Tra le attività svolte quotidianamente dalle imprese, quella di ricerca e selezione è sicuramente una delle più importanti e al tempo stesso più complesse. Il processo ha inizio quando un’azienda, più o meno grande, necessita di assumere nuove risorse per ampliare il proprio team, per far fronte alla crescita aziendale, per sostituire personale in procinto di lasciare la sua occupazione, in modo temporaneo o per un lungo periodo, ecc. Lo stesso può accadere per un’agenzia per il lavoro (APL) che avvia le selezioni per conto di un’azienda cliente (outsourcing).
In tutte queste circostanze, per il recruiter e l’ufficio delle risorse umane o, in contesti più piccoli, per il titolare e l’ufficio amministrativo, non è sempre facile portare avanti la selezione. Questo perchè, da un lato, bisogna rendere l’application journey un’esperienza positiva per il candidato, dall’altro è necessario massimizzare le possibilità di successo ed eseguire correttamente la ricerca e selezione di personale. È fondamentale, quindi, usare gli strumenti giusti. È il caso dell’ intelligenza artificiale che può essere di supporto nello svolgimento delle attività di recruiting nelle diverse fasi che lo compongono.
L’intelligenza artificiale si configura come l’ alleato ideale di ogni recruiter perchè, grazie a specifiche tecniche, si applica alle diverse fasi del processo di recruiting permettendo al selezionatore di impiegare il suo tempo, le sue competenze e capacità per dare valore al candidato.
Si tratta delle prime tappe del processo di ricerca propedeutiche per l’assunzione di nuovo personale. Interessano i momenti in cui, a fronte di un’esigenza interna all’azienda, il recruiter crea, pubblica e condivide in multiposting e sui social network (anche verticali sull’ambito richiesto) un annuncio di lavoro. Dall’altro lato, il candidato – che è in cerca di lavoro – inizia una ricerca attiva di opportunità in linea con il suo profilo, trova l’annuncio e decide di candidarsi.
Quotidianamente, quindi, i recruiter si confrontano con innumerevoli candidature (situazione amplificata nel caso in cui si parli di APL che svolgono l’attività in maniera massiva). I candidati invece si ritrovano a compilare, in modo meccanico, numerosi form di candidatura che, se troppo lunghi, possono indurre ad abbandonare il processo.
Questo inconveniente è solo uno dei fattori che l’intelligenza artificiale si impegna a migliorare con un impatto positivo sulla candidate experience. Nel caso di application online, dopo aver caricato il proprio CV, i candidati possono sfruttare la funzione di IA che consente il riconoscimento e autocompletamento dei campi dell ‘application form. I recruiter, invece, grazie all’information extraction e CV Parsing , possono accelerare il processo di estrazione dei dati dai curricula facilitandone la raccolta e conservazione nel proprio database. Con l’aggiunta delle tecniche di Computer Vision, possono inoltre estrarre e digitalizzare le informazioni anche con una semplice fotografia o scansione del CV , operazione altamente consigliata in caso di Career day, eventi di recruiting, fiere di settore o per velocizzare l’inserimento dei dati nel proprio database in caso di CV cartaceo consegnato in sede.
Nei momenti che vanno dallo screening all’assunzione, ogni recruiter si confronta con due fattori che incidono profondamente sulla ricerca di personale: velocità e tempo. Proprio per accelerare i processi e risparmiare tempo , l’intelligenza artificiale risulta particolarmente vantaggiosa anche nelle fasi di recruiting più avanzate.
Al selezionatore capita spesso di imbattersi in CV non in linea con la Job Description, troppo lunghi, poco chiari, privi di informazioni necessarie e che richiedono tempo e lavoro per essere visionati e valutati. Questo lo porta a velocizzare la scrematura con il rischio di non dedicare la giusta attenzione alle candidature realmente interessanti. In aggiunta a questo, archiviando le candidature troppo velocemente, rischia di non cogliere il potenziale dei vari profili che potrebbero rivelarsi validi per ricerche in corso o future.
L’introduzione di algoritmi semantici e altre tecnologie di intelligenza artificiale serve proprio per risolvere difficoltà di questo tipo.
Le tecniche di CV Parsing e di estrazione delle informazioni semplificano la raccolta di dati interessanti ai fini della ricerca (ad esempio gli anni di esperienza maturati in un determinato settore). D’altro canto, per non perdere i talenti nascosti nel proprio database, la ricerca semantica consente di ritrovarli richiamando parole chiave specifiche o semanticamente vicine a quella di partenza. Oltre alle applicazioni iniziali, l’IA si impegna nella buona riuscita del processo di ricerca e selezione. Questo è possibile grazie a sistemi di ranking e matching delle candidature. Nel primo caso, viene assegnato ad ogni candidato un punteggio di rispondenza all’annuncio (scoring); nel secondo, si individua e conferma la corrispondenza tra un CV e la Job Description dell’annuncio. Il matching dei candidati può essere ulteriormente perfezionato individuando i profili di candidati simili a quello risultato alla fine della ricerca, proprio come fa Inda.
Sebbene le tecnologie di intelligenza artificiale possano sembrare più vantaggiose se adoperate nel corso del processo di ricerca e selezione, ciò non esclude la loro utilità anche nella fase di onboarding.
L’intelligenza artificiale è particolarmente apprezzata, prima e dopo l’assunzione, per la sua capacità di effettuare analisi predittive sul comportamento e il rendimento dei candidati prescelti. Gli strumenti di Sentiment Analysis sono utilizzati per analizzare il comportamento dei candidati al di fuori del mondo lavorativo: l’interazione sui social con post o commenti o le reazioni e i movimenti durante un video-colloquio. Al tempo stesso, l’intelligenza artificiale permette di valutare preventivamente il rendimento di un candidato all’interno del contesto aziendale che troverà conferma nel ROI in seguito all’assunzione.
Come sappiamo, per il 2020 l’intelligenza artificiale si è affermata come uno dei recruiting trend più rilevanti e promettenti. Le ragiorni principali di questo successo si identificano con i vantaggi dell’introduzione delle tecniche di AI (artificial intelligence) nel settore delle risorse umane. Tra questi spiccano: