L’AI nel processo di ricerca, selezione e orientamento delle risorse umane

L’intelligenza artificiale può essere impiegata in tutte le fasi che caratterizzano tradizionalmente il processo di recruitment: sourcing, screening, interview e selection [...]
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La cosiddetta trasformazione digitale coinvolge ogni aspetto della vita sociale in quanto sulla base di una spinta propulsiva all’integrazione di tecnologie digitali nel settore manifatturiero, si è andato mano a mano profilando un cambiamento che risulta sempre più chiaramente costituire una trasformazione culturale e antropologica ancor prima che tecnologica.

Per abbracciare tutte le opportunità portate da questa evoluzione, occorre olisticamente approcciare il cambiamento guardando l’organizzazione in toto e mantenere la consapevolezza che al centro della trasformazione rimane sempre il capitale umano.

L’introduzione di una o più tecnologie digitali per abilitare l’efficientamento dei processi aziendali, dovrebbe, pertanto, coinvolgere anche quello di ricerca e gestione delle risorse umane.

L’impatto dell’AI sulla gestione delle risorse umane

Questa funzione è oggi potenziata da una serie di soluzioni tecnologiche che rendono possibile sia la compressione dei tempi complessivi, sia una riduzione dei costi totali. Tra tutte le smart technologies, l’intelligenza artificiale (AI) sembra non solo impattare sulla digitalizzazione di tale processo, ma allo stesso tempo, conferirgli aspetti di automazione, efficientamento e maggiore accuratezza.

Trascrivere un testo da un audio, individuare caratteristiche di personalità a partire da dettagli di un profilo, estrarre dati come nome, cognome e anni di esperienza da una candidatura, sono tutti casi di problem solving tipicamente associati all’intelligenza umana. Oggi, questi compiti, possono essere automatizzati con algoritmi di IA in grado di supportare il lavoro di un recruiter e minimizzare i bias cognitivi nella selezione dei candidati.

Gli algoritmi che permettono l’automazione di questi compiti, sono prodotti che si possono direttamente trovare sul web, a pagamento o in versione open source. Le loro applicazioni sono tutte da scoprire, in quanto le possibilità sono innumerevoli e aperte da esigenze e casi d’uso specifici.

Quelle che servono tipicamente a una funzione di risorse umane sono spesso inglobate in piattaforme specializzate che offrono una serie di funzionalità tra cui alcune integrate dall’AI nelle sue diverse forme (machine learning, deep learning etc.). Seppur molte aziende siano portate a sviluppare algoritmi proprietari, non occorre avere competenze tecniche approfondite per potere usufruire di questi benefici, e in effetti si può considerare l’AI come una commodity, per cui ci si aspetta che le aziende la utilizzi in modo diffuso in un futuro prossimo.

Ciò che non sarà commodity, sarà la qualità della base dati che garantisce il funzionamento efficace nell’esecuzione dei compiti che si vogliono affidare a soluzioni di AI.

Il processo tradizionale di ricerca e selezione delle risorse umane

Un’azienda che cerca nel mercato del lavoro una nuova risorsa, ha tradizionalmente come punto di partenza il curriculum vitae (cv). I cv sono collezionati e inseriti in un bacino di candidati (candidate pool) sulla base di una attività di acquisizione sistematica (sourcing) che può declinarsi in svariate forme (ad es. attraverso annunci di lavoro, ricerca tramite social, area dedicata alle candidature aperte nel sito aziendale etc.).

Al fine di garantire una perfetta corrispondenza con le caratteristiche della posizione lavorativa, i cv sono oggetto di una scrematura (screening) iniziale fatta sulla base di parole chiave precedentemente individuate. Successivamente alla fase di screening, il reclutatore procede con dei primi colloqui che portano a restringere il numero di candidati da intervistare (interview) e a proseguire con successivi incontri che passo dopo passo, restringono la rosa dei potenziali candidati fino alla selezione finale della/delle risorsa/e più promettente/i (selection).

I dettagli specifici con cui avviene la declinazione di questo processo variano da organizzazione a organizzazione. Tuttavia, si possono individuare delle macro fasi che prevedono un flusso chiaro e ripetibile: sourcing, screening, interview e selection.

Inoltre, a seconda della dimensione dell’azienda, il volume di ciascuna fase cambia significativamente così come l’importanza e l’impatto dell’introduzione di automazioni e strumenti digitali di supporto.

Efficacia, efficienza, candidate experience e company reputation

Tipicamente, le criticità di questo processo erano relative all’efficacia, ovvero all’individuazione di candidati che fossero davvero in linea al ruolo e ai valori aziendale.

Successivamente, l’eccessivo impegno necessario per eseguire le fasi a monte, più quantitative (sourcing e screening), a scapito di quelle a valle più qualitative (colloqui e selezione), ha portato l’esigenza di efficientare le fasi del processo introducendo strumenti IT di supporto. Il trend avviato in questo settore con l’integrazione di soluzioni di AI sembra avere l’obiettivo finale di puntare idealmente, a una completa personalizzazione dell’esperienza del candidato (candidate experience) e a un accrescimento della reputazione aziendale (company reputation).

