Wat gaat Google precies doen?

‘Google for Jobs’, heet het en het kan wel eens binnen enkele maanden bereikbaar zijn, zo berichtten BNR Nieuwsradio en nieuwssite Emerce. Zoek straks op ‘banen’ en de zoekmachine toont een apart veld met vacatures specifiek voor jou op basis van wat de zoekmachine van je weet. En dat moet beter werken dan andere vacaturesites, want juist Google heeft een schat aan data. Bedrijven zouden voorlopig gratis op deze manier hun vacature kunnen laten opnemen en dat kan de gespannen arbeidsmarkt helpen. De computer gaat headhunten.

Kan Google echt banen vinden?

Ja, in een eerste proef zou farmaciebedrijf Johnson & Johnson 18% meer sollicitanten hebben gehad dankzij Google for Jobs, al is het onbekend of het ook allemaal goede sollicitanten waren. Wie wil, kan het ook zelf testen. Ga naar de Amerikaanse Google, tik ‘jobs’ in en een blauwe Job-balk met persoonlijk aanbod springt in beeld. Ondergetekende probeerde het ook en kreeg wat journalistieke vacatures en een functie als babysitter voorgesteld; de wonderlijke wegen van het algoritme. Maar het systeem is pril en kan nog zeker leren. Wie het wil testen tikt simpelweg Google US in, klikt dan Pagina USA aan, tikt een zoekopdracht in zoals San Francisco jobs en ziet wat het systeem biedt.

Hoe kan dit?

Google zelf houdt het op een ‘diepe samenwerking met de banenzoekindustrie’, maar deskundigen buiten het bedrijf zijn stelliger: dit is gewoon big data in combinatie met kunstmatige intelligentie. Het bedrijf heeft immers veel informatie per gebruiker en leert bovendien rap bij. Wie gaat zoeken en bijvoorbeeld vaak beroepen aanklikt waarin veel moet worden gereisd, geeft al informatie waar de zoekmachine weer gerichter mee kan speuren. Er is alleen één probleem: Google moet wel die soms vage functieomschrijvingen van vacatures kunnen begrijpen, maar dat kan met deeplearning.

Het FD duikt in de wetenschap en techniek achter een recent bericht. Klik hier voor meer afleveringen.

Hoe werkt deeplearning?

Door heel veel te lezen. Machine learning werkt door immense hoeveelheden tekst te verwerken, zodat opvalt dat woorden 'Utrecht' en 'Den Haag' vaak in combinatie met 'stad' worden gebruikt. Zo leert het systeem beetje voor beetje woorden begrijpen. Op dezelfde wijze ploegt de machine hele vacaturesites door tot duidelijk wordt wat bedrijven vragen in functies. Ook het Nederlands Textkernel gebruikt deze techniek om kandidaten aan banen te helpen. Als het lezen eenmaal goed lukt is het op allerlei gebieden toe te passen, zegt Tom Heskes, hoogleraar kunstmatige intelligentie aan de Radboud Universiteit Nijmegen. En omdat het systeem zich niet beperkt tot sectoren, kun je vervolgens bijzondere dingen ontdekken. Zoals dat iemand met een functie aan de Zuidas geknipt is als schooldirecteur.

Had Google de switch van Merel van Vroonhoven (AFM) kunnen voorzien?

Dat kan zeker. Vorige week verraste de vrouwelijke bestuurder (50) van de toezichthouder iedereen met haar vertrek. Ze verruilt een goedbetaalde baan voor een opleiding tot basisschooldocent. En het verlangen, zo vertelde ze in gesprek met FD, was er al een tijdje. Nu komt het vaker voor dat bestuurders hun baan verruilen voor een maatschappelijke functie en daar wordt ook wel eens over geschreven. Dus daar schuilt al een potentiële bron voor de zoekmachine, zegt Heskes: ‘Het kan goed dat zij dat soort stukken heeft aangeklikt. En dan had Google het kunnen weten.'