Tra i trend del 2022 ci sono sicuramente la diversità e l’inclusione e un’azienda oggi che non vada nella direzione di accogliere le differenze e di garantire a tutti le stesse possibilità, tramite azioni e politiche inclusive, sembra essere quasi anacronistica. Non solo: non considerare la diversity sul luogo di lavoro può a lungo andare essere controproducente. Ma come l’Intelligenza Artificiale può aiutare in tal senso? Vediamolo in questo articolo.

SOMMARIO

• Aumentare la diversità e ridurre i bias nel recruiting
• Il contributo dell’AI nel recruiting
• L’intelligenza artificiale può essere neutrale e oggettiva?
• Diversity workplace: creare un ambiente inclusivo in azienda con l’AI

L’Intelligenza Artificiale aiuta, dal punto di vista del recruiting, evitando le discriminazioni , i gap generazionali e di genere e di conseguenza aumentando la diversity e rimuovendo tutti i bias cognitivi che possono esserci durante un processo di ricerca e selezione.

Tutti aspetti fondamentali perché permettono non solo che un processo di recruiting vada a buon fine, ma anche di valorizzare davvero le persone di talento e di farlo in modo più rapido ed efficace, aumentando peraltro le probabilità di crescere nel mercato, trovare nuove occasioni di business ed entrare in nuovi mercati. Inoltre, assumere persone che hanno una formazione diversa, così come background culturali differenti, magari maturati in contesti fuori confine, porta nuove prospettive all’azienda, nuovi punti di vista e di conseguenza maggiore innovazione nonché modi differenti di affrontare i problemi.
Vediamo in che modo l’Intelligenza Artificiale può aiutare in tal senso.

Aumentare la diversità e ridurre i bias nel recruiting

In primo luogo grazie all’AI si riesce a ridurre la comparsa di bias nel recruiting e ovviamente questo permette di fare dei notevoli passi nella direzione della diversity & inclusion. In questo senso un grande aiuto viene anche dal blind recruiting.

Di cosa si tratta? Di un procedimento che chi lavora nelle Risorse Umane porta avanti per eliminare le informazioni personali dei candidati che potrebbero eventualmente influenzare una decisione di assunzione o, ancor prima, la buona riuscita di un colloquio. Il blind recruiting infatti lavora per eliminare i bias cognitivi, ossia le distorsioni che ogni persona, anche involontariamente ha.
Sapere che per esempio un candidato ha vissuto in un certo Paese o che magari proviene da una certa famiglia o ancora che non è più così “giovane”, può influire sulla sua selezione.

Con il blind recruiting il rischio non si corre perché alcune informazioni sensibili sono nascoste e si contribuisce a creare un ambiente di lavoro che sia davvero inclusivo.

Il contributo dell’AI nel recruiting

In tutto questo un enorme contributo viene dall’Intelligenza Artificiale che permette non solo di rendere i CV anonimi puntando sulle competenze, ma anche di automatizzare lo screening dei CV e valutare anche il job matching ossia la corrispondenza che c’è tra quello che il candidato ha da offrire e quello che l’azienda cerca. Vediamo tutti gli aspetti nel dettaglio.

Valutare le competenze con i CV anonimi

Un CV anonimo o per meglio dire anonimizzato, come accennavamo, è un CV che nasconde informazioni personali che possono influire sulla selezione in maniera negativa senza valorizzare le diversità. E questo per tutti i motivi che abbiamo detto finora legati ai pregiudizi, consci e inconsci, che ogni persona può avere.

Se si oscurano alcuni dati, invece, gli HR possono concentrarsi sulle competenze e sulle esperienze professionali che il/la candidato/a ha fatto fino a quel momento cercando di capire se è quanto l’azienda sta cercando e decidere quali aspetti affrontare in una prima telefonata o colloquio conoscitivo.

Tutto ciò è possibile grazie all’Intelligenza Artificiale: con Inda per esempio è possibile, utilizzando il sistema di Anonymous Resume/CV, rendere anonimo qualsiasi documento digitale, sia esso un cv, una lettera di presentazione ma anche un portfolio. E questo indipendentemente dal formato: partendo infatti dalla versione originale del documento, con Inda è possibile creare in tempo reale una copia anonima, sostanzialmente uguale, ma senza le informazioni sensibili.

Automatizzare lo screening dei CV

L’Intelligenza Artificiale permette poi di migliorare i tempi di candidatura e di trasferire grandi quantità di dati. Grazie alle tecniche Inda di Information Extraction e Résumé Parsing, è possibile accelerare l’estrazione delle informazioni e automatizzare la compilazione dei form di candidatura, archiviando dati nel database. Tutto questo agevola sia il recruiter che il candidato.

Lato recruiter, sicuramente c’è un notevole risparmio di tempo che permette di gestire più velocemente le candidature e di non perdersi persone potenzialmente adatte al profilo che si sta cercando. Inoltre, l’estrazione dei dati permette di arricchire e aggiornare il database raccogliendo davvero tutte le informazioni più importanti e valorizzando i candidati più “diversi”.

