vaak gaat een job naar iemand die hij of zij kent. We bieden met ons dataplatform een objectieve blik aan: welke mensen zijn het beste voor die of die functie? Men focust soms op de gevaren van AI, maar in dit geval is het een enorme kans om op een eerlijkere manier met mensen om te gaan”, besluit De Neve.