Leda Stawnychko van Mount Royal University en Mehnaz Rafi van de Universiteit van Calgary bespreken wat waar en niet waar is over het zoeken naar een baan in 2026.
Het zoeken naar een baan is nog nooit zo toegankelijk en verwarrend geweest. Platformen zoals LinkedIn, Inderdaad en werkgeverscarrièrepagina's bieden kandidaten de mogelijkheid om met slechts een paar klikken te solliciteren. Wat er gebeurt nadat ze op 'verzenden' hebben geklikt, is echter een vruchtbare voedingsbodem geworden voor verkeerde informatie.
Sociale media is gevuld met 'carrière-beïnvloeders', CV-schrijvers, rekruteerders En bedrijven veelbelovende voorkennis van hoe werving echt werkt. Een groot deel van dit advies is gericht op verkeerd geïnformeerde beweringen over aanvragersvolgsystemen (ATS) en kunstmatige intelligentie.
Deze diensten profiteren van de onzekerheid van werkzoekenden en overtuigen mensen ervan dat ze gespecialiseerde diensten, hulpmiddelen en producten nodig hebben 'versla' de ATS en beveilig interviews.
Het resultaat is dat veel werkzoekenden tijd en geld besteden aan het volgen van advies dat niet op bewijs is gebaseerd. Hier zijn vier veelvoorkomende mythen over het sollicitatieproces en wat het onderzoek feitelijk zegt.
Mythe 1: 75% van de cv’s wordt afgewezen
Misschien wel de meest herhaalde bewering online is dat 75% van de cv's wordt automatisch afgewezen door een ATS voordat een menselijke recruiter ze ooit ziet.
De statistiek is ontstaan uit een verkooppraatje uit 2012 van Prepteleen cv-optimalisatiebedrijf dat het jaar daarop failliet ging. Er is nooit een methodologie gepubliceerd, maar toch heeft het cijfer zich wijd verspreid.
In werkelijkheid is een ATS software waarmee werkgevers applicaties kunnen beheren, en de mogelijkheden ervan lopen sterk uiteen. Sommige systemen functioneren als digitale archiefkasten, waarin eenvoudigweg applicaties worden opgeslagen en geordend.
Anderen screenen automatisch op basisvereisten, zoals verplichte deelnamevragen. Aan de meest geavanceerde kant gebruiken systemen AI om sollicitanten te rangschikken, kandidaten aan te bevelen en asynchrone video-interviews te analyseren.
De geavanceerde AI-aangedreven tools zijn doorgaans te vinden in grote organisaties, waaronder veel organisaties Fortune 500-bedrijvenwaar enorme aantallen aanvragen op ontvangen. In Canada, de meeste werkgevers gebruiken geen AI bij het aannemen van personeelEn kleine bedrijven – die meer dan 60% van de beroepsbevolking in dienst hebben – zullen vooral niet op ATS vertrouwen.
Kleine bedrijven missen doorgaans zowel de applicatievolumes die ATS de moeite waard maken als de inkoopinfrastructuur om deze te adopteren en te onderhouden.
Voor de meeste Canadese werkzoekenden is de betere strategie om zich te concentreren op het duidelijk communiceren van hoe hun vaardigheden en ervaring aansluiten bij de functie, en zo verder relaties opbouwen binnen hun beroep.
Mythe 2: AI kan een winnend CV schrijven
Een veel voorkomende boodschap van carrière-beïnvloeders is dat AI een op maat gemaakt cv of sollicitatiebrief kan genereren die uw kansen om aangenomen te worden dramatisch vergroot. Hoewel AI kandidaten kan helpen sollicitatiemateriaal efficiënter voor te bereiden, is het geen kortere weg naar een sterkere sollicitatie.
Naarmate meer kandidaten vertrouw op dezelfde hulpmiddelen en aanwijzingentoepassingen klinken steeds meer hetzelfde en recruiters merken het op.
In plaats van een concurrentievoordeel te bieden, kunnen door AI gegenereerde toepassingen juist het tegenovergestelde effect hebben. 74 procent van de rekruteringsmanagers geeft aan dat ze hen identificeren, en 80 procent beoordeelt ze als ongunstig.
De beste aanpak is om gebruik AI om uw eigen stem te versterken. Dat betekent dat je het gebruikt om je ontwerp te verfijnen en aan te scherpen, niet de inhoud ervan vervangen.
Uit onderzoek naar aanwervingen in Canada blijkt dat kandidaten meer sollicitatiegesprekken krijgen als hun sollicitaties er meer bevatten detail, duidelijkheid en structuur. Sinds de huidige recruiters beoordelen er talloze toepassingen die er hetzelfde uitzien en hetzelfde klinkenze hebben de neiging om te reageren op degenen die dat doen val op door kwalificaties met een authentieke stem te communiceren.
