Riduce i tempi di screening e migliora l’esperienza, ecco come l’AI aiuta nella scelta dei candidati migliori


L’accostamento dei termini risorse umane e intelligenza artificiale suona come un ossimoro, ma se fosse proprio un robot ad aumentare il grado di soddisfazione di chi siede da una parte e dall’altra della scrivania, durante un colloquio di lavoro?

Per scoprire quando e quanto l’AI diventa una risorsa nel campo delle HR partiamo da un punto di vita insolito, quello di chi cerca lavoro.

Per un candidato, avere una conversazione con un chatbot può essere più produttivo e gratificante di un dialogo con un altro essere umano? Il chatbot è in grado di raccogliere dati e fornire risposte in modo più efficiente e mirato di un curriculum. Può inoltre utilizzare i dati delle chat precedenti per adattare le sue risposte, senza pregiudizi consapevoli o inconsapevoli in gioco.

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I candidati chiedono, il chatbot risponde. Sempre

Usare l’intelligenza artificiale per rispondere ad ogni candidatura significa ridurre drasticamente la durata dello screening, inviando ai candidati una risposta puntuale in tempi brevi.

Per loro, strano a dirsi, uno dei benefici maggiori è quello di ricevere una risposta negativa in 24 ore, così da potersi mettere alla ricerca di altro senza dubbi e attese angoscianti.

In effetti, il 58% dei candidati intervistati da Allegis ha dichiarato che non dispiacerebbe affatto interagire con un chatbot nelle prime fasi del processo di assunzione, indicando che già da tempo l’IA è associata non a pregiudizi fantascientifici, ma a benefici pratici.

In un case study del gruppo IBS, il 99,3% dei candidati intervistati che avevano interagito con un chatbot di reclutamento erano soddisfatti del processo.

Più in generale, chi cerca un impiego spesso soffre per la mancanza di comunicazione da parte dei datori di lavoro.

Il proverbiale “le faremo sapere” spesso non mantiene nemmeno la promessa di “far sapere” al candidato l’esito del colloquio, anche e soprattutto quando è negativo.

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Eva Maggioni, counselor aziendale e Head of Sales & Strategy presso CornerJob, sottolinea come durante un colloquio di assunzione i recruiter affrontino i “bisogni fondamentali di accettazione, riconoscimento, legittimazione, ascolto e condivisione” dei candidati, e di come “un buon feedback può essere dato già in fase di colloquio […] per fare emergere nel tuo candidato potenzialità che forse non vede ancora oggi, ma che può sviluppare domani”.

Ivan Stammelluti, Strategy Consultant presso The European House – Ambrosetti, sottolinea la differenza tra i possibili impieghi dei chatbot e i relativi gradi di avanzamento. Sono pienamente in grado di “rispondere alle tipiche domande dei candidati sull’impiego e sull’azienda, liberando tempo ai professionisti delle risorse umane”. Anche il data filling, cioè la capacità di interagire con i candidati per colmare le lacune dei CV è a buon punto.

Semantica e video: algoritmi!

Si tratta comunque di “raccogliere ed erogare informazioni“, mentre l’attività di recruiting in senso stretto spetterà agli algoritmi semantici e di video analytics. Per i primi, Ambrosetti sta lavorando per incrementare i collegamenti tra le risposte verbali e scritte dei candidati con i pattern di risposta.

“Al momento le corrispondenze si attestano sul 60-70%, per cui questa tecnologia potrebbe essere sul mercato già nell’arco di un anno con un matching del 95%” – dichiara Stammelluti – “Per applicare efficacemente gli algoritmi video ai colloqui occorrerà invece più tempo, diciamo 4-5 anni, perché la complessità di fornire un dato significativo si somma al vincolo numerico. Solo per permettere la distinzione uomo-donna sono necessari 5 milioni di inserimenti.”

Le aspettative restano comunque alte, perché si stanno diffondendo metodi e librerie trasversali per creare database di machine learning che permettono di scalare molto più velocemente l’algoritmo.

Le assunzioni nel lungo termine

Il primo screening può fornire una curriculum già ottimizzato per agevolare l’intervento del professionista HR nelle fasi successive. Raccogliere i dati secondo uno schema customizzato significa elidere le informazioni non rilevanti, focalizzandosi solo su quelle che potrebbero esulare da un CV ordinario.

La domanda da porsi è sempre cosa serva per passare alla fase successiva della selezione. Ad esempio, se non dovesse servire esperienza pregressa nello stesso ruolo, la domanda non sarà posta, mentre se è imprescindibile che l’utente sia automunito, la domanda sarà posta per prima.

Oltre a questo, è possibile presentare dei veri e propri test, che possono misurare il livello di competenza tecnica o di conoscenza teorica, oppure inquadrare i candidati dal punto di vista psicologico.

