Che cos’è il machine learning?
Il machine learning (ML) è un tipo di intelligenza artificiale che identifica i modelli utilizzando algoritmi per formulare previsioni basate sul comportamento precedente. Probabilmente hai avuto a che fare con algoritmi utilizzando YouTube, Facebook o Netflix. Queste piattaforme offrono consigli in base ai contenuti che hai visualizzato in passato.
Nel recruiting, il machine learning può addestrare i computer a svolgere attività che in precedenza venivano eseguite manualmente, come il confronto dei CV e la selezione dei candidati più idonei. Utilizzando informazioni data-driven, ti aiuta a prendere decisioni intelligenti e ad assumere persone che possano apportare un contributo alla cultura della tua azienda. Puoi anche usarlo per semplificare il processo di onboarding e migliorare la formazione dei dipendenti e di conseguenza il processo di recruiting per la tua azienda e i futuri membri dei suoi team. Il machine learning contribuisce inoltre alla nascita della forza lavoro IA, dove persone e algoritmi collaborano.
In che modo i manager e i professionisti delle risorse umane possono utilizzare il machine learning nel recruiting
Il machine learning offre alla tua azienda una soluzione efficace per migliorare il processo di recruiting riducendo al contempo i costi. Ecco cinque modi in cui il machine learning e l’intelligenza artificiale nel recruiting possono aiutarti a migliorare la qualità delle nuove assunzioni.
1. Marketing delle posizioni lavorative
Scrivere le descrizioni delle posizioni e delineare ruoli e responsabilità può richiedere molto tempo. Il machine learning potrebbe aiutare la tua azienda a scoprire in quali località e bacheche di lavoro è meglio investire, in quali momenti della giornata pubblicare gli annunci di lavoro e come ottimizzare le descrizioni delle posizioni per ottenere il massimo dal processo di recruiting. L’utilizzo di uno strumento come ChatGPT può aiutarti a creare annunci di lavoro e materiali di onboarding ad alto rendimento.
2. Ricerca di candidati
Il machine learning è potenzialmente in grado di aiutarti nella ricerca di candidati per le tue posizioni aperte analizzando piattaforme online, profili sui social media e network professionali. Il machine learning può anche analizzare i dati e le informazioni sulle prestazioni dei dipendenti esistenti per identificare caratteristiche o attributi correlati al successo in un determinato ruolo. Alcuni strumenti di IA potrebbero aiutarti a connetterti con i candidati in tempo reale quando ne hai bisogno, mentre altri potrebbero utilizzare i chatbot per selezionare i candidati prima di passare alla fase successiva del processo di recruiting. Il chatbot può guidarli nell’inserimento dei loro dati e farti risparmiare tempo e denaro nella raccolta e nell’attesa della compilazione manuale dei documenti.
Per trovare candidati adatti alla tua azienda, è importante disporre del giusto pool di talenti da cui attingere. La maggior parte dei recruiter dedica molto tempo alla sola ricerca, e il machine learning può aiutarti a trovare i candidati giusti più velocemente.
3. Coinvolgimento dei candidati
I sistemi di messaggistica automatizzati e gli assistenti IA potrebbero eliminare completamente la necessità di una persona che svolga conversazioni ripetitive sulla pianificazione e sui passaggi successivi. I chatbot sono disponibili a qualsiasi ora della giornata e possono facilmente prenotare colloqui e inviare promemoria sui prossimi appuntamenti. Gli strumenti di machine learning possono persino utilizzare i dati di mercato per calcolare gli stipendi e generare offerte di lavoro.
4. Screening dei CV
Il machine learning può essere utilizzato per effettuare un rapido screening dei CV e presentarti quelli che ritiene essere i candidati più adatti. Questa funzionalità di selezione dei CV è spesso inclusa nei sistemi ATS (Applicant Tracking System). Come funziona? In poche parole, i modelli di machine learning possono essere addestrati sui dati per apprendere modelli e formulare previsioni sull’idoneità di un CV per una particolare posizione lavorativa.
È importante tenere presente che lo screening dei CV basato sul machine learning può essere un ottimo aiuto nel processo di recruiting, ma la revisione umana è comunque importante in vista della decisione finale: anche con strumenti avanzati, resta cruciale mantenere il fattore umano nel recruiting.
5. Comunicazione personalizzata
I dipendenti hanno spesso molte scelte riguardo alle opportunità di lavoro nel mercato moderno, e il machine learning può aiutarti a creare messaggi personalizzati d’impatto. Inviare un messaggio personalizzato a ogni nuovo assunto è un ottimo modo per dimostrare ai potenziali assunti che li prendi sul serio, ma è quasi impossibile per i responsabili delle risorse umane e gli hiring manager di oggi, sempre molto impegnati. Il machine learning può aiutarti a inviare messaggi d’impatto senza la necessità di una persona che li scriva.
