Approfondimenti I sistemi autonomi possono aiutare nella ricerca dei talenti

Dario Orlandi

Tempo di lettura: 4' 6''

Pubblicato il: 05/12/2022

I sistemi che sfruttano l’intelligenza artificiale fanno già parte di molti aspetti della vita quotidiana, anche se spesso rimangono dietro le quinte; non deve stupire, quindi, che questi strumenti vengano applicati anche alla ricerca e alla selezione del personale.

Al contrario, alcune delle mansioni tipiche di questo settore si prestano molto bene a essere integrate tramite strumenti automatici, che possono semplificare l’individuazione dei profili più adatti a uno specifico ruolo, o viceversa correggere alcuni errori piuttosto comuni e purtroppo inevitabili.

L’esempio più semplice è l’esame dei candidati: gli addetti devono infatti analizzare una moltitudine di curriculum per individuare quelli più interessanti, ma la quantità di lavoro manuale necessario per normalizzare le informazioni e confrontare tutti i dettagli rischia di portare in modo quasi inevitabile a trascurare qualche dettaglio potenzialmente molto rilevante.

Vediamo, quindi, alcuni degli ambiti in cui i sistemi automatici possono offrire un contributo significativo, già oggi e ancor più nel prossimo futuro.

Assistenti virtuali basati sull’IA

Di solito gli assistenti virtuali sono progettati per gestire compiti semplici, ma i reclutatori li stanno sfruttando sempre più spesso come ausilio nello screening dei candidati. Questi assistenti virtuali sono progettati per esaminare le informazioni fornite dai candidati, aiutando i reclutatori a trovare i profili più adatti per ciascun ruolo.

Questi strumenti possono infatti interagire con i candidati, richiedendo informazioni specifiche che vanno dall’esperienza alle qualifiche e ad altre informazioni di base, così da compiere una prima selezione automatizzata che libera gli addetti da un compito piuttosto gravoso.

Inoltre, gli assistenti virtuali essere utilizzati per compiti più complessi, ad esempio entrando nei dettagli e cercando così di valutare l'idoneità di un candidato utilizzando metriche specifiche. Tutte le informazioni raccolte potranno poi essere riportate ai reclutatori tramite dashboard specifiche, report e altri strumenti di sintesi delle informazioni.

Riscoperta dei talenti

Con il termine talent rediscovery si indica in genere il processo di analisi dei candidati che erano già stati individuati e selezionati in passato dall’azienda, e però non erano stati assunti per i motivi più vari (magari perché non era stato trovato un accordo economico, oppure perché alla fine si era preferito un altro profilo).

Questo compito può essere demandato in toto, oppure semplificato in maniera significativa, utilizzando strumenti basati sull’intelligenza artificiale; per un sistema automatico è piuttosto semplice riesaminare le informazioni già acquisite in passato, ed eventualmente sfruttare strumenti altrettanto automatizzati per integrarle con i nuovi dati che dovessero essere necessari.

In questo modo si riduce in modo sensibile l’impegno degli addetti umani, che potrebbero individuare rapidamente candidati già considerati come adatti in passato, e quindi pronti per essere contattati.

Filtraggio dell’archivio dei curriculum

Identificare i candidati giusti analizzando il database di un sito specializzato o, ancor peggio, di un aggregatore, può risultare un compito ingrato. L'enorme numero di curriculum disponibili rende il lavoro di screening manuale un compito lungo e noioso, che può facilmente portare a errori di valutazione; pertanto, i reclutatori hanno bisogno di strumenti che li possano aiutare a ordinare e valutare i profili, andando oltre le semplici funzioni di ricerca disponibili in genere.

L’analisi dei dati basata sull’AI può essere molto efficace in questo ambito: filtri avanzati possono utilizzare parole chiave e altri criteri per analizzare i curriculum e identificare quelli che corrispondono meglio alla job description. Inoltre, questi tool possono andare oltre la semplice corrispondenza semantica, valutando anche i pattern legati al cambio di occupazione, le esperienze pertinenti e molto altro ancora.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per aiutare i reclutatori a identificare i candidati che potrebbero avere più successo in un determinato ruolo, e quelli che invece potrebbero fallire o lasciare l’azienda, in base ai dati relativi alle precedenti decisioni di assunzione e alla storia lavorativa del candidato.

Sfruttando modelli di analisi predittiva, i recruiter possono analizzare e selezionare i candidati considerando anche parametri come la probabilità che l’offerta di lavoro venga accettata, l’interesse a rimanere in azienda o la produttività.

Rimozione dei bias

L'uso dell'intelligenza artificiale per l’analisi dei candidati può aiutare a evitare o neutralizzare i bias intrinseci dei reclutatori, che possono influenzare il processo di assunzione. Poiché lo screening è uno dei primi passi durante il processo di reclutamento, l'utilizzo dell'IA consente alle organizzazioni di selezionare i candidati più adatti al ruolo indipendentemente dalla provenienza etnica, nazionalità o genere.

Questo processo elimina diverse problematiche, poiché analizza tutte le domande senza scartarle in base a caratteristiche irrilevanti; di conseguenza, può ridurre significativamente il tempo di selezione dei candidati poiché i profili ideali sono selezionati da un gruppo più vasto.