L'intelligenza artificiale come elemento di cambiamento nel settore del reclutamento

I modelli di IA discriminativi che si concentrano sulla classificazione e sull'analisi dei dati sono da tempo consolidati nella ricerca e nelle applicazioni pratiche. Questo vale anche per le risorse umane e la gestione dei talenti. I modelli di IA generativi, invece, che possono generare nuovi contenuti, hanno fatto maggiori progressi negli ultimi anni, in particolare grazie agli sviluppi nelle aree dell'apprendimento automatico e delle reti neurali. Una panoramica.

A cura della dott.ssa Kathrin Neumüller e di Thomas Bigliel, esperto di digitalizzazione ed ex membro del Parlamento del Cantone dei Grigioni.

Anche se l'"intelligenza artificiale" (AI) ha vissuto una vera e propria corsa all'oro dal lancio di ChatGPT, probabilmente la più nota applicazione di AI, nel 2022, l'uso dell'intelligenza artificiale nel mondo del lavoro non è una novità. L'uso dell'IA è una pratica diffusa da anni anche nella gestione delle risorse umane e dei talenti, che si occupa di acquisire nuovi talenti e di promuovere le competenze della forza lavoro esistente. Grazie all'uso dell'IA, grandi volumi di candidature possono essere efficacemente ridotti a un numero gestibile e gestibile. Mentre in precedenza questa preselezione veniva effettuata dagli esseri umani, molte aziende ora cercano automaticamente tra le candidature in arrivo le parole chiave adatte. Questi sistemi di raccomandazione algoritmica identificano i candidati adatti analizzando la loro formazione, le loro competenze e la loro esperienza per determinare se sono rilevanti per il ruolo in questione. Questo tipo di IA, che mira a distinguere tra classi e categorie, è noto come IA discriminativa . Classifica i candidati come "idonei" o "non idonei" attraverso lo screening dei CV o la valutazione dei test attitudinali.

La novità dell'IA generativa

Mentre le applicazioni di IA discriminativa sono utilizzate da tempo in vari settori, i cosiddetti modelli di IA generativa stanno aprendo nuovi campi di applicazione che vanno oltre la pura analisi e classificazione dei dati. Oltre ad analizzare e classificare i dati, i modelli di IA generativa sono anche in grado di generare nuovi contenuti sotto forma di testi, tabelle, immagini e altri formati multimediali, il che apre una vasta gamma di potenziali applicazioni. Alcuni dei potenziali casi d'uso includono, ad esempio, la generazione di annunci di lavoro o la comunicazione automatizzata con i candidati. È possibile generare contenuti personalizzati e domande specifiche di follow-up in base ai profili dei potenziali candidati, contribuendo a rendere il processo di assunzione più efficiente e mirato. In teoria, è anche possibile creare contratti di lavoro generati dall'intelligenza artificiale e specificamente adattati ai requisiti e agli accordi di una particolare posizione. Tuttavia, ciò è associato ad alcune restrizioni in termini di certezza del diritto. In generale, quando si utilizza l'IA discriminatoria e generativa, bisogna fare attenzione a garantire che sia utilizzata in modo responsabile e conforme alla legge. Anche le considerazioni etiche giocheranno un ruolo sempre più importante. Una cosa è certa: L'uso di modelli di IA generativa nei processi HR promette un significativo aumento dell'efficienza e dell'efficacia.

In che modo ChatGPT & Co stanno cambiando la gestione dei talenti nelle organizzazioni?

È prevedibile che in futuro i fornitori di software di gestione delle candidature e di strumenti di e-recruiting faranno sempre più affidamento su elementi di IA. Mentre in passato le aziende più grandi tendevano a utilizzare sistemi supportati dall'intelligenza artificiale per lo screening automatico dei candidati, in futuro anche le PMI avranno più facilmente accesso a strumenti potenti per la preselezione e la valutazione automatica dei candidati.

