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recruiting 2.0

Reti neurali per la selezione del personale: i rischi privacy e le tutele del Gdpr

La ricerca del candidato ideale passa sempre più da uno screening sul web e tutti dobbiamo essere pronti ad essere soggetti a un passaggio sotto la lente di ingrandimento di tecnologie intelligenti. Questi processi potrebbero essere poco trasparenti, ecco perché il Gdpr prevede precise tutele contro i rischi di profilazione

21 Ago 2019
Valeria Tartamella

consulente per adeguamento normative Privacy e Iso9001:2015


L’utilizzo di software automatizzati capaci di individuare le nostre caratteristiche social ai fini di una possibile assunzione presenta un serie di criticità sotto il profilo del rispetto della normativa privacy: in particolare si evince un gap tra regole ed eccezioni, perché se è vero che tali intelligenze artificiali saranno sempre più utilizzate e che i recruiter dovranno segnalare in qualche modo l’utilità o l’utilizzo di tali tecnologie, è indubbio che cambieranno anche le nostre abitudini social ormai certi che ciò che scriviamo sarà soggetto a qualsiasi tipo di valutazione ufficiale o ufficiosa. Vediamo, anche sulla base del Gdpr, quando può parlarsi di profilazione, quali sono i rischi e le tutele.

Da dipendenti a risorse, come cambia il processo di selezione del personale

Il processo di selezione del personale ha avuto una notevole evoluzione negli ultimi 60 anni. Originariamente il dipendente era visto come un bene strumentale tenuto ad eseguire ordini, secondo disciplinati modelli organizzativi, ma sul finire degli anni ‘60 Raymond Miles professore della School of Business della facoltà di Berkeley introduce il concetto di “risorsa”.

Con il progresso socio-economico cambiano le modalità di far business, numerose grandi realtà aziendali si affacciano ai nuovi mercati e nasce la consapevolezza che il dipendente è un individuo, una vera e propria risorsa, perché fondamento per la crescita del business. Con queste premesse il processo di recruiting (selezione del personale in italiano) subisce un notevole sconvolgimento, perché adesso si va a “caccia di Talenti”.

Con l’aumento medio del livello di scolarizzazione negli anni ’90, con le competenze meno standardizzate e con le skill shortage, la talent acquisition era diventata un iter notevolmente complicato e lungo con onerose concentrazioni di risorse umane per analizzare i numerosi curricula, creare talent pool, procedere ai colloqui individuali con probabili alterazioni dei risultati a causa di opinioni personali dei recruiter. Ma la contezza che le esigenze di carattere strategico prevalgono sull’aspetto puramente economico, spinge le aziende ad investire su nuove risorse informatiche da affiancare ai recruiter per rendere il processo più veloce e nasce la prima “intelligenza artificiale”. Macchine capaci di svolgere operazioni e ragionamenti tipicamente umani ma solo a partire dagli anni 2000 tale tecnologia è stata davvero approfondita e resa disponibile ad ogni realtà aziendale.

Inizia l’era recruiting 2.0

Inizia l’era recruiting 2.0, l’“intelligenza artificiale” diventa capace di svolgere ragionamenti sempre più complessi e ad imparare dai propri errori (machine learning). Queste nuove tecnologie iniziano ad essere applicate ad un nuovo concetto che vede come protagoniste non solo le competenze specialistiche ma anche e soprattutto quelle logiche del candidato, parliamo delle temute “soft skills”.

Le soft skills vengono definite come competenze trasversali, abilità cognitive relazionali che favoriscono un luogo di lavoro “salubre” e stimolante, caratteristiche personali come la capacità di lavoro in team, problem solving, capacità organizzative, orientamento agli obiettivi, flessibilità, tenacia, empatia, resistenza allo stress e molto altro.

Esempio di intelligenza artificiale applicata però solo ad alcune soft skills è HireVue software utilizzato dalla nota azienda americana Ocean Spray Cranberries Inc. il cui core-business è la produzione ed il commercio di succhi di frutta. Il software gestisce colloqui in video on-demand e riesce ad analizzare la comunicazione non verbale come espressioni facciali, velocità di risposta, movimenti nervosi e a restituisce un result analysis in merito ad esempio alla gestione dello stress del candidato.

Anche LinkedIn utilizza algoritmi intelligenti basati ad esempio sul concetto di “ gamification” che integra tecniche e logiche di gioco su contesti esterni ai games come a quello del recruiting, sottoponendo ad esempio il candidato a percorsi a punti, a sfide on-line al fine di profilare le abilità emozionali del candidato che dal Cv non vengono in alcun modo espresse.

