AI nel processo di selezione del personale: un nuovo approccio

Le aziende  di oggi utilizzano una varietà di strumenti per individuare e valorizzare i talenti, sfruttando sempre più le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale (IA). Se da un lato soluzioni come la revisione automatica dei curriculum o le interviste video asincrone stanno prendendo piede, l’applicazione di modelli di Machine Learning per interpretare testi prodotti in simulazioni di Assessment Center  (AC) rimane ancora poco esplorata. Un recente studio (Bronkhorst, P. V., & Becker, J.,2024). ha investigato proprio questo aspetto, valutando la validità di un modello di IA nel “leggere” e “valutare” le risposte testuali all’interno di un contesto di selezione e sviluppo della leadership. Il primo scopo è stato verificare quanto i punteggi generati dall’algoritmo fossero in linea con quelli di valutatori umani e quanto predicessero performance reali o indicatori di efficacia sul lavoro. Un fenomeno ben noto tra i valutatori umani è la restrizione di range, ovvero la tendenza a utilizzare una parte ristretta della scala di valutazione. La ricerca ha voluto confrontare la varietà di punteggi utilizzati dalla IA con quelli degli esperti umani. Lo studio ha coinvolto 15.000 leader, le cui risposte scritte in un Assessment Center testuale hanno generato un corpus di 33 milioni di parole. L’algoritmo di IA ha scoperto e classificato 38 competenze rilevanti, attribuendo poi dei punteggi di performance ai singoli partecipanti. In seguito, sono stati esaminati tre gruppi distinti di leader per:

• Validità convergente: confrontare i punteggi assegnati dall’IA con quelli attribuiti dai valutatori umani.
• Validità criteriale: analizzare la relazione tra i punteggi prodotti dall’IA e alcuni indicatori di performance effettiva (ad esempio, risultati di business o valutazioni di supervisori).

Il confronto con i giudizi umani ha mostrato correlazioni comprese tra 0.63 e 0.73, indicando un alto livello di concordanza. In altre parole, l’IA e i valutatori professionisti “vedono” in modo simile la qualità delle risposte testuali. Le correlazioni tra i punteggi dell’IA e gli indicatori di performance sul lavoro sono risultate tra 0.51 e 0.54, un valore considerato di buon livello nel campo della ricerca psicologica e organizzativa. L’IA ha mostrato una maggiore varianza nei punteggi assegnati, segnalando una minore propensione a concentrare i giudizi in fasce limitate. Questo indica la capacità dell’algoritmo di distinguere più finemente tra livelli di competenza nei candidati. Con metriche di accuracy e recall pari a 0.91, il modello di IA si è dimostrato altamente performante nell’identificare le caratteristiche chiave e le competenze all’interno dei testi.

Implicazioni pratiche e prospettive dell'uso dell'AI nella selezione del personale

La crescente diffusione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel campo delle risorse umane e, in particolare, nei processi di selezione e sviluppo della leadership, sta aprendo nuove possibilità per rendere le procedure più rapide, precise e coerenti con gli obiettivi aziendali. Di seguito, vengono illustrati alcuni dei principali benefici e prospettive offerte dall’adozione di soluzioni di IA nella valutazione dei candidati e dei futuri leader:

• Efficienza e oggettività: l’uso di algoritmi di IA per l’analisi dei contenuti testuali potrebbe ridurre tempi e costi, aumentando al contempo l’oggettività della valutazione.
• Miglioramento dei processi di selezione: se integrati in modo attento e responsabile, questi strumenti possono affiancare gli esperti in situazioni dove è richiesto valutare grandi volumi di dati testuali.
• Evoluzione del ruolo umano: non si parla necessariamente di sostituire il valutatore, ma di potenziare la sua attività. I professionisti potrebbero concentrarsi su aspetti più complessi e qualitativi, lasciando all’IA i compiti di analisi più ripetitivi e tecnici.
  

In conclusione, l’adozione di sistemi di IA nei processi di selezione e sviluppo della leadership fornisce l’opportunità di coniugare rapidità di analisi, equità decisionale e utilizzo più strategico delle competenze umane. L’IA, se ben progettata e gestita, può fungere da alleato prezioso per i professionisti HR, consentendo loro di dedicare tempo ed energie alle dinamiche relazionali e alla pianificazione di interventi di crescita e formazione, pilastri fondamentali per un’organizzazione competitiva e orientata all’innovazione.
In sintesi

• L’adozione di soluzioni IA nel processo di selezione e sviluppo della leadership apre scenari promettenti per le organizzazioni.
• Questo studio dimostra che un modello di Machine Learning ben addestrato può valutare competenze in modalità simili ai valutatori umani e, al contempo, sfruttare più efficacemente l’intera scala di punteggio.
• Tale approccio permette di: alleviare il carico di lavoro dei professionisti, ridurre i bias tipici delle valutazioni umane e fornire feedback più granulare ed efficace ai partecipanti.
• Pur rimanendo essenziale mantenere un elemento di supervisione umana e attenzione ai principi etici, l’integrazione di algoritmi IA si configura come una risorsa strategica per rendere i processi di selezione e sviluppo più solidi, trasparenti e in linea con le esigenze di un mercato del lavoro in continua evoluzione.

Bibliografia

Bronkhorst, P. V., & Becker, J. (2024). Use of artificial intelligence in leadership competency development and selection: An empirical study. Consulting Psychology Journal. Advance online publication.