AI in recruitment: Hiring reimagined in the digital age

L'AI sta ridefinendo il processo di recruiting per le aziende di tutti i settori, automatizzando le attività ripetitive, rafforzando l'esperienza dei candidati e migliorando l'efficienza. L'AI per il recruiting è un importante progresso che continua a evolversi man mano che tecnologie avanzate, come l'AI e l'automazione, vengono implementate in ogni fase di questo processo. In particolare, l'integrazione di agenti e assistenti AI sta semplificando il processo di assunzione interagendo con i candidati in tempo reale e rispondendo alle domande.

Grazie a queste nuove tecnologie, i team delle risorse umane (HR) vengono riorganizzati in modo da indurre i recruiter umani a costruire relazioni e da rimuovere le gravose attività quotidiane che, storicamente, ne hanno rallentato la crescita. Sfruttando algoritmi di machine learning, l'AI è in grado di analizzare grandi quantità di dati per identificare i candidati idonei che potrebbero essere trascurati con i metodi tradizionali e per rimuovere i pregiudizi inconsci. Riduce i pregiudizi umani e incrementa la diversità concentrandosi sulle competenze e sulle qualifiche piuttosto che sulle informazioni demografiche.

L'adozione dell'AI nel campo dell'acquisizione di talenti fa parte di una più ampia spinta dei dirigenti a costruire una strategia di lavoro diversa in prospettiva futura. Questo approccio utilizza l'uso dell'AI generativa e delle funzionalità di automazione.

Un report recente dell'IBM Institute for Business Value (IBM IBV), in collaborazione con Oracle, ha rilevato che il 27% dei dirigenti si aspetta che la propria strategia di lavoro futura generi un maggiore ROI. Sebbene la gen AI sia ancora agli esordi, i dirigenti hanno segnalato una redditività complessiva superiore del 35% rispetto alla concorrenza.

Il recruiting è il processo di attrazione e assunzione di candidati qualificati per ricoprire ruoli all'interno di un'organizzazione. Si tratta di un workflow completo di tutti i passaggi: dall'identificazione delle competenze necessarie all'inserimento di un nuovo dipendente. In definitiva, il processo di recruiting basato sull'AI è progettato per rendere le assunzioni più efficienti, convenienti, scalabili e allineate con gli obiettivi aziendali e i requisiti legali.

Utilizzando strumenti di AI, come gli agenti AI, gli assistenti e i chatbot, i team delle risorse umane possono delegare le attività amministrative a strumenti intelligenti. Possono programmare interviste o inviare e-mail di follow-up, aumentando la produttività.

Questa tecnologia AI è in grado persino di condurre i colloqui iniziali, applicando l'elaborazione del linguaggio naturale per valutare le capacità comunicative e l'adeguatezza culturale. Questo approccio basato sull'AI non solo consente ai recruiter di risparmiare tempo prezioso, ma garantisce anche un processo di valutazione più obiettivo e coerente.

Oltre a coprire i ruoli e a soddisfare le esigenze del personale, le moderne strategie di assunzione basate sull'AI mirano a offrire un'esperienza positiva a tutti i candidati in cerca di lavoro. Inoltre, un altro obiettivo è abbreviare i tempi, soprattutto durante i periodi di assunzioni ad alto volume. I team delle risorse umane (HR) mettono in evidenza il meglio della cultura aziendale e si avvalgono di strumenti di assunzione basati sull'AI per rendere più efficiente il processo di candidatura, ad esempio tramite colloqui video.

In un ambiente che favorisce chi cerca lavoro, la tecnologia basata sui dati, come l'AI, può dare alle aziende un vantaggio competitivo. Questo strumento consente di comprendere meglio il tipo di lavoratori di cui hanno bisogno e come personalizzare la ricerca e la selezione dei candidati.

Che l'obiettivo sia ridurre i costi e i tempi necessari per assumere nuovi dipendenti o creare un posto di lavoro più diversificato, un processo di recruiting basato sull'AI e ben progettato offre numerosi vantaggi.