Mythe 3: Gebruik 'ATS-vriendelijke' CV-sjablonen
CV-schrijvers en loopbaanbeïnvloeders beweren dat het gebruik van een 'ATS-vriendelijke' sjabloon is essentieel voor het 'verslaan' van de ATS. Sommigen verkopen zelfs sjablonen die beloven 'optimaliseren' uw cv om sollicitatiegesprekken veilig te stellen.
In werkelijkheid bestaat er geen universeel ATS-vriendelijk cv, omdat de software die werkgevers gebruiken sterk verschilt van bedrijf tot bedrijf. Bovendien kan moderne ATS informatie extraheren uit veelgebruikte CV-lay-outs, waaronder kolommen of tabellen.
Hun belangrijkste beperking is dat ze zijn ontworpen om tekst te verwerken, geen afbeeldingen, afbeeldingen of pictogrammen. Dat betekent dat een schoon, leesbaar CV het daadwerkelijke doel moet zijn, en niet een online gekocht sjabloon.
Als ATS cv's niet automatisch afwijst zoals de influencer-economie beweert, dan is het optimaliseren van een systeem dat grotendeels niet op die manier werkt het verkeerde probleem aan het oplossen. Het echte publiek voor je cv is een persoon, geen algoritme.
De betere aanpak is om voor zowel systemen als mensen te schrijven. Gebruik duidelijke kopjes, relevante trefwoorden en concrete voorbeelden die laten zien hoe jouw ervaring aansluit bij de functie.
Mythe 4: Meer sollicitaties, meer interviews
Een andere mythe is dat, met de juiste aanwijzingen, het zoeken naar een baan kan volledig geautomatiseerd wordenwaardoor kandidaten dat kunnen met weinig moeite honderden aanvragen indienen. Meer sollicitaties zouden tot meer interviews moeten leiden, luidt de logica.
In de praktijk gaat deze aanpak vaak ten koste van doordacht zoeken naar werkzoals het identificeren van functies en werkgevers die echt aansluiten bij uw vaardigheden en interesses, en het opstellen van sollicitaties die die aansluiting weerspiegelen.
AI is het meest effectief wanneer het het werk van een kandidaat verbetert in plaats van vervangt, en helpt om wat bekend staat als ‘werkslop'- een term voor generieke, door AI gegenereerde inhoud.
Kandidaten zijn het beste gediend door AI te gebruiken voor brainstormen en polijsten ervoor te zorgen dat de definitieve versie uw ervaringen, prestaties en stem nauwkeurig en authentiek weerspiegelt.
De fundamenten zijn niet veranderd
De huidige arbeidsmarkt ziet er misschien anders uit, maar de fundamenten van een succesvolle zoektocht naar een baan zijn niet veel veranderd. In die zin is het beste wat werkzoekenden kunnen doen het negeren van het grootste deel van wat hen wordt verkocht.
De sterkste toepassingen zijn de kandidaten die de ervaringen van een kandidaat duidelijk verbinden met de functie, concreet bewijs leveren van hun capaciteiten en met een authentieke stem communiceren.
Technologie kan werkgevers helpen bij het beheren van sollicitaties, maar… Aanwervingsbeslissingen worden uiteindelijk door mensen genomen. Dat maakt professionele netwerken, vertrouwde verwijzingen, sterke communicatie En leiderschap vaardigheden waardevoller dan ooit.
Zet de tijd die u aan sjabloonoptimalisatie besteedt, in één goed gesprek met iemand uit uw vakgebied. Het onderzoek suggereert het zal verder gaan.
Door Leda Stawnychko en Mehnaz Rafi
Leda Stawnychko is universitair hoofddocent strategie en organisatietheorie bij Mount Royal Universiteit. Ze heeft ook aanvullende academische benoemingen aan de Haskayne School of Business van de Universiteit van Calgary en de Cumming School of Medicine. Met meer dan twintig jaar leiderschapservaring in de internationale publieke, private en non-profitsector is ze toegewijd aan het cultiveren van effectieve, adaptieve en transformatieve leiders.
Mehnaz Rafi is een PhD-kandidaat en sessiehoogleraar aan de Haskayne School of Business aan de Universiteit van Calgary. Voordat ze promoveerde op organisatiekunde bOp grond van haar gedrag behaalde ze haar MSc in management aan de Smith School of Business van Queen's University. Ze is gepassioneerd over het benutten van haar tien jaar onderzoekservaring op het gebied van kwantitatieve, kwalitatieve en mixed-method ontwerpen om betekenisvolle impact in de wereld te creëren.
