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Modelli Di Recruitment Dal Futuro: Selezionare Con L’Intelligenza Artificiale

Modelli di recruitment dal futuro: selezionare con l’Intelligenza Artificiale

I termini Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning e Deep Learning sono le parole del momento: non solo ne leggiamo su siti e blog, ma con una gradualità inesorabile stanno penetrando il nostro privato a partire dai nostri personal computer, i nostri smartphone e persino le nostre case (vd. domotica).

Le nostre abitudini non sono le uniche cose che l’impiego dell’AI sta lentamente modificando: si sente infatti parlare di Intelligenza Artificiale negli ambiti più disparati.

L’ambito di cui trattiamo in questo articolo ha a che fare con il reclutamento del personale. Vedremo come l’Intelligenza Artificiale può essere impiegata efficacemente per rendere più veloce e dinamica la selezione del personale nelle aziende.

Przemek Berendt  (VP Global Marketing dell’agenzia di change management Luxoft), ex ingegnere e creatore del team di employer branding della società, si trova in una posizione unica per discutere i modi in cui l’AI ridisegnerà l’acquisizione di talenti.

Vengono qui riportate alcune riflessioni molto interessanti da lui condivise nel discorso al Talent Connect 2017.

Secondo Berendt, il nome collettivo “Intelligenza Artificiale” identifica sistemi di computer che possono percepire l’ambiente in cui sono immersi, pensare, imparare e assumere iniziative in risposta alle loro percezione e ai loro obiettivi.

Berendt propone una tassonomia che distingue i tre principali filoni dell’intelligenza artificiale:

  • Deep learning: un sottoinsieme del machine learning composto da algoritmi che permettono al software di educare se stesso ad eseguire compiti, come discorsi o riconoscimento di immagini tramite l’utilizzo di reti neurali associate ad una ingente mole di dati;
  • Machine learning: un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che include complicate tecniche statistiche che permettono alle macchine di migliorarsi facendo esperienza tramite compiti diversi;
  • Artificial intelligence: qualsiasi tecnica che permette ai computer di riprodurre l’intelligenza umana, utilizzando la logica, le regole “se-allora”, alberi di decisione, machine learning e deep learning.

Quali i vantaggi di utilizzare l’AI nel recruiting?

  1. Risparmiare ai recruiters tempo prezioso grazie all’automatizzazione delle cosiddette attività high-volume
  2. Miglioramento della qualità delle assunzioni attraverso una procedura standardizzata di abbinamento tra il candidato e il ruolo da ricoprire.

Per un candidato in cerca di occupazione, sostiene Berendt, la strada è lunga e tortuosa.

Ma non è solo chi cerca lavoro a incontrare difficoltà: le aziende alla ricerca di personale vanno incontro a tappe serrate ed egualmente complicate per ricercare il candidato che incontri le loro preferenze.

Sia le aziende, sia le persone sono dunque chiamate a passare attraverso delle fasi obbligate (per l’azienda: awareness, engagement, application, recruitment process, background check, offer; per il candidato: research and exploration, job discovery, application, interview, paperwork e negotiations).

La speranza per entrambi è di convergere e trovarsi a vicenda. In che senso? Przemeck riassume così la reciprocità dei percorsi:

Courtesy photo of Przemak Berendt (Slideshare: Artificial Intelligence disruption: How technologies are predicted to change the way we manage talent, TalentConnect, 2017)

Come si può notare dallo schema, durante la candidate journey l’azienda utilizza l’AI in diversi modi per selezionare il candidato ideale.

Ecco i 9 utilizzi dell’Intelligenza Artificiale e i relativi vantaggi nel suo utilizzo per la selezione e il reclutamento di candidati:

1. Look Alike Modeling

Nei primi due step (fase di ricerca ed esplorazione di aziende per il candidato e fase di maturazione di consapevolezza per l’azienda), l’azienda impiega l’AI con la tecnica del Look alike modeling.

Il look alike modeling è una tecnica di Programmatic advertising che dà la possibilità di inserire annunci altamente mirati di fronte alle persone giuste al momento giusto, in base alla loro cronologia di navigazione e attività online (molto utili a questo proposito saranno i cookies, specialmente se collegate a piattaforme pubblicitarie online)

2. Profile Augmentation

Sempre in queste fasi, la profile augmentation è una tecnica che può dare un’immagine chiara degli interessi e delle potenzialità del candidato. In un futuro molto prossimo, l’impiego dell’Intelligenza Artificiale in questa fase darà modo ai selezionatori di vedere molto oltre la storia lavorativa del candidato.

In che senso? Berendt sostiene che utilizzando la stessa tecnologia che consente alle aziende di modellare il nostro comportamento in base alla cronologia e agli interessi di navigazione, i selezionatori saranno in grado di dedurre i nostri interessi e abilità più profondi e, per questo, meno visibili.

Ciò permetterebbe di indirizzare le persone verso lavori che vogliono fare davvero e non solo verso occupazioni/ruoli che devono ricoprire.

