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Come l’intelligenza artificiale può facilitare la ricerca e selezione del personale

L’Artificial Intelligence (AI) è un termine molto utilizzato dai tempi dal celebre film “The Matrix”, ma le varie tipologie di tecnologia e i processi sottostanti al suo funzionamento non sono certo alla portata di tutti.

Praticamente tutte le aziende “tech” si adoperano per sfruttare i vantaggi dell’AI, cercando di raccogliere grandi quantità di dati (“big data”) e di costruire sistemi di “machine learning” per permettere alla macchina di apprendere e produrre dei risultati utili in grado di creare valore.

Attraverso la semantica o altre metodologie di apprendimento, i data scientist formulano delle regole matematiche in grado di simulare il funzionamento delle reti neurali permettendo l’auto-apprendimento (“deep learning”) e di conseguenza producendo risultati arricchiti di informazioni che possono essere a tutti gli effetti definiti come “frutto di un ragionamento”.

Il settore del “recruitment” sta investendo notevolmente nel campo dell’intelligenza artificiale con lo scopo di migliorare il matching tra un azienda che cerca personale ed i candidati che inviano il CV.

La necessità di fondo è banale. Inviare un curriculum vitae in via telematica è diventato talmente facile e veloce che le aziende oggi ricevono quantità industriali di CV, spesso non pertinenti.

I classici annunci di ricerca del personale hanno perso la propria ragion d’essere e chi si occupa d’intermediazione preferisce non solo valutare il costo di un click per portare il candidato giusto sulla propria offerta di lavoro, ma addirittura valuta il “cost per applicant”, ossia il valore economico relativo al costo di acquisizione di un CV, che deve naturalmente risultare in un ritorno dall’investimento.

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Il “Machine Learning” per attrarre i candidati giusti: il caso di Zip Recruiter

Il candidato effettua una ricerca, consulta delle offerte di lavoro, eventualmente le salva tra i preferiti, oppure attiva un alert o una notifica push per restare aggiornato, e successivamente decide di inviare il proprio CV.

Questo è ciò che avviene su molti siti di annunci o social network. Ma cosa succede se si immagazzinano i dati di navigazione e si studia il comportamento di un utente?

Semplicemente si riesce a proporre le offerte più idonee, via email o mostrandole in priorità.

Questo è proprio ciò che fa ZipRecruiter, portale e aggregatore di annunci in grande ascesa negli Stati Uniti.

ZipRecruiter, cosi come altri portali di nuova generazione, utilizza l’intelligenza artificiale per catalogare i propri visitatori e dedurre quali sono le proposte di lavoro da mostrare sia via email che sul proprio sito, attraverso un sistema di “suggerimento” molto evoluto che comprende in modo sempre più preciso il candidato inducendolo a registrarsi alle offerte giuste.

La comprensione di un CV: il caso di CareerBuilder

Tanti altri player del settore, stanno invece cercando di interpretare e capire il testo di un CV con lo scopo di assicurare il “match” con l’offerta. Una specie di normalizzazione dei dati e delle sintassi che permette di pre-selezionare i curriculum vitae e scartare quelli non pertinenti.

CareerBuilder.com, storico sito di annunci presente anche in Italia, ha acquisito alcuni anni orsono una software house Olandese, TextKernel,  specializzata in Artificial Intelligence con lo scopo di focalizzarla su servizi di “match making” nel mondo del lavoro.

La tecnologia TextKernel viene commercializzata anche a terzi e permette di estrarre dai testi che compongono dei CV i parametri che permettono di identificarlo e confrontarlo con i testi che invece compongono un offerta di lavoro.

In base a delle regole pre-definite, che vengono continuamente affinate proprio tramite il “deep learning”, è come se i CV venissero compresi e analizzati, scomposti in un insieme di micro informazioni che servono a effettuare il matching.

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La selezione dei CV intelligente: il caso di JobandTalent

Molti conoscono Tinder, la app che permette agli utenti di fare incontri semplicemente sfogliando i profili degli utenti registrati nella zona. Tinder ha un sistema di Intelligenza Artificiale che analizza la navigazione e propone profili che hanno la maggiore probabilità di risultare interessanti.

Banalmente, se scarto ragazze more che hanno oltre 40 anni o meno di 25 anni con determinate caratteristiche, posso generare un algoritmo in grado di calcolare le mie preferenze e che gradualmente arrivi a comprendere la mia ragazza ideale attraverso un processo di machine learning.

Questo è intuitivo, ma JobandTalent, mega progetto lanciato in Spagna e finanziato a più riprese con diverse decine di milioni di dollari da fondi Americani tra cui Atomico,  ha ideato un sistema di apprendimento tramite Intelligenza Artificiale davvero rivoluzionario.

La app non solo riesce a catalogare i propri utenti sulla base delle azioni fatte durante la navigazione, ma è dotata di una machine learning che genera output in base alle azioni fatte dai recruiter che visionano i profili dei candidati nel sistema.

Profili che non sono costruiti con informazioni testuali, ma con un video che può essere scattato con un comodo boomerang in stile SnapChat.

Con JobandTalent un recruiter può infatti chiudere la transazione ed acquistare il candidato e tutte le azioni di un recruiter producono dati che permettono di capire in anticipo se un candidato è idoneo o non idoneo per una carta posizione.

Commenti, recensioni nonché gli esiti dei vari step di un processo di selezione sono tutti dati utili a capire se un candidato è valido per una certa posizione lavorativa. Se un candidato viene continuamente scartato per una certa figura professionale, il sistema non lo prende nemmeno in considerazione.

JobandTalent è un app rivoluzionaria che, nella fascia più bassa del mercato del lavoro, specie a livello locale, rappresenta una minaccia persino per le agenzie per il lavoro. E tutto questo grazie ad un potente sistema di Artificial Intelligence e di “knowledge sharing”.