UITLEGBAAR
"80% match!"
helpt niemand.
Black-box matching is naar als de kandidaat niet past - je weet niet wat er mis is. En irritant als hij wel past - je weet niet waarom hij wint van de andere 80%.
AGNCI laat per dimensie zien waar de punten vandaan kwamen. En suggereert wat je kunt doen om een twijfel-match alsnog te laten werken.
Score-uitsplitsing · M. de Vries
8.2
Java + Spring Boot + AWS exact zoals gevraagd
Salaris in range; contract-vorm matcht
Woont in Den Haag - vacature in Eindhoven (140 km)
8 jaar relevant, gevraagd was 5+ jaar
Komt van scale-up, vacature is bij scale-up
↘ Mobiliteit drukt de score. Vraag: open voor verhuizen of hybride? Dat zou hem op 9+ brengen.
PER MATCH KRIJG JE
Drie niveaus van uitleg.
Score per dimensie
Skills, voorwaarden, mobiliteit, ervaring, context - elk afzonderlijk gescoord en gewogen. Direct zichtbaar waar het wringt.
Onderbouwing per as
Niet alleen "skills 9.4" maar "Java + Spring Boot + AWS exact zoals gevraagd". Concrete koppeling naar vacature-eisen.
Actie-suggesties
Bij twijfel-matches geeft AGNCI een suggestie: "vraag of kandidaat openstaat voor verhuizen - dat zou hem op 9+ brengen".
WAAROM DIT WERKT
Een score om actie op te nemen.
Een 8.2 met breakdown is werkbaar: je ziet dat het skills-deel sterk is en mobiliteit zwak. Bel kandidaat → "sta je open voor remote of verhuizen?" → antwoord stuurt match-decision.
Een 8.2 zonder breakdown is een gok. Stuur je 'm wel of niet door? Op gevoel, of na 20 minuten profiel-bestuderen. Bij 100 matches per week wordt dat snel ondoenlijk.
Uitlegbaarheid maakt AI-matching een tool die meer doet dan tijd besparen - het maakt scherpere recruiters.
VOOR DE WERKGEVER
Op de branded landing-page ziet de werkgever óók de breakdown. Niet de exacte score - maar wel: skills sterk, ervaring sterk, mobiliteit aandacht.
Resultaat: werkgever-twijfels worden meteen geadresseerd. Geen "waarom denk je dat hij past?"-mailtje meer.