Come l’IA sta trasformando i processi di assunzione e le sue insidie
AIGestione delle assunzioni
9 giugno 2025 • By Olivier Safir
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L’Intelligenza Artificiale (IA) sta rapidamente rimodellando il modo in cui le aziende attraggono e valutano i talenti, anche a livello dirigenziale. Studi recenti indicano che oltre l’80% delle aziende ora utilizza strumenti basati sull’IA per attività come la scansione dei curriculum vitae. Le soluzioni basate sull’IA stanno semplificando l’automazione del reclutamento e la gestione dei talenti, aiutando le organizzazioni a migliorare l’esperienza dei candidati e a migliorare le principali metriche di assunzione. Dall’automazione del noioso lavoro amministrativo all’analisi di ampi pool di candidati, l’automazione del reclutamento è un vantaggio chiave, promettendo un processo di reclutamento più rapido e basato sui dati che molti leader considerano essenziale per il successo.
Infatti, il 91% dei leader aziendali afferma che un’efficace acquisizione di talenti è fondamentale per il successo a lungo termine, eppure solo il 28% ritiene di assumere bene oggi. L’ascesa del software di reclutamento AI sta ottimizzando l’acquisizione di talenti automatizzando le attività e migliorando l’efficienza durante tutto il processo di assunzione. Questo divario ha alimentato l’interesse per le soluzioni di intelligenza artificiale, poiché le aziende (soprattutto quelle che si espandono in nuovi mercati come gli Stati Uniti) cercano qualsiasi vantaggio nella costruzione di team ad alte prestazioni. Prima di tuffarsi, tuttavia, è importante esaminare non solo i vantaggi dell’IA e i framework intelligenti per il suo utilizzo, ma anche i limiti, dalla “LinkedIn-izzazione” del reclutamento ai pregiudizi algoritmici e ai disallineamenti culturali. L’obiettivo è capire come i dirigenti e i responsabili delle risorse umane possono sfruttare l’IA nelle assunzioni senza cadere vittima dei suoi rischi.
Vantaggi e opportunità dell’IA nelle assunzioni
Le principali fonti accademiche e aziendali descrivono l’IA nel reclutamento come un potente strumento di potenziamento, uno strumento che semplifica i processi e migliora il processo decisionale se utilizzato bene. Un sondaggio analitico della Harvard Business Review su oltre 300 aziende ha rilevato che la moderna tecnologia di acquisizione dei talenti può migliorare notevolmente i risultati: le aziende con tecnologia di reclutamento aggiornata erano significativamente più soddisfatte di ogni aspetto dell’assunzione rispetto a quelle che utilizzavano metodi obsoleti. I guadagni di efficienza sono particolarmente evidenti.
Nelle organizzazioni che hanno automatizzato le fasi del reclutamento, il 97% ha riferito che l’automazione era “preziosa”, eliminando attività manuali di routine come la programmazione dei colloqui e l’analisi dei curriculum. Ciò consente ai team di assunzione di concentrarsi nuovamente su attività strategiche e incentrate sull’uomo. Come osserva un dirigente dell’acquisizione di talenti, i responsabili delle assunzioni sono spesso “sommersi da così tante responsabilità amministrative come pratiche burocratiche e programmazione che tolgono tempo a ciò che potrebbe avere un impatto maggiore, come trascorrere più tempo con le persone o sulla strategia”. L’IA può farsi carico del lavoro ingrato e liberare reclutatori e manager per interagire più profondamente con i candidati.
Un altro vantaggio è la velocità e la portata nella ricerca di talenti. Le piattaforme basate sull’IA possono scansionare vasti database, social media (ad esempio LinkedIn) e dati pubblici per identificare potenziali candidati con il background giusto. Queste piattaforme migliorano la ricerca di candidati automatizzando l’identificazione e l’acquisizione di candidati idonei, rendendo il processo più veloce ed efficiente. Ciò amplia notevolmente il pool di talenti oltre ciò che qualsiasi singolo reclutatore potrebbe coprire manualmente. Gli strumenti basati sull’IA possono filtrare e classificare migliaia di curriculum in pochi minuti, facendo emergere rapidamente quelli che corrispondono ai criteri del ruolo e semplificando il processo di screening.
L’IA aiuta anche i reclutatori a gestire e valutare in modo efficiente grandi volumi di candidature, garantendo che vengano alla luce le corrispondenze migliori. In particolare, oltre il 99% delle aziende Fortune 500 ora utilizza sistemi di tracciamento dei candidati (ATS) per semplificare lo screening iniziale. Questi sistemi si basano su algoritmi simili all’IA per analizzare i curriculum, selezionare i candidati per competenze specifiche e segnalare i candidati qualificati, una pratica così diffusa che quasi il 75% dei reclutatori afferma di utilizzare un ATS o una tecnologia simile per esaminare i candidati e il 94% di loro afferma che ha migliorato il processo di assunzione. Il software di reclutamento, in particolare il software di reclutamento basato sull’IA, svolge un ruolo cruciale nella semplificazione del processo di assunzione attraverso lo screening dei curriculum e l’automazione delle ricerche di candidati. Per le aziende che entrano nel mercato statunitense, questa capacità di attingere in modo efficiente a un enorme bacino di talenti è preziosa quando non si dispone di una rete locale esistente. Più della metà dei reclutatori ritiene che la selezione da ampi bacini di candidati sia l’aspetto più impegnativo del reclutamento e gli strumenti di intelligenza artificiale aiutano ad affrontare questa sfida automatizzando e migliorando il processo.
L’IA contribuisce anche con approfondimenti basati sui dati e analisi predittive alle assunzioni. I modelli di apprendimento automatico possono elaborare dati sull’aspetto dei profili dei migliori performer, aiutando a prevedere quali candidati potrebbero avere successo in un determinato ruolo o persino adattarsi alla cultura aziendale. Le società di executive search riferiscono che l’analisi abilitata dall’IA migliora la comprensione delle tendenze del mercato dei talenti, dei benchmark di compensazione e della disponibilità dei candidati. Questi approfondimenti consentono un processo decisionale più informato. Alcuni grandi datori di lavoro hanno persino utilizzato valutazioni dell’IA (come test gamificati o analisi di video colloqui) per valutare le soft skill e le capacità cognitive su vasta scala. Ad esempio, gli strumenti di analisi video basati sull’IA possono ora valutare le scelte di parole, il tono e le espressioni facciali di un candidato nei colloqui registrati per valutare attributi come le capacità di comunicazione o la sicurezza. Nei settori rivolti al cliente (ospitalità, vendite, ecc.), tali strumenti aiutano a identificare i candidati con forti capacità interpersonali analizzando i segnali non verbali.
