Wat betekent “AI in HR” in 2026?

AI in HR is het gebruik van slimme software om HR-processen te ondersteunen, vooral bij werving en selectie
Denk aan cv-screening, matching, interviewanalyse, skill-assessments en het voorspellen van “fit”
Vaak is het niet één tool, maar een combinatie van systemen die data verwerken en een score, ranking of advies geven

Belangrijk: een score is geen “waarheid” maar een inschatting op basis van data en aannames
Als je wilt snappen waarom AI soms fout of te stellig kan zijn, lees ook
AI hallucinations

Waarvoor gebruiken organisaties AI in HR?

• Vacatureteksten: sneller schrijven, herschrijven en verbeteren
• CV-screening: kandidaten sorteren op ervaring, skills en keywords
• Matching: kandidaten koppelen aan vacatures op basis van profiel en functie-eisen
• Pre-screening: chatbots die intakevragen stellen en antwoorden samenvatten
• Assessments: skill-tests, case-opdrachten en analyses van antwoorden
• Interview support: vraagsets genereren en notities structureren
• HR-analytics: trends signaleren zoals verloop, verzuim en trainingbehoeften

AI is vooral sterk bij grote volumes en repeterende taken
Maar juist bij menselijke beoordeling (potentieel, cultuur, context) is de kans op misinterpretatie groter

Hoe werkt AI-selectie onder de motorkap?

Veel HR-AI werkt met een combinatie van tekstanalyse en voorspellende modellen
Het systeem haalt signalen uit cv’s, motivatiebrieven, assessments en soms ook interne data
Daarna ontstaat vaak één van deze outputs:

• Score: “match percentage” of “fit score”
• Ranking: een lijst met kandidaten in volgorde
• Labels: bijvoorbeeld “sterk in communicatie” of “risico op snelle uitstroom”
• Samenvatting: korte bullet points uit intake of gesprek

Dit kan nuttig zijn, maar het maakt ook fouten onzichtbaar als niemand controleert hoe de score tot stand komt
Daarom is transparantie in HR-AI zo’n belangrijk thema

Bias in HR: waarom AI kan discrimineren

Bias ontstaat wanneer data of regels een scheef beeld geven
HR-data is extra gevoelig, omdat oude keuzes (bewust of onbewust) in historische datasets kunnen zitten
Als AI leert van “wie eerder is aangenomen”, kan het bestaande patronen versterken

Veelvoorkomende bias-risico’s

• Historische voorkeuren: het model kopieert het verleden (“dit werkte eerder”)
• Proxy-variabelen: indirecte signalen (postcode, schooltype, woordkeuze) sturen selectie
• Oneerlijke datadekking: bepaalde groepen zijn ondervertegenwoordigd in trainingsdata
• “Culture fit” als bias: vaag criterium dat diversiteit kan blokkeren
• Keyword bias: kandidaten met andere termen (of taalniveau) worden lager gerankt

Meer verdieping:
AI bias: waarom AI bevooroordeeld kan zijn en hoe je het herkent

Transparantie: wat betekent dat bij AI-selectie?

Transparantie betekent dat je kunt uitleggen wat het systeem doet en waarom iemand een bepaalde score of ranking krijgt
In HR is dat belangrijk voor vertrouwen, fairness en juridische houdbaarheid

Praktische vormen van transparantie

• Uitlegbare criteria: welke factoren tellen mee in screening en waarom?
• Audit trail: loggen welke input en welke beslissing is genomen
• Menselijke eindbeslissing: AI adviseert, mens beslist
• Feedback aan kandidaten: duidelijke communicatie over proces en stappen
• Testen op fairness: controleren of resultaten scheef uitpakken voor groepen

Let op: “transparant” betekent niet dat je alle technische details openbaar maakt
Het gaat erom dat het proces eerlijk, controleerbaar en uitlegbaar is

Betrouwbaarheid: AI kan ook gewoon verkeerd zitten

Net als in andere domeinen kan AI verkeerde conclusies trekken
Bijvoorbeeld doordat de functie-eisen onduidelijk zijn, de data incompleet is, of omdat het model generaliseert
Dit is extra riskant als HR blind vertrouwt op een score

• Te veel vertrouwen in “match %”: een getal lijkt objectief, maar is vaak subjectief opgebouwd
• Context ontbreekt: carrière-switchers, gaten in cv of atypische routes worden slechter begrepen
• Hallucinations in samenvattingen: AI kan dingen “invullen” die niet gezegd zijn
• Overfitting: model werkt goed op oude data, slecht op nieuwe kandidaten

Meer:
Hoe betrouwbaar is AI

Privacy en AVG in HR: waarom dit extra gevoelig is

HR-data is persoonlijk en vaak gevoelig: cv’s, beoordelingen, salarisindicaties, gezondheidsinfo, gespreknotities
Daarom is het belangrijk om te weten welke gegevens je verwerkt, waar die data heen gaat, en wie toegang heeft

Veelgemaakte fouten

• CV’s plakken in chattools: zonder toestemming of duidelijke afspraken over opslag
• Te veel data verzamelen: “voor de zekerheid” meer velden dan nodig
• Onbewuste gevoelige data: religie, gezondheid of politieke voorkeur in notities
• Onheldere bewaartermijnen: data blijft langer staan dan nodig
• Vendor-risico: externe tools zonder goede contracten en verwerkersafspraken

Lees ook:
AI en privacy en
AI en AVG checklist

AI in sollicitaties: wat kandidaten moeten weten

Niet alleen HR gebruikt AI: kandidaten gebruiken het ook voor cv’s, brieven en voorbereiding
Dat is logisch, maar het kan ook risico’s geven als je AI-output niet personaliseert of fouten laat staan

Verdieping:
AI in sollicitaties: wat is slim en wat is risky

Checklist: AI in HR verantwoord gebruiken (selectie & beoordeling)

1. Definieer criteria vooraf: wat is écht belangrijk voor de functie?
2. Beperk input: verwerk alleen data die noodzakelijk is
3. Test op bias: controleer uitkomsten op scheefgroei tussen groepen
4. Maak beslissingen uitlegbaar: geen “black box” scores zonder uitleg
5. Houd menselijke eindcontrole: AI mag adviseren, niet automatisch uitsluiten
6. Log en evalueer: monitor kwaliteit, fouten en uitzonderingen
7. Communiceer transparant: vertel kandidaten wat er gebeurt en waarom
8. Regel privacy & AVG: verwerkersovereenkomsten, bewaartermijnen, toegang

Veelgestelde vragen

Is AI-selectie eerlijker dan menselijke selectie?

Het kan eerlijker zijn als het goed ontworpen en getest is, maar het kan ook bias versterken als het op scheve data leunt
Eerlijkheid komt niet “gratis” met AI: het vraagt controle, transparantie en goede criteria

Waarom is transparantie zo belangrijk?

Omdat een kandidaat wordt beoordeeld op iets dat impact heeft op werk en inkomen
Als niemand kan uitleggen waarom een score ontstaat, is het moeilijk om fouten of bias te corrigeren

Wat is het grootste risico in de praktijk?

Blind vertrouwen op een matchscore of ranking zonder te checken of het systeem de juiste dingen meet
AI kan snel zijn, maar snelheid is geen kwaliteit

Conclusie

AI in HR kan werving en selectie in 2026 sneller en consistenter maken, vooral bij grote aantallen kandidaten
Tegelijk zijn de risico’s serieus: bias, ondoorzichtige scores, privacyproblemen en verkeerde aannames
De beste resultaten komen wanneer AI transparant wordt ingezet, met heldere criteria, fairness-tests en menselijke eindverantwoordelijkheid

Disclaimer: dit artikel is informatief en geen juridisch of professioneel advies