La competizione per ottenere un impiego, non per forza quello dei propri sogni, è aspra. Ogni settimana, secondo i dati di LinkedIn, oltre 40 milioni di persone si rivolgono alla piattaforma per cercare lavoro. Solo in Italia, alla fine del 2020, l’Istat registrava 2,5 milioni di adulti alla ricerca di un impiego (+202 mila in un anno, +8,6%).
Se di cercatori di lavoro è pieno il mondo, di post contro le risorse umane è pieno LinkedIn, soprattutto ora. Negli ultimi mesi sono aumentate le proteste di candidati che lamentano di non aver mai ricevuto risposta, o che dicono di essere sono stati scartati senza spiegazioni. Il più delle volte succede perché al personale incaricato delle assunzioni manca un elemento essenziale: il tempo.
Le aziende sono sedute su una miniera d’oro di candidati talentuosi e redditizi, ma trovare la persona giusta è un processo caotico e monotono. In media, un addetto alle risorse umane impiega 14,5 ore a settimana per trovare candidati per una sola posizione. Ad un algoritmo occorre molto meno tempo, e i dati sono già pronti all’uso, impilati in vistosi database elettronici.
Undercover Recruiter anticipa che l’Intelligenza Artificiale (IA) sostituirà il 16% dei lavori HR entro i prossimi 8 anni. Non significa la fine delle risorse umane in carne ed ossa. Delegando al robot i compiti tediosi e ripetitivi, chi deve assumere conquisterà tempo per focalizzarsi di più sulle persone e meno sui processi.
In effetti, molte persone stanno già convincendo dei robot ad assumerli. Tutte le grandi aziende si sono già dotate di un ATS (Application Tracking System) per filtrare le parole di curriculum e lettere di presentazioni. Secondo Jobscan, il 99% delle aziende Fortune 500 usa un ATS.
Una macchina intelligente, però, può far molto più di questo. Filtrare parole chiave è un minuscolo assaggio dell’impatto che l’automazione avrà nei processi di selezione.
Un robot è in grado di rintracciare i contatti già presenti nei database aziendali con impareggiabile precisione, anche se questi non hanno mai inviato domanda per l’attuale posizione aperta. Nella comparazione dei dati, l’IA non si ferma al curriculum: può reperire i candidati idonei su tutte le piattaforme online, valutandone la personalità sulla base delle battaglie che sposano sui social.
Sembra alienante? Il 91% degli addetti alle risorse umane controlla già i profili online dei candidati – specialmente Facebook e Twitter – e il 69% dichiara di aver scartato un candidato dopo aver visto un contenuto sgradito sul suo account.
Il candidato potrà anche avere delle conversazioni con l’Intelligenza artificiale tramite dei chatbot che lo aiuteranno a compilare la domanda, risponderanno alle sue domande e lo contatteranno per fissare un colloquio. I bot sono alimentati tramite NLP (elaborazione del linguaggio naturale), che permette di imitare un assistente umano con straordinaria accuratezza. Un esempio è Olivia, “concierge per candidati” che conversa in tutte le lingue, giorno e notte.
In ogni processo di selezione, uno degli step più problematici è il colloquio. Uno studio di HR.com rivela che, se potessero ripetere la selezione, alcuni recruiter rimpiazzerebbero il 31% delle loro recenti assunzioni.
Per sopperire a questo problema, l’intelligenza artificiale può effettuare uno step preliminare veloce e programmato in base alla disponibilità del candidato. Alcune tecnologie – come Retorio o Hirevue – conducono interviste virtuali, registrando brevi risposte a domande conoscitive. Gli HR umani potranno rivedere i video a loro tempo, per decidere come dare priorità ai candidati da intervistare. Entro la fine del 2021, un professionista HR su quattro prevede che le aziende useranno l’IA per condurre interviste preliminari.
Molti software possono anche effettuare analisi biometriche, assimilando informazioni visive (espressioni facciali, gestualità) e uditive (velocità di conversazione, tono di voce) per stabilire l’idoneità dell’intervistato. I risultati di queste tecnologie sono ancora opachi, ma è un trend da tenere d’occhio per il 2021.
Di tutti gli errori che possono affliggere il processo di assunzione, i pregiudizi inconsci – tipici della natura umana – sono tra i più difficili da eradicare. I dati recenti hanno rivelato che, anche in tempo di crisi, i lavoratori più a rischio sono donne e minoranze. L’Intelligenza artificiale può ridurre i bias umani e rendere le assunzioni più inclusive: ne è già convinto un professionista delle risorse umane su quattro.
Programmare l’algoritmo è un esercizio rischioso. Per valutare l’idoneità dei candidati, gli algoritmi usano spesso i dati degli attuali dipendenti più performanti. Questa tipologia di screening può perpetuare pregiudizi preesistenti.
È quello che è successo ad Amazon. Nel 2018, la multinazionale ha scoperto che il suo algoritmo per le assunzioni penalizzava le donne non-bianche e se n’è sbarazzato prima che potesse entrare in uso. L’algoritmo distorto rifletteva, appunto, il problema di fondo: in passato i selezionatori umani avevano selezionato soprattutto uomini caucasici.
L’intelligenza artificiale, però, è una macchina super-efficiente che non sceglie di discriminare. Secondo Fabio Moioli, uno dei maggiori esperti al mondo, «una volta rimossi i pregiudizi dall’algoritmo, questo li estirpa davvero e in modo coerente».
Utilizzare una macchina per gestire parte del lavoro di chi assume nuovi candidati è troppo conveniente per non diffondersi con rapidità. Le aziende che hanno incorporato queste tecnologie hanno ridotto i tempi e costi di assunzione fino al 40%.
Secondo l’ultimo rapporto di Aidp, l’Associazione Italiana per la Direzione del Personale, anche in Italia è in atto la rivoluzione delle risorse umane. I manager HR utilizzano sistemi automatizzati per attività di pre-screening (63%), verificare la reputazione su internet dei candidati (27%), condurre interviste virtuali (25%) ed esaminare i video dei candidati (11%).
Niente paura: i processi di selezione resteranno un “people business” che prospera su connessioni ed impressioni personali. Ma i benefici dell’automazione possono estendersi a chi, il lavoro, lo cerca. Con un (misurato) tocco robotico, l’industria del recruiting può diventare più equa, efficiente e candidato-centrica.