Je vacature staat open, kandidaten reageren, en toch loopt alles vast op hetzelfde punt: je team verliest uren aan CV’s lezen, herformatteren en vergelijken, terwijl hiring managers juist sneller duidelijkheid willen.

In recruitment is de bottleneck zelden het gesprek. Het echte tijdverlies zit in het voorwerk: verschillende bestandsformaten, wisselende opbouw, dubbele informatie en telkens opnieuw samenvatten. Het gevolg is contextwisselingen, inconsistentie en een shortlist die meer op gevoel dan op gelijke criteria tot stand komt. AI kan dit proces niet menselijker maken, maar wel veel menselijker houden door repetitief werk weg te nemen.

Bij Corefocus.ai bouwen we AI-oplossingen voor recruitmentteams die precies daar versnellen waar het pijn doet, zónder het oordeel van de recruiter te vervangen. Drie toepassingen leveren in de praktijk bijna altijd snelle winst op.

𝗖𝗩’𝘀 𝗼𝗺𝘇𝗲𝘁𝘁𝗲𝗻 𝗻𝗮𝗮𝗿 𝗲́𝗲́𝗻 𝘀𝘁𝗮𝗻𝗱𝗮𝗮𝗿𝗱 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗹𝗮𝘁𝗲
Als iedereen zijn eigen opmaak aanlevert, vergelijk je onbewust appels met peren. AI kan CV’s automatisch normaliseren naar één format, met:
– eenduidige kopjes voor ervaring, vaardigheden, opleiding en talen
– consistente datumnotatie en rolbeschrijvingen
– vaardigheden geclusterd per domein, zodat scannen echt snel wordt
Het resultaat: minder ruis, meer overzicht en sneller gezamenlijke besluiten met hiring managers.

𝗖𝗩’𝘀 𝗵𝗲𝗿𝘀𝗰𝗵𝗿𝗶𝗷𝘃𝗲𝗻 𝗻𝗮𝗮𝗿 𝗲𝗲𝗻 𝘀𝗽𝗲𝗰𝗶𝗳𝗶𝗲𝗸𝗲 𝗼𝗽𝗱𝗿𝗮𝗰𝗵𝘁
Een generiek CV is zelden ideaal. Recruiters doen daarom vaak hetzelfde handwerk: relevante projecten naar voren halen, taal laten aansluiten op de rol, irrelevante details inkorten. AI kan een opdracht-specifieke versie maken op basis van bestaande informatie, waarbij:
– de juiste ervaring en vaardigheden extra nadruk krijgen
– details die niet helpen naar de achtergrond verdwijnen
– toon en taalniveau aansluiten bij klant of functie
𝗕𝗲𝗹𝗮𝗻𝗴𝗿𝗶𝗷𝗸: dit werkt alleen met kwaliteitsrails. Niets verzinnen, alleen herformuleren, structureren en expliciet maken wat ontbreekt.

𝗠𝗮𝘁𝗰𝗵𝗶𝗻𝗴 𝗺𝗲𝘁 𝗼𝗻𝗱𝗲𝗿𝗯𝗼𝘂𝘄𝗶𝗻𝗴 𝗶𝗻 𝗽𝗹𝗮𝗮𝘁𝘀 𝘃𝗮𝗻 𝗲𝗲𝗻 𝘇𝘄𝗮𝗿𝘁𝗲 𝗱𝗼𝗼𝘀
Een score zonder uitleg helpt niemand. Goede matching geeft inzicht per criterium, bijvoorbeeld:
– match per must haves en nice to haves
– concreet bewijs uit CV of vacaturetekst
– een korte risico-paragraaf met gerichte vragen voor de intake
Zo win je tijd én verhoog je de kwaliteit van intakevragen en interviews.

Hoe ziet zo’n recruitmentstroom er pragmatisch uit? CV en vacaturetekst komen binnen, structuur wordt herkend, het CV wordt genormaliseerd naar een standaardprofiel, daarna herschreven naar een opdrachtprofiel en vervolgens gematcht op criteria. Tot slot blijft de 𝗿𝗲𝗰𝗿𝘂𝗶𝘁𝗲𝗿 𝗶𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹𝗲: goedkeuren, aanpassen, exporteren en communiceren.

Wat heb je nodig om dit goed te laten werken?
– één CV-template dat je team accepteert
– duidelijke criteria per rol of klant, inclusief must haves en nice to haves
– voorbeelden van goede en slechte matches om te kalibreren
– privacy-afspraken: minimale opslag, toegangsbeheer, waar mogelijk anonimiseren en heldere bewaartermijnen

De valkuil is denken dat AI automatisch betere keuzes oplevert. Snelle tekst is geen betere besluitvorming. Het verschil maak je met heldere criteria, bewijsvoering en een vaste reviewstap.

Wil je klein starten zonder maanden projectwerk? Kies één roltype, maak één template en één set criteria, run 20 tot 30 CV’s door de stroom en vergelijk blind met het oude proces. Meet doorlooptijd, consistentie van je shortlist en de kwaliteit van intakevragen. Dan weet je snel waar de winst zit en welke rails je moet aanscherpen.

Recruitment blijft mensenwerk. Maar het hoeft geen formatteerwerk te zijn. Plan een call met ons in en ontdek de mogelijkheden.