Una delle parti più importanti del lavoro delle risorse umane è controllare manualmente le decine di curriculum che ricevono ogni giorno. Ora che si stanno aprendo nuove posizioni lavorative, cresce il numero di candidati e di conseguenza si allungano i tempi del processo di assunzione.
Ryan Hartanto ha condiviso una riflessione sulla possibilità di utilizzare l’intelligenza artificiale per velocizzare la fase di screening dei curriculum, sollevando l’HR da un fardello non indifferente.
Se è vero che la valutazione umana è fondamentale nel processo di assunzione, esiste comunque uno step iniziale di scrematura in cui le risorse umane controllano l’effettiva corrispondenza tra le skill essenziali specificate nell’annuncio di lavoro e quelle indicate nel curriculum.
Questa fase può essere automatizzata facendo uso di algoritmi di machine learning in grado di identificare le parole chiave dell’offerta di lavoro e confrontarle con quelle del curriculum, ma anche di identificare solo i candidati con un certo numero di anni di esperienza e un preciso percorso professionale.
Gli algoritmi possono inoltre migliorarsi basandosi sugli esiti dei precedenti processi di assunzione, integrando nella propria base di conoscenza la visione delle risorse umane.
La componente umana non scompare ma interviene solo nelle fasi più importanti di selezione, quando ci sono da valutare altre componenti e variabili che l’IA non riesce a cogliere.
A seguire, l’HR può di nuovo sfruttare le capacità dell’intelligenza artificiale per inviare le risposte ai candidati, assicurandosi che tutti ricevano un feedback.
Automatizzare le parti più ripetitive e meccaniche del processo di assunzione significa permettere alle risorse umane di concentrarsi sugli aspetti più importanti e ad alto valore, riducendo anche il rischio di errori.
Diverse compagnie stanno già mettendo in pratica questa possibilità, esplorando nuove strade della collaborazione uomo-macchina. Come in altri ambiti, l’introduzione delle tecnologie deve essere graduale, sia per facilitare la convivenza con il personale, sia per migliorare progressivamente la precisione degli algoritmi.
