Invia il tuo CV, aspetta settimane, fai un colloquio con un recruiter che ha letto il tuo profilo 30 secondi prima, rispondi a domande generiche, aspetta ancora. Il processo di selezione tradizionale è una farsa inefficiente che penalizza i candidati migliori. L’AI lo sta finalmente smontando pezzo per pezzo.
Il recruiter umano è pieno di bias
Studi ripetuti dimostrano che i recruiter umani favoriscono inconsciamente candidati che gli somigliano: stessa università, stessa città, stesso background socioeconomico. Un esperimento della NBER ha mostrato che candidati con nomi “bianchi” ricevono il 50% in più di callback rispetto a candidati identici con nomi afroamericani.
Un sistema AI addestrato correttamente non ha preferenze per nomi, genere, età o foto del profilo. Valuta competenze, esperienze e potenziale. È più equo di qualsiasi comitato di selezione.
L’obiezione: “Ma anche l’AI ha bias”
Vero. Il caso Amazon del 2018 — un sistema AI di recruiting che penalizzava i CV femminili — è citato in ogni articolo sull’argomento. Ma quel sistema è stato identificato, corretto e dismesso. I bias dei recruiter umani? Operano indisturbati da decenni, invisibili e non misurabili.
“La differenza tra il bias umano e quello algoritmico è che il secondo lo puoi trovare, misurare e correggere. Il primo lo scopri solo quando è troppo tardi.” — Dr. Frida Polli, CEO di Pymetrics
Il CV è un documento del ventesimo secolo
L’intero concetto di curriculum vitae è obsoleto. Un foglio A4 che riassume la tua vita professionale con bullet point è una riduzione assurda della complessità di un essere umano. I sistemi AI di nuova generazione analizzano portfolio, contributi open source, attività online, test di competenza — una visione a 360 gradi che nessun recruiter potrebbe processare in un colloquio di 45 minuti.
Due visioni del hiring
Da un lato, chi crede che assumere sia un atto profondamente umano che richiede intuito, empatia e “gut feeling”. Dall’altro, chi ha visto i dati e sa che quel “gut feeling” è responsabile di miliardi di euro in assunzioni sbagliate ogni anno.
Il hiring algoritmico non è perfetto. Ma è migliorabile in modi che il giudizio umano non è. E in un mercato del lavoro sempre più competitivo, le aziende che scelgono i candidati migliori — non i più simili al capo — vinceranno.