È importante sottolineare che i sostenitori sostengono che l’IA può mitigare alcuni pregiudizi umani nelle assunzioni, un importante punto di forza. La teoria è che gli algoritmi, se addestrati con cura, possono concentrarsi su qualifiche oggettive e trascurare fattori soggettivi o irrilevanti. Un rapporto di executive search ha osservato che l’IA “dovrebbe ridurre i pregiudizi inconsci concentrandosi sui dati oggettivi dei candidati piuttosto che sui fattori soggettivi”, portando potenzialmente ad assunzioni più diversificate e inclusive. Ci sono prove che quando le aziende integrano deliberatamente l’equità nella loro IA (ad esempio, utilizzando algoritmi trasparenti e sottoponendoli a audit), migliorano i risultati in termini di diversità. Uno studio della Harvard Business Review ha rilevato che le aziende che adottano framework etici di IA hanno visto un miglioramento del 30% nell’efficienza delle assunzioni e un aumento del 20% nella diversità delle assunzioni. Allo stesso modo, Unilever ha notoriamente implementato l’IA nelle sue assunzioni di inizio carriera (incluso lo screening anonimo dei video colloqui) e ha riportato non solo assunzioni più rapide, ma anche un notevole aumento della diversità dei candidati selezionati. Questi casi suggeriscono che, se gestiti correttamente, gli strumenti di IA possono aiutare a gettare una rete più ampia e valutare i candidati in modo più equo in base ai loro meriti.
Infine, l’IA può migliorare notevolmente la esperienza del candidato, che è fondamentale quando si corteggia il talento dirigenziale. Gli “assistenti” chatbot e le comunicazioni basate sull’IA mantengono i candidati informati e coinvolti durante il processo, cosa che i reclutatori umani spesso faticano a fare su vasta scala. L’IA migliora la comunicazione con i candidati rendendo le interazioni più efficienti, tempestive e personalizzate durante tutto il percorso di assunzione. Un dirigente senior dei talenti di ServiceNow ha osservato che l’IA ha rimosso gran parte dell’“attrito associato all’esperienza del candidato”, ad esempio fornendo aggiornamenti tempestivi e feedback personalizzati ai candidati in modo che non vengano lasciati “al buio” dopo aver presentato una domanda. Questo tipo di reattività può rafforzare l’impressione del candidato sul datore di lavoro. Inoltre, l’IA può persino aiutare direttamente chi cerca lavoro: quasi la metà dei candidati in un sondaggio ammette di utilizzare strumenti di IA per migliorare il proprio curriculum o esercitarsi nei colloqui. In sostanza, l’IA sta diventando un coach su entrambi i lati dell’equazione dell’assunzione.
Questi vantaggi spiegano perché le aziende stanno abbracciando con entusiasmo l’IA nel reclutamento. Entro il 2025, si prevede che circa l’82-83% dei datori di lavoro utilizzerà l’IA per le revisioni iniziali dei curriculum e molti stanno integrando l’IA in altre fasi come domande e risposte ai candidati basate sulla chat o persino controlli automatizzati dei riferimenti. Gli strumenti di IA possono anche programmare automaticamente i colloqui, riducendo lo sforzo manuale necessario per coordinare i calendari e organizzare le riunioni. Gli stessi reclutatori sono a bordo:
La “LinkedIn-izzazione” del reclutamento e l’ascesa dell’acquisizione di talenti interna
Parallelamente all’adozione dell’IA, stiamo assistendo a quella che alcuni esperti definiscono la “LinkedIn-izzazione” del reclutamento: la forte dipendenza da LinkedIn e piattaforme simili come fonti di talenti primarie. LinkedIn, con i suoi 930 milioni di membri, è diventato il database predefinito per i reclutatori a livello globale. Le aziende, soprattutto quelle che si espandono in nuove regioni, spesso presumono che con gli abbonamenti a LinkedIn Recruiter e i filtri AI, possano gestire internamente l’acquisizione di talenti senza bisogno di cacciatori di teste esterni. Questa tendenza ha portato molte aziende a internalizzare le proprie funzioni di acquisizione di talenti, costruendo team di reclutamento interni che sfruttano LinkedIn, sistemi di tracciamento dei candidati basati sull’IA e altri strumenti digitali per trovare candidati. I team delle risorse umane stanno sfruttando sempre più l’IA e gli strumenti di automazione per semplificare i processi di reclutamento manuali, migliorare la comunicazione e migliorare l’efficienza complessiva delle assunzioni. L’attrattiva è comprensibile: l’utilizzo di un team interno promette un maggiore controllo e può ridurre le elevate commissioni pagate alle agenzie esterne (che spesso addebitano il 20-35% dello stipendio del primo anno di un’assunzione come commissione per la ricerca di dirigenti).
Il costo è effettivamente un fattore trainante. Secondo uno studio di Deloitte, le aziende che hanno creato un “centro di eccellenza” interno per il reclutamento hanno ridotto i costi di reclutamento fino al 40%. Evitare le commissioni delle agenzie e utilizzare la tecnologia per automatizzare le fasi ha reso attraente il reclutamento fai-da-te. Un’analisi del settore del reclutamento ha paragonato questo cambiamento a ciò che sta accadendo nel settore immobiliare: proprio come i venditori cercano di quotare le case senza intermediari per risparmiare sulla commissione, i datori di lavoro stanno mettendo in discussione l'”alto costo del reclutamento tramite agenzia” a favore dell’assunzione diretta abilitata dalla tecnologia. E con così tanti candidati accessibili online (LinkedIn è spesso descritto come avente un'”abbondanza di inventario” di candidati), le aziende sentono di avere i dati a portata di mano.
