Luca De Gennaro
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando molti settori, e la selezione del personale non fa eccezione. I software di recruiting basati su IA stanno rapidamente diventando strumenti indispensabili per le aziende che cercano di migliorare l’efficienza del processo di selezione e ridurre i bias cognitivi [i] Tuttavia, l’uso dell’IA nel recruiting non è privo di controversie e rischi, sollevando importanti interrogativi etici e legali. In questo articolo, esploreremo i vantaggi e i rischi associati all’uso dell’IA nella selezione del personale, offrendo esempi concreti e citando fonti autorevoli.
Software di Recruiting basati su IA
I software di recruiting basati su IA sono progettati per automatizzare e ottimizzare varie fasi del processo di selezione del personale. Questi strumenti possono analizzare grandi volumi di dati provenienti dai curricula, profili LinkedIn, e altri documenti, identificando i candidati più qualificati per una posizione specifica. Alcuni software utilizzano algoritmi di machine learning per valutare le competenze tecniche, l’esperienza lavorativa e persino le soft skills dei candidati, proponendo una short list di potenziali assunti.
Un esempio emblematico è HireVue, una piattaforma che utilizza l’IA per analizzare le interviste video dei candidati. HireVue esamina il linguaggio corporeo, le espressioni facciali e il tono di voce per valutare la compatibilità dei candidati con i valori aziendali e le esigenze della posizione. Questo tipo di tecnologia promette di ridurre significativamente i tempi di selezione, permettendo ai recruiter di concentrarsi su decisioni strategiche piuttosto che su compiti ripetitivi.
Benefici in termini di Efficienza e Riduzione dei Bias
L’uso dell’IA nella selezione del personale offre numerosi vantaggi, in particolare in termini di efficienza e riduzione dei bias[ii] . I software di IA possono elaborare migliaia di candidati in pochi secondi, accelerando il processo di screening e riducendo il time-to-hire. Questa maggiore efficienza non solo riduce i costi associati alla selezione del personale, ma migliora anche l’esperienza dei candidati, che ricevono feedback più rapidamente.
Inoltre, l’IA può contribuire a ridurre i bias inconsci che spesso influenzano le decisioni di assunzione. Gli algoritmi di IA, se programmati correttamente, valutano i candidati in base a criteri oggettivi e rilevanti, come competenze ed esperienze, piuttosto che su caratteristiche soggettive o stereotipi. Un esempio di successo in questo ambito è Pymetrics, una piattaforma di recruiting che utilizza giochi neuropsicologici e algoritmi di IA per valutare i candidati in modo equo, indipendentemente da genere, etnia o background socio-economico. Pymetrics ha dimostrato di poter ridurre i bias di assunzione, migliorando al contempo la diversità e l’inclusione nelle organizzazioni .
Controversie e Rischi legati all’Uso dell’IA nel Recruiting
Nonostante i numerosi vantaggi, l’uso dell’IA nel recruiting non è esente da controversie e rischi. Uno dei principali problemi riguarda la trasparenza e la responsabilità degli algoritmi utilizzati. Gli algoritmi di IA sono spesso considerati “scatole nere”, in quanto le loro decisioni possono essere difficili da interpretare e comprendere. Questo pone questioni etiche importanti: come possono i candidati sapere se sono stati esclusi da un processo di selezione per ragioni valide o a causa di un errore algoritmico?
Un esempio di controversia in questo contesto è quello di Amazon, che nel 2018 ha dismesso un software di recruiting basato su IA perché il sistema mostrava un bias di genere, penalizzando i curriculum che contenevano la parola “donna” o che facevano riferimento a scuole femminili. Questo incidente ha evidenziato il rischio che gli algoritmi di IA possano replicare o addirittura amplificare i bias presenti nei dati storici sui quali sono stati addestrati .
Un altro rischio significativo è legato alla privacy dei candidati. I software di IA spesso raccolgono e analizzano una grande quantità di dati personali, incluse informazioni sensibili. Questo solleva preoccupazioni circa la protezione dei dati e la conformità alle normative sulla privacy, come il GDPR in Europa. Le aziende devono garantire che i loro strumenti di IA rispettino le normative vigenti e che i dati dei candidati siano trattati in modo sicuro e trasparente.
Conclusioni
L’IA nella selezione del personale offre opportunità straordinarie per migliorare l’efficienza, ridurre i bias e creare processi di recruiting più equi e inclusivi. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie richiede un approccio attento e responsabile. Le aziende devono essere consapevoli dei rischi associati e adottare misure per garantire la trasparenza, la responsabilità e la conformità alle normative. Solo così l’IA potrà realizzare appieno il suo potenziale, trasformando il recruiting in un processo più equo e efficace per tutti i partecipanti.
[i] I bias, o meglio bias cognitivi, sono delle distorsioni che le persone attuano nelle valutazioni di fatti e avvenimenti. Tali distorsioni ci spingono a ricreare una propria visione soggettiva che non corrisponde fedelmente alla realtà. In sintesi, i bias cognitivi rappresentano il modo con cui il nostro cervello distorce di fatto la realtà.
Il significato di bias in italiano è pregiudizio. L’etimologia del termine “bias” è incerta, ma studi accreditati collocano l’origine in Francia e nella lingua provenzale con la parola biais ovvero “obliquo”, “inclinato”. Ma da dove nascono queste distorsioni? Traggono origine dal pregiudizio. Le persone costruiscono delle vere e proprie mappe mentali, degli stereotipi, dove si annidano i bias. I bias cognitivi derivano da esperienze e concetti preesistenti non necessariamente connessi tra loro da legami logici e validi. Ogni giorno, più volte nella giornata, molte delle nostre decisioni sono governate da un bias, sono influenzate dagli stereotipi. A volte queste strategie innate ci portano fuori strada, altre volte invece la scorciatoia scelta si rivela buona.
[1] I bias, o meglio bias cognitivi, sono delle distorsioni che le persone attuano nelle valutazioni di fatti e avvenimenti. Tali distorsioni ci spingono a ricreare una propria visione soggettiva che non corrisponde fedelmente alla realtà. In sintesi, i bias cognitivi rappresentano il modo con cui il nostro cervello distorce di fatto la realtà.
Il significato di bias in italiano è pregiudizio. L’etimologia del termine “bias” è incerta, ma studi accreditati collocano l’origine in Francia e nella lingua provenzale con la parola biais ovvero “obliquo”, “inclinato”. Ma da dove nascono queste distorsioni? Traggono origine dal pregiudizio. Le persone costruiscono delle vere e proprie mappe mentali, degli stereotipi, dove si annidano i bias. I bias cognitivi derivano da esperienze e concetti preesistenti non necessariamente connessi tra loro da legami logici e validi. Ogni giorno, più volte nella giornata, molte delle nostre decisioni sono governate da un bias, sono influenzate dagli stereotipi. A volte queste strategie innate ci portano fuori strada, altre volte invece la scorciatoia scelta si rivela buona.
