Addio ai colloqui per essere assunti, ora la selezione dei candidati la fa un algoritmo.



Sarà un algoritmo informatico a darci un lavoro, a noi o ai nostri nipoti. E chissà se non riuscirà a fare meglio degli attuali datori di lavoro in carne e ossa: molte assunzioni sono viziate da pregiudizi, spesso solo inconsci, verso candidati che hanno certe caratteristiche, etniche o di genere.

È così che negli Stati Uniti stanno nascendo tante aziende start-up specializzate in tecnologie con cui “automatizzare” le assunzioni. Si chiamano Doxa, Gap Jumpers, Gild, Entelo, Textio. E i loro algoritmi cominciano a essere utilizzati da noti cacciatori di testa, come Korn Ferry. In sostanza, sono software con cui i cacciatori possono incrociare richieste e caratteristiche delle aziende con informazioni sui candidati. Le fonti dei dati sono molto varie ed è qui la forza di queste nuove tecnologie: non si tratta di semplici curriculum. I loro software macinano i dati presenti sui network professionali come Linkedin, ma anche su Facebook. Alcuni setacciano l’intero web, aprendo alle aziende un bacino di candidati sterminato. Non si limitano ad analizzare titoli ed esperienze lavorative; cercano anche di scoprire, dall’analisi automatica dei dati sul web, la personalità dei candidati e la compatibilità con i valori aziendali. «Ovviamente è poi un essere umano a fare l’assunzione effettiva, ma è già un bel vantaggio poter analizzare una “short list” di candidati, selezionati dall’algoritmo», spiega Carlo Alberto Carnevale Maffè, docente di strategia aziendale per l’università Bocconi di Milano.

 

«Ottimizziamo così i tempi di ricerca dei candidati e al tempo stesso possiamo ampliare molto il bacino di riferimento dell’azienda», spiega Cristina Calabrese, a capo della società Key2People (cacciatori di teste). Significa anche spezzare il circolo vizioso dei pregiudizi impliciti che spesso stanno dietro le assunzioni.

È un problema che riguarda persino società innovative come Facebook e Twitter, dove le donne, gli ispanici e gli afro americani sono una netta minoranza.

 

Per molte aziende americane, che si vorrebbero più meritocratiche e aperte alla diversità, è una ferita da sanare. E per riuscirci sono disposte a cedere a un software alcune leve decisionali che finora sono state prerogativa degli essere umani. Negli Usa qualcuno già si chiede (come Lauren Rivera, della Kellogg School of Management) se non sia pericoloso cedere questo arbitrio alle macchine: se gli algoritmi incorporano quegli stessi pregiudizi, rischiamo solo di automatizzare la discriminazione. Così come c’è chi punta il dito sulla rinuncia al fattore umano, l’unico in grado dirompere gli schemi. «In Italia, invece, l’uso dei dati per automatizzare il processo di assunzione è agli inizi», dice Maffè. «Sono poche le aziende, spesso multinazionali, che cercano lavoratori così. Da noi si seguono ancora le logiche relazionali», aggiunge Maffè. E contro questa cultura, non c’è algoritmo che tenga.


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Addio ai colloqui per essere assunti, ora la selezione dei candidati la fa un algoritmo.



Sarà un algoritmo informatico a darci un lavoro, a noi o ai nostri nipoti. E chissà se non riuscirà a fare meglio degli attuali datori di lavoro in carne e ossa: molte assunzioni sono viziate da pregiudizi, spesso solo inconsci, verso candidati che hanno certe caratteristiche, etniche o di genere.

È così che negli Stati Uniti stanno nascendo tante aziende start-up specializzate in tecnologie con cui “automatizzare” le assunzioni. Si chiamano Doxa, Gap Jumpers, Gild, Entelo, Textio. E i loro algoritmi cominciano a essere utilizzati da noti cacciatori di testa, come Korn Ferry. In sostanza, sono software con cui i cacciatori possono incrociare richieste e caratteristiche delle aziende con informazioni sui candidati. Le fonti dei dati sono molto varie ed è qui la forza di queste nuove tecnologie: non si tratta di semplici curriculum. I loro software macinano i dati presenti sui network professionali come Linkedin, ma anche su Facebook. Alcuni setacciano l’intero web, aprendo alle aziende un bacino di candidati sterminato. Non si limitano ad analizzare titoli ed esperienze lavorative; cercano anche di scoprire, dall’analisi automatica dei dati sul web, la personalità dei candidati e la compatibilità con i valori aziendali. «Ovviamente è poi un essere umano a fare l’assunzione effettiva, ma è già un bel vantaggio poter analizzare una “short list” di candidati, selezionati dall’algoritmo», spiega Carlo Alberto Carnevale Maffè, docente di strategia aziendale per l’università Bocconi di Milano.

 

«Ottimizziamo così i tempi di ricerca dei candidati e al tempo stesso possiamo ampliare molto il bacino di riferimento dell’azienda», spiega Cristina Calabrese, a capo della società Key2People (cacciatori di teste). Significa anche spezzare il circolo vizioso dei pregiudizi impliciti che spesso stanno dietro le assunzioni.

È un problema che riguarda persino società innovative come Facebook e Twitter, dove le donne, gli ispanici e gli afro americani sono una netta minoranza.

 

Per molte aziende americane, che si vorrebbero più meritocratiche e aperte alla diversità, è una ferita da sanare. E per riuscirci sono disposte a cedere a un software alcune leve decisionali che finora sono state prerogativa degli essere umani. Negli Usa qualcuno già si chiede (come Lauren Rivera, della Kellogg School of Management) se non sia pericoloso cedere questo arbitrio alle macchine: se gli algoritmi incorporano quegli stessi pregiudizi, rischiamo solo di automatizzare la discriminazione. Così come c’è chi punta il dito sulla rinuncia al fattore umano, l’unico in grado dirompere gli schemi. «In Italia, invece, l’uso dei dati per automatizzare il processo di assunzione è agli inizi», dice Maffè. «Sono poche le aziende, spesso multinazionali, che cercano lavoratori così. Da noi si seguono ancora le logiche relazionali», aggiunge Maffè. E contro questa cultura, non c’è algoritmo che tenga.


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