Ha i suoi vantaggi anche per i candidati: l’automatizzazione in fase di candidatura, infatti, migliora la candidate experience e permette di ridurre il tasso di abbandono durante la delicata fase di application.

Come sappiamo, basta un dettaglio che non funzioni o il fatto di rendere questo processo particolarmente complesso a far sì che la persona abbandoni il sito o la piattaforma per candidarsi. E questo va in direzione completamente opposta rispetto all’inclusione: solo chi magari è “smanettone” o ha pazienza, riesce a portare a termine un’application complicata mentre la maggioranza delle persone se ne va.

Inoltre, l’Intelligenza Artificiale può aiutare nell’inclusione di candidati con disabilità: la tecnologia infatti può essere semplificata per favorire il loro accesso così come è possibile scrivere annunci di lavoro e progettare un’experience che vada incontro alle loro esigenze.

Analizzare il job matching per selezioni più accurate

All’Intelligenza Artificiale spetta anche un altro importante compito: favorire l’incontro tra le competenze richieste e quelle effettivamente messe a disposizione da un candidato. In una parola fare matching , e questo può avvenire sia prima che si pubblichi un annuncio che successivamente.

Tra le funzionalità di Inda, c’è infatti la possibilità di fare una sorta di matching preliminare : prima di pubblicare l’annuncio si verifica se c’è una corrispondenza tra quanto ricercato e quello che di fatto si ha già, ossia tra i profili che sono già presenti nel database. Che, attenzione, possono essere sia di persone che in precedenza sono state reclutate, ma non sono arrivate all’assunzione, ma anche di chi in azienda ci lavora già. Magari ci sono persone interessate a una determinata posizione o che, nel corso degli anni, hanno acquisito nuove competenze: perché non considerarle? In ottica di inclusione e di accoglienza della diversità questo è sicuramente un passo importante.

C’è poi la fase di job matching vera e propria: in questo caso dopo la pubblicazione dell’annuncio si verifica la reale corrispondenza tra i candidati e la posizione ricercata.
Come avviene tutto ciò? Nel caso di Inda si effettua un matching di tipo semantico su job title, livello di esperienza, studi condotti, skill e così via. E grazie al sistema di Evidence è possibile verificare quanto il candidato è compatibile per quella posizione o meno.

Il tutto permette di risparmiare sul time to hire ma va anche in ottica di soddisfazione dei candidati: chi viene reclutato ha davvero la possibilità di giocarsi tutte le sue carte perché di fatto il suo profilo corrisponde con quanto ricercato.

L’intelligenza artificiale può essere neutrale e oggettiva?

Pensare che l’Intelligenza Artificiale nel recruiting possa risolvere tutti i pregiudizi per promuovere la diversity e l’inclusione sui luoghi di lavoro sicuramente è una visione ottimistica, ma bisogna considerare alcuni aspetti.

L’AI arriva fino a un certo punto quindi può garantire, per quello che le viene richiesto e per quello che è il suo “spazio”, una selezione che possa essere il più oggettiva possibile.

Ma ricordiamo che il recruiting, com’è giusto che sia, è affidato alle persone che si occupano di risorse umane, quindi spetta a loro sapere personalizzare gli strumenti che utilizzano e saperne trarre il massimo vantaggio. Facciamo un esempio: se riesco tramite il blind recruiting a fare una selezione che sia oggettiva nascondendo dei dati sensibili, l’andamento della selezione poi dipenderà da come mi comporto durante il colloquio e da come porterò avanti la selezione.

Altro aspetto da considerare: l’Intelligenza Artificiale per il recruiting è solo una parte di tutto il processo che porta ad avere – e mantenere – la diversity in azienda.

Pertanto, è importante, una volta concluso l’iter di elezioni fare in modo che la diversità venga coltivata e supportata , nonché che se ne tenga conto. Secondo un rapporto pubblicato da Russell Reynolds, inoltre solo il 35% dei Chief Digital Officer tiene conto dei dati sulla diversity e pertanto se un’organizzazione non ne tiene traccia è difficile che possa verificare successivamente se si sta andando in quella direzione e si stanno attivando politiche in tal senso.
Ecco perché è importante che l’AI venga inserita in un contesto molto più ampio e non sia legata solo al recruitment tout court.

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Tutto quanto abbiamo appena detto va dunque nella direzione di creare sicuramente un ambiente di lavoro più inclusivo attraendo persone con disabilità, per esempio, ma anche di provenienza geografica diversa, estrazione culturale differente e così via.
Il che può portare a rimodellare il modo di pensare sia dei datori di lavoro che degli stessi dipendenti, creando una mentalità mutevole, pronta a innovare. E influendo anche su una cultura aziendale che miri alla diversità e all’inclusione in modo stabile, creando così un cambiamento a lungo termine.

Puntare sulla diversità e l’inclusione infatti non vuol dire “sforzarsi” di attuare politiche in tal senso, ma fare diventare questi aspetti strutturali in modo che permeino davvero l’ambiente di lavoro. E in questo l’Intelligenza Artificiale può dare un enorme contributo, come abbiamo visto, purché non si pensi che sia l’unica modalità, ma magari uno dei punti di partenza.