L’intelligenza artificiale sta mettendo a dura prova le assunzioni e sta danneggiando la fiducia

L’intelligenza artificiale promette di rendere le assunzioni più intelligenti e obiettive. Ma in pratica, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale stanno introducendo nuovi livelli di incoerenza e dubbio in un momento in cui la fiducia nelle assunzioni è già fragile.

Oggi i datori di lavoro sono inondati da più candidature di quante possano realisticamente elaborare. I team di assunzione, sopraffatti dalle difficoltà, si rivolgono a soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per valutare il flusso di candidature, dando priorità alla velocità e alla scalabilità in un mercato del lavoro sempre più teso. Stanno sfruttando nuovi strumenti per esaminare curriculum, programmare colloqui, valutare le competenze e persino prevedere l’idoneità al lavoro.

In un ciclo che si autoalimenta, l’afflusso di candidature è stato guidato dal crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa da parte dei candidati. Con questi strumenti, i candidati possono produrre curriculum e lettere di presentazione a un ritmo rapido, con quasi la metà delle persone in cerca di lavoro che utilizzano l’intelligenza artificiale per aumentare il volume delle proprie candidature.

Di conseguenza, siamo di fatto in una “corsa agli armamenti dell’IA”. Un mercato del lavoro volatile, pieno di incertezza, in parte guidato dall’adozione dell’intelligenza artificiale, ha creato un sistema di assunzioni che si muove più velocemente che mai ma con meno chiarezza, fiducia e comprensione condivisa di cosa significhi effettivamente essere qualificati.

Per massimizzare ciò che l’intelligenza artificiale può offrire ai datori di lavoro in termini di efficienza, lavorando al contempo verso risultati di assunzione di successo per le persone in cerca di lavoro, ci sono cambiamenti fondamentali che i leader aziendali devono considerare come massime priorità

Una crisi di fiducia nel sistema delle assunzioni

The Illusion of Progress in Skills-Based Hiring, un rapporto speciale del Career Institute dell’Università di Phoenix, illustra l’aumento dell’utilizzo di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale nel processo di assunzione, nonché le sfide che ne derivano.

Il rapporto rileva che quasi il 30% delle parti interessate alle assunzioni afferma che gli strumenti di intelligenza artificiale stanno iniziando a svolgere compiti un tempo gestiti da esseri umani, sollevando domande urgenti su equità, trasparenza e affidabilità. Più della metà dei candidati (57%) e quasi la metà dei soggetti interessati alle assunzioni (47%) ritengono che l’intelligenza artificiale influisca sull’obiettività del processo di assunzione. La metà dei responsabili delle assunzioni (50%) teme che questi strumenti possano escludere candidati qualificati.

Sebbene le preoccupazioni sull’uso dell’intelligenza artificiale nel processo di assunzione siano diffuse, le azioni per affrontarle non lo sono. Ho già detto in precedenza che l’intelligenza artificiale è una tecnologia impaziente e che la nostra infrastruttura legacy per l’assunzione e i talenti non è stata costruita per muoversi a questa velocità. Questa discrepanza sta alimentando il dubbio stesso che questi strumenti avrebbero dovuto ridurre. Secondo una ricerca dell’Università di Phoenix, solo il 37% delle organizzazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale nel processo di assunzione attualmente controlla l’equità dei propri strumenti: un divario allarmante tra rischio e responsabilità.

Poiché gli strumenti di intelligenza artificiale diventano di rigore sia per le persone in cerca di lavoro che per i datori di lavoro, la posta in gioco per creare fiducia in questa tecnologia e stabilire le migliori pratiche per l’uso non è mai stata così alta.

Creare un nuovo standard per la gestione dei talenti con il supporto basato sull’intelligenza artificiale

Mentre i datori di lavoro e le persone in cerca di lavoro affrontano l’interruzione dell’intelligenza artificiale, le aziende stanno anche esplorando un altro cambiamento: il passaggio verso processi di assunzione e gestione dei talenti basati sulle competenze. Noi di Jobs for the Future crediamo che le assunzioni basate sulle competenze possano trasformare il modo in cui i posti di lavoro vengono definiti, pubblicizzati e occupati. Valutando le persone su ciò che possono fare appena entrati, questo approccio conferisce maggiore obiettività alle decisioni sui talenti, ampliando al tempo stesso il pool di manodopera e un maggiore accesso alle opportunità. La maggior parte dei datori di lavoro si sta muovendo in questa direzione.

La ricerca dell’Università di Phoenix mostra che la stragrande maggioranza dei soggetti interessati alle assunzioni (82%) afferma che i propri processi si stanno spostando verso pratiche basate sulle competenze.

Ma adottare il linguaggio delle competenze non equivale a costruire un sistema basato sulle competenze.

Il rapporto speciale dell’Università di Phoenix rileva che molte organizzazioni che perseguono pratiche basate sulle competenze non hanno messo in atto misure complementari per rendere tali pratiche reali: il 53% dei datori di lavoro segnala una mancanza di pratiche di assunzione standardizzate e il 57% delle parti interessate alle assunzioni afferma di aver bisogno di una migliore formazione per valutare le competenze dei candidati.

Il risultato è un sistema senza quadri coerenti, standard di valutazione condivisi o preparazione degli intervistatori. Questo divario si manifesta chiaramente nella preparazione; quasi un quarto dei soggetti interessati alle assunzioni (24%) afferma di non ricevere formazione o materiale prima di intervistare i nuovi candidati.

In questo vuoto, i team di assunzione spesso ritornano a scorciatoie familiari come l’istinto, le referenze e le nozioni soggettive di “idoneità”. Queste tattiche tradizionali minano i risultati ottenuti nel migliorare l’equità e la trasparenza del processo di assunzione e, se abbinate all’intelligenza artificiale, queste disuguaglianze non scompaiono, ma aumentano. Quando l’adozione dell’intelligenza artificiale supera la formazione e la governance, il rischio aumenta più rapidamente dei risultati. Allora la fiducia viene meno, non perché le pratiche basate sulle competenze siano imperfette, ma perché l’attuazione è incompleta.

In altre parole, le assunzioni basate sulle competenze non possono essere solo un’aspirazione; deve diventare un vero sistema operativo se gli strumenti di intelligenza artificiale lo supporteranno. Se standardizzata e implementata in modo coerente tra team e processi, una base basata sulle competenze fornisce agli strumenti di intelligenza artificiale qualcosa di oggettivo e rilevante per il lavoro con cui misurarsi, coniugando efficienza e obiettività per guidare progressi sostanziali verso un sistema di assunzione di maggior successo per tutti.

La via da seguire: trasformare i modelli di assunzione basati sulle competenze dalle intenzioni alla realtà

A questo punto, la soluzione all’IA opaca e inaffidabile non sono strumenti più sofisticati; è una base più forte sotto di loro. Ma come possono le aziende raggiungere questo obiettivo?

• Per i datori di lavoro, tutto inizia con l’operazionalizzazione end-to-end delle pratiche basate sulle competenze. Ciò significa definire standard di competenze chiari, utilizzare valutazioni strutturate e coerenti e dotare i team di assunzione di formazione in modo che possano valutare le competenze in modo affidabile anziché ricorrere a proxy come familiarità, referenze o “idoneità” percepita.
• L’equità deve essere trattata come non negoziabile nel processo di integrazione tecnologica. Gli strumenti di intelligenza artificiale utilizzati nelle assunzioni dovrebbero essere regolarmente controllati per individuare eventuali errori e convalidati rispetto a criteri legittimi e rilevanti per il lavoro. Le organizzazioni dovrebbero anche essere trasparenti con i candidati su quando e come viene utilizzata l’intelligenza artificiale e garantire che il controllo umano rimanga centrale, soprattutto per le decisioni ad alto rischio.
• Infine, la governance deve essere continua. L’implementazione di una supervisione interfunzionale, di un monitoraggio continuo e di cicli di feedback sia da parte dei candidati che dei team di assunzione contribuirà a garantire che il processo rimanga il più obiettivo possibile, anche se la tecnologia e le descrizioni delle mansioni continuano ad evolversi.

I modelli basati sulle competenze danno all’IA qualcosa di significativo da misurare, ripristinando la fiducia preservando l’efficienza. La fiducia nelle assunzioni basate sull’intelligenza artificiale sarà guadagnata alla vecchia maniera, attraverso standard chiari, esseri umani formati e responsabilità visibile. Quando le organizzazioni investono in standard chiari e pratiche coerenti, l’intelligenza artificiale può finalmente fare ciò che promette: supportare decisioni migliori, risultati più equi e un sistema di assunzione di cui le persone si fidano davvero.