Je opent het systeem, tikt *Java developer* in, drukt op Enter en… niets. Of beter gezegd: een scherm vol trefwoorden waar je weinig wijzer van wordt. Het voelt alsof je je oude zolder induikt zonder zaklamp. Je weet dat er ergens een doos met waardevolle spullen staat, maar de spinnenwebben maken het zoeken moeilijk en frustrerend.
Waar gaat het mis?
Profielen verouderen razendsnel. LinkedIn schat dat ruim zes op de tien cv’s na twaalf maanden niet meer klopt. Denk aan verhuizingen, extra certificaten, of een carrièreswitch.
Het ATS snapt de context niet. De meeste systemen zoeken naar trefwoorden. Ze zien project manager en denken: check. Maar ze snappen niet of dat gaat over marketingcampagnes of cloudmigraties.
Geen koppeling met actuele vacatures. Zelfs als er matches zijn, worden ze niet automatisch vergeleken met de jobs die nu openstaan. Jij moet zelf schuiven en strepen.
Het bekende black-hole-effect. Kandidaten horen nooit meer iets. Zij balen en het gaat ook nog eens ten koste van je reputatie.
Klinkt pijnlijk? Dat is het ook. Maar het verklaart waarom recruiters zo vaak terugvallen op LinkedIn, terwijl er stiekem goud in hun eigen database ligt.
Hoe traditioneel matchen spaak loopt
Stel, je zoekt een Project Manager IT. Je ATS filtert op “project manager”, “scrum”, “agile”. Binnen seconden plopt er een lijst op met 846 resultaten. De helft heeft marketing in de titel, een kwart noemt scrum alleen omdat ze ooit een workshop volgden, en de rest lijkt geschikt maar woont drie uur verderop.
Wat gebeurt er dan?
Jij sorteert handmatig. Koffie erbij, tabbladen open, vergelijken.
Een uur later heb je twintig kanshebbers. Na bellen of mailen blijkt er misschien één beschikbaar.
Ondertussen staat LinkedIn alweer open, want de manager wil morgen kandidaten zien.
Deze routine slurpt niet alleen tijd; het vreet energie. Daniel Kahneman noemt dit het decision fatigue-effect: hoe meer mentale brandstof je verbruikt, hoe slechter je keuzes worden. Voor je het weet glipt de perfecte match langs je heen.
Een blik in de praktijk
B&P staat bekend om hun persoonlijke aanpak, maar liep tegen dezelfde ATS-frustraties aan. Cv’s moesten handmatig worden opgezocht, gekopieerd en opgemaakt. Recruiters waren soms 45–60 minuten bezig per profiel. Stressvol, foutgevoelig en verre van efficiënt.
Sinds ze werken met Spadework’s Up-to-databaser en CV Transformer is dat compleet omgeslagen:
Doorlooptijd per cv: van ±60 minuten → enkele minuten.
Meer cv’s per dag verwerkt → meer kandidaten richting klanten.
Minder handwerk → meer tijd en energie voor gesprekken.
Of zoals een recruiter van B&P zegt:
“Zelfs de senior recruiters hadden het binnen twee weken door en kunnen nu niet meer zonder.”
FAQ
Waarom wordt mijn database zo snel oud?
Omdat mensen continu van baan, locatie of skills wisselen. Zonder automatische updates klopt een groot deel van de cv’s al binnen een jaar niet meer.
Hoe maak ik mijn ATS weer bruikbaar?
Met slimme AI-tools zoals de Up-to-databaser van Spadework. Die houdt profielen automatisch actueel met recente LinkedIn-data. Zo blijft je database een betrouwbare bron in plaats van een stoffig archief.
Wat zijn de sterkste AI-tools van 2025?
Spadework, Textkernel en Eightfold scoren het hoogst op automatische verrijking en transparantie.
Opgeruimd staat netjes
Je database voelt misschien nu nog als een zolder vol dozen: je weet dat er iets waardevols ligt, maar je hebt geen idee in welke hoek. AI zet het licht aan, veegt het stof weg en legt precies de juiste doos voor je neer. Jij hoeft niet meer eindeloos te graven, maar kunt je richten op wat wél leuk is: gesprekken voeren, matches maken en relaties bouwen.
Wil je zelf ervaren hoe dat voelt? Probeer de Up-to-databaser van Spadework gratis en ontdek meteen hoeveel verborgen matches er bij jou op zolder liggen.
