HackerRank, een platform dat bedrijven helpt ontwikkelaars te testen en aan te nemen, brengt een nieuw type sollicitatiehulpmiddel uit: Chakra, een AI-agent die het sollicitatiegesprek voert, meekijkt terwijl kandidaten aan echte code werken en beoordeelt hoe iemand tot een oplossing komt.

Wat is Chakra en waarom anders?

Chakra voert geen standaard multiplechoice-test uit. De AI geeft een taak gebaseerd op een echte code-opslagplaats en kijkt mee terwijl de kandidaat werkt. Tijdens het proces kan Chakra vervolgvragen stellen, bijvoorbeeld waarom een bepaalde aanpak gekozen is of hoe het plan verandert bij extra beperkingen.

HackerRank testte Chakra ongeveer een half jaar in bèta en meldt dat het systeem tijdens die periode ruim 500.000 interviews heeft gedaan. Onder de proefgebruikers zaten bedrijven als Snowflake, Snorkel en Capgemini, en HackerRank gebruikte het ook intern.

Hoe verandert dit de sollicitatieprocedure?

Volgens HackerRank vervangt Chakra meerdere traditionele stappen in één enkele sessie. Waar eerder vaak drie rondes nodig waren — een eerste screening door een recruiter, een thuisopdracht en een technisch gesprek met een engineer — kan Chakra die rollen in één keer combineren.

Voordelen die HackerRank noemt:

• De kandidaat werkt aan realistische taken in plaats van abstracte puzzels.

• De AI stelt vervolgvragen op basis van wat de kandidaat doet.

• Het systeem levert een gedetailleerd rapport aan de hiring manager.

HackerRank zegt dat bedrijven zoals Amazon, Nvidia, Clay en Replit al gebruikmaken van het platform en dat er een community van meer dan 30 miljoen ontwikkelaars bestaat rondom hun eerdere producten.

Toegang tot AI tijdens het interview: meer of minder fraude?

Een opvallende uitkomst uit de tests is dat verdachte activiteiten volgens HackerRank juist afnamen wanneer kandidaten toegang kregen tot een AI-assistent tijdens het examen. Het aantal verdachte-activiteit-meldingen lag 70–80% lager dan bij vergelijkbare traditionele tests, al verschilde dat per regio en functieniveau.

Reden volgens HackerRank: als kandidaten tijdens het interview zelf een AI mogen gebruiken, neemt de prikkel weg om stiekem externe hulpmiddelen te raadplegen.

Wat meet Chakra precies?

Chakra kijkt niet alleen of een antwoord klopt. Het probeert ook moeilijker te vangen aspecten in te schatten, zoals:

• kritisch denken en oordeelsvermogen;

• hoe iemand een probleem formuleert voor een AI en het resultaat beoordeelt (wat HackerRank soms noemt “AI‑vaardigheid”);

• de stappen en overwegingen die tot de oplossing leiden.

De AI geeft scores, maar neemt volgens HackerRank geen definitieve beslissingen over aanname; die keuze blijft bij mensen. De bedoeling is dat de AI routinematige, gestructureerde delen van de beoordeling overneemt, zodat menselijke interviewers aandacht kunnen besteden aan wederzijdse klik, cultuur en vragen over de rol.

Voor- en nadelen van zo’n systeem

Mogelijke voordelen:

• Consistentie: dezelfde beoordelingscriteria worden gelijk toegepast op alle kandidaten.

• Efficiëntie: minder rondes en snellere rapportage.

• Realistischer werkbeeld: kandidaten werken aan taken die op het echte werk lijken.

Zorgen en beperkingen:

• Een AI die consequent dezelfde regels volgt is niet automatisch eerlijk. Bias kan zitten in de data, modellen en beoordelingsrubrieken die de AI gebruikt.

• Er blijven ethische en juridische vragen over hoeveel besluitvorming aan algoritmes mag worden overgelaten.

• Verschillen per regio en ervaringsniveau kunnen de uitkomsten beïnvloeden.

Regels en controle

Automatische wervingshulpmiddelen krijgen al meer aandacht van toezichthouders. Sommige steden of landen stellen eisen, zoals onafhankelijke bias‑onderzoeken of het vooraf informeren van kandidaten dat er een algoritme wordt gebruikt. HackerRank geeft aan dat het rekent op regelgeving en dat naleving daarvan onderdeel is van wat het bouwt.

Conclusie

Chakra laat zien hoe sollicitaties kunnen veranderen wanneer AI niet alleen helpt, maar ook beoordeelt: meer realistische taken, vervolgvragen over het proces en rapporten die verder gaan dan alleen het eindresultaat. Het idee is dat dit sneller en consistenter kan werken, terwijl mensen de uiteindelijke beoordeling en zachte aspecten van de match blijven doen.

Tegelijkertijd brengt het gebruik van AI in werving nieuwe vragen over eerlijkheid, bias en regelgeving. Bedrijven en toezichthouders moeten duidelijk maken hoe zulke systemen worden gecontroleerd en welke rol mensen blijven spelen bij de uiteindelijke aannamebeslissing.