Vacatures die AI benoemen trekken méér aandacht — en helpen sneller de juiste kandidaat te vinden
AI is in korte tijd van “nice to have” naar “basisvaardigheid” gegroeid in steeds meer functies. Dat zie je niet alleen terug op de werkvloer, maar ook in vacatureteksten. Online onderzoek laat een duidelijk patroon zien: vacatures die AI expliciet noemen (als harde vaardigheid zoals “prompting”, “data-analyse met AI”, “Copilot” of als zachte vaardigheid zoals “AI-vaardig samenwerken”, “kritisch denken over AI-output”, “AI-ethiek”) krijgen aantoonbaar meer kandidaatinteresse. En juist omdat je specifieker bent over wat iemand met AI moet kunnen, vergroot je de kans op een betere match — wat in de praktijk vaak leidt tot sneller invullen.
1) Kandidaten reageren aantoonbaar sterker op vacatures met AI
LinkedIn rapporteerde dat vacatureplaatsingen die AI noemen sneller groeien in kandidaatinteresse dan vergelijkbare vacatures zonder AI-vermelding. In berichtgeving rond LinkedIn-data werd bijvoorbeeld genoemd dat AI-vermeldingen samenhangen met hogere engagement en snellere applicatiegroei (o.a. “17% meer application growth” in de periode die LinkedIn analyseerde).
Daarnaast laat LinkedIn Economic Graph-onderzoek zien dat het aantal vacatures met AI/GenAI-vermelding sterk is toegenomen, en dat het aantal sollicitaties op die vacatures óók duidelijk meegroeit (in een publicatie werd bijvoorbeeld genoemd dat applicaties op AI/GAI-vermeldende vacatures 1,7× toenamen in de onderzochte periode).
Wat dit betekent: AI in je vacature werkt als een signaal. Kandidaten lezen: hier kan ik mijn skills actueel houden of hier krijg ik ruimte om slimmer te werken. Zeker voor professionals die wendbaar willen blijven, is dat aantrekkelijk.
2) “AI noemen” is niet genoeg: context bepaalt kwaliteit van de instroom
Indeed’s Hiring Lab wijst erop dat werkgevers AI steeds vaker noemen in vacatureteksten, maar dat een flink deel van die vermeldingen weinig context geeft over hoe AI in de rol wordt gebruikt.
Dat is belangrijk, want zonder context trek je óók ruis aan: mensen die “AI” interessant vinden, maar niet per se passen bij jouw taakinhoud of volwassenheid van de organisatie.
Praktische vertaling: niet alleen “we werken met AI”, maar “waarvoor”, “met welke tools”, “wat wordt er van jou verwacht” en “wat niet”.
3) AI expliciet maken vergroot je talentpool (en daarmee je snelheid)
Een tweede verklaring voor “sneller de juiste kandidaat” zit in vindbaarheid en matching. Als je AI-vaardigheden concreet benoemt, kunnen kandidaten (en algoritmes van jobboards/LinkedIn) beter matchen op skills. LinkedIn publiceerde bijvoorbeeld dat een skills-based benadering de talentpipeline voor AI-rollen fors kan vergroten (wereldwijd werd o.a. een veelvoud genoemd).
Meer relevante instroom = kortere doorlooptijd, mits je selectieproces meebeweegt.
4) Waarom dit in de praktijk vaak tot sneller invullen leidt
Er zijn drie mechanismen:
- - Hoger “klik- en sollicitatiepotentieel”
Door AI te noemen sluit je aan op een actuele motivatie: inzetbaarheid, modern werken, ontwikkeling. Dat verhoogt de kans dat mensen doorklikken en reageren. - - Betere preselectie door duidelijkere skill-eisen
“AI-vaardig” kan soft én hard zijn. Als je specificeert, filteren kandidaten zichzelf al beter: de juiste mensen voelen zich aangesproken, anderen haken eerder af (wat je selectie versnelt). - - Skills-based hiring kan time-to-fill verlagen
Er zijn voorbeelden van organisaties die door een skills-based aanpak tijd en kosten in werving verminderen; IBM wordt geregeld aangehaald als case waar dit soort aanpak tot lagere time-to-fill leidde.
(Belangrijk nuancepunt: dat effect komt vooral als je naast de tekst óók je selectie-instrumenten op skills inricht.)
5) AI als hardskill én softskill: zo schrijf je het wél scherp op
Voorbeelden hardskills (concreet, toetsbaar)
- Werken met Microsoft Copilot / ChatGPT / Gemini voor concepten en analyses
- Prompting: een vraag scherp formuleren, itereren, resultaten vergelijken
- AI-ondersteunde data-analyse (bijv. in Excel/Power BI met AI-functies)
- Automatiseren met AI-workflows (bijv. Zapier/n8n/Make, afhankelijk van rol)
Voorbeelden softskills (gedrag, houding, samenwerking)
- Kritisch blijven: output controleren, bronnen checken, bias herkennen
- Verantwoord omgaan met data/privacy (wat mag wel/niet in AI-tools)
- Samenwerken in teams met AI: kennis delen, best practices borgen
- Leerbaarheid: nieuwsgierig experimenteren en verbeteringen doorvoeren
Een tekstformat dat vaak goed werkt
- “Je gebruikt AI-tools om werk slimmer te doen (bijv. …). Je blijft eindverantwoordelijk voor kwaliteit: je controleert output, herleidt aannames en documenteert keuzes.”
6) Mini-checklist: zo benut je het effect zonder ‘AI-washing’
- Benoem 1–2 tools (of “tool-neutraal” maar met concrete use cases).
- Schrijf 3 use cases: waar gebruik je AI voor in deze rol?
- Maak duidelijk wat je verwacht op niveau: basis, gevorderd, expert.
- Voeg één zin toe over kwaliteit & verantwoordelijkheid (mens blijft eigenaar).
- Koppel AI aan impact: sneller, beter, veiliger, klantvriendelijker, minder fouten.
- Vermijd holle claims (“AI-first”) zonder uitleg: dat jaagt goede kandidaten juist weg.
Conclusie
De datawijzers wijzen dezelfde kant op: AI in vacatures trekt meer aandacht en sollicitaties, en als je het slim doet (met context en skill-specificiteit) vergroot je de kans op een snellere en betere match. Het gaat niet om het buzzword, maar om het signaal: hier werk je modern, leer je door, en is helder wat je met AI moet kunnen — en wat jouw verantwoordelijkheid blijft.
