AI e recruiting, tra timori e potenzialità non comprese

Vedete questo curriculum compilato a mano? È di Steve Jobs. Se fosse stato analizzato con un software, la sua candidatura sarebbe stato di sicuro scartata”: è più o meno questo il tenore dei post circolati poche settimane fa sui social network, in quello che è un costante e ostinato rifiuto dell’utilizzo degli algoritmi nel processo di selezione del personale.

Aldilà della scelta discutibile – direi quasi infelice – di scegliere uno dei principali pionieri dell’Ict per condurre una campagna contraria all’utilizzo delle applicazioni informatiche, e della collocazione del CV sopra citato in un periodo storico (il 1973) che dal punto di vista dell’evoluzione tecnologica è lontanissimo da noi, è necessario analizzare quali sia l’effettiva fondatezza di tali rilievi.

Il primo riguarda la sostituzione con una “macchina” di quella che è una funzione tradizionalmente umana, che richiede una comprensione non solo analitica di un testo complesso: questo critica è senz’altro infondata, poiché l’utilizzo dei software nell’analisi dei curricula è – perlomeno allo stato attuale – limitata all’estrazione, da basi dati di dimensioni tali da non essere visualizzabili dalle risorse umane negli ordinari processi di selezione, dei curricula contenenti un set minimo di elementi di matching con la vacancy del datore di lavoro: in altre parole il software fa il “lavoro sporco”, eliminando dalla base dati i curricula non attinenti all’offerta di lavoro o con un’attinenza molto bassa.

Il secondo rilievo riguarda la mediocre qualità dell’analisi dei software presenti sul mercato: la motivazione risiederebbe nella mancanza di capacità, da parte dei sistemi informatici, di comprendere i contenuti descrittivi dei curricula con la flessibilità proprie dell’intelletto umano. Questa critica è basata sul giudizio diffuso, tra gli operatori, sugli Applicant Tracking Software (ATS), software che tradizionalmente analizza i curricula in base ad un set “rigido” di keywords.
Ebbene, si tratta di un rilievo il quale – aldilà del merito – è senza dubbio superato dalla realizzazione di sistemi di analisi dei curricula che utilizzano strumenti di intelligenza artificiale basati sul machine learning e sulle metodologie semantiche, capaci di comprendere e interpretare la molteplicità di linguaggi (professioni, skills, titoli di studio, certificazioni, ecc.) in modo analogo e – per potenza computativa – probabilmente superiore alla capacità umana. 

Forse potrà apparire un paragone azzardato, ma se gli ATS sono delle auto, i sistemi basati su AI e semantica sono degli shuttle. Possiamo leggere anche il CV del giovane Steve Jobs, se impariamo ad avere il suo coraggio e la sua energia.

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