Gen AI una tecnologia rivoluzionaria, ma non una panacea. L’approccio all’AI deve essere condiviso dall’alta direzione con tutti gli attori chiave dell’organizzazione. Non si tratta di un one-stop-shop, ma di un processo di continua evoluzione. La maggior parte dei leader HR è desiderosa di utilizzare la Gen AI, ma l’entusiasmo iniziale può trasformarsi rapidamente in frustrazione senza un piano chiaro ed un allineamento alle strategie aziendali. L’integrazione dell’AI nel processo di reclutamento richiede un approccio chiaro se si desidera che l’AI diventi una leva preziosa a supporto della competitività dell’azienda nel lungo termine. Di seguito elenchiamo una serie di errori tipici che emergono da un cattivo utilizzo dell’AI nelle attività di ricerca e gestione dei talent.

Il “pregiudizio” insito nei sistemi di AI, derivante dai dati con cui sono stati addestrati, può portare a trascurare candidati idonei e qualificati (right talent) durante il processo di selezione. Questo bias è spesso il risultato di pregiudizi presenti nei dati utilizzati per il training dell’AI, causando esiti errati o inattesi.

Ad esempio, la Gen AI potrebbe favorire candidati con credenziali specifiche, come titoli conseguiti presso università prestigiose, esperienze in rinomate società di consulenza o persino preferenze legate a posizioni lavorative o al paese di provenienza. Questo pregiudizio può essere profondamente radicato nei modelli di apprendimento, rendendolo difficile da individuare e correggere.

Un errore comune è la produzione di prompt scadenti, confusionari e destrutturati che, uniti a dati aziendali limitati o imprecisi, aumentano il rischio che gli strumenti di intelligenza artificiale restituiscano risultati distorti.

L’AI generativa apprende non solo dal proprio bagaglio di conoscenze preaddestrato, ma anche dai dati aziendali, dalle decisioni storiche di assunzione, dalle strategie di selezione e da tutte le informazioni rilevanti fornite come input. La qualità della Gen AI aziendale è direttamente proporzionale alla coerenza delle informazioni e dei briefing ricevuti.

Per migliorare l’efficacia dell’AI, è fondamentale adottare un processo continuo “plan-do-check-action” (PDCA) con approccio “human-in-the-loop”. Questo ciclo consente di monitorare errori e deviazioni, addestrando l’AI a filtrare correttamente i dati e riducendo significativamente i pregiudizi nei processi di selezione.
Un segnale d’allarme di un cattivo utilizzo dell’AI nell’HR è la comparsa ripetitiva dello stesso tipo di candidati. In questi casi, è opportuno verificare se i criteri di successo siano stati definiti e allineati correttamente.

Un errore comune tra le aziende che adottano rapidamente la Gen AI per l’HR è l’eccessivo focus sull’elemento high-tech, trascurando il high-touch, ovvero il fattore umano.

Questo è particolarmente evidente nei settori dell’innovazione, dove alcune aziende, poco lungimiranti, si concentrano solo sulla ricerca di competenze specifiche, ignorando soft skill e informazioni di contesto.

Questa disattenzione genera due effetti negativi:

• In primo luogo, senza high-touch, la selezione rischia di premiare candidati “forti sulla carta” ma inadatti al contesto aziendale.
• In secondo luogo, un processo impersonale allontana i candidati, che potrebbero non sentirsi connessi ai valori aziendali, compromettendo collaborazioni a lungo termine.

Per migliorare l’efficacia dell’AI, è fondamentale adottare un processo continuo “plan-do-check-action” (PDCA) con approccio “human-in-the-loop”. Questo ciclo consente di monitorare errori e deviazioni, addestrando l’AI a filtrare correttamente i dati e riducendo significativamente i pregiudizi nei processi di selezione.
Un segnale d’allarme di un cattivo utilizzo dell’AI nell’HR è la comparsa ripetitiva dello stesso tipo di candidati. In questi casi, è opportuno verificare se i criteri di successo siano stati definiