Hoe gaan we om met AI-bots die solliciteren?

Leesniveau: gemiddeld

16 februari 2025

Steeds vaker ontvangen organisaties sollicitaties die niet door echte kandidaten zijn verstuurd, maar door bots. Dat varieert van eenvoudige scripts tot geavanceerde AI-systemen die nauwelijks nog van mensen te onderscheiden zijn.
Wat is precies het verschil? Waarom werken klassieke beveiligingen niet altijd meer? En welke nieuwe technieken zijn nodig om AI-bots tegen te gaan? In dit blog leggen we het helder uit.

Gewone bots vs. AI-bots

Gewone bots Gewone bots zijn simpele programma’s die automatisch formulieren invullen en verzenden. Ze volgen vaste patronen en werken volgens vooraf ingestelde regels. Daardoor zijn ze meestal relatief eenvoudig te herkennen en te blokkeren.

AI-bots AI-bots zijn een stuk geavanceerder. Ze maken gebruik van kunstmatige intelligentie om formulieren te begrijpen, vragen te interpreteren en realistisch ogende antwoorden te genereren. Hun inzendingen lijken daardoor sterk op die van echte kandidaten en dat maakt ze veel moeilijker te detecteren.

Waarom solliciteren AI-bots?

AI-bots solliciteren natuurlijk niet omdat ze zelf een baan willen. Ze worden ingezet door mensen of organisaties met een bepaald doel. De meest voorkomende redenen:

1. Automatisering door werkzoekenden Er bestaan tools die namens werkzoekenden vacatures zoeken en automatisch gepersonaliseerde sollicitaties versturen. Dit bespaart tijd, maar kan leiden tot grote aantallen geautomatiseerde reacties.

2. Onderzoek en experimenten Soms worden bots ingezet om selectieprocessen te testen, bijvoorbeeld om discriminatie of bias te onderzoeken door licht variërende cv’s te versturen.

3. Spam en misbruik Net als bij andere online formulieren kunnen bots worden gebruikt om massaal data te verzamelen, marketingberichten te verspreiden of systemen te misbruiken.

Hoe werken honeypots en CAPTCHA’s tegen gewone bots?

Honeypot
Een honeypot is een verborgen veld in een formulier dat normale gebruikers niet zien.

Een gewone bot vult automatisch alle velden in inclusief het verborgen veld.
Het systeem herkent dit en kan de inzending direct blokkeren.

Deze methode werkt uitstekend tegen simpele botscripts.

CAPTCHA
Een CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) is een test om mens en machine te onderscheiden.

Denk hierbij aan:

vervormde letters overtypen
afbeeldingen selecteren
een puzzel oplossen
het “Ik ben geen robot”-vakje

Gewone bots kunnen deze visuele of interactieve uitdagingen meestal niet succesvol afronden, waardoor het formulier niet wordt verzonden.

Waarom werken deze technieken minder goed tegen AI-bots?

AI-bots zijn slimmer en passen zich aan.

Ze herkennen honeypots. Omdat ze de HTML-structuur van een formulier analyseren, negeren ze verborgen velden vaak netjes.
Ze kunnen CAPTCHA’s oplossen. Moderne AI-modellen herkennen afbeeldingen en tekst steeds beter. Daarnaast bestaan er diensten waarbij CAPTCHA’s door echte mensen worden opgelost.

Kortom: wat tegen gewone bots effectief was, is bij AI-bots vaak niet meer voldoende.

Mogelijke oplossingen tegen AI-bots

1_>
Gedragsanalyse

In plaats van alleen naar de inhoud te kijken, kun je gedrag meten:

Hoelang duurt het invullen?
Hoe bewegen muis en toetsenbord?
Is de invoer te snel of te foutloos?

Bots gedragen zich vaak anders dan mensen.

2_>
Detectie van verdachte patronen

Door apparaten, IP-adressen en netwerken te analyseren, kun je herhaalde of afwijkende inzendingen herkennen. Let op: geavanceerde AI-bots proberen zich juist als normale gebruikers te gedragen.

3_>
Extra validatiestappen

Bijvoorbeeld:

e-mailbevestiging met verificatielink
solliciteren via een persoonlijk account

Een belangrijk nadeel is dat elke extra stap de drempel verhoogt en kan de conversie verlagen.

4_>
AI tegen AI

Je kunt AI inzetten om gegenereerde teksten te analyseren op kenmerken zoals herhaling, onnatuurlijke formuleringen of statistische patronen. Dit kan bijvoorbeeld geïntegreerd worden in een ATS.

5_>
Procesmatige maatregelen

Techniek alleen is niet genoeg. Veel organisaties voegen menselijke controles toe, zoals:

een korte telefonische screening
een live videogesprek
een praktijkopdracht
gerichte vervolgvragen over specifieke ervaring

Zo wordt snel duidelijk of iemand daadwerkelijk beschikt over de genoemde kennis en ervaring.

De balans tussen toegankelijkheid en bescherming

De uitdaging is duidelijk: hoe houd je het sollicitatieproces laagdrempelig voor echte kandidaten, terwijl je misbruik tegengaat? Het antwoord ligt meestal in een combinatie van slimme techniek, gedragsanalyse en menselijke beoordeling. Wil je weten hoe wij dit aanpakken bij onze recruitmentsites? Neem gerust contact met ons op.

In 5 stappen naar een data-driven recruitmentsite?

Meer over onze aanpak

Waarom Floyd & Hamilton?

Specialist in recruitmentsites & employer branding
Ervaring met complexe integraties
Focus op conversie en kandidaatbeleving
Persoonlijke aanpak en korte lijnen
Altijd gericht op duurzame partnerships

Kom in contact

Benieuwd wat wij voor jouw organisatie kunnen betekenen? Of gewoon eens sparren over hoe je jouw werkgeversmerk sterker kunt positioneren?

Ramses Serno

06 42 47 86 56

Stuur een WhatsApp bericht

Stuur een e-mail

Trots op onze klanten

Van toonaangevende corporates tot snelgroeiende organisaties — we hebben al vele mooie werkgevers geholpen hun zichtbaarheid te vergroten en talent aan te trekken. Wij zijn trots op langdurige samenwerkingen waarin we continu optimaliseren en innoveren.