La compressione dei tempi di processo, la riduzione del time to hire, la garanzia di feedback a ciascun candidato, la riduzione di bias cognitivi e il conseguente miglioramento complessivo della performance di associazione candidato-posizione, vanno a completare lo scenario di benefici che questo settore si aspetta dall’integrazione dell’AI nel processo di ricerca e selezione.

Impatto dell’AI sulla fase di job description

Per quanto riguarda l’analisi della posizione aperta, esistono degli strumenti di augmented writing (scrittura aumentata) che, grazie a suggerimenti automatici all’interno del testo, suggeriscono a partire dalla digitazione di una parola o una frase, l’impostazione migliore per descrivere un’offerta in termini di attrattività su uno specifico target. Alcuni strumenti (come Textio) calcolano anche un indice di attrattività dell’annuncio elaborato indicando il suo potere di attrarre candidati.

Impatto dell’AI: fase di sourcing

Altri strumenti presenti sul mercato sostengono l’attività di analisi di dati sparsi nei social media, permettendo di intercettare potenziali candidati passivi di gran lunga più in linea con la posizione aperta di altri candidati di cui è pervenuta la candidatura ma scarsamente promettenti. Inoltre, anche gli annunci di lavoro possono essere personalizzati e indirizzati in modo mirato ad un’utenza individuata da sistemi di sourcing automatici considerando i timing di invio più favorevoli a seconda del target.

Impatto dell’AI: fase di screening dei cv e dei candidati

Nella fase di screening del bacino di candidature pervenute (o approvvigionate) viene utilizzata l’AI sia per la profilazione del candidato che per la costruzione di matrici di affinità con la posizione aperta e con i valori aziendali. Alcune soluzioni, come le ‘bot’ interview, permettono di rilevare dall’interazione col candidato o dalle sue risposte a questionari di assessment opportunamente strutturati, dei dati psicometrici e cognitivi su cui si possa calcolare un punteggio complessivo di adeguatezza alla posizione.

Strumenti biometrici e attività come la gamification, ad esempio, permettono un’interazione nuova in grado di evincere a partire dalle espressioni facciali, aspetti caratteriali come espressività, affidabilità, apertura mentale etc., valutate in linea o meno con valori e caratteristiche ricercate dall’azienda. Questa raccolta di dati sulla persona permette, inoltre, la creazione di un profilo di personalità (profilazione) che, oltre ad essere paragonato con quello degli altri candidati, verrà successivamente comparato con i tratti precedentemente individuati dall’azienda nei dipendenti considerati più di successo.

Impatto dell’AI: fase di selezione

In fase di selezione, l’automazione permette innanzitutto di garantire un feedback a ciascun candidato che ha mandato la candidatura o che è stato ingaggiato. Inoltre, suddividendo per categorie di livello di qualifica e competenze, le posizioni lavorative si possono distinguere in due categorie: l’impatto sulla fase di selezione per ruoli low-skilled che potrà anch’essa, come le precedenti, essere gestita completamente da recruiter artificiali (ad es. bot dedicati), mentre quello sulla fase di selezione per ruoli middle e high-skilled sarà sempre necessariamente incentrata sul lavoro di recruiter esperti che gestiranno soprattutto le fasi di colloquio e la relazione con i candidati.

Impatto dell’AI: fasi di orientamento, crescita, sviluppo e carriera

In aggiunta agli impatti nelle fasi anzidette, l’intelligenza artificiale porta un prezioso contributo anche nella gestione delle risorse umane già presenti in azienda. Analizzando alcuni dati inerenti l’andamento nel tempo di determinati atteggiamenti di un lavoratore come, ad esempio, coscienziosità o opposizione all’autorità, si possono prevedere scenari futuri come l’abbandono dell’azienda e progettare, quindi, misure di intervento opportune in tempi utili (ad esempio job enrichment, formazione dedicata, aumento dello stipendio etc.).

Conclusioni

È ragionevole pensare che l’AI sarà sempre più in grado di gestire la relazione con l’utenza in autonomia e che questo permetterà di garantire un percorso completamente personalizzato per i candidati e una candidate experience complessivamente migliore.

Pertanto, matching sempre più calzanti e gestione del ciclo di vita del lavoratore nelle sue diverse fasi di carriera, potrebbero garantire ambienti di lavoro in cui motivazione e soddisfazione rappresentano i fattori strategici del successo di un’azienda.

Questi scenari, abilitati dall’integrazione di strumenti di nuova generazione, permettono di comprimere costi, diminuire i tempi e liberare risorse esperte per compiti più qualitativi (ad esempio costruzione e gestione delle relazioni).

Magari, un giorno, la diffusione di strumenti di sourcing potenziati da IA nella gestione dei talenti delle organizzazioni, renderà possibile carriere “boundaryless” (senza confini) conferendo ai lavoratori la possibilità di una mobilità da azienda ad azienda e da ruolo a ruolo, permettendo all’individuo stesso di disegnare il proprio percorso di carriera e facendolo coincidere con il proprio percorso di vita.

Tutto questo sarà reso possibile a patto di mettere sempre al centro della trasformazione digitale il benessere del lavoratore e fare incontrare le esigenze delle risorse umane con le opportunità portate dalle tecnologie innovative, come nel caso dell’intelligenza artificiale.

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