Een sterk cv. Een overtuigende motivatiebrief. Een kandidaat die tijdens het sollicitatiegesprek precies de juiste woorden vindt om uit te leggen waarom hij of zij geschikt is voor de functie.

Jarenlang waren dat betrouwbare signalen voor recruiters.

Maar wat gebeurt er wanneer bijna iedereen die signalen met AI kan optimaliseren?

Uit recent onderzoek van HireVue blijkt dat 71% van de kandidaten AI gebruikt bij het opstellen van hun cv. Ook Harvard Business Review wees recent op dezelfde evolutie: AI maakt het steeds gemakkelijker om zowel op papier als tijdens de voorbereiding van een sollicitatiegesprek uitstekend voor de dag te komen.

Daar is op zich niets mis mee. Een kandidaat die ChatGPT gebruikt om zijn cv beter te formuleren, heeft daarom niet plots minder talent.

Maar het maakt het voor recruiters wel moeilijker om presentatie van prestatie te onderscheiden.

En net daarom wordt een van de oudste instrumenten binnen recruitment weer relevant: de referentie.

Een goed sollicitatiegesprek blijft essentieel. Alleen vertelt een kandidaat daarin vooral zelf hoe hij of zij werkt.

Een voormalige leidinggevende heeft het ook daadwerkelijk gezien.

Hoe zelfstandig werkte iemand echt? Hoe ging die persoon om met feedback? Wat gebeurde er wanneer de druk toenam? En was die "sterke stakeholdermanager" uit het interview dat ook in de praktijk?

Dat zijn vragen waarop AI moeilijk een antwoord kan produceren.

Het verklaart waarom er internationaal weer meer aandacht komt voor referentiechecks. The Wall Street Journal rapporteerde dit jaar over de terugkeer van zogenaamde backdoor references: werkgevers die binnen hun netwerk actief op zoek gaan naar mensen die vroeger met een kandidaat hebben samengewerkt, buiten de officieel opgegeven referenties om.

Wij zouden daar zelf voorzichtig mee omspringen — een kandidaat moet weten dat er referenties worden genomen, en privacy blijft belangrijk. Maar de achterliggende behoefte begrijpen we goed: werkgevers zoeken opnieuw naar menselijke signalen die moeilijk te optimaliseren zijn.

Ook een voormalige leidinggevende kan de waarheid mooier voorstellen dan ze is.

Wat daarbij meespeelt, is een mechanisme dat weinig recruiters expliciet benoemen: een referentie geven is nooit helemaal neutraal. Wie een oud-medewerker positief beoordeelt, zegt daarmee impliciet ook iets over zichzelf als leidinggevende — over wie hij heeft aangenomen, gecoacht en zien groeien. Een sterke referentie is dus niet alleen een compliment aan de kandidaat, maar vaak ook een klein compliment aan de referentiegever zelf. Dat maakt de neiging om positiever te scoren dan de werkelijkheid rechtvaardigt, extra begrijpelijk — en extra iets om rekening mee te houden.

Daarom volstaat de klassieke vraag "Was u tevreden over deze persoon?" niet. Vraag liever:

"Als wij deze persoon morgen aannemen, waarin zouden we hem of haar volgens u nog moeten begeleiden?"

Of:

"In welke werkomgeving zou deze persoon volgens u minder goed functioneren?"

Een goede referentie zoekt niet naar complimenten, maar naar context.

Als referenties zo waardevol zijn, waarom worden ze dan in de praktijk zo vaak overgeslagen of afgeraffeld tot een formaliteit?

Het antwoord heeft weinig met AI te maken en alles met tijdsdruk. Veel rekruteringskantoren worden afgerekend op snelheid: hoe snel kan een kandidaat worden voorgesteld, hoe snel kan een vacature worden ingevuld. In die logica is een grondige referentiecheck — iemand echt bellen, doorvragen, context opbouwen — al snel de stap die sneuvelt. Niet omdat ze onbelangrijk is, maar omdat ze niet meetelt in de statistieken waarop veel kantoren zichzelf beoordelen.

Het resultaat is een tegenstrijdigheid: net nu referenties opnieuw aan waarde winnen, staan ze in veel processen onder druk om net dat beetje sneller — en dus oppervlakkiger — te verlopen.