Le aziende usano sempre più di frequente strumenti di Ai per la valutazione dei talenti. Si risparmia tempo e denaro: l’Ai può infatti analizzare migliaia di candidature in pochi secondi, grazie a criteri standardizzati e ai modelli predittivi capaci di stimare l’effettiva compatibilità tra candidato e lavoro. I sistemi più evoluti “leggono” i curriculum, valutano la coerenza del percorso professionale, confrontano i vari profili, declinandoli sui modelli storici di performance aziendali.

I candidati hanno cominciato ad interrogarsi sulla “natura del curricululm perfetto”, che fosse in grado di farsi notare dall’algoritmo. E allora il cv cambia lessico e struttura, con buona pace dell’ormai antico “modello di cv europeo” . Il curriculum tradizionale - inteso come strumento di comunicazione tra persone – ha lasciato il posto al Cv progettato per “piacere” a un sistema computazionale. Ne è derivato un fragile equilibrio fra aziende e candidati, che utilizzano la stessa tecnologia, ma con obiettivi opposti, che sono quello di filtrare – lato azienda – mentre chi è in cerca di un lavoro deve riuscire a trovare la formula per superare quel filtro.

L’uso dell’Ai per creare o riscrivere i curriculum si è diffuso rapidamente, con la falsa promessa di veder aumentare le probabilità di successo della propria candidatura. Se prima un Cv andava bene “per tutte le stagioni”, oggi si è passati ai curricula su misura, con l’Ai agentica che può anche inviare automaticamente candidature multiple. Il risultato è un incremento quantitativo delle application, ma forse non della qualità. I responsabili delle risorse umane segnalano un effetto “uniforme” nei Cv: riassunti professionali strutturalmente identici, eccessiva sofisticazione rispetto al livello di esperienza dichiarato, formule ricorrenti che rendono difficile distinguere un candidato dall’altro, col rischio di compromettere uno degli aspetti fondamentali del processo di selezione: comprendere la motivazione autentica e l’identità professionale del candidato.

“C’è un rischio elevato di scartare le professionalità giuste perché i Cv sono scritti male” spiega a L’Espresso Rosanna Defilippis, career coach per l’outplacement. “L’Ai può sbagliare la selezione, ad esempio, perché nelle varie aziende i ruoli cambiano di nome e significato”. I career coach hanno il compito di accompagnare le persone nella transizione di carriera e, spiega Defilippis: “Da un lato hai il candidato che ha passato anni in un’azienda, dove il suo ruolo veniva indicato con una certa definizione, ma non è detto che le aziende interessate a profili simili abbiano la stessa job description”. Quando pensiamo alle risorse in cerca di occupazione, spesso trascuriamo il delicato tema di chi deve ricollocarsi, a fronte magari di una precedente e anche lunga esperienza professionale. “È importante aiutare la risorsa a declinare la sigla del proprio ruolo in azienda”, secondo una terminologia più standard. “Se per esempio un’azienda sta cercando un esperto di Noise and Vibration, sappiamo per certo come viene indicizzato questo profilo dall’algoritmo?”. 

Un processo di selezione troppo automatizzato può portare a scartare i profili giusti. Può funzionare bene per le società di recruiting che ricevono migliaia di curricula, ma l’esperta sottolinea che “se l’azienda cerca dei ruoli iper specializzati, entrare nel merito del Cv è un valore aggiunto.” Ci sono molti candidati, soprattutto della vecchia generazione, che hanno una importante esperienza ma scrivono i loro curricula in un linguaggio che è illegibile per l’Ai. “Il valore aggiunto dell’essere umano è quello che aiuta a fare una riflessione sul vissuto, che sia spendibile nel nuovo processo di selezione”. Il consiglio dell’esperta è: “Nell’utilizzare l’Ai per affinare il proprio curriculum bisogna agire con senso critico. Non dobbiamo chiedere all’intelligenza artificiale di fare un machillage delle competenze professionali, il curriculum va realizzato con una effettiva consapevolezza delle proprie risorse e capacità”.

L’uso dell’Ai nei processi di selezione rischia inoltre di introdurre nuove forme di opacità e rischio. I sistemi automatizzati “basano il loro giudizio” anche sui dati storici aziendali, che possono contenere distorsioni o riflettere modelli organizzativi del passato. Un esempio? Se storicamente l’azienda ha assunto prevalentemente uomini per un certo ruolo, l’Ai potrebbe scartare automaticamente le candidature femminili per quel ruolo in particolare. L’intelligenza artificiale non è in grado di eliminare i pregiudizi, ma anzi può riprodurli su scala più ampia e con maggiore velocità. Altro elemento critico è quello delle allucinazioni: è risaputo che l’Ai è programmata per inventare, quando non sa. E in alcuni casi documentati i chatbot hanno attribuito ai candidati caratteristiche personali mai dichiarate, come eventi familiari o condizioni personali inesistenti. Informazioni che possono influenzare una decisione di assunzione, con conseguenze che potrebbero essere significative, sia dal punto di vista etico sia legale. Questa dimensione introduce una nuova complessità: accanto all’identità reale e a quella professionale costruita online, emerge una terza identità, generata automaticamente dagli algoritmi, che può influenzare il destino professionale di una persona senza che questa ne sia consapevole.

Il ruolo stesso dei recruiter sta cambiando radicalmente: diventano quasi i garanti della correttezza e della trasparenza dei processi automatizzati. Una funzione che si estende alla supervisione dei sistemi algoritmici, alla verifica dei risultati e all’individuazione di eventuali anomalie o discriminazioni. Il quadro normativo europeo, attraverso l’AI Act, ha formalizzato questa responsabilità classificando i sistemi di selezione automatizzata come le tecnologie ad alto rischio. Le aziende sono obbligate a garantire trasparenza sull’uso dell’Ai, assicurare la qualità dei dati e mantenere un controllo umano significativo sulle decisioni. Non è più accettabile delegare completamente la valutazione a un algoritmo: la responsabilità finale resta umana.

Il futuro della selezione non sarà definito dalla contrapposizione tra umano e artificiale, ma dalla capacità di integrare entrambi in modo equilibrato. L’Ai continuerà a svolgere un ruolo centrale nell’analisi e nell’organizzazione delle informazioni, ma il valore della selezione sarà legato alla capacità di riconoscere ciò che nessun algoritmo può replicare pienamente: l’identità e il potenziale autentico di una persona.