La ricerca del candidato perfetto per ricoprire una posizione organizzativa non può ormai prescindere dall’utilizzo delle tecnologie più avanzate che vanno in soccorso dei professionisti e dei manager che, secondo una ricerca pubblicata su LinkedIn, reputano molto utile l’utilizzo di bot per il recruiting in quanto abbatterebbero, per il 67% degli intervistati, i tempi, aumenterebbero l’efficienza e taglierebbero i costi. Nonostante queste dichiarazioni è da rilevare un clima di diffidenza da parte dei recruiter che, pur con un atteggiamento generalmente positivo nei confronti di questa innovazione, guarda con diffidenza all’intelligenza artificiale, stando a quanto dice Claudia Ballerini, direttrice di Ipsos marketing, “nei mercati occidentali prevalgono sentimenti generali di ansia e preoccupazione”.
La crescita esponenziale delle piattaforme dedicate al lavoro come Monster e LinkedIn ha facilitato di molto i contatti tra e aziende e i candidati, molte sono le richieste che giungono sule scrivanie degli HR. Si stima che circa l’88% dei candidati per ogni posizione non risultino in linea con il profilo ricercato e tutto ciò allunga di molto i processi di selezione manuale e, per ogni ricerca, sono necessarie circa 23 ore di lavoro per fissare un primo colloquio per ogni annuncio. L’intelligenza artificiale potrebbe quindi venire in aiuto ai professionisti del settore che, grazie ai software di ATS, potrebbero ottimizzare le risorse per i processi di selezione che verrebbero sostenuti dalla programmazione digitale del lavoro.
Il funzionamento. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per l’analisi semantica dei curricula, estraendo dalle esperienze e dalla formazione informazioni utili alla redazione della scheda del candidato. Per rendere più agevole il processo, secondo Jon Ciampi CEO di Preptel, nel preparare un curriculum “a prova di ATS” si dovrebbero utilizzare alcuni accorgimenti tra i quali inoltrare il curriculum in formato .doc, evitare di utilizzare grafici o tabelle, sfruttare la capacità di analisi dei software arricchendo il curriculum di quegli aspetti che vengono spesso trascurati quando si pensa alla redazione di un documento che deve passare al vaglio “umano”, non iniziare il racconto dell’esperienza lavorativa con delle date per non confondere il programma, personalizzare il curriculum con le parole chiave presenti nella job description e allegare una lettera di presentazione. Questa tecnologia inoltre può aiutare i recruiter nel fissare appuntamenti, controllare le referenze e stendere annunci di lavoro più appetibili, alcune aziende che offrono questi servizi sono: HireVue, HiredScore e Textio.
I vantaggi. Secondo il gruppo Prysmian, gli algoritmi che analizzano i curriculum sarebbero in grado di rilevare in maniera molto efficace le soft skills, soprattutto quando vengono utilizzati algoritmi di machine learning per l’analisi di curriculum in formato video in quanto processano allo stesso tempo e in modo strutturato espressioni facciali, tono di voce e tutte le caratteristiche che possono essere indicative delle competenze trasversali oggetto di desiderio delle aziende. Tagliano di molto i tempi di redazione delle schede candidato, aiutano a scrivere gli annunci di lavoro, suggeriscono candidati simili e danno la possibilità ai recruiter di svolgere meno mansioni legate alla routine e di concentrarsi di più sui compiti strategici.
Le critiche. Le intelligenze artificiali per essere programmate necessitano di moltissimi dati per poter dare output il più precisi possibile e qui entra in gioco tutto il tema della privacy dei candidati e dell’avversione che questi ultimi potrebbero avere nel sottoporsi ad un processo di questo di questo tipo. Imparando dal comportamento umano il machine learning potrebbe acquisire anche alcuni pregiudizi che sono propri di alcuni recruiter, seppur in modo inconsapevole. Proprio per questo è importante dotare questi software di programmi in grado di riconoscere schemi distorsivi che possano pregiudicare l’assunzione di candidati che oggetto di valutazioni filtrate da giudizi non del tutto oggettivi.