Er zijn twee beloften van generatieve AI die op maat lijken te zijn gemaakt voor het zoekproces naar werk. Eén daarvan is dat het repetitieve taken vergemakkelijkt. De tweede is dat het waardevolle suggesties biedt die uw schrijven kunnen verbeteren. Op het eerste gezicht zijn deze twee voordelen perfect voor het zoeken naar een baan. Je moet heel veel sollicitatiebrieven schrijven, dus alles wat het proces versnelt is een zegen. Bovendien heb je misschien geen vertrouwen in je schrijfvaardigheid, dus als je een generatief AI-systeem gebruikt om je brief wat krachtiger te maken, kom je waarschijnlijk beter over op rekruteringsmanagers.
Maar . . . in deze situatie kunnen de voordelen van AI kleiner zijn dan je zou verwachten.
Het fundamentele probleem is verbonden met een paradox die in een artikel in het tijdschrift wordt benadrukt Wetenschappelijke vooruitgang door Anil Doshi en Oliver Hauser. Ze ontdekken dat wanneer mensen generatieve AI gebruiken om een kort verhaal te creëren, dit de creativiteit van de verhalen die ze genereren verbetert. Maar als je een groep mensen hebt die allemaal generatieve AI gebruiken om hun verhalen te ontwikkelen, is de collectieve output van de groep over het algemeen minder creatief dan zonder het gebruik van generatieve AI.
In eerste instantie lijkt dit misschien vreemd. Hoe kan iedereen creatiever worden, maar de groep wordt minder creatief? Het antwoord is dat generatieve AI ervoor zorgt dat iedereen een beetje anders gaat denken over het project dat ze doen. Maar het hanteren van een generatief AI-model is alsof elke schrijver om advies vraagt aan dezelfde persoon. Iedereen krijgt hetzelfde advies, en dus wordt de collectieve output homogener dan wanneer elke schrijver advies zou krijgen van een andere expert.
Iets soortgelijks gebeurt wanneer u generatieve AI gebruikt om u te helpen met uw sollicitatiebrieven. Je zou een generatief AI-model kunnen vragen een brief te schrijven op basis van de opdracht die je geeft. Of u kunt er een concept aan toevoegen dat u hebt geschreven en om suggesties vragen. Hoe dan ook, de brief die u terugkrijgt, lijkt waarschijnlijk een goede brief die bij uw doel past. U zult dus waarschijnlijk blij zijn dat u hulp heeft gekregen bij de brief.
Het probleem is dat waarschijnlijk veel andere sollicitanten hetzelfde doen. Het zou in feite zijn alsof ze allemaal naar dezelfde persoon zouden gaan (of misschien naar dezelfde kleine groep mensen – aangezien er een paar verschillende funderingsmodellen bestaan). De rekruteringsmanager wordt dus overspoeld met brieven die allemaal behoorlijk op elkaar lijken.
Aanwervingsmanagers zullen waarschijnlijk immuun worden voor door AI gegenereerde brieven, en zullen aandacht gaan besteden aan brieven die persoonlijker en idiosyncratischer aanvoelen. In een wereld van copycats besteden je hersenen van nature meer aandacht aan dingen die nieuw aanvoelen.
Misschien is het een ideale strategie om een beetje met grote taalmodellen te spelen om een idee te krijgen van de suggesties die zij doen om uw sollicitatiebrieven te verbeteren. Deze modellen kunnen een aantal woorden of zinsneden voorstellen die u leuk vindt. Maar overweeg na dat eerste onderzoek om uw eigen brieven te schrijven. Dit helpt je een natuurlijke stijl te ontwikkelen die authentieker op jou zal lijken. Op de lange termijn zal dit je helpen om op te vallen in de massa.
