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04 Giugno 2019

Technology recruitment: selezionati da una macchina?

Al giorno d’oggi, quello dell’intelligenza artificiale (AI, Artificial Intelligence) è un tema di estremo rilievo, fermo considerando un suo sviluppo non ancora definitivo ma già attuale su alcuni applicativi. Sentire parlare di Machine Learning è del tutto normale, soprattutto in alcune aree di business tra cui l’ambito Finance e l’ambito IoT & Big Data.

 

Abbiamo quindi chiesto a Stefano Ferrinda, Global Account Manager di Hunters Group, di approfondire alcune questioni.

Gli algoritmi e i codici sviluppati per l’AI influenzano anche i processi di ricerca e selezione ?

L’AI si sviluppa su algoritmi creati ad hoc per poi essere applicati a contesti differenti, anche grazie al machine learning (è un processo? una tecnologia? auto apprendimento del mezzo utilizzato). L’AI apprenderà, partendo da un input, una serie di reazioni in merito ad una casistica.

Parlando di recruiting, come può essere applicata questa tecnologia?

L’AI è stata adottata già all’interno di diversi portali per annunci in modo tale da creare dei match tra profili professionali e opportunità aperte – a partire da algoritmi predefiniti – che propongono a ciascun candidato opportunità apparentemente in linea con l’esperienza maturata.

Cosa potrebbe accadere qualora l’AI dovesse seguire in autonomia un intero processo di ricerca e selezione?

L’algoritmo creato sicuramente non avrebbe difficoltà nella scelta e nella creazione di una short list di candidature in base ai principali elementi di indagine del profilo (tra cui esperienze pregresse, aziende di provenienza, società target, competenze trasversali, ecc.) soprattutto qualora questi venissero posti attraverso una video intervista guidata, oppure con un questionario chiuso.

Davvero un candidato può essere valutato in termini di professionalità e per le proprie soft skill da una macchina?

La letteratura in questo momento è abbastanza discorde sul tema, in quanto i produttori di software su questo settore reputano assolutamente fattibile il completamento dell’iter di selezione attraverso automatismi tecnologici, mentre chi si occupa di recruitment – lato azienda o lato consulenza – tende ad avere un punto di vista diverso.

Chiaramente, volendo prendere le distanze da interessi di business tipici dei due diversi punti di vista, occorre premettere che un tema importante come il grado di profondità che ci si aspetti da un iter di selezione affidato ad una macchina. Chiaramente, volendo prendere le distanze da interessi di business tipici dei due diversi punti di vista, occorre dire che, in un iter di selezione affidato ad una macchina, il grado di profondità raggiunto è molto alto. Si è resa sempre più evidente infatti la capacità tecnica dell’AI di segmentare elementi fondamentali di un CV e tradurli in competenze, permettendo una scrematura forte di un bacino ampio di curriculum e portando all’identificazione di rose più o meno ampie di profili in linea con i requisiti tecnici richiesti.

Questo primo step permette indubbiamente a chi svolge attività di consulenza, o di recruitment in azienda, di ottimizzare i tempi di lettura delle centinaia di candidature ricevute per ciascun annuncio e di potersi focalizzare esclusivamente su quanto di reale interesse per una posizione predefinita. Anche alcune indicazioni generali relative alle soft skill indicate nel curriculum vitae possono facilitare l’indirizzamento dell’attenzione su pochi profili realmente interessanti.

Limitazioni del technology recruitment

Ci sono tuttavia due ombre su questa metodologia, che ne rendono difficile l’applicazione su profili particolarmente specializzati: la prima, di tipo professionale, riguarda il fatto che l’utilizzo univoco dell’AI in selezione non permette un’analisi “critica” delle specifiche competenze, che possono svilupparsi in modo completamente diverso, se pure sotto la medesima job title, in settori o aziende diverse. Solo una profonda conoscenza del tessuto aziendale ed imprenditoriale di un particolare segmento riesce a “rilevare” competenze che altrimenti rimarrebbero sommerse. La seconda, legata alle soft skill, dipende dalla spesso ridotta trasparenza nella propria auto analisi: essa porta la maggior parte dei candidati ad inserire nel CV caratteristiche come “team builder, proattivo/a e sportivo/a”, oppure aggettivi ricorrenti, che più che personalizzare, generalizzano il profilo. Al contrario, solo grande esperienza professionale permette di riconoscere il potenziale all’interno delle poche righe inserite in un CV.

Tutto questo, sommato al crescente sviluppo di contaminazioni multiculturali ed internazionali anche in aziende di piccole e medie dimensioni, rende evidente quanto oggi sia difficile pensare di sostituire l’intervento umano in un processo delicato – quanto complesso – che impatta sulla vita e storia professionale di persone e aziende.

E voi, cosa ne pensate?

 

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