AI nel recruiting: perché il processo resta decisivo

Negli ultimi anni il recruitment ha subito una trasformazione profonda, passando da funzione operativa e spesso ancillare a leva strategica per il successo delle organizzazioni. In questo contesto si inserisce il paradigma del Lean Recruitment, che propone un cambiamento radicale di prospettiva: la selezione del personale non deve essere considerata come una semplice sequenza di attività o un insieme di tecniche, ma come un processo complesso da progettare, osservare, misurare e migliorare nel tempo.

Questa evoluzione concettuale è tutt’altro che marginale. Se il recruitment viene visto come un insieme di strumenti – colloqui, test, screening dei curricula – il focus inevitabilmente si concentra sull’efficienza delle singole fasi. Se, invece, viene inteso come un processo, l’attenzione si sposta sulla qualità del risultato complessivo: la capacità di individuare e inserire la persona giusta nel contesto giusto, nel momento giusto, con il giusto livello di consapevolezza decisionale.

Lean Recruitment come processo strategico

Il Lean Recruitment trae origine dalla trasposizione dei principi della Lean Organization al mondo della ricerca e selezione del personale. Uno dei concetti chiave è quello di spreco, che include non solo i tempi lunghi, ma anche errori di selezione, disallineamenti tra decisori e processi inefficaci. In questo senso, lo spreco si manifesta ogni volta che il processo non genera valore reale per l’organizzazione (cliente interno per i team di talent acquisition in-house e cliente esterno per società di recruitment).

Il contributo più rilevante del Lean Recruitment consiste quindi nel riportare il processo al centro. Non è più sufficiente svolgere bene le singole attività; è necessario progettare il processo in modo consapevole, interrogandosi su ogni passaggio e sulla sua reale utilità.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel recruiting

All’interno di questa cornice, che può essere estremamente trasformativa già sul piano strettamente tecnico ed organizzativo, l’intelligenza artificiale rappresenta un’ulteriore leva di evoluzione. Tuttavia, il suo ruolo non può essere compreso in modo isolato. Per essere realmente efficace, deve essere interpretata alla luce della logica di processo.

L’intelligenza artificiale può supportare diverse attività del recruiting: lo screening dei CV, la gestione dei dati, la reportistica e la produzione di insight. Tuttavia, il suo contributo non deve essere confuso con una sostituzione del giudizio umano. Il valore non risiede nella tecnologia in sé, ma nel modo in cui viene integrata nel processo.

Un processo inefficiente non diventa efficiente semplicemente introducendo strumenti tecnologici. Al contrario, esiste il rischio che la tecnologia amplifichi le inefficienze esistenti. Per questo motivo, l’integrazione tra AI e Lean Recruitment richiede una progettazione consapevole.

Automazione e valore per i recruiter

Uno degli ambiti in cui l’intelligenza artificiale può generare maggiore valore è l’automazione delle attività a basso valore aggiunto. Questo consente ai recruiter di concentrare il proprio tempo su attività più rilevanti come la valutazione qualitativa, la relazione con i candidati e il supporto alle decisioni.

In questo scenario, il ruolo del recruiter evolve. Diventa sempre più un analista di processo, un interprete delle informazioni e un facilitatore delle decisioni.

Bias algoritmici e limiti dell’AI nello screening

Accanto alle opportunità, l’AI comporta anche rischi rilevanti. Tra questi, i bias algoritmici e l’eccessiva fiducia nella tecnologia. Basti pensare agli aspetti Diversity & Inclusion, che rischiano di essere del tutto ribaltati da piattaforme che – analizzando su base statistica le evidenze del passato – le trasformano in pregiudizi per le scelte di oggi.

Un esempio chiaro è quello della composizione dei vertici aziendali: considerando la rappresentanza ancora oggi molto limitata delle donne nei ruoli di dirigenza e nei consigli di amministrazione, un modello di intelligenza artificiale potrebbe concludere che per quelle posizioni gli uomini siano migliori. Ma lo stesso tipo di stereotipo si ripeterebbe per tutte le categorie oggi poco presenti negli organici aziendali, soprattutto nelle parti “più alte” degli organigrammi.