I sistemi AI, se progettati correttamente, possono fornire una valutazione obiettiva dei candidati concentrandosi su competenze, esperienza e altri criteri predefiniti. Questo metodo riduce il rischio di pregiudizi umani e porta a un processo di assunzione più meritocratico. Ad esempio, gli agenti AI possono condurre interviste strutturate, in cui a ciascun candidato viene posta la stessa serie di domande, garantendo la coerenza.

L'AI può analizzare vasti database esterni, piattaforme di social media e reti professionali per identificare potenziali candidati. Questa funzionalità amplia notevolmente il pool di talenti, aumentando la probabilità di trovare la persona migliore per un determinato ruolo. Inoltre, gli assistenti AI possono monitorare continuamente queste fonti, avvisando i recruiter di nuovi candidati potenzialmente idonei man mano che si presentano.

L'automazione delle attività amministrative da parte dell'AI, come lo screening e la pianificazione dei curriculum, riduce il tempo dedicato al recruiting. Questo approccio non solo aumenta la produttività, ma riduce anche i costi associati a posizioni vacanti più a lungo o alla necessità di altre risorse. Nel tempo, questi benefici possono risultare sostanziali, contribuendo all'efficienza organizzativa complessiva.

La capacità dell'AI di elaborare e analizzare set di dati estesi fornisce insight preziosi sul processo di assunzione. Ad esempio, può identificare quali fonti forniscono i candidati migliori, quali descrizioni di lavoro attraggono il maggior numero di applicazioni o persino prevedere il successo dei candidati sulla base dei dati storici. Questi insight possono orientare le decisioni strategiche e gli sforzi di miglioramento continuo.

I chatbot basati su AI possono personalizzare le interazioni con i candidati in base alle risposte e ai comportamenti individuali, creando un'esperienza personalizzata per i candidati. Questo sistema non solo migliora la soddisfazione generale, ma contribuisce anche a rafforzare l'immagine dell'azienda come datore di lavoro. Inoltre, gli agenti AI possono utilizzare questi dati per fornire ai recruiter profili di candidati dettagliati, facilitando un contatto più mirato ed efficace.

La tecnologia e i dati possono contribuire a ottimizzare il processo di recruiting, rendendo facilmente disponibili le informazioni chiave sui candidati durante il processo di assunzione e snellendo i workflow. Vi sono, inoltre, altri strumenti emergenti basati sull'AI in grado di fornire nuove funzionalità e insight.

• Apprendimento automatico (ML): il modo migliore per ottimizzare il processo di assunzione di un'azienda è valutare cosa funziona e cosa no. Tuttavia, molti dipartimenti delle risorse umane non hanno il tempo e le risorse per eseguire l'analytics e valutare i dati storici sulle assunzioni. In questi casi, l'apprendimento automatico può essere inestimabile, fornendo insight sui dati del recruiting tra le varie applicazioni per migliorare il processo decisionale.

• Automazione basata sull'AI: l'automazione del processo di onboarding ha consentito ai reparti delle risorse umane di risparmiare innumerevoli ore di lavoro manuale negli ultimi anni, rendendo il processo più efficiente. L'AI può contribuire a rendere il processo di onboarding più personalizzato. I membri del team in arrivo vengono guidati nell'onboarding con strumenti basati sull'elaborazione del linguaggio naturale e sull'AI adattiva.

• Ricerca dei candidati: l'AI può setacciare vasti database, piattaforme di social media e reti professionali per identificare potenziali candidati, ampliando il bacino di talenti e aumentando le probabilità di trovare la persona più adatta per una determinata posizione.

• Screening dei curriculum: gli algoritmi di apprendimento automatico possono scansionare i curriculum in modo rapido e accurato, identificando i candidati idonei in base a criteri predefiniti. In cambio, questo sistema contribuisce a risparmiare tempo e a ridurre potenziali pregiudizi umani.