I sistemi di intelligenza artificiale liberamente accessibili, come ChatGPT, possono essere utilizzati per valutare l'idoneità dei candidati a una posizione. Analizzando e confrontando le descrizioni del lavoro con centinaia di CV, l'IA può identificare le qualifiche, l'esperienza e le competenze rilevanti e formulare una raccomandazione iniziale. Questo processo consente una valutazione oggettiva, basata sui dati, che fa risparmiare tempo e può persino ridurre i potenziali pregiudizi. Questi sistemi possono aiutare i selezionatori a individuare rapidamente i candidati più adatti, rendendo potenzialmente più efficiente ed efficace il processo di assunzione. Ecco un esempio. Inserendo un annuncio di lavoro come testo continuo nella maschera di input di ChatGPT (versione 4.0) e caricando i CV dei candidati, è possibile effettuare una selezione iniziale qualificata e supportata dall'intelligenza artificiale con ChatGPT. Un possibile prompt a questo punto è, ad esempio, "Esaminare i seguenti CV in relazione alla seguente posizione e confrontare i candidati in base alla loro idoneità per l'annuncio di lavoro. Create una tabella di confronto dei cinque profili migliori". Provate voi stessi utilizzando dati fittizi: il risultato è sorprendente. L'IA generativa è quindi in grado di vagliare ed elaborare centinaia di CV in pochi secondi. Si noti che quando si utilizzano i sistemi di IA, in particolare quando si analizzano CV e altri dati personali, è necessario garantire la riservatezza e la protezione dei dati dei candidati. Prima di utilizzare i sistemi di IA, è necessario conoscere i termini di utilizzo e le condizioni generali (GTC) del rispettivo fornitore e rispettare i requisiti e le normative legali e interne all'azienda.

1000 candidati diventano 5

Tuttavia, l'uso dell'intelligenza artificiale è raccomandato solo se i processi analogici esistenti sono già efficienti, a valore aggiunto, conformi alla strategia, alla legge e non discriminatori (Groß, 2023). L'intelligenza artificiale (generativa) può solo automatizzare i processi e quindi aumentarne l'efficienza, ma non migliorarne l'efficacia. Ad esempio, se i processi HR non sono coerentemente allineati con la strategia e quindi non cercano candidati che contribuiscano alla redditività futura dell'azienda, l'uso dell'IA può rafforzare un disallineamento strategico. Un esempio spesso citato dei rischi dell'IA nella gestione dei talenti è il caso del rivenditore online americano Amazon, che nel 2014 ha sviluppato un assistente applicativo controllato dall'IA. Questo discriminava le donne e le persone con la pelle più scura, il che ha fatto sì che la discriminazione venisse addirittura rafforzata e che l'assistente applicativo non venisse più utilizzato. In questo caso, l'intelligenza artificiale interna dell'azienda ha imparato dai dati storici dell'azienda ed è stata addestrata a favorire i candidati maschi bianchi rispetto agli altri. I sistemi di IA non sono quindi né buoni né cattivi, ma riflettono piuttosto i pregiudizi e i preconcetti sistemici esistenti e possono persino rafforzarli (Groß 2023). Quando si utilizza l'IA nella gestione delle risorse umane, è quindi fondamentale verificare che sia conforme ai requisiti etici, legali e culturali dell'azienda.

L'intelligenza artificiale generativa può automatizzare le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo nell'ambito delle risorse umane, come la creazione di annunci di lavoro, lo smistamento dei CV, la selezione iniziale dei CV idonei alle mansioni o la risposta ai colloqui. Razionalizzando questi compiti operativi, il profilo professionale dei manager dei talenti si sta spostando dai compiti esecutivi alle capacità di riflessione critica e al pensiero strategico. L'obiettivo sarà quello di trovare i dipendenti "giusti" dal punto di vista strategico, che garantiscano il vantaggio competitivo dell'azienda e dimostrino un pensiero e un comportamento orientati al futuro. I talent manager devono quindi concentrarsi più che mai sull'efficacia (fare le cose giuste) delle loro azioni, invece di concentrarsi sull'efficienza (accelerare le cose).

I limiti dell'intelligenza artificiale

Sebbene l'IA generativa sia in grado di vagliare ed elaborare centinaia di CV in pochi secondi, questo approccio supportato dall'IA comporta la perdita del giudizio umano iniziale. Questa mancanza di giudizio umano può rivelarsi problematica quando si tratta di valutare le competenze dei candidati che sono difficili da confrontare e quantificare. Ad esempio, preferireste un candidato disposto e capace di imparare e che rispecchia i valori della vostra azienda, ma che corrisponde solo al 75% al vostro profilo professionale, o un candidato le cui qualifiche corrispondono al profilo professionale, ma che rispecchia molto meno i valori della vostra azienda? L'intelligenza artificiale generativa ha (finora) raggiunto i suoi limiti quando si tratta di valutare la corrispondenza tra valori personali e valori aziendali o competenze sociali ed emotive.

"Ciò che Orwell temeva erano coloro che avrebbero vietato i libri. Quello che Huxley temeva era che non ci sarebbe stato motivo di vietare un libro, perché non ci sarebbe stato nessuno che avesse voluto leggerlo".

