Quando un candidato interrompe la compilazione di un form, abbandona il candidate journey o addirittura decide di lasciare l’azienda poco dopo l’assunzione, vuol dire che qualcosa è andato storto durante il processo di ricerca e selezione. Form di registrazione lunghi e complessi, iter di selezione disorganizzati, poche comunicazioni con i candidati, situazioni di burnout e scarsa condivisione della cultura aziendale, sono tra i principali responsabili. A questi si aggiunge talvolta la mancata o parziale compatibilità tra candidato e annuncio di lavoro (Job Matching) che può portare a prendere decisioni sbagliate in merito alle selezioni e a doverne successivamente aprire di nuove, sprecando ulteriore tempo e denaro.

Per quanto riguarda quest’ultimo aspetto, un grande aiuto viene dall’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale (IA) che consentono di trovare facilmente e in modo più efficace i candidati giusti per gli annunci di lavoro. Vediamo come in questo articolo.

L’intelligenza artificiale per il Job Matching

In generale, diverse soluzioni possono contribuire a migliorare il processo di recruiting a vantaggio della Talent Acquisition. Per evitare alcune delle situazioni citate all’inizio dell’articolo, può essere sicuramente d’aiuto adottare un software per il recruiting. Se a questo si aggiunge un sistema di IA come Inda, oltre a potenziare il funzionamento dell’Applicant Tracking System (ATS), si possono sfruttare gli algoritmi e le funzionalità di queste tecnologie intelligenti per prendere le decisioni più giuste in merito alle assunzioni.

L’intelligenza artificiale consente infatti ai recruiter di basare su dati certi le proprie decisioni , di fare delle previsioni sulle strategie di recruiting e di rendere più efficace il Job Matching. Sfruttando, ad esempio, le funzionalità di information extraction e CV/Resume Parsing offerte dall’intelligenza artificiale, si possono estrarre facilmente le informazioni dal CV o dall’annuncio che serviranno per individuare le corrispondenze necessarie a definire il matching perfetto tra candidato e annuncio di lavoro e viceversa.

Così le aziende possono trovare il candidato più adatto a ricoprire una posizione lavorativa ed escludere subito dalla selezione i profili non compatibili con i requisiti dell’annuncio o non del tutto idonei alla job vacancy, aumentando le probabilità chiudere con successo la selezione in corso.

Cos’è il Job Matching

Il Job Matching è un processo che , avvalendosi dell’intelligenza artificiale, cerca la migliore corrispondenza tra annunci di lavoro e candidati e viceversa.

Per mettere in moto l’operazione di AI matching, la tecnologia di intelligenza artificiale analizza sia il contenuto del CV sia il testo dell’annuncio di lavoro ed estrae informazioni come le competenze, titoli di studio e formazione ed esperienze professionali, utili per associare il giusto candidato al giusto annuncio di lavoro.

La funzionalità di Job Matching fornisce alle aziende un ranking dei candidati rispetto a una certa job position (e viceversa, può fornire un ranking delle job position rispetto a un certo CV) basata su quanto sono effettivamente rispettati i requisiti della job description da ogni singolo candidato, evitando il rischio di trascurare candidati rilevanti che abbiano usato una terminologia diversa da quella usata dal recruiter o di perdere tempo esaminando candidati che non siano in linea.

Una tecnologia come Inda dispone di un sistema di Job Matching semantico che può partire dal testo di un annuncio come input per ordinare i profili dei candidati in base alla compatibilità , o viceversa partire dal testo di un CV per ordinare gli annunci in base alla pertinenza. In entrambi i casi il confronto è fatto sulla base di skills, job title, seniority, livello di studio, ecc. Rispetto alla ricerca diretta dei candidati che sfrutta le keyword scelte dal recruiter o sinonimi (nel caso della ricerca semantica di Inda), il Job Matching cerca di abbinare candidati e annunci di lavoro (e viceversa) basandosi su dati concreti e sulle informazioni estratte, ampliando la portata della ricerca a tutto il database CV.

Tra i vantaggi principali rispetto alle ricerche tradizionali:

• si evita di farsi fuorviare dalla mancata corrispondenza esatta per un determinato requisito, dovuta magari all’uso di terminologie diverse, e non si scartano così a priori candidati in linea con la posizione ricercata;
• si riconosce la vicinanza di competenze che, seppur non identiche, sono strettamente correlate;
• il matching è costruito su una valutazione di insieme che coinvolge tutti i requisiti, quindi non si corre il rischio di scartare candidati cui manchi soltanto un requisito o una piccola frazione dei requisiti richiesti.

Cosa puoi fare con il Job Matching di Inda

Il Job Matching è un’operazione che funziona in maniera bidirezionale: dall’annuncio di lavoro al candidato e dal candidato all’annuncio di lavoro. Quello messo a punto da Inda consente sia di analizzare il contenuto di CV e annunci per individuare il matching migliore, sia di proporre ai candidati annunci di lavoro in linea con i loro requisiti.

Matching semantico per il recruiting

Il matching può avvenire prima o dopo la pubblicazione dell’annuncio da parte del recruiter. Prendendo in input il testo di un annuncio di lavoro non ancora pubblicato, Inda permette innanzitutto un matching preliminare per rintracciare la migliore corrispondenza tra i profili già presenti nel DB. Se l’esito è positivo, si può evitare la pubblicazione dell’annuncio e contattare direttamente i candidati di cui già si hanno i dati. In caso di esito negativo, dopo la pubblicazione dell’annuncio, avviene il vero e proprio Job Matching che è molto più preciso e veloce e agisce sulla lista di candidati che si sono registrati ad esso.

Nel caso in cui il punto di partenza sia il CV, Inda permette di suggerire ai candidati annunci di lavoro ai quali registrarsi. Periodicamente, è possibile comunicare con i candidati in modalità push per segnalare la disponibilità di nuove offerte di lavoro in linea con i loro requisiti. Tutto questo ha un duplice effetto: da un lato permette di ricevere più candidature qualificate e pertinenti per ogni annuncio (ottimizzando i successivi tempi di screening), dall’altro coinvolge i candidati e riduce lo sforzo e il tempo che dedicano alla ricerca di annunci adeguati alle loro competenze.