LinkedIn in particolare ha cambiato le carte in tavola. Fornisce un vasto bacino di talenti ricercabile e strumenti come LinkedIn Recruiter, che utilizza raccomandazioni algoritmiche per suggerire candidati. Il report Global Recruiting Trends di LinkedIn ha rilevato che l’investimento nella tecnologia di reclutamento è la massima priorità per il 68% dei reclutatori e ha evidenziato il ruolo della piattaforma nel consentire questo cambiamento. Soprattutto per le aziende nuove negli Stati Uniti, LinkedIn offre l’accesso immediato a milioni di professionisti statunitensi e un modo per identificare i potenziali clienti per posizione, settore, competenze, ecc., senza avere una rete locale consolidata. Gli strumenti di sourcing basati sull’intelligenza artificiale ora utilizzano le piattaforme di social media, tra cui LinkedIn e altre, per identificare e valutare i potenziali candidati analizzando i loro profili e attività online. L’IA può anche generare e personalizzare offerte di lavoro per diversi segmenti di candidati, semplificando il processo e riducendo i pregiudizi nella creazione di annunci di lavoro. Ha effettivamente democratizzato il sourcing: qualsiasi team di risorse umane interno può tentare ciò che fanno i reclutatori esterni, utilizzando lo stesso database.
Tuttavia, i principali esperti avvertono che un’eccessiva dipendenza da LinkedIn e strumenti simili ha seri limiti, soprattutto per le assunzioni di dirigenti e critiche. Un articolo perspicace di una società di executive search afferma senza mezzi termini: “Raramente le aziende dipendono dal reclutamento di LinkedIn per assumere dirigenti di livello C. La maggior parte degli esperti nella ricerca di livello senior non consiglia di dipendere da LinkedIn Recruiter per importanti assunzioni di leadership di livello senior.” LinkedIn è stato originariamente creato come una piattaforma di social networking, non uno strumento di reclutamento dedicato, e questo si vede nella qualità delle informazioni in esso contenute. I profili sono auto-dichiarati e spesso non verificati, con dati che possono essere obsoleti o abbelliti. Secondo la stessa fonte, le approvazioni e raccomandazioni crowdsourced di LinkedIn “non sono affidabili fino a quando non vengono verificate” e non sostituiscono controlli o valutazioni rigorosi dei riferimenti. In altre parole, un profilo LinkedIn curato non garantisce la vera capacità o l’idoneità di un candidato e gli algoritmi che danno la priorità alle parole chiave potrebbero essere ingannati da candidati che semplicemente ottimizzano i loro profili per la SEO.
Inoltre, la natura di LinkedIn come social network crea lacune nella sua copertura dei talenti. Molti dirigenti di alto livello (soprattutto quelli più anziani e di grande successo) non sono attivi su LinkedIn o non sono attivamente alla ricerca di lavoro, quindi un team interno che cerca solo su LinkedIn potrebbe facilmente perdere questi candidati “nascosti”. Anche quelli su LinkedIn potrebbero non segnalare la loro apertura a nuovi ruoli. I cacciatori di teste esperti spesso si affidano a reti personali, segnalazioni e ricerca diretta al di là di LinkedIn per raggiungere i candidati passivi. Sanno che i migliori candidati, i leader “top 1%”, di solito non fanno acquisti con i loro curriculum online. Oltre alle segnalazioni, le reti professionali forniscono accesso a informazioni di settore e preziose connessioni di candidati che vanno oltre ciò che LinkedIn da solo può offrire. Un’eccessiva attenzione a LinkedIn può quindi restringere il campo ai soliti sospetti, potenzialmente “trascurando competenze ed esperienze preziose” che non rientrano nei filtri di ricerca della piattaforma.
C’è anche il rischio di comportamento da gregge in un mercato guidato da LinkedIn. Se ogni azienda pesca nello stesso stagno con gli stessi strumenti di IA, tenderà a concentrarsi su profili simili (quelli con i curriculum più ottimizzati per le parole chiave o il maggior numero di connessioni). Ciò può portare a guerre di talenti su un piccolo pool di candidati “visibili”, mentre individui altrettanto forti o più adatti (forse provenienti da un settore, una geografia o un gruppo demografico diverso) vengono ignorati perché non vengono individuati dall’algoritmo. Infatti, un’analisi di LinkedIn ha rilevato che circa il 50% delle assunzioni deriva da candidati “interni o segnalati”, non da quelli trovati tramite sensibilizzazione di massa, il che implica che le reti personali e il giudizio umano svolgono ancora un ruolo enorme al di là di ciò che il mercato aperto di LinkedIn offre.
Fondamentalmente, per le assunzioni interculturali e di dirigenti, la competenza umana rimane fondamentale. La piattaforma di LinkedIn non può facilmente valutare sottigliezze come l’adattamento culturale, lo stile di leadership o le sfumature dell’esperienza multi-mercato. Come ha affermato un selezionatore di dirigenti, “LinkedIn Recruiter non è un reclutatore umano e non potrà mai esserlo: devi colmare questo divario per ottenere un’assunzione di un dirigente senior.” In pratica, le aziende che si espandono in un nuovo paese spesso scoprono di “non poter sostituire i selezionatori di dirigenti con LinkedIn” quando si tratta di vagliare e persuadere i migliori leader. I reclutatori esperti portano giudizio e contesto: valutano i candidati in profondità, conducono controlli dei riferimenti dietro le quinte e fungono da consulenti fidati sia per l’azienda che assume sia per il candidato. Queste sono cose con cui un reclutatore interno che utilizza LinkedIn e l’IA potrebbe avere difficoltà, soprattutto se non ha esperienza in quella località o settore.
Niente di tutto questo vuole sminuire il valore dell’acquisizione di talenti interna aumentata da AI/LinkedIn. Può funzionare brillantemente per molti ruoli (in particolare assunzioni di livello medio o reclutamento ad alto volume). Ed è vero che la tecnologia ha costretto i reclutatori tradizionali a migliorare il loro gioco. Ma la migliore pratica emergente è un approccio ibrido: i team interni gestiscono ciò che possono con pipeline proattive, mentre i reclutatori esperti sono coinvolti strategicamente per assunzioni senior, specializzate o transfrontaliere. Le aziende ora utilizzano l’IA per reperire talenti in modo efficiente, ampliando il bacino di talenti e colmando le lacune di competenze più velocemente di prima. I reclutatori esterni possono agire come partner preziosi per i team TA interni piuttosto che come sostituti del reclutamento. Portano informazioni di mercato e reti profonde che completano i dati di LinkedIn. Per le aziende che assumono negli Stati Uniti, la collaborazione con esperti locali di ricerca di dirigenti può aiutare a orientarsi tra le sfumature culturali ed evitare le insidie di un approccio fai-da-te.