E per chi “non ce l’ha fatta”? La tecnologia può fornire ai candidati respinti un feedback sul motivo della decisione. Questo rende significativa l’interazione con l’azienda, portando un positivo ritorno di employer branding e non solo. Stammelluti sottolinea come spesso “gestire i candidati significa gestire i clienti” e cita l’esempio di una catena di negozi di moda che ha ricevuto 5.000 CV per un posto da store manager: una simile risposta indica un forte interesse verso il brand, che deve essere gestito correttamente per non generare migliaia di clienti scontenti a fronte di un unico nuovo assunto.

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A proposito di ritorni futuri: avere candidati correttamente inseriti nella propria pipeline, significa disporre di contatti che possono evitare una successiva ricerca per una nuova posizione lavorativa.

Disporre di un CRM, di un elevato numero di curricula e di una IA per scansionarli, significa incrementare le possibilità che domanda e offerta di lavoro si incontrino nel medio-lungo periodo. In questo modo si esaltando i talenti finora trascurati offrendo altre posizioni aperte che potrebbero essere di loro interesse.

Risorse umane, relazioni umane

L’esperienza offerta al candidato moderno deve offrire un equilibrio tra personalizzazione e automazione. L’intelligenza artificiale potrebbe non essere la sola responsabile della creazione della perfetta esperienza di assunzione, ma è un pezzo importante del puzzle.

L’AI e l’apprendimento automatico stanno aiutando gli addetti alla selezione del personale e i responsabili delle assunzioni a prendere decisioni più informate per trovare candidati migliori, ma stanno anche liberando loro del tempo per concentrarsi sulle parti del processo di assunzione che la tecnologia non può e non potrà mai riempire: i rapporti umani.

Assumere e reclutare comporta molto di più che ordinare curricula e programmare colloqui. Coinvolgere i candidati è parte cruciale del processo e garantisce che essi siano allineati in base alla loro esperienza, alle abilità, alle competenze tecniche e, non da ultime, a un’attitudine e una visione del futuro compatibili con la cultura aziendale.

Intelligenza artificiale vs pregiudizi

Un ultimo elemento a favore dell’IA è l’assenza dei tipici e spesso inevitabili pregiudizi umani. “La prima impressione è tutto” si dice, infatti.

Usare l’intelligenza artificiale per eliminare pregiudizi umani è un vantaggio spesso trascurato: aiutare le aziende a trovare le persone giuste e trovare le persone giuste per le aziende, senza alcun bias psicologico.

L’intelligenza artificiale può essere programmata in modo intelligente per evitare pregiudizi inconsci ignorando dettagli del candidato come etnia, date relative a laurea e primo impiego, nomi delle scuole frequentate ed eventuali affinità extra-lavorative tra reclutatore e candidato.

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In questo modo si espande il potenziale pool di talenti e si ha occasione di diversificare la squadra.

Assunti e assunzioni da evitare

Proprio questo ultimo aspetto, però, scopre il fianco ad alcune possibili obiezioni, come quelle formulate in questo articolo da Peter Cappelli, direttore del centro delle risorse umane alla Wharton School, University of Pennsylvania: “Qualsiasi procedimento strutturato elimina i pregiudizi. Se chiedi agli impiegati di standardizzare questo è sufficiente allo scopo. L’impiego di tanta tecnologia appesantisce la struttura del processo di assunzione.”

Software che permettono ai reclutatori di restare in contatto con i candidati non assunti o i potenziali candidati possono essere utili ma, avverte Cappelli, “non illudetevi che questa sia automaticamente una relazione, che l’azienda si interessi davvero a voi”: se implementato incautamente, un simile tool rischia semplicemente di bombardare le persone di comunicazioni generiche sull’azienda, pubblicità, e altri argomenti non funzionali allo scopo.

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Sulla stessa scia prosegue Andrew Chamberlain, direttore del gruppo di ricerca economica di Glassdoor:

“In un’azienda tipica puoi convincere il CFO ad acquistare un software. Funzionerà? Magari no. La tecnologia potrebbe persino peggiorare le cose. Quando le aziende hanno a disposizione un nuovo strumento tendono a usarlo troppo. La nuova tecnologia semplifica l’implementazione di passaggi aggiuntivi e il tempo totale del processo di intervista si allunga […] ma non è chiaro se stia migliorando la qualità delle assunzioni.”

I pionieri nell’uso dell’intelligenza artificiale nel campo delle risorse umane non possono esimersi da un attento monitoraggio e dalla corretta interpretazione dei risultati. Fa scuola Amazon, che nel 2017 ha chiuso un progetto di automatizzazione della ricerca di nuovi talenti perché i software utilizzati per individuare i migliori candidati in campo tecnologico prediligevano i curriculum maschili, basandosi sull’andamento delle assunzioni nei 10 anni precedenti.





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