• Interazioni con i chatbot: i chatbot basati su AI possono interagire con i candidati in tempo reale, rispondere alle domande, guidarli attraverso il processo di applicazione e raccogliere le informazioni necessarie, migliorandone l'esperienza.

• Analytics predittiva: analizzando i dati storici relativi alle assunzioni, l'AI può prevedere il fabbisogno futuro di personale, consentendo strategie di recruiting proattive e una pianificazione della forza lavoro.

• Valutazione delle competenze: l'AI può valutare le competenze e le funzionalità dei candidati attraverso test online, sfide di codifica o esercizi di simulazione, fornendo insight obiettivi sulle loro funzionalità. Questo sistema può garantire un'alta qualità delle assunzioni e limitare l'interesse per i migliori candidati.

• Diversità e inclusione: l'apprendimento automatico può contribuire a ridurre i pregiudizi inconsci nel processo di assunzione concentrandosi su competenze e qualifiche, promuovendo la diversità e l'inclusione.

• Miglioramento dell'esperienza dei candidati: l'AI può personalizzare le comunicazioni con i candidati, fornendo aggiornamenti tempestivi e informazioni pertinenti in base al percorso attraverso il processo di recruiting.

• Ottimizzazione di tempi e costi: l'automazione delle attività amministrative mediante AI, come la pianificazione e il follow-up, riduce i tempi e i costi associati all'elaborazione manuale, migliorando l'efficienza complessiva delle assunzioni.

• Conformità e gestione del rischio: l'AI può contribuire a garantire il rispetto delle leggi e dei regolamenti sul lavoro, riducendo i rischi legali associati alla non conformità.

• Apprendimento e miglioramento continui: i sistemi basati sull'AI possono apprendere da ogni ciclo di recruiting, affinando gli algoritmi e migliorando le prestazioni nel tempo.

La creazione di un processo di recruiting migliore inizia con la definizione di una strategia di assunzione. Ecco alcune delle fasi chiave che le aziende includono frequentemente:

1. Definire gli obiettivi: delinea chiaramente ciò che l'azienda intende ottenere con l'AI nel processo di assunzione. Tali obiettivi possono variare dalla riduzione dei tempi di assunzione al miglioramento dell'esperienza dei candidati, alla riduzione al minimo dei pregiudizi, fino alla previsione delle esigenze in termini di talenti.

2. Identificare le esigenze: determina le aree specifiche in cui l'AI può aggiungere valore. Alcuni esempi comprendono l'automazione di attività ripetitive, il miglioramento della ricerca dei candidati o l'ottimizzazione dei processi di colloquio.

3. Seleziona gli strumenti giusti: ricerca e seleziona software di assunzione basati sull'AI in linea con gli obiettivi e le esigenze aziendali, come sistemi di tracciamento dei candidati basati su AI, chatbot per il coinvolgimento dei candidati o assistenti basati su AI per la pianificazione e la comunicazione. Assicurati che il fornitore sia affidabile e che i suoi casi d'uso siano simili a quelli che l'azienda intende raggiungere.

4. Preparazione dei dati: assicurati che i dati attuali sul recruiting siano puliti, organizzati e pronti per l'analisi dell'AI. Questo processo prevede la standardizzazione dei formati di dati, la rimozione dei duplicati e la gestione dei missing values. I dati di alta qualità sono fondamentali per il corretto funzionamento dei sistemi di AI.

5. Integrazione: integrare perfettamente gli strumenti di AI nel workflow di recruiting dell'azienda già esistente. Questo approccio potrebbe richiedere assistenza tecnica e un'attenta pianificazione per garantire una transizione senza intoppi.

6. Formazione: addestra il team delle risorse umane su come utilizzare e interagire con i nuovi strumenti di AI. È essenziale trattare aspetti come la comprensione del modo in cui l'AI prende le decisioni, l'interpretazione degli insight e la risposta a qualsiasi considerazione etica. Potrebbe essere necessario aggiornare le competenze dei dipendenti e le pratiche di assunzione per allinearsi alla nuova tecnologia.