Sfide e rischi: pregiudizi, “falsi positivi/negativi” e disallineamento culturale
Sebbene l’IA offra molti vantaggi, introduce anche gravi rischi che le aziende, soprattutto quelle che non hanno familiarità con le norme locali, devono gestire. Queste insidie vanno dai pregiudizi nascosti negli algoritmi, al mancato raggiungimento dell’obiettivo in termini di adattamento culturale, al pericolo di automatizzare l’aspetto umano che è così cruciale nell’assunzione di dirigenti. Come avvertono sinteticamente i ricercatori del MIT Sloan: “L’IA ha sconvolto il processo di assunzione, ma c’è un problema”. L’eccessivo affidamento senza la supervisione umana può “evitare pregiudizi e inefficienze” in teoria, ma in realtà spesso crea nuove inefficienze o punti ciechi se utilizzata ingenuamente. L’IA ora svolge un ruolo significativo nel processo decisionale, influenzando tutto, dallo screening dei curriculum alla selezione finale, il che rende la supervisione umana ancora più critica.
Il pregiudizio algoritmico è forse il rischio più pubblicizzato. I sistemi di IA sono validi solo quanto i dati e le regole utilizzati per crearli. Se i dati di assunzione passati o le decisioni umane erano viziati, l’IA può apprendere e amplificare tali pregiudizi, portando a risultati discriminatori. Un caso ormai famigerato è il motore di reclutamento AI sperimentale di Amazon che l’azienda ha abbandonato dopo che “si era insegnato che i candidati maschi erano preferibili”. Lo strumento era stato addestrato su 10 anni di curriculum, la maggior parte dei quali proveniva da uomini (riflettendo lo squilibrio di genere nel settore tecnologico), e ha iniziato a declassare i curriculum che contenevano la parola “women’s” (come in “club di scacchi femminile”) o che provenivano da college femminili. Anche dopo che gli ingegneri hanno cercato di correggerlo, non potevano essere sicuri che l’IA non avrebbe escogitato nuovi proxy distorti, quindi il progetto è stato interrotto. Questo caso di studio mette a nudo i limiti dell’apprendimento automatico: se non controllato, può discriminare sistematicamente in modi che i selezionatori potrebbero anche non notare all’inizio. Evidenzia anche un incubo legale ed etico: Amazon ha evitato di implementare quello strumento, ma un’altra azienda non l’ha fatto e si è messa nei guai. In una causa del 2022, la EEOC statunitense ha affermato che lo screening basato sull’IA presso una società di tutoraggio ha automaticamente respinto i candidati più anziani di proposito, “respingendo oltre 200 candidati esclusivamente in base all’età”, il che costituisce discriminazione illegale basata sull’età. Secondo le leggi emergenti, gli strumenti di assunzione basati sull’IA sono considerati sistemi “ad alto rischio”. La prossima legge europea sull’IA classifica esplicitamente gli algoritmi di assunzione come ad alto rischio e richiederà standard rigorosi di trasparenza, responsabilità e non discriminazione nel loro utilizzo.
Anche gli algoritmi ben intenzionati possono produrre “falsi negativi”, ovvero escludere ottimi candidati per motivi sbagliati. L’IA che si basa su criteri o parole chiave rigidi potrebbe non riconoscere percorsi di carriera non convenzionali o esperienze diverse che potrebbero essere preziose. Il CV di un dirigente straniero potrebbe non soddisfare gli stessi requisiti (titoli, aziende, parole chiave) che un algoritmo addestrato negli Stati Uniti si aspetta, portando a un suo ingiusto scarto. “C’è il pericolo di essere inavvertitamente esclusi a causa di algoritmi rigidi che potrebbero non riconoscere percorsi di carriera non convenzionali o esperienze diverse”, osserva Rabea Ataya, CEO di una delle principali piattaforme di lavoro del Medio Oriente. Ad esempio, un imprenditore o qualcuno che ha intrapreso un percorso non lineare potrebbe essere escluso perché l’IA non vede la solita progressione della scala aziendale, una potenziale enorme opportunità persa per un’azienda che cerca una leadership innovativa. Allo stesso modo, i candidati multiculturali o coloro che non rientrano nel tipico modello di un settore potrebbero essere erroneamente ignorati se l’algoritmo ha una visione ristretta di “adattamento”.
Al contrario, gli strumenti di IA possono creare “falsi positivi”, ovvero candidati che sembrano validi per l’algoritmo ma che in realtà non sono adatti. Oggi, chi cerca lavoro può manipolare il sistema riempiendo il proprio curriculum con le parole chiave giuste (a volte utilizzando anche servizi di IA per ottimizzare i propri profili LinkedIn o le lettere di presentazione). Questo può ingannare gli algoritmi di screening dei curriculum facendogli pensare che qualcuno sia perfetto sulla carta. C’è anche un aumento di candidati che utilizzano l’IA generativa per scrivere risposte brillanti o persino aspetti deepfake di videointerviste. Come ha avvertito un consulente di carriera, “non è così difficile per gli esperti di tecnologia manipolare gli algoritmi per assicurarsi di risultare il miglior candidato”. In altre parole, qualcuno potrebbe imbrogliare una valutazione dell’IA o lucidare eccessivamente la propria candidatura in un modo che una vera valutazione umana avrebbe individuato. Ciò può comportare l’assunzione di un candidato che si è intervistato “bene” tramite mezzi automatizzati, ma che non è all’altezza nel lavoro reale. Alcuni responsabili delle assunzioni hanno segnalato incontri con candidati che, una volta in un colloquio dal vivo, chiaramente non corrispondevano all’eloquenza o al livello di competenza suggerito dalla loro candidatura assistita dall’IA, una sconnessione stridente.
