Assumere con un colloquio online durante la pandemia? L’intelligenza artificiale va in soccorso dei recruiter.
La selezione e l’assunzione del personale da parte delle grandi aziende è uno dei numerosi ambiti in cui l’intelligenza artificiale ha trovato spazi e modalità di applicazione crescenti.
Le misure introdotte da molti paesi per limitare l’epidemia di COVID-19, che hanno accresciuto il volume di lavoro svolto da remoto, o come lo chiamiamo noi smartworking, hanno accelerato questa tendenza, fornendo alle imprese strumenti utili a selezionare e valutare con maggiori rapidità ed efficienza una quantità di candidati in molti casi superiore alle medie precedenti.
I colloqui, che prima si svolgevano rigorosamente di persona, ora sono rimandati all’online, tramite Zoom o Skype.
Soprattutto negli step conclusivi, quelli più delicati, le interviste di lavoro sono abitualmente tenute presso la sede dell’azienda, e consentono ai candidati di avere un contatto diretto con recruiter e datori di lavoro. Ora non più.
Basti pensare a LinkedIn, il principale social network del lavoro al mondo, il quale è cresciuto di circa 50 milioni di utenti solo nel 2020, ha risposto a questo fenomeno implementando la possibilità di allegare un video curriculum.
Marcello Albergoni, Country Manager di LinkedIn Italia, ha affermato che “la nuova funzionalità offre ai recruiter la possibilità di avere una visione più completa dei candidati e delle loro motivazioni”.
Gratificante anche per il candidato o solo per l’azienda?
In un articolo per BBC la giornalista Andrea Murad ha raccontato una sua esperienza diretta e recente nella presentazione di una domanda di lavoro.
“Francamente è stato un po’ stressante sapere che la mia domanda era valutata da un computer e non da un essere umano“, ha chiarito subito.
Come prima parte della procedura di selezione online Murad doveva completare una serie di «giochi principali»: contare tutti i punti presenti in due caselle, per esempio, o abbinare le espressioni di una serie di volti umani alle relative emozioni.
Era un test di 25 minuti con 12 giochi sviluppati per misurare abilità emotive e cognitive. Il programma ha quindi valutato la personalità della candidata e, sottolinea Murad, senza alcun intervento umano diretto in quella prima fase.
Da allora Murad non è ancora stata ricontattata dall’azienda per proseguire il colloquio, che non le ha fatto neanche sapere una valutazione magari negativa. Zero.
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Pymetrics e HireVue
- Il software usato per la valutazione della domanda di lavoro presentata da Murad si chiama Pymetrics ed è sviluppato da un’azienda di New York.
Come la mettono loro stessi sulla pagina di presentazione del software, disponibile in 20 lingue, è uno strumento fatto per «raccogliere dati imparziali» e per «misurare il potenziale, non il pedigree».
Nelle fasi che precedono il colloquio con un responsabile delle risorse umane lo utilizzano, tra gli altri, grandi aziende multinazionali come la banca JP Morgan, McDonald’s, la società di consulenza PricewaterhouseCoopers e il gruppo del settore alimentare Kraft Heinz.
L’obiettivo di Pymetrics è di favorire valutazioni iniziali basate non sui curriculum dei candidati ma su «dati comportamentali oggettivi», a fronte di una precedente calibrazione personalizzata dell’algoritmo da parte del datore di lavoro, basata sulle esigenze e priorità dell’azienda.
- La decisione se proseguire o interrompere il processo di selezione al termine di una prima fase di valutazione interamente gestita da un software spetta chiaramente all’azienda. Vale anche per un altro software molto utilizzato per la selezione del personale, HireVue, sviluppato da un’azienda di South Jordan, vicino Salt Lake City, nello Utah. È utilizzato, tra gli altri, dalla multinazionale olandese-britannica Unilever.
La funzione principale di HireVue, disponibile dal 2016, permette di raccogliere le videoregistrazioni dei colloqui iniziali con i candidati, ai quali viene richiesto su appuntamento di rispondere tramite laptop, tablet o smartphone a una serie di domande standard.
L’audio del colloquio viene quindi trascritto e analizzato in automatico dal sistema in base ad alcuni criteri precedentemente approvati dal datore di lavoro: va alla ricerca di parole chiave come “io” anziché “noi” nelle risposte a domande sul lavoro di squadra, per esempio.
La valutazione è basata anche su altri criteri, come la frequenza del contatto visivo con la videocamera e le espressioni facciali nel corso del colloquio.
Speechannel
Proprio nel nostro Paese una giovane startup, Speechannel, ha di recente lanciato il suo algoritmo per analizzare i video curricula.
La tecnologia di Speechannel velocizza il lavoro dei recruiter e analizza elementi di comunicazione verbale, para-verbale e non verbale del candidato in una frazione di secondo, oltre che ispezionare il contenuto enunciato nel video CV.
Da un lato questa intelligenza artificiale riesce a scremare subito i candidati non idonei rispetto all’offerta lavorativa. Inoltre riesce a fornire elementi di analisi ai recruiter che possono cosi individuare i candidati ideali.
Interessante menzionare in tal senso, almeno come antefatto storico, che nel 2018 Amazon abbia pubblicamente ammesso di non poter implementare il proprio algoritmo di analisi automatizzata dei curricula in quanto “sessista”.
L’impero digitale di Jeff Bezos aveva commesso l’errore di basare la propria intelligenza artificiale su un set di dati che erano essi stessi “biased”, cioè parziali, di parte, influenzati da anni di cultura tech di stampo maschilista.
La tecnologia di Amazon, che era costata anni di lavoro e ingenti capitali, tendeva a penalizzare i curricula che presentavano correlazioni con college, associazioni e club femminili, e a valorizzare quelli che mostravano un linguaggio più mascolino.
I limiti dell’intelligenza artificiale
C’è prima di tutto da considerare un limite di base, comune in generale ai software di registrazione e analisi di contenuti audiovisivi.
Anche assistenti vocali perfezionati e noti come quelli di Google, Amazon e Apple hanno ancora difficoltà, per esempio, a comprendere tutte le parole pronunciate da persone con un marcato accento regionale (un esempio noto nel Regno Unito è quello scozzese).
In caso di trascrizione corretta del testo la seconda difficoltà è di tipo semantico e riguarda il significato da assegnare alle parole in assenza di un contesto, laddove una valutazione umana riuscirebbe invece a cogliere abbastanza facilmente tutte le sfumature.
La scienza, anche in questo, è andata avanti, e le nuove tecnologie che si presentano oggi sul mercato appaiono più promettenti. La speranza è che il merito dei candidati venga valorizzato, e mai sacrificato, dall’avanzamento degli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale.