Come naturale conseguenza di quanto detto sopra, l’impegno verso i candidati risulterà altamente iperspecializzato con una proposta di valore su misura per ogni singolo candidato.

3. Candidate outreach ed EVP personalizzate

La proposta di valore è chiamata EVP (Employee Value Proposition) ed è un’affermazione che riassume perché l’esperienza lavorativa complessiva di un dipendente dovrebbe essere migliore nell’organizzazione per cui si sta candidando che non altrove (l’EVP di L’Oreal, ad esempio, è: “A thrilling experience. Inspiring company. School of excellence”).

Alcune aziende, ricorda Berendt, hanno un’unica proposta di valore per tutti i dipendenti, ma molto presto, grazie all’utilizzo dell’AI, le aziende presto svilupperanno migliaia di EVP diverse, rendendo possibile per i selezionatori di personalizzare rapidamente l’outreach dei candidati

Un messaggio personalizzato, dunque, attrae un maggior numero di persone proprio perché è fatto “su misura” e coglie i bisogni individuali di ogni candidato.

4. Chatbot

Un altro utilizzo basato sull’AI include l’uso di chatbot per completare i curriculum e rispondere alle domande principali che il candidato potrebbe rivolgere al selezionatore.

Alcuni chatbot, riporta Berendt, possono anche decodificare le risposte di un candidato attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale per individuare determinate abilità. Altri possono porre domande per colmare le lacune nei curricula del candidato per dare ai reclutatori un quadro più chiaro della loro idoneità per un ruolo.

5. CV Screening

Un altro strumento che in brevissimo tempo rivoluzionerà il recruiting è lo screening automatico del CV.

Di cosa si tratta? È una modalità per trovare candidati con competenze simili a chi era stato precedentemente assunto per uno specifico ruolo.

Ottima tecnica per individuare i candidati di talento e scartare quelli meno qualificati.

6. Elaborazione del linguaggio naturale

L’intelligenza artificiale trova un utile riscontro se utilizzata, inoltre, per l’elaborazione del linguaggio naturale per analizzare i modelli di discorso dei candidati in modo da scoprire di più su di essi.

L’assunto di base è che si può imparare molto da una persona dal modo in cui parla. L’intelligenza Artificiale usa l’elaborazione del linguaggio naturale per verificare la fluidità del discorso, la pronuncia, il vocabolario e la progressione delle idee, sostiene Berendt.

Non solo: si può capire molto dell’affidabilità percepita e del coinvolgimento del candidato.

In questo caso, mentre il candidato parla alla macchina, la macchina elabora il proprio discorso per dare al selezionatore un rapporto dettagliato. Non c’è bisogno di interazione umana: anche in questo caso il risparmio di tempo è più che cospicuo!

7. Assessment delle abilità emotive e cognitive

L’Intelligenza Artificiale sarà inoltre utilissima per misurare le abilità emotive e cognitive dei candidati tramite test di competenza avanzati sotto forma di giochi divertenti.

Alcune aziende utilizzano giochi basati sulle neuroscienze per rilevare tratti cognitivi (attenzione focalizzata, velocità di processamento delle informazioni, riconoscimento di pattern etc.), emotivi (fiducia, risk-taking, tolleranza dell’incertezza etc.) e soft skills (comunicazione efficace, pensiero critico e creativo, problem-solving, decision-making etc.) altrimenti difficili da rilevare.

8. e 9. Riconoscimento facciale e pianificazione delle riunioni

L’intelligenza Artificiale potrà essere impiegata per il riconoscimento facciale e vocale in modo da carpire maggiori informazioni dai colloqui.

La macchina saprà analizzare il linguaggio del corpo, la scelta delle parole e il tono della voce.

Questo garantirà un risparmio ulteriore di tempo e fatica per i reclutatori e ridurrà il pregiudizio inconscio dell’effetto “prima impressione” in cui spesso gli esseri umani cadono, a cui le macchine sono per natura immuni.

L’ultimo utilizzo dell’Intelligenza Artificiale ipotizzato da Berendt consiste nella pianificazione automatica, semplice e veloce delle riunioni con i candidati.

Per concludere…

Quanto emerge da questa riflessione ci riporta alla consapevolezza di quanto sia indispensabile la presenza umana durante la selezione e reclutamento di candidati.

Nel tempo libero che il selezionatore guadagna delegando alla macchina, l’attenzione che potrà porre sulla personalizzazione dell’esperienza di selezione e nella comunicazione della cultura organizzativa dell’azienda, sarà senza eguali.

È inutile negare che molti lavori manuali tipici del reclutamento spariranno man mano che sopraggiungerà l’uso massivo dell’AI ma, sottolinea Berendt, l’esperienza di reclutamento vedrà l’emergere e il configurarsi di ruoli, molti dei quali ancora impossibili da immaginare.

“Imparare, sperimentare e adattarsi sono i tre ingredienti per prepararsi al futuro” (P. Berendt)

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