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Processo Ruby Ter: cos'èSempre più aziende delegano il processo di selezione del personale a software automatici. Un processo dalle grandi opportunità,Guglielmo ma non privo di rischiAlcuni software di recruiting automatico, negli Stati Uniti, hanno scartato per errore migliaia di cv, causando danni al mercato del lavoro statunitense. Lo ha di recente reso pubblico un rapporto della Harvard Business School, secondo la quale, alla base degli errori, ci sarebbero delle regole definite troppo ‘semplicistiche’, che dividono i candidati ‘buoni’ da quelli ‘cattivi’ sulla base di semplici filtri. Alcuni, ad esempio, hanno rifiutato automaticamente i candidati con interruzioni della loro vita lavorativa superiori a sei mesi, senza mai chiedere la ragione di tale assenza, altri invece accettavano solo candidati con esperienza di “programmazione informatica” sul proprio Cv, quando invece tutto ciò di cui aveva bisogno l’azienda erano lavoratori per inserire dati in un computer.Errori che – sempre secondo la Harvard Business School – hanno contribuito a danneggiare il mercato del lavoro statunitense. Allora perché le aziende continuano ad usare questi software? Nel 2019, secondo un’indagine dell’associazione italiana per la direzione del personale, il 58% dei manager delle risorse umane in Italia aveva introdotto sistemi digitalizzati e automatizzati nei processi di selezione del personale. Numeri in continua crescita. In questo articolo, analizziamo come l’intelligenza artificiale sta modificando il mondo del recruiting e i rischi associati a questa trasformazione.L’intelligenza artificiale applicata alla selezione del personaleL’AI è ormai entrata in ogni campo dell’agire umano. Il mondo del lavoro non è esente da questa rivoluzione: l’intelligenza artificiale viene ormai applicata regolarmente in quasi ogni attività lavorativa. E uno dei settori che più sta sfruttando le sue capacità è proprio il mondo del recruiting.Numerosi sono, infatti, i software che permettono di velocizzare e – almeno nelle intenzioni degli sviluppatori – migliorare il processo di selezione. Il ruolo dell’AI nel recruiting è quello di affiancare gli HR nella ricerca e selezione del personale. Secondo la ricerca Global Recruting Trends di LinkedIn, la stragrande maggioranza dei professionisti delle risorse umane (67%) ritiene che il vantaggio principale dell’intelligenza artificiale sia dato proprio dal risparmio di tempo (67%), seguito dal risparmio di risorse economiche (31%). Grazie all’applicazione dell’intelligenza artificiale è così possibile velocizzare operazioni ripetitive, digitalizzare i dati in modo automatico e, in generale, portare vantaggi all’intero processo di selezione, in termini di tempo e di qualità.Sempre secondo l’indagine dell’associazione italiana per la direzione del personale, oltre il 60% dei manager HR che hanno introdotto sistemi digitali per il recruiting hanno utilizzato l’AI nelle attività di pre-screening. Il 45% degli intervistati ha dichiarato di aver adottato l’intelligenza artificiale per l’analisi automatizzata dei curriculum, il 27% per realizzare un’analisi motivazionale attraverso un controllo dei social network, il 25% per condurre interviste virtuali e il 19% per l’analisi semantica dei curriculum.Vediamo quali sono alcune delle operazioni in cui l’AI può avere un ruolo nella fase di selezione dei candidati:Gestione delle informazioni. Attraverso le tecniche di Natural Language Processing e Computer Vision, i software AI sono in grado di scansionare i Cv ricevuti e archiviare digitalmente le informazioni sui candidati (anagrafica, esperienze di studio, mansioni ricoperte, lettere di presentazione ecc…) all’interno di database.Blind recruiting. Una particolare funzione che i software svolgono in velocità è la cosiddetta anonimizzazione del Cv, ovvero l’estrapolazione delle informazioni essenziali e l’oscuramento dei dati personali (nome, cognome, genere, nazionalità ecc) che potrebbero dare origine a distorsioni nella fase di selezione.Analisi semantica. Questa tecnica permette di andare oltre il semplice keyword matching, ovvero alla perfetta corrispondenza tra una chiave di ricerca e il contenuto del Cv. I moderni software di recruiting basati sull’AI permettono invece di selezionare Cv in base alla vicinanza semantica.Scoring. Un ulteriore processo svolto in modo automatico dall’AI è quello dell’attribuzione di un punteggio ai candidati sulla base delle informazioni raccolte e analizzate in precedenza. Questo sistema permette di creare un ranking delle candidature raccolte che potrà essere poi analizzato dal manager HR.Errori e bias dell’AIAffidarsi alla “macchina” non è un’operazione priva di rischi. Lo sa bene Amazon, che nel 2015 è finita nell’occhio del ciclone proprio a causa di un algoritmo. Nel dettaglio, come raccontato da Reuters in questo articolo, l’intelligenza artificiale sviluppata dalla società per ottimizzare il recruiting era vittima di un bias che penalizzava le donne.L’AI di Amazon – poi scartata per fare posto ad altre soluzioni – valutava i Cv ricevuti assegnando, ad ogni candidato, da una a cinque stelle sulla base delle informazioni a propria disposizione. Tuttavia, con il passare del tempo, gli sviluppatori si sono resi conto che l’AI non era neutrale nelle sue valutazioni, ma assegnava alle donne un punteggio inferiore. Questo accadeva perché il software basava le proprie scelte sull’analisi di uno storico di 10 anni, dove la percentuale di candidati (e quindi di persone selezionate) maschi era nettamente superiore rispetto a quella di candidate donne per via di fattori storico-culturali, distorsioni del mercato e barriere all’ingresso. In poco tempo, la macchina aveva così sviluppato un pregiudizio che danneggiava le donne. L’algoritmo di Amazon era rimasto vittima di un un bias dell’intelligenza artificiale: un pregiudizio del sistema che può generare risultati inaffidabili, parziali e potenzialmente pericolosi.Amazon ha abbandonato l’esperimento, ma episodi di questo tipo, anche a distanza di anni, sono all’ordine del giorno. Proprio perché l’AI non è una scienza esatta ma in continua evoluzione. Pochi anni fa si è scoperto che anche l’algoritmo di LinkedIn, una delle principali piattaforme per la ricerca di lavoro, tendeva a privilegiare gli uomini. E ciò semplicemente poiché gli uomini sono solitamente più aggressivi nella ricerca di nuove opportunità lavorative, presentando la propria candidatura anche per posizioni per cui non dispongono dei requisiti minimi richiesti. Un altro bias generato dal database di apprendimento: consultando milioni di Cv, la macchina identificava e premiava i comportamenti più ricorrenti (gli uomini tendono a cercare più facilmente nuove opportunità lavorative) andando a penalizzare chi si comportava in maniera differente.Si tratta in questi due casi di pregiudizi che la macchina sviluppa a partire dal database di apprendimento. Altri bias possono invece essere lo specchio del pensiero dello sviluppatore. Qualora, infatti, la macchina apprenda sulla base delle azioni compiute da un recruiter che discrimina una tipologia di candidati, è assai probabile che essa stessa sviluppi lo stesso pregiudizio.La combinazione di AI e supervisione umanaGli esperimenti citati potrebbero far pensare che l’AI non sia adatta a svolgere funzioni di recruiting. Non è così. Software specializzati permettono di velocizzare e digitalizzare sempre più mansioni, ma l’intelligenza artificiale non è una macchina perfetta. Senza dubbio essa può migliorare l’efficacia e la qualità del processo di selezione, tuttavia non è l’unico elemento in grado di farlo. O meglio, le attività di HR non possono essere delegate in toto all’intelligenza artificiale.L’intelligenza artificiale deve essere messa nelle condizioni di non sbagliare o almeno di sbagliare il meno possibile. In primis, oltre ad anni di ricerca e sviluppo, fornendo agli algoritmi di apprendimento automatico dei database privi di bias. E poi affiancando ad essa anche la supervisione umana. La ricerca e selezione del personale è un ambito in cui concorrono numerosi fattori umani e in cui l’esperienza gioca un ruolo fondamentale: elementi che rendono impossibile delegare in toto queste attività alla macchina. Per questo, l’AI può svolgere un essenziale ruolo di facilitatore del processo senza sostituirsi completamente all’uomo.

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