Vantaggi del machine learning nel recruiting
Vediamo i principali vantaggi dell’utilizzo del machine learning nelle risorse umane e nel recruiting.
Onboarding
L’utilizzo di ML e intelligenza artificiale durante l’onboarding dei nuovi assunti può rendere il processo più conveniente, efficiente in termini di tempo e personalizzato. Tra gli strumenti emergenti ci sono ad esempio i chatbot per il recruiting, utili per interazioni rapide ma non privi di limiti.
Gli algoritmi possono potenzialmente prendere in considerazione il ruolo, i punti di forza e l’esperienza precedente di un nuovo assunto per creare e fornire programmi di onboarding personalizzati. In questo modo si può aumentare il coinvolgimento e aiutare il nuovo dipendente ad adattarsi più rapidamente al proprio ruolo. Ad esempio, durante l’accoglienza i manager possono sfruttare prompt ChatGPT dedicati all’onboarding per semplificare le comunicazioni.
Efficienza e precisione
Il machine learning potrebbe velocizzare ogni elemento del processo di recruiting, tra cui l’accelerazione della creazione delle descrizioni delle posizioni, lo screening dei CV, l’analisi dell’esperienza lavorativa dei candidati, la realizzazione di test sulle competenze, la pianificazione dei colloqui e la comunicazione delle decisioni in merito alle assunzioni.
Diversità e inclusione
Puoi potenzialmente utilizzare il machine learning per individuare i bias che hanno influenzato le decisioni di recruiting precedenti e determinare le soluzioni migliori per evitarli in futuro. Possedere una cultura aziendale diversificata e accogliente aiuta a garantire che tutti i dipendenti possano prosperare e crescere all’interno dell’organizzazione.
Fidelizzazione dei dipendenti
Anche se non fa parte esplicitamente del processo di recruiting, la fidelizzazione dei dipendenti è fondamentale per mantenere bassi l’avvicendamento e la cessazione del rapporto di lavoro. L’assunzione di nuovo personale può essere molto dispendiosa, quindi i datori di lavoro dovrebbero cercare di trattenere i dipendenti ove possibile. Il machine learning utilizza i dati esistenti per analizzare tendenze e modelli nei motivi per cui le persone lasciano l’azienda, consentendo al team di leadership di affrontare tali problemi.
Formazione e business planning
Il machine learning ti consente di personalizzare i programmi di formazione per la tua azienda e per ogni suo dipendente. Puoi usarlo per individuare le lacune nella conoscenza e consigliare una formazione per colmarle. Puoi anche utilizzarlo per ordinare i dati relativi alla formazione in modo di identificare quali membri del team necessitano di un aggiornamento formativo.
L’intelligenza artificiale e il machine learning sono potenzialmente in grado di spingersi anche oltre, analizzando i dati storici e attuali relativi alle posizioni lavorative, alle prestazioni dei dipendenti e alla formazione per aiutare i responsabili delle decisioni ad assegnare ruoli e responsabilità in modo più efficace.
Potenziali rischi legati all’utilizzo del machine learning nel recruiting
Il machine learning e l’intelligenza artificiale sono strumenti ottimi, ma è necessaria una formazione adeguata per poterli sfruttare al meglio. Alcuni rischi da tenere presenti comprendono:
Errori di machine learning: poiché i modelli di machine learning vengono addestrati in base ai dati disponibili, le loro prestazioni possono essere influenzate dalla qualità, dalla quantità e dalla rappresentatività di tali dati. Ad esempio, potresti lasciarti sfuggire candidati eccellenti che vengono scartati nelle prime fasi del processo di recruiting. Una soluzione per ridurre gli errori è quella di utilizzare insieme il machine learning e il giudizio umano.
Implementazione e adozione: l’introduzione di nuove tecnologie in un team esistente richiede pazienza mentre si affronta la curva di apprendimento. È fondamentale utilizzare le procedure consigliate per la gestione del cambiamento in modo da supportare i recruiter mentre si adattano alle nuove modalità di lavoro e si impegnano pienamente nell’uso dei nuovi strumenti.
Bias inconscio: sebbene sia possibile utilizzare il machine learning per determinare i bias nel processo di recruiting, è importante ricordare che gli strumenti di ML potrebbero comunque essere soggetti ai bias delle persone che li hanno programmati. È importante valutare gli strumenti di ML per verificare se hanno incorporato bias reali esistenti, in modo da poter adottare misure per evitarli.
Tasso di abbandono: è importante bilanciare le comunicazioni dell’IA con l’interazione umana per garantire che i candidati adatti siano coinvolti nel processo di recruiting.
Il machine learning e l’intelligenza artificiale nel recruiting sono destinati a cambiare il modo in cui le aziende trovano candidati idonei, analizzano i CV e assumono nuovi dipendenti. Per ottenere il massimo dalla nuova tecnologia, assicurati di fare ricerche approfondite prima di scegliere uno strumento di machine learning ed eroga una formazione approfondita all’intero team prima di implementarlo.