Un altro problema più sottile è il disallineamento culturale. L’IA è fondamentalmente incapace di valutare tratti “soft” come l’adattamento culturale, lo stile di leadership, l’adattabilità e altre sfumature umane che sono fondamentali per i ruoli dirigenziali. Queste qualità sono “profondamente personali e dipendenti dal contesto”, come sottolinea Ataya, e le valutazioni dell’IA “non dovrebbero sostituire il giudizio umano” proprio per questo motivo. Per le aziende straniere che assumono dirigenti statunitensi (o viceversa), l’adattamento culturale è fondamentale: il nuovo leader deve non solo orientarsi nella cultura interna dell’azienda, ma anche colmare il divario tra la cultura del paese d’origine e le norme del mercato statunitense. Gli algoritmi non hanno alcuna intuizione culturale: potrebbero favorire i candidati il cui stile di comunicazione o background rispecchia ciò che i dati di addestramento hanno definito come “buono”, il che potrebbe svantaggiare quelli provenienti da contesti culturali diversi. Ad esempio, un’IA che analizza i modelli di linguaggio potrebbe interpretare erroneamente le pause o il tono di un oratore non madrelingua inglese come mancanza di fiducia, quando si tratta semplicemente di una differenza di comunicazione culturale. Oppure un algoritmo di punteggio potrebbe sottovalutare l’esperienza internazionale (se è addestrato principalmente sui risultati dei candidati nazionali). Questi sono modi in cui l’IA potrebbe inavvertitamente creare un disallineamento culturale nelle assunzioni.
In effetti, l’eccessiva dipendenza dall’IA può inavvertitamente produrre omogeneità, l’esatto opposto della diversità che molte aziende cercano. Se l’IA è sintonizzata per scegliere il profilo del candidato statisticamente “ottimale” in base ai successi di assunzione passati, potrebbe iniziare a produrre assunzioni simili. “Per i datori di lavoro, un’eccessiva dipendenza dall’IA può portare a team omogenei privi di diversità di pensiero e background”, avverte Ataya. Ciò accade quando sottili pregiudizi negli algoritmi favoriscono un certo profilo, ad esempio, personalità estroverse nelle videointerviste o candidati provenienti da una manciata di università d’élite che dominano la nozione di alti rendimenti dell’algoritmo. Senza controlli umani, un’azienda potrebbe involontariamente escludere la stessa diversità di pensiero, cultura ed esperienza che spesso guida l’innovazione. Sebbene l’IA possa eseguire attività come lo screening, la valutazione e la classificazione dei candidati, richiede comunque controlli umani per garantire l’equità ed evitare di rafforzare i pregiudizi.
Un falso senso di sicurezza è un altro rischio: l’idea che l’IA debba essere obiettiva e accurata, quindi i selezionatori potrebbero fidarsi troppo di essa. Ciò può portare a una minore attenzione ai candidati o all’ignorare segnali di allarme che non sono acquisiti nei dati. Può anche peggiorare l’esperienza del candidato se portata troppo oltre. Molti candidati trovano i processi di assunzione eccessivamente automatizzati impersonali. Come ha osservato un esperto di risorse umane, “le persone vogliono ancora sentire un tocco umano nel processo di colloquio, e abbastanza presto nel processo da impostare il tono di come sarà lavorare nell’organizzazione”. Ciò è particolarmente vero per le assunzioni di dirigenti: un candidato senior che viene corteggiato si aspetta un processo di alto livello e personalizzato, non una sequenza di e-mail di robot e videointerviste a senso unico. Un approccio puramente guidato dall’IA potrebbe scoraggiare le stesse persone che stai cercando di attirare.
Infine, c’è il rischio di conformità legale ed etica. L’ambiente normativo che circonda l’IA nelle assunzioni si sta inasprendo. Negli Stati Uniti, la EEOC ha segnalato l’IA nel mondo del lavoro come una priorità di applicazione, osservando che fino all’83% dei datori di lavoro ora utilizza una qualche forma di strumento automatizzato nelle assunzioni e avvertendo che le leggi antidiscriminazione si applicano a questi strumenti proprio come si applicano alle decisioni umane. Diverse giurisdizioni (New York City, California, GDPR europeo, ecc.) ora richiedono audit sui pregiudizi, notifiche ai candidati o consenso quando l’IA viene utilizzata nelle assunzioni. Le aziende straniere che assumono negli Stati Uniti devono essere consapevoli di queste regole: l’ignoranza non è una scusa. Se un algoritmo che implementano esclude inavvertitamente, ad esempio, tutti i candidati più anziani o tutte le donne, potrebbero affrontare cause legali e danni alla reputazione. Ecco perché la trasparenza e la supervisione sono fondamentali. I leader delle risorse umane sono sempre più sollecitati a controllare regolarmente i propri strumenti di IA e a mantenere gli umani “nel circuito” per individuare eventuali anomalie. In termini tecnici, ciò significa monitorare le raccomandazioni e i risultati dell’IA e avere una persona che ricontrolli le fasi critiche del processo decisionale.
Nonostante i loro limiti, i moderni sistemi di IA sono progettati con un’intelligenza simile a quella umana, consentendo loro di svolgere compiti che richiedono la cognizione umana, come il processo decisionale, la risoluzione dei problemi e la comprensione del linguaggio naturale. Tuttavia, queste capacità non sostituiscono il giudizio umano, soprattutto in scenari di assunzione complessi o sfumati.
Implicazioni per le aziende che entrano nel mercato statunitense
Per i dirigenti e gli imprenditori che espandono le loro attività negli Stati Uniti, queste tendenze hanno un significato speciale. Assumere il tuo team di leadership statunitense è uno dei compiti più critici e delicati: le persone che scegli guideranno il tuo successo in un nuovo mercato. L’IA può essere una risorsa straordinaria in questo sforzo, aiutandoti a conoscere rapidamente il panorama dei talenti, identificare i candidati e persino valutare le competenze tra lingue e regioni. Ma può anche ritorcersi contro se non adattata alle norme locali e gestita attentamente per i pregiudizi. Definire obiettivi di assunzione chiari è essenziale per garantire che i tuoi sforzi di reclutamento siano in linea con le esigenze organizzative e gli obiettivi di diversità e per sfruttare efficacemente l’IA nel contesto statunitense.
