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L’IA nel reclutamento odierno

Nel competitivo mercato del lavoro attuale, l’IA è ormai onnipresente nel reclutamento. Le indagini mostrano che circa il 85% delle grandi aziende statunitensi (incluso il 99% delle società Fortune 500) utilizza ora strumenti automatizzati o IA per selezionare e classificare i candidati.

Questo significa che la maggior parte dei curricula (CV) che invia viene prima analizzata da una macchina.

Questi sistemi scansionano ogni CV per estrarre dettagli chiave – istruzione, esperienza lavorativa e soprattutto le competenze elencate – e poi li confrontano con i requisiti del lavoro. Dietro le quinte, il processamento del linguaggio naturale (NLP) permette all’IA di andare oltre la semplice corrispondenza di parole esatte.

Come sottolinea una fonte del settore, l’IA “analizza i curricula su larga scala, identificando i candidati che meglio corrispondono ai ruoli in base a competenze, esperienza e altri fattori chiave”.

Come l’IA analizza i curricula (CV)

I moderni parser di CV basati su IA possono persino estrarre informazioni da una foto di un CV cartaceo. Utilizzando il machine learning, questi strumenti trasformano il testo non strutturato del curriculum in dati strutturati, identificando sezioni come istruzione, esperienza lavorativa e competenze.

Ad esempio, l’IA può riconoscere che “programmazione Java” e “sviluppo software”, pur elencati in modo diverso, indicano entrambe capacità di codifica.

I sistemi odierni utilizzano il NLP per comprendere il contesto e i sinonimi, invece di limitarsi a una semplice corrispondenza di parole chiave. Le guide del settore evidenziano che tali IA possono “scansionare i curricula e dare priorità alle candidature usando determinate parole chiave” applicando anche un’analisi semantica per cogliere il significato.

Valutazione delle competenze e abbinamento dei candidati

Dopo aver analizzato ogni CV, l’IA valuta quanto le competenze del candidato corrispondano al ruolo. I recruiter solitamente definiscono un profilo di competenze per ogni posizione (ad esempio, linguaggi di programmazione richiesti, soft skills o certificazioni), e l’IA assegna un punteggio ai candidati in base a questi criteri.

Alcuni sistemi di IA stimano persino il livello di competenza considerando gli anni di esperienza o il numero di progetti come indicatori del livello di abilità.

In questo modo, il reclutamento diventa più basato sulle competenze. Come osserva un esperto, le organizzazioni stanno spostando l’attenzione verso “competenze e capacità reali, tratte da diverse fonti, inclusi i CV”. Le piattaforme IA solitamente classificano i candidati in base al numero di competenze richieste possedute o alla somiglianza con i profili di assunzioni di successo passate, permettendo di individuare candidati validi che potrebbero sfuggire ai metodi tradizionali.

Vantaggi dell’analisi dei CV guidata dall’IA

La selezione basata sull’IA consente un enorme risparmio di tempo e una maggiore scalabilità. Ad esempio, il team HR di AirAsia ha ridotto il tempo di elaborazione dei curricula di circa il 60% dopo aver integrato uno strumento di IA nel sistema.

Allo stesso modo, in una recente conferenza tecnologica, i recruiter hanno caricato 10.000 curricula e l’IA ha generato una lista ristretta e classificata in pochi secondi.

Questo significa che i team di assunzione possono valutare molte più candidature rispetto al passato. L’IA può anche migliorare la diversità: un rapporto ha rilevato che l’uso di sourcing basato su IA ha portato a 91% in più di candidate donne e 30% in più di candidati neri e ispanici per un’azienda.

Concentrandosi sulle competenze reali piuttosto che sul background o sulle parole chiave, l’IA spesso individua candidati qualificati che potrebbero sfuggire ai filtri tradizionali.

L’IA può anche rivelare talenti nascosti e supportare la pianificazione della forza lavoro. Alcune piattaforme permettono di cercare persone con “competenze affini” – candidati i cui CV non riportano il titolo esatto ma corrispondono quasi a tutte le competenze richieste. Questo consente alle aziende di attingere a pool interni o non tradizionali che i selezionatori umani potrebbero trascurare.

Nel tempo, l’analisi dei profili di competenze della forza lavoro aiuta le aziende a prevedere le esigenze future: l’analisi predittiva può identificare carenze imminenti di competenze e anticipare le richieste di assunzione.

In sintesi, l’IA non solo accelera il reclutamento, ma lo rende più strategico collegando i dati dei CV agli obiettivi di talento a lungo termine.

Sfide, pregiudizi ed etica

Gli strumenti di IA possono replicare o amplificare i pregiudizi umani se non si presta attenzione. Questi sistemi apprendono dai dati storici di assunzione, quindi qualsiasi pregiudizio passato può essere amplificato.

Ad esempio, Amazon ha abbandonato un prototipo di reclutamento basato su IA dopo che ha iniziato a penalizzare i curricula contenenti la parola “women’s” (ad esempio “capitano del club di scacchi femminile”).

I ricercatori avvertono anche che alcuni algoritmi NLP hanno favorito nomi “dal suono bianco” o escluso candidati provenienti da college femminili. Questi episodi dimostrano che un’IA non controllata può escludere ingiustamente persone qualificate.

I regolatori stanno intervenendo: l’UE sta classificando gli strumenti di assunzione basati su IA come “ad alto rischio”, obbligando i fornitori a garantire che dati e algoritmi siano equi e trasparenti, mentre città statunitensi come New York stanno adottando norme per auditare questi sistemi.

Gli esperti sottolineano l’importanza della supervisione umana: i modelli di IA devono essere testati regolarmente per i pregiudizi e le decisioni finali di assunzione devono sempre coinvolgere il giudizio umano.

Il futuro dell’IA nel reclutamento

Guardando al futuro, l’IA è destinata a svolgere un ruolo ancora più ampio nel reclutamento. L’IA generativa può ora creare automaticamente descrizioni di lavoro basate sui dati che riflettono con maggiore precisione le competenze richieste.

Può anche supportare la mobilità interna individuando le lacune di competenze dei dipendenti e suggerendo percorsi formativi.

Alcune aziende utilizzano già l’IA per prevedere le competenze emergenti e riqualificare il personale in modo proattivo. In pratica, l’IA continuerà a spingere il reclutamento verso un modello basato sulle competenze, usando i dati dei CV non solo per filtrare, ma per la pianificazione strategica della forza lavoro e lo sviluppo dei candidati.

>>> Scopra di più su come: L’IA seleziona i curriculum dei candidati ?

L’analisi dei CV basata sull’IA sta trasformando il reclutamento rendendo il processo più rapido e focalizzato sulle competenze. Permette alle aziende di esaminare migliaia di candidature rapidamente e spesso di scoprire talenti che altrimenti sfuggirebbero.

Tuttavia, questo potere comporta responsabilità. Algoritmi non controllati possono perpetuare pregiudizi, quindi sono essenziali misure di trasparenza e equità.

Il miglior approccio combina l’efficienza dell’IA con il giudizio umano – garantendo che la tecnologia amplifichi le opportunità anziché consolidare le disuguaglianze.

In definitiva, l’obiettivo dell’IA è abbinare i candidati ai lavori in base a competenze e potenziale reali, a beneficio sia dei datori di lavoro sia dei candidati nel futuro.