Human Capital Management

LinkedIn, i 4 trend del recruiting per la Talent Acquisition

Cambiano le organizzazioni e i mercati e, con loro, i processi di selezione e acquisizione dei talenti. Vince chi è più preciso e veloce a trovare il candidato giusto per potenziare le performance aziendali. I consigli della ricerca “Global Recruiting Trends” per essere più efficaci nel trovare e trattenere le competenze che servono

Pubblicato il 15 Gen 2018

AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
talent-successful-e1527261909914

Come rendere il lavoro del recruiter più strategico, veloce ed efficace nella ricerca e selezione del candidato giusto, nella Talent Acquisition delle aziende? LinkedIn, la rete professionale più grande del mondo, ha intervistato, in occasione del suo annuale studio “Global Recruiting Trends”, 8.815 tra HR manager e recruiter di 23 Paesi, dall’America all’Australia, passando per Italia, Germania, Francia, Spagna e Nord Europa. Dall’analisi sono emersi  e ha individuato 4 trend principali che faranno la differenza nei prossimi anni: diversity inclusion (78%), nuovi strumenti di ricerca e selezione (56%), uso degli analytics (50%) e intelligenza artificiale (35%).

1.      Diversity

Il focus delle aziende sarà sempre più su una popolazione caratterizzata dalla diversity (51%), dall’inclusione (52%) e dallo spirito di appartenenza (57%), perché è ormai dimostrato che i “diverse team” migliorino la cultura aziendale (ne è convinto il 78%) e siano quindi più attrattivi per i candidati stessi. Inoltre i diverse team risultano più creativi e produttivi (62%), efficaci nel rappresentare, e quindi rispondere, a un mercato con esigenze sempre più distinte e targettizzate (49%). La diversity è ormai un valore strategico per il 78% del campione, ma solo il 53% riconosce di aver realizzato il suo obiettivo. E qui entra in gioco il professionista della selezione, che dovrà concentrarsi sulla diversity, soprattutto di genere, etnia ed età, perché ad oggi aziende e professionisti faticano a trovare per esempio candidati donne in lavori tradizionalmente maschili, come gli ingegneri, o product manager di colore (38%). Il consiglio di Linkedin è di allargare i bacini e le modalità di ricerca. Un’altra sfida per le aziende è la capacità di trattenere queste figure (27%), che spesso non si sentono ancora sufficientemente incluse (27%).

2.      Nuovi strumenti di selezione

I sistemi classici di intervista – quella strutturata, quella al telefono e l’assessment di gruppo sono ancora i più diffusi e considerati efficaci, anche se a conti fatti con questi strumenti sfuggono le competenze soft del candidato e le sue eventuali carenze. Inoltre il processo di selezione è molto lungo e giocano un peso i pregiudizi (bias) del selezionatore. Oggi sono disponibili 5 nuove tecniche che possono rendere il processo di selezione più veloce, preciso e obiettivo, con una visione più completa e realistica della personalità del candidato (lo riconosce il 69%), aiutando i candidati stessi a proporsi per il posto giusto per loro (59%), riducendo il peso dei pregiudizi dei selezionatori (47%) e la possibilità di fingere da parte degli aspiranti collaboratori (26%). I 5 strumenti sono:

  • assessment online che, supportati dalle tecnologie, sono focalizzati sulle soft skill, come la capacità di lavorare in gruppo e lo spirito di ricerca e iniziativa;
  • job audition, brevi esperienze retribuite dove l’azienda vede il candidato all’opera;
  • incontri e colloqui in situazioni informali, come a pranzo, per vedere come si muove il candidato;
  • assessment virtuali con il supporto della realtà aumentata per misurare le competenze del candidato in situazioni standardizzate
  • video interviste per accelerare i tempi e ridurre gli spostamenti soprattutto nelle fasi iniziali.

Di fatto però solo il 18% dichiara di aver già introdotto questi nuovi strumenti.

3.      Analisi predittiva dei dati

Oggi il 64% dei recruiter e dei professionisti delle risorse umane dichiarano di usare i dati “almeno qualche volta”, solo il 18% li ha integrati del tutto nella gestione delle HR e per le strategie di Talent Management, ma il 79% ne prevede l’introduzione come “qualcosa di molto probabile” nei prossimi due anni. Non è un fatto nuovo la pianificazione delle risorse attraverso i numeri, ma ciò che è nuovo è il volume di dati disponibili e la velocità con cui oggi possono essere analizzati e incrociati fra loro. Con previsioni molto precise e attendibili e acquisizioni tempestive di competenze, grazie al supporto di sistemi automatici e all’intelligenza artificiale che rappresenta il quarto trend, anche se il meno maturo. In pratica, le aziende più avanzate oltre ad avere una strategia social, oggi hanno anche una strategia di Talent Acquisition che utilizza in modo integrato tutti i sistemi a disposizione. Tuttavia, le principali barriere evidenziate dal campione sono il livello di qualità dei dati (42%), l’incertezza sul padroneggiarli (20%), i costi (18%) e il non sapere come usare gli strumenti di analisi (14%). I nuovi tool disponibili, come il Linkedin Talent Insight, immediati nell’uso e intuitivi nella comprensione, saranno un utile e facile supporto per fare analisi e statistiche sulla propria forza-lavoro e i talenti disponibili in tempo reale e con un livello sufficiente di approfondimento.

4.      Intelligenza artificiale a supporto della Talent Acquisition

La nuova generazione di macchine che apprendono (machine learning) possono aiutare recruiter e divisioni HR a concludere più velocemente il processo di selezione e a liberare energie per aspetti più strategici della ricerca e per lo sviluppo del personale, grazie a macchine in grado di fare il primo screening e a chatbot che rispondono alle domande più frequenti, aiutando i candidati stessi a proporsi per le posizioni più adeguate. Inoltre le macchine possono evidenziare elementi che potrebbero sfuggire all’occhio umano grazie a un’analisi oggettiva e completa delle informazioni disponibili. I vantaggi evidenziati dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale sono il risparmio di tempo (67%), l’eliminazione dei pregiudizi umani (43%), un migliore match tra job profile e candidatura (30%) e meno costi (30%). Di fatto, solo il 30% del campione ne riconosce l’importanza e solo l’8% l’ha implementata nei sistemi di Talent Acquisition. Linkedin sottolinea come l’obiettivo non sia quello di sostituire la funzione del recruiter e dell’HR, ma anzi di favorire la relazione con il candidato, di coglierne il potenziale oltre le competenze dichiarate sul curriculum, di valutarne l’allineamento alla cultura aziendale, di verificare le capacità interpersonali e di seguirlo da vicino fino all’assunzione.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
AI E LAVORO
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x