Ma se con l’ausilio di reti neurali il processo di recruiting è stato sicuramente agevolato e velocizzato (i tempi di selezione scendono da 42 a 5 come affermato da i recruiter di Hilton famosa catena di Alberghi mondiale), è anche vero che la soft skills analysis effettuata da tali software non era ancora pienamente soddisfacente perché parziale, e si faceva pertanto utilizzo di lunghi test da proporre al candidato che un algoritmo intelligente poi interpretava. Gli aspiranti più tenaci che conoscono meglio i processi intuitivi e psicologici del recruiting non difficilmente riuscivano a pilotare le proprie risposte compromettendo possibilmente il risultato finale, assumendo personalità capaci di vendere la propria immagine ma con poche reali competenze in linea con le proprie necessità aziendali.

Reti neurali e social per l’analisi delle soft skill

Ecco perché si è scelto di investire ancora sul settore, automatizzando la profilazione delle soft skills e sono state sviluppate reti neurali come “Arya” capace di approfittare delle grandi potenzialità dei social. Il software scansiona il web cercando informazioni sul candidato e restituisce una Soft Skill Analysis non altro che una fotografia caratteriale dell’aspirante (web reputation ormai termine esteso non più alle aziende ma anche agli individui) riuscendo così a profilare lati emotivi quali l’orientamento al futuro, l’ambizione, intelligenza emotiva, empatia, visione sistemistica o operativa, comunicazione, capacità di confronto, gestione del tempo e delle priorità.

Una ricerca condotta dall’agenzia di relazioni pubbliche Edelman rileva che il 78% dei direttori Hr per finalità di engagement da già una sbirciatina alla vita privata del candidato per completare l’analisi della selezione, ma con l’ausilio di tecnologie intelligenti capaci da sole di matchare migliaia di pagine in simultanea, tale analisi è chiaramente più approfondita e quindi più attendibile e veritiera, con obiettivo come cita Cristian De Mitri, CEO di Eggup –di creare dei contesti nei quali le persone riescano a interagire al meglio tra loro, mitigando il più possibile quelle microconflittualità quotidiane che alle aziende possono costare molto care in termini di produttività perduta, mentre ai singoli lavoratori rendono le giornate in ufficio complicate e stressanti”.

Possibili rischi di profilazione

Ma se le nuove tecnologie vanno sempre più verso la ricerca del candidato perfetto con uno screening sul web, noi probabili futuri aspiranti dobbiamo essere sempre pronti ad essere soggetti ad un passaggio sotto la lente di ingrandimento della nostra vita privata, pertanto diventa importante mantenere un impeccabile web reputation per una possibile futura profilazione. Come fare? bisognerebbe ricordare sempre che si pubblica “Urbi et Orbi”, attenersi a scrivere sul web sempre messaggi positivi, evitare critiche e lamentele ma solo feedback costruttivi, condividendo contenuti che possano sempre irrobustire la nostra posizione, essere proiettati al futuro e non far trasparire forti legami al passato. Ma tutto ciò sembra in qualche modo ledere la nostra libertà di espressione in una piattaforma che però è pubblica.

In merito a questo tema l’art. 4 del regolamento privacy definisce la profilazione come “qualsiasi forma di trattamento automatizzato di dati personali consistente nell’utilizzo di tali dati personali per valutare determinati aspetti personali relativi a una persona fisica, in particolare per analizzare o prevedere aspetti riguardanti il rendimento professionale, la situazione economica, la salute, le preferenze personali, gli interessi, l’affidabilità, il comportamento, l’ubicazione o gli spostamenti di detta persona fisica”.

Pertanto si parla di profilazione se siamo in presenza di trattamento automatizzato, eseguito su dati personali e con lo scopo di valutare aspetti intimi di una persona fisica.

E secondo ancora il W29 (Linee guida in materia di processi automatizzati e profilazione) il processo decisionale automatizzato può comportare rischi significativi per i diritti e le libertà delle persone fisiche, che richiedono garanzie adeguate. Questi processi potrebbero essere poco trasparenti e le persone fisiche essere all’oscuro del processo di profilazione che può perpetuare stereotipi e la segregazione sociale.

Anche l’art. 22 si esprime in tal senso: il recruiter dovrebbe informare gli  interessati dell’esistenza di una decisione basata sul trattamento di dati automatizzato comprendente profilazione, ma di contro il punto IV del W29 dispone eccezioni agli obblighi come quelli contrattuali e precontrattuali, ma solo se si riesce a dimostrare che in alcun altro caso si sarebbe riusciti ad ottenere il medesimo risultato.

Un dubbio, intanto, nasce spontaneo: e se davvero le reti neurali fondano i loro algoritmi sul machine learning, è possibile che nel tempo le macchine acquisiscano anche loro pregiudizi?

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