Una considerazione chiave è il contesto culturale. Un algoritmo o una valutazione di assunzione che ha funzionato bene nel tuo paese d’origine potrebbe non tradursi perfettamente nel bacino di talenti statunitense. Ad esempio, gli strumenti di IA addestrati sui dati dei candidati europei potrebbero sottovalutare aspetti che i datori di lavoro statunitensi ritengono importanti (o viceversa). Ci sono differenze nei sistemi educativi, nei formati dei curriculum, negli stili di comunicazione e nei vincoli legali. Se un’azienda francese che si espande negli Stati Uniti utilizza uno strumento di screening AI senza riqualificarlo sui dati dei candidati statunitensi, potrebbe inavvertitamente escludere eccellenti candidati statunitensi semplicemente perché i loro CV o i modi di descrivere i risultati differiscono da ciò che l’algoritmo ha “imparato” a riconoscere. Localizzare i tuoi strumenti di IA, assicurando che i dati e il modello tengano conto del contesto statunitense, è quindi fondamentale. In molti casi, ciò significa coinvolgere esperti o consulenti di risorse umane con sede negli Stati Uniti che possono calibrare lo strumento e interpretarne i risultati con una comprensione delle norme americane.
Le aziende straniere dovrebbero anche diffidare dell’effetto di “LinkedIn-izzazione” amplificato dalla distanza. Se non sei fisicamente presente o profondamente connesso negli Stati Uniti, è allettante fare affidamento interamente su LinkedIn e sui portali di lavoro per trovare candidati. Ma come discusso, questo può essere limitante. I migliori dirigenti americani potrebbero non interagire tramite la fredda sensibilizzazione di LinkedIn, oppure potrebbero rispondere meglio a qualcuno che può parlare loro con credibilità del ruolo. È qui che l’utilizzo di selezionatori esperti (o almeno consulenti) negli Stati Uniti può ripagare. Possono fornire il tocco umano e le sfumature culturali che un algoritmo o un team di risorse umane remoto potrebbero non avere. Ad esempio, le assunzioni negli Stati Uniti spesso attribuiscono un premio a determinate competenze trasversali o stili di leadership (come un approccio collaborativo, la familiarità con l’ambiguità, ecc.) che potrebbero essere valutati in modo diverso altrove. Un selezionatore esperto può valutare quelle sfumature nelle conversazioni; uno strumento di IA potrebbe non farlo.
Un altro problema è l’allineamento con la legge sul lavoro statunitense e le aspettative di diversità. Gli Stati Uniti sono molto vigili (nella legge e nell’opinione pubblica) sull’uguaglianza delle opportunità di lavoro. Alcuni criteri che potrebbero essere comunemente filtrati altrove (età, stato civile, ecc.) sono legalmente sensibili negli Stati. Se la tua IA o la tua strategia di approvvigionamento di LinkedIn esclude inavvertitamente i candidati in un modo che si correla troppo strettamente con una caratteristica protetta (ad esempio, preferire una certa fascia di età o escludere l’esperienza lavorativa non statunitense che potrebbe indirettamente svantaggiare gli immigrati), potresti affrontare un controllo. È degno di nota il fatto che la Society for Human Resource Management ha scoperto che 1 professionista delle risorse umane su 4 negli Stati Uniti ora utilizza l’IA in qualche modo e, tra questi, il 64% la utilizza per il reclutamento e l’assunzione. Quindi l’uso dell’IA è diffuso, ma è sotto esame. New York City, ad esempio, ora richiede alle aziende di controllare i propri strumenti di assunzione AI per i pregiudizi e comunicare ai candidati quando viene utilizzata l’IA. Un’azienda straniera potrebbe non essere a conoscenza di tali requisiti: collaborare con esperti di risorse umane locali o consulenti legali è prudente per garantire la conformità.
Detto questo, le aziende possono anche trasformare i punti di forza dell’IA a proprio vantaggio nelle assunzioni transfrontaliere. L’IA non ha pregiudizi nazionali intrinseci: se adeguatamente sintonizzata, può valutare un candidato statunitense e un candidato straniero su un piano di parità, concentrandosi su competenze e prestazioni. Questo può aiutare a identificare i talenti che potrebbero prosperare in un ambiente interculturale. Ad esempio, un’IA potrebbe far emergere un candidato statunitense che parla la lingua dell’azienda straniera o ha un’esperienza all’estero che un reclutatore locale potrebbe non aver considerato prioritaria. L’IA può anche essere utilizzata per valutare la conoscenza della lingua, eseguire simulazioni di scenari interculturali o prevedere la capacità di adattamento di un candidato: nuovi fronti che alcune aziende innovative stanno esplorando. La chiave è utilizzare l’IA in modo ponderato e supervisionato, trattando i suoi risultati come input per una decisione olistica, non la decisione stessa.
Bilanciare l’IA e l’intuizione umana nel processo di assunzione
In tutti questi temi, emerge una lezione generale: i migliori risultati derivano dalla combinazione della potenza dell’IA con il giudizio umano. L’IA e l’automazione sono eccellenti per migliorare l’efficienza, ampliare l’imbuto e fornire dati, ma gli umani sono ancora insuperabili nella comprensione degli altri umani, soprattutto quando si tratta di ruoli di leadership e adattamento culturale. La ricerca di Harvard Business Review sottolinea che per ottenere il massimo dall’IA nel reclutamento, le organizzazioni dovrebbero seguire framework strutturati e mantenere un approccio human-in-the-loop. Ciò significa essere strategici su dove applicare l’IA, addestrare gli algoritmi su dati imparziali e avere sempre selezionatori qualificati o responsabili delle assunzioni che interpretino e convalidino le raccomandazioni dell’IA.
Le aziende leader stanno già istituendo controlli e bilanciamenti. Molti eseguono audit regolari sui pregiudizi sui propri algoritmi di assunzione, come sostenuto dall’IEEE e da altri organismi. Testano, ad esempio, se le selezioni dell’IA per i colloqui includono un mix rappresentativo di generi ed etnie; in caso contrario, ricalibrano o vincolano l’algoritmo. Alcune aziende utilizzano tecniche di “assunzione cieca” nella fase iniziale (rimuovendo nomi, genere, ecc.) e lasciano che l’IA selezioni puramente in base alle competenze, quindi reintroducono la revisione umana in un secondo momento per aggiungere di nuovo la visione olistica. C’è anche una spinta per la trasparenza, facendo sapere ai candidati che è stata utilizzata un’IA e persino dando loro la possibilità di richiedere una revisione umana. Tali passaggi creano fiducia e responsabilità.
Gli esperti sottolineano anche la formazione e la gestione del cambiamento quando si introduce l’IA. Una roadmap in sette fasi suggerita dagli analisti di HBR include: ascoltare le preoccupazioni degli stakeholder, utilizzare i dati per sostenere la causa, valutare la preparazione organizzativa, dare priorità ai casi d’uso più efficaci, selezionare i partner tecnologici giusti, concentrarsi sui risultati desiderati e definire chi possiede i nuovi strumenti. In pratica, ciò significa che i responsabili delle risorse umane dovrebbero definire chiaramente cosa vogliono che l’IA raggiunga (ad esempio, ridurre il tempo di assunzione del 30% o aumentare la diversità nei gruppi di finalisti) e mantenere questi obiettivi al centro dell’attenzione. Dovrebbero anche assicurarsi che il loro team sia formato per lavorare a fianco dell’IA – l’aggiornamento delle competenze in alfabetizzazione dei dati e “alfabetizzazione dell’IA” fa sempre più parte dello sviluppo delle risorse umane.
Fondamentalmente, la supervisione umana è la valvola di sicurezza che non deve mai essere rimossa. Come affermato in un articolo del MIT Sloan, le organizzazioni devono “mantenere sempre gli esseri umani nel ciclo”. L’IA può raccomandare o segnalare candidati, ma le persone dovrebbero prendere le decisioni finali di assunzione. Durante i colloqui e le valutazioni, l’IA potrebbe fornire dati di valutazione, ma i panel di assunzione dovrebbero discutere e convalidare tali risultati con le proprie osservazioni. Questo modello ibrido garantisce che empatia, etica e intuizione personale rimangano centrali. “L’IA non è perfetta… spesso manca della sfumatura che l’intuizione umana fornisce”, osserva un professore, e quindi dovremmo usare la velocità e la precisione dell’IA “senza perdere l’empatia e la comprensione umana essenziali per il processo di assunzione.” In altre parole, lasciamo che l’IA faccia il lavoro più pesante in termini di volume e analisi, ma lasciamo che gli esseri umani facciano ciò che sanno fare meglio: comprendere altri esseri umani.
Per illustrare, si consideri il cultural fit e la valutazione dello stile di leadership: l’IA potrebbe analizzare un questionario sulla personalità o una trascrizione di un colloquio e assegnare un punteggio per tratti come “adattabilità” o “orientamento al team”. Sono dati utili, ma non dovrebbero essere presi come oro colato. Un intervistatore umano che conosce la cultura aziendale e le sottigliezze del ruolo può interpretare quei risultati nel contesto. Forse l’IA ha segnalato un candidato con un punteggio di “collaborazione” inferiore perché usava frequentemente “io” invece di “noi” nel descrivere i risultati. Un essere umano potrebbe approfondire e scoprire che nella cultura precedente del candidato, l’accountability individuale è enfatizzata, e ciò non indica in realtà che non possa lavorare in team. Tali interpretazioni sono fondamentali e impediscono che candidati eccellenti vengano ingiustamente esclusi o, al contrario, espongono problemi che un punteggio grezzo potrebbe aver trascurato.
In conclusione, l’IA sta innegabilmente trasformando il reclutamento, rendendolo più efficiente, basato sui dati e persino più globale nella portata. Le aziende che entrano in nuovi mercati come gli Stati Uniti possono ottenere enormi vantaggi utilizzando l’IA per identificare i talenti e semplificare le assunzioni. Ma come abbiamo visto, c’è una linea sottile tra l’utilizzo dell’IA come assistente utile e il renderla un guardiano incontrollato. La “LinkedIn-izzazione” del reclutamento e la spinta a internalizzare le assunzioni con strumenti di intelligenza artificiale portano sia promesse che pericoli. Le aziende devono prestare particolare attenzione a evitare approcci validi per tutti e a rispettare i fattori umani e culturali in gioco. La strategia di maggior successo è una strategia equilibrata: abbracciare l’IA per ciò che fa meglio: velocità, scala e intuizione, ma anche investire negli elementi umani del reclutamento. Ciò significa giudizio esperto, costruzione di relazioni e supervisione per garantire equità e adattamento.
Man mano che i processi di assunzione si evolvono, una cosa rimane costante: il reclutamento, nel suo nucleo, riguarda le persone. Gli algoritmi possono aiutare la ricerca, ma i leader assumono i leader, e non c’è sostituto per la saggezza umana in quella decisione. Le aziende che riconoscono questo – sfruttando i punti di forza dell’IA e mitigandone i rischi – costruiranno team più forti, più diversi e più dinamici man mano che si espandono e competono sulla scena globale.
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Olivier I. Safir
CEO di Pact & Partners, LLC
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Fonti:
- Harvard Business Review – Lyons, M.: “Come farsi assumere quando l’IA fa lo screening.” (Feb 2025) hbr.org
- UNLEASH – Nawrat, A.: “HBR avverte di una ‘efficacia tiepida’ con solo il 28% che fa bene il reclutamento.” (Ago 2023) unleash.ai
- Hunt Scanlon Media – Iglesias, J.: “L’impatto dell’intelligenza artificiale sulla ricerca di dirigenti.” (Riepilogo del rapporto ExeQfind, Ago 2024) huntscanlon.com
- Nature (HSS Communications) – Chen, Z.: “Etica e discriminazione nelle pratiche di reclutamento abilitate dall’IA.” (Sett 2023) nature.com
- Reuters – Dastin, J.: “Amazon abbandona lo strumento segreto di reclutamento AI che mostrava pregiudizi contro le donne.” (Ott 2018) reuters.com
- “Affrontare il pregiudizio globale nell’assunzione tramite IA: USA, UE e Cina.” (Nov 2023) techpolicy.press
- MIT Sloan Management Review (Medio Oriente) – Uy, H.: “L’IA ha rivoluzionato il processo di assunzione. Ma c’è un problema.” (Gen 2025) mitsloanme.com
- Intellerati (Blog sulla ricerca di dirigenti) – West, K.: “Evita di usare LinkedIn per reclutare dirigenti senior.” (2023) intellerati.com
- IAPP – Andrews, C.: “Come gli Stati Uniti stanno gestendo le pratiche di assunzione basate sull’IA.” (Nov 2023) iapp.org
- Psico-Smart Blog – “Implicazioni etiche dell’IA nel reclutamento.” (2023) psico-smart.com
- Dati aggiuntivi dai rapporti SHRM, Deloitte, LinkedIn Global Trends e HBR Analytic Services come citato sopra.
