Valutazione predittiva delle assunzioni: l'IA dice che sei assunto

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  Preveggenza quantistica
• 12 settembre 2022

Riepilogo approfondimenti

L’intelligenza artificiale (AI) sta rimodellando il reclutamento utilizzando i dati per identificare i migliori candidati, riducendo i pregiudizi e aumentando la diversità sul posto di lavoro. Questi sistemi automatizzati semplificano i processi di assunzione, aumentando potenzialmente l’efficienza e la redditività dell’azienda e offrendo ai candidati un’esperienza più personalizzata. Tuttavia, la dipendenza dagli algoritmi solleva interrogativi sull’equità e sulla necessità di una regolamentazione governativa per garantire un utilizzo etico nel mercato del lavoro.

Contesto di valutazione predittiva delle assunzioni

Le Grandi Dimissioni hanno mostrato alla società come un evento di cigno nero possa cambiare il mercato del lavoro da un giorno all’altro. Le aziende si sono adattate raddoppiando l’assunzione dei migliori professionisti disponibili. Per ridurre l’incertezza e accelerare il processo di assunzione, i datori di lavoro utilizzano piattaforme di valutazione e reclutamento basate sull’intelligenza artificiale che sfruttano i dati predittivi.

Anche prima dell'ascesa dei big data e dell'intelligenza artificiale, molte aziende avevano già iniziato a utilizzare tecniche di assunzione predittiva, anche se manualmente. Queste tecniche hanno ristretto le caratteristiche che storicamente avevano fornito un pool di candidati di alta qualità per un ruolo aperto, inclusa la permanenza in lavori precedenti, il background educativo e le competenze di base. Tuttavia, questa procedura manuale può essere altamente soggettiva, imprecisa e creare dissonanza tra i responsabili delle assunzioni e i team di reclutamento.

Gli strumenti di assunzione predittiva e di identificazione dei talenti, supportati dall'intelligenza artificiale, possono analizzare migliaia di CV ogni giorno, cercando parole chiave e modelli specifici che aiutino a identificare i candidati più adatti a un ruolo. Ogni informazione fornita da un candidato può essere quantificata e analizzata, tra cui conoscenza del lavoro, età, durata media del lavoro, personalità, competenze linguistiche ed esperienza precedente. I chatbot di intelligenza artificiale vengono utilizzati anche per condurre alcune prime fasi del processo di intervista, consentendo ai team di reclutamento umano di concentrarsi su compiti di maggior valore. 

Impatto dirompente

L’integrazione di strumenti di valutazione automatizzati nei processi di reclutamento mira a ridurre al minimo i pregiudizi cognitivi e inconsci, migliorando potenzialmente la diversità e l’inclusività sul posto di lavoro. Facendo affidamento su algoritmi per valutare i candidati, i datori di lavoro possono concentrarsi sulle competenze e sulle qualifiche dei candidati piuttosto che su fattori esterni come il livello di istruzione, la ricchezza, la razza, il sesso o l'età. Questo spostamento verso un approccio di reclutamento più obiettivo può portare a un bacino di talenti più ampio e diversificato, poiché i candidati che in precedenza potevano essere trascurati per ragioni superficiali ora ricevono la stessa considerazione. Inoltre, l’automazione di alcuni componenti del colloquio, come lo screening cognitivo e i colloqui introduttivi, semplifica il processo, consentendo una valutazione dei candidati più efficiente.

L’adozione a lungo termine di sistemi di assunzione predittivi e automatizzati può comportare vantaggi significativi per i datori di lavoro, tra cui una maggiore efficienza interna e una riduzione dei costi di assunzione. Reclutando costantemente candidati di qualità superiore, le aziende possono migliorare la produttività e la redditività complessiva. Inoltre, la capacità di questi sistemi di adeguare la retribuzione offerta in tempo reale in base al feedback dei candidati e di reperire in modo efficiente la documentazione necessaria può ottimizzare il processo di assunzione. Questo metodo favorisce inoltre un’esperienza del candidato più positiva, aumentando potenzialmente l’attrattiva del datore di lavoro nel mercato del lavoro. 

I sistemi di assunzione automatizzati potrebbero portare a un mercato del lavoro più equo, con una forza lavoro diversificata e inclusiva che contribuirà a benefici sociali più ampi, come la riduzione delle disparità di reddito e il rafforzamento della coesione sociale. Tuttavia, potrebbero esserci preoccupazioni circa la dipendenza dagli algoritmi, come potenziali errori di programmazione o l’esclusione di candidati che non rientrano nei parametri definiti di questi sistemi. I governi potrebbero dover implementare regolamenti e linee guida per garantire che queste tecnologie siano utilizzate in modo etico ed efficace, bilanciando la necessità di innovazione con la protezione dei diritti e degli interessi dei lavoratori. 

Implicazioni degli strumenti di assunzione predittiva 

Le implicazioni più ampie del processo di assunzione che diventa sempre più automatizzato possono includere:

• L'uso di chatbot per condurre colloqui preliminari e test a distanza e fornire supporto 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX per i candidati durante l'intero processo di reclutamento. 
• Un'esperienza personalizzata per i candidati, che include aggiornamenti in tempo reale sullo stato della domanda e feedback post-colloquio.
• Aumento dell'allocazione ai budget tecnologici delle risorse umane per accelerare il processo di assunzione e creare un pool aggiornato di potenziali candidati per ruoli futuri.
• Candidati che adattano i loro approcci alla ricerca di lavoro e ai colloqui per fare appello agli algoritmi invece che agli umani.
• Il potenziale per i lavoratori più anziani di essere indirettamente discriminati nel mercato del lavoro se mancano delle competenze digitali per un colloquio efficace durante le fasi automatizzate di un processo di assunzione.
• Casi di stampa negativa dovrebbero dimostrare che un algoritmo di reclutamento mostra un pregiudizio verso un gruppo di candidati rispetto a un altro.
• Pressione pubblica sui governi statali/provinciali e federali per regolamentare la misura in cui le aziende del settore privato possono utilizzare soluzioni di reclutamento automatizzato.

Domande da considerare

• Pensi che i sistemi di dati possano prevedere con precisione la compatibilità dei potenziali candidati con il ruolo e l'azienda?
• In quale altro modo pensi che gli strumenti di valutazione automatizzati possano cambiare il modo in cui le aziende assumono in futuro?