Steeds slimmer wordende machines zijn vaak efficiënter dan mensen. Ze kunnen bijvoorbeeld sneller grote hoeveelheden data verwerken, sneller berekeningen maken en steeds beter repeterende taken uitvoeren. Technologie kan taken uit handen nemen, waardoor je zelf meer tijd over houdt voor andere zaken.

Eigenlijk gebruiken we allemaal al veel vaker slimme technologie dan we denken. Hoe vaak per dag tik je een zoekopdracht in Google? Heel handig dat de zoekmachine zodra je begint met typen al met suggesties komt, en vaak nog hele relevante ook. Dat scheelt tijd en het voorkomt doorgaans dat je verder moet kijken dan pak hem beet de eerste vijf zoekresultaten. En soms levert het ook nog eens leuke zijpaadjes op. Herkenbaar? Precies dat is wat technologie voor je kan doen. Ook in het domein van recruitment.

Technologie in HR en recruitment
Dat geldt ook voor recruitment en HR: met de juiste technologie, die doet waarvoor hij is ontworpen, houd je meer tijd over voor dat waar je als recruiter echt je tijd aan wilt besteden: de kandidaat en opdrachtgever. Zeg nooit nooit, maar we zijn nog niet zo ver dat computers dat helemaal van de mens overnemen.

Want niet iedere geschikte kandidaat voor jouw vacature van Java Developer noemt zich ook zo op zijn of haar profiel. Misschien staat er wel Software Engineer of J2EE ontwikkelaar. Intelligente technologie kan je hierbij helpen, door het begrijpen van woorden en hun context en het geven van synoniemen en verwante termen. Waarmee je je zoekopdracht sneller en vollediger maakt dan wanneer je dat allemaal zelf zou moeten bedenken.

Het belang van domein-specifieke kennis
Maar daarmee ben je er nog niet. De technologie achter een zoekmachine moet ook begrijpen dat Data Scientist een beroep is en Hadoop een vaardigheid die een Data Scientist moeten hebben. Met andere woorden: de technologie moet niet alleen begrijpen wat de termen betekenen, maar ook hoe ze zich tot elkaar verhouden. Dit vereist specifieke kennis van het HR-domein. Een zoekmachine bouwen is één ding, het wordt pas waardevol als de resultaten die een zoekmachine oplevert relevant zijn. En dat kan niet zonder domein-specifieke kennis.

Bij Textkernel hebben we die domein-specifieke kennis vastgelegd in onze eigen ontologie of Knowledge Graph. Deze Knowledge Graph definieert concepten en entiteiten uit het HR- en recruitmentdomein, zoals beroepen, vaardigheden, kwalificaties, bedrijven en opleidingsinstituten, en kent de onderlinge verbanden daartussen. Als je dit de basis laat zijn van je zoekmachine, krijg je echt relevante resultaten.

Dat is precies wat we bij Textkernel hebben gedaan. Onze semantische zoektechnologie en cv- en vacatureparsingmodellen maken gebruik van een uitgebreide Knowledge Graph. En leveren zo snel relevante resultaten op basis van je zoekopdracht. Zodat je als recruiter tijd over houdt voor dat wat machines nog niet zo goed kunnen als de mens: verbinding leggen met en tussen mensen.

Lees meer over onze Knowledge Graph en de totstandkoming ervan in het blog van collega Panos.

Meer weten over de semantische zoektechnologie van Textkernel?
Lees alles over onze tools Search! en Match!