7. Test e iterazione: prima dell'implementazione completa, testa gli strumenti di AI in un ambiente controllato. Raccogli feedback, monitora le prestazioni e apporta le modifiche necessarie. Questo processo iterativo garantisce che il sistema basato sull'AI soddisfi le aspettative e i requisiti dell'azienda.

8. Monitoraggio e valutazione: esamina regolarmente le prestazioni e l'impatto dell'AI sul processo di recruiting. Utilizza gli indicatori chiave di prestazione (KPI) per misurare il successo rispetto agli obiettivi iniziali. Sulla base di queste valutazioni, adatta la strategia di AI secondo necessità.

9. Conformità ed etica: garantisci che l'uso dell'AI sia conforme alle leggi e alle linee guida etiche pertinenti sulla privacy dei dati. Questo approccio comprende l'ottenimento del consenso all'utilizzo dei dati, l'eliminazione di pratiche discriminatorie e il mantenimento della trasparenza con i candidati durante tutto il processo di selezione.

10. Apprendimento continuo: resta aggiornato sui progressi dell'AI per il recruiting. Rivaluta e aggiorna regolarmente la strategia aziendale per utilizzare le nuove tecnologie e le best practice, assicurando che il processo di recruiting rimanga efficiente, equo ed efficace.

L'entusiasmo suscitato dalla tecnologia AI deve essere accompagnato da una nota di cautela. L'AI nel recruiting, in particolare, è molto promettente, ma presenta alcune problematiche da affrontare.

I sistemi AI in questo campo spesso comportano l'elaborazione di grandi quantità di dati personali, comprese le informazioni sensibili sui candidati. Questo fatto aumenta il rischio di violazioni dei dati, che possono portare a danni finanziari e reputazionali significativi per le aziende. Garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati e mantenere solide misure di cybersecurity è molto importante.

Gli algoritmi di AI apprendono dai dati storici, che potrebbero contenere pregiudizi umani inconsci. Se non gestiti correttamente, gli strumenti AI potrebbero perpetuare o addirittura amplificare questi pregiudizi, portando a pratiche di assunzione discriminatorie e decisioni di assunzione non etiche. È essenziale che le aziende controllino regolarmente i propri sistemi di AI per mitigare tali rischi.

Anche se l'AI eccelle nell'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni, manca dell'intelligenza emotiva e del giudizio sfumato dei team di assunzione umani. Affidarsi eccessivamente all'AI potrebbe portare a trascurare i candidati che possiedono solide competenze trasversali o adattamento culturale, con un potenziale impatto sulla coesione del team e sul successo organizzativo complessivo. Ricordati di mantenere aperti i canali di comunicazione con i lavoratori umani e di continuare ad ascoltarne il feedback in base alle loro esigenze e preoccupazioni.

L'eccessiva automazione nei processi di assunzione potrebbe rendere le aziende vulnerabili nel caso in cui i sistemi AI riportino degli errori o diventino non disponibili, interrompendo potenzialmente le pipeline di assunzione. Pertanto, l'eccessiva dipendenza dalla tecnologia potrebbe anche limitare le opportunità di miglioramento delle competenze dei recruiter umani, soffocando il loro sviluppo e le funzionalità di gestione dei talenti dell'organizzazione.

Il recruiting dei candidati comporta un infinito avanti e indietro con i responsabili delle assunzioni, il monitoraggio manuale e i fogli di calcolo e l'utilizzo di più strumenti attraverso diversi sistemi durante il processo di assunzione. Puoi semplificare il processo, riducendo il numero di passaggi e strumenti, utilizzando agenti HR watsonx basati su IBM® watsonx Orchestrate.

Questo strumento può aiutare ad automatizzare in modo intelligente le attività delle risorse umane, come la creazione e la pubblicazione più rapida dei requisiti di lavoro. Orchestrate si integra con i migliori strumenti che usi ogni giorno, tra cui il software per il reperimento dei candidati e il monitoraggio delle candidature.