È per questa ragione che i puristi del Lean Recruitment mantengono un atteggiamento molto prudente rispetto all’utilizzo della AI per le attività di screening. Al di là degli aspetti strettamente normativi (in ogni caso l’utilizzo di sistemi automatizzati per la selezione deve essere dichiarato all’interno delle procedure GDPR), la selezione del personale richiede solitamente un approccio critico molto estensivo ai profili dei candidati, che spesso manca nella lettura “artificiale”. Ci possono essere eccezioni – ovviamente per processi massivi, non per ricerche mirate – quando si tratti di analizzare requisiti molto formali in un curriculum, che non richiedono la capacità di giudizio umano. Per ricerche più specifiche solitamente il recruiter si trova nella situazione opposta, ovvero la difficoltà ad individuare candidati molto più che ad occuparsi dello screening.

Sourcing, Large Language Models e processo valutativo

Ovviamente, ciò non riguarda tutte le attività di “sourcing”, che consistono nell’individuare candidati valutabili per una posizione. Al contrario, la business unit Digital Solutions di Praxi (la società di consulenza nella quale da trent’anni mi occupo di executive recruitment e che da oltre dieci anni ha implementato il Lean Recruitment) sta sviluppando la piattaforma per individuare (in banche dati interne, sui social media e sul web in generale) i candidati da inserire nel processo valutativo. L’allenamento è basato sulle connessioni tra informazioni rintracciabili su queste fonti e che il recruiter solitamente svolge con una velocità relativa e che invece i Large Language Models possono gestire in tempi sostanzialmente nulli.

È dunque fondamentale mantenere un approccio critico e bilanciato, continuando ad utilizzare l’intelligenza umana come vero “guard rail” (espressione comunemente utilizzata nel mondo AI per definire i limiti posti ai sistemi). Nel complesso emerge infatti un modello in cui tecnologia, processo e dimensione umana devono essere integrate in modo coerente ed equilibrato.

Il sistema Iris per la reportistica sui candidati

Un esempio che invece è già operativo è quello che Praxi ha implementato per migliorare ed accelerare la reportistica sui candidati intervistati e presentati.

Il sistema Iris – già sviluppato con i colleghi del team Digital Solutions – acquisisce come input le note sulle interviste (sia come file di testo che come registrazioni audio dell’intervistatore), la reportistica dei test sulle competenze manageriali eventualmente somministrati, il cv e la job description di riferimento; grazie all’allenamento sui documenti interni e sui report del passato, è in grado di redigere una bozza molto evoluta di relazione basata sul format standard aziendale. Tale draft è ovviamente oggetto di revisione da parte dei consulenti impegnati sul progetto (il guard rail cui si accennava in precedenza) ma è quasi pronta per la condivisione. Di fatto, la tempistica per la predisposizione di un report si riduce in media da due ore a 15 minuti. È chiaro che – semplicemente pensando ad una short list di quattro candidati in presentazione – ciò significa liberare quasi una giornata di lavoro da dedicare ad attività a più alto valore aggiunto.

Lean Recruitment e intelligenza artificiale verso un nuovo equilibrio

Il futuro del recruiting sembra quindi orientarsi verso un equilibrio dinamico tra capacità di progettare processi efficaci e utilizzo consapevole di strumenti tecnologici avanzati. L’obiettivo rimane quello di prendere decisioni migliori sulle persone, migliorando al tempo stesso l’efficacia e la sostenibilità delle organizzazioni.

L’integrazione tra Lean Recruitment e intelligenza artificiale rappresenta quindi non una semplice evoluzione tecnologica, ma un cambiamento di paradigma. Un cambio di prospettiva che richiede nuove competenze, nuove modalità di lavoro e una maggiore consapevolezza del ruolo strategico del recruitment.