Informazioni aggiuntive: la nuova era del reclutamento basato sull’IA
Il mondo del reclutamento sta entrando in una nuova era, alimentata dalla rapida adozione dell’Intelligenza Artificiale (IA) in tutti i processi di assunzione. Gli attuali strumenti di reclutamento basati sull’IA stanno trasformando il modo in cui le organizzazioni cercano, valutano e si assicurano talenti, rendendo il processo di assunzione più efficiente e basato sui dati che mai. Automatizzando attività ripetitive come lo screening dei curriculum e la pianificazione dei colloqui, gli strumenti di reclutamento liberano i team di assunzione per concentrarsi su ciò che conta di più: costruire relazioni con i migliori candidati e migliorare l’esperienza del candidato. Man mano che la tecnologia IA continua ad avanzare, sta rimodellando gli sforzi di reclutamento, consentendo alle aziende di raggiungere un bacino di talenti più ampio e di prendere decisioni più intelligenti e rapide. Tuttavia, per sfruttare appieno i vantaggi del reclutamento tramite IA, è fondamentale che i team di assunzione comprendano sia il potenziale che i limiti di questi strumenti, assicurando che la tecnologia migliori, piuttosto che sostituisca, il tocco umano al centro di un’assunzione di successo.
Tecnologie chiave alla base degli strumenti di reclutamento basati sull’IA
Al centro degli strumenti di reclutamento basati sull’IA più efficaci di oggi ci sono tre tecnologie chiave: l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), il Machine Learning (ML) e l’Analisi Predittiva. La NLP consente ai sistemi di IA di interpretare e analizzare il linguaggio umano, rendendo possibile l’analisi delle descrizioni dei lavori, la scansione dei curriculum e persino la comprensione delle comunicazioni dei candidati con notevole precisione. Il Machine Learning consente a questi strumenti di IA di apprendere da grandi quantità di dati, migliorando continuamente la loro capacità di classificare i candidati in base a qualifiche, esperienza e idoneità per ruoli specifici. L’analisi predittiva fa un ulteriore passo avanti, utilizzando dati storici e in tempo reale per prevedere il comportamento dei candidati e identificare i migliori talenti prima che lo facciano i concorrenti. Combinando queste tecnologie avanzate, gli strumenti di reclutamento possono offrire un’esperienza di assunzione più personalizzata ed efficace, aiutando le organizzazioni non solo a trovare il talento giusto, ma anche a ottimizzare ogni fase del processo di assunzione.
Esperienza del candidato e agenti IA
Gli agenti IA stanno ridefinendo l’esperienza del candidato rendendo il processo di assunzione più personalizzato, reattivo ed efficiente. Attraverso l’uso di chatbot e assistenti virtuali alimentati dall’elaborazione del linguaggio naturale e dal machine learning, i candidati ricevono risposte immediate alle loro domande, aggiornamenti tempestivi sullo stato della loro candidatura e raccomandazioni di lavoro personalizzate che corrispondono alle loro competenze e interessi. Questi strumenti basati sull’IA automatizzano le attività amministrative, come la pianificazione dei colloqui e l’invio di promemoria, il che non solo riduce il tempo di assunzione, ma garantisce anche un percorso più fluido e coinvolgente per ogni candidato. Per i recruiter, gli agenti IA liberano tempo prezioso, consentendo loro di concentrarsi sull’acquisizione strategica di talenti e sulla costruzione di relazioni con i migliori talenti. In definitiva, l’integrazione degli agenti IA negli sforzi di reclutamento porta a un’esperienza di assunzione più soddisfacente sia per i candidati che per i team di assunzione, aiutando le organizzazioni ad attrarre e trattenere i migliori talenti in un mercato competitivo.
L’IA nel reclutamento e i dati dei candidati
L’efficacia degli strumenti di reclutamento basati sull’IA dipende dalla loro capacità di analizzare e interpretare i dati dei candidati in modo responsabile. Sfruttando le informazioni provenienti da curriculum, profili sui social media e prestazioni nei colloqui, i sistemi di IA possono identificare i migliori talenti e fornire raccomandazioni personalizzate che si allineano sia ai requisiti del lavoro che alla cultura aziendale. Questi strumenti basati sull’IA aiutano a snellire il processo di assunzione, a ridurre il tempo di assunzione e a garantire che i candidati più qualificati vengano proposti per la considerazione. È importante sottolineare che, se progettata con attenzione, l’IA nel reclutamento può anche aiutare a minimizzare i pregiudizi concentrandosi su criteri oggettivi e fornendo un’esperienza del candidato più equa. Tuttavia, è essenziale che le organizzazioni gestiscano i dati dei candidati con cura, rispettando le normative sulla privacy e mantenendo la trasparenza durante tutto il processo di reclutamento. In questo modo, le aziende possono sfruttare appieno il potenziale del reclutamento tramite IA, costruendo fiducia con i futuri dipendenti e garantendo un approccio equo e basato sui dati per assumere i migliori talenti.
L’impatto dell’IA sulle metriche di assunzione
L’adozione dell’IA nel reclutamento sta avendo un impatto profondo sulle metriche chiave di assunzione, cambiando radicalmente il modo in cui le organizzazioni misurano il successo nel loro processo di assunzione. Gli strumenti basati sull’IA automatizzano le attività ripetitive, riducendo significativamente il tempo di assunzione e consentendo ai team di assunzione di concentrarsi su iniziative strategiche che portano a risultati migliori. Raccomandazioni di lavoro personalizzate e comunicazioni ottimizzate migliorano la soddisfazione del candidato, rendendo l’esperienza di assunzione più coinvolgente ed efficiente. Sfruttando l’analisi predittiva e le intuizioni basate sui dati, le aziende possono migliorare la qualità delle assunzioni, identificando i migliori talenti con maggiore precisione e prevedendo quali candidati hanno maggiori probabilità di successo. Inoltre, la tecnologia IA può aiutare a ridurre i pregiudizi nel processo di assunzione, supportando gli sforzi per costruire una forza lavoro più diversificata e inclusiva. Man mano che gli strumenti di reclutamento basati sull’IA continuano ad evolversi, è fondamentale che i team di assunzione valutino regolarmente il loro impatto sulle metriche di assunzione e perfezionino le loro strategie per assicurarsi di attrarre, coinvolgere e trattenere i migliori talenti sul mercato.