Nel suo libro del 1985 "Amusing Ourselves to Death", lo scienziato statunitense dei media Neil Postman avvertiva che la nostra società si stava dirigendo verso una "età post-fattuale" di fronte al cambiamento tecnologico. "Ciò che Orwell temeva erano coloro che avrebbero vietato i libri. Quello che Huxley temeva era che non ci sarebbe stato motivo di vietare un libro, perché non ci sarebbe stato nessuno che avesse voluto leggerlo". Quasi quattro decenni dopo, nell'era dell'intelligenza artificiale, il monito di Postman è più attuale che mai. Quale candidato è autentico? Quale candidato può essere stato aiutato con il suo CV? Si tratta di una persona reale che si è candidata per la posizione pubblicizzata? Anche l'intelligenza artificiale può aiutare solo in misura limitata in questa corsa agli armamenti.

Un circolo vizioso tecnologico si verifica quando gli annunci di lavoro vengono generati con l'IA e i candidati affidano all'IA anche la stesura dei loro documenti di candidatura. Sulla base dell'annuncio di lavoro generato dall'IA, vengono generati un CV e una lettera di presentazione che utilizzano parole chiave specifiche dell'annuncio di lavoro per servire gli algoritmi dell'IA. Ci troviamo quindi in un "campo di battaglia di parole chiave", perché i candidati non scrivono più i loro documenti per una controparte umana, ma per le macchine. Le parole chiave rilevanti sono posizionate strategicamente per la controparte tecnologica, al fine di aumentare le possibilità di essere invitati a un colloquio.

Conclusione

In futuro, le aziende non si troveranno di fronte solo a guadagni di efficienza grazie all'IA, ma anche a tutti i tipi di insidie e ostacoli legali. Ad esempio, è possibile e non improbabile che un sistema di IA penalizzi sistematicamente ed escluda automaticamente alcuni candidati in base a determinate caratteristiche. In teoria, i fornitori di software assicurano già che nella creazione degli algoritmi non si verifichino modelli discriminatori, ma questo non può essere escluso. Gli esperti di risorse umane dovrebbero essere consapevoli di questo problema ed eseguire regolarmente dei test con il proprio sistema. Infine, non vanno trascurati nemmeno gli aspetti legati alla protezione dei dati. Ad esempio, la legge sulla protezione dei dati (DSG), entrata in vigore il 1° settembre 2023, in particolare l'art. 21 DSG, regola i limiti delle valutazioni automatizzate - e quindi anche delle ricerche di personale supportate dall'intelligenza artificiale.

L'integrazione dell'IA nella gestione delle risorse umane, in particolare attraverso i sistemi generativi, ha il potenziale per rivoluzionare radicalmente l'efficienza dei processi di assunzione. Tuttavia, il successo dell'utilizzo dell'IA dipende dalla qualità e dall'equità dei processi sottostanti. L'IA può riflettere o addirittura rafforzare i pregiudizi esistenti se si basa su dati distorti. I talent manager devono quindi affrontare la sfida di dare priorità all'efficacia e agli standard etici quando sfruttano il potenziale dell'IA.

Dr oec. HSG Kathrin Neumüller è un esperto nel campo dell'empowerment dei dipendenti, dell'ispirazione e dello scopo dei dipendenti e project manager presso l'istituto svizzero di ricerca di mercato ValueQuestleader nel settore dei sondaggi tra i dipendenti, dei sondaggi tra i clienti e dei feedback dei dirigenti. La signora Neumüller insegna a tempo parziale nel programma MAS Business Administration dell'Università di Scienze Applicate di Zurigo (ZHAW). È relatrice e autrice di libri specialistici sui temi della leadership, delle tecnologie di marketing e dell'ispirazione dei dipendenti. Ha anche molti anni di esperienza nella consulenza di gestione strategica.   Thomas Bigliel è un product manager ed esperto di digitalizzazione. Bigliel ha fondato e gestito diverse start-up. Ha vinto il prestigioso Grimme Online Award ed è autore di libri specialistici sul tema della digitalizzazione. È affiliato all'Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna (HSLU), dove si è specializzato nel design dell'interazione uomo-computer. Bigliel è anche un ex membro del Parlamento cantonale dei Grigioni.

Bibliografia:
Groß, M. (2023). L'intelligenza artificiale nella gestione delle risorse umane - una corsa all'oro tra fornitori di software ottimisti e manager delle risorse umane scettici. In AI for the good (pp. 203-239). Springer International Publishing. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-22777-6_10

Postman, N. (2005). Divertirsi fino alla morte: Il discorso pubblico nell'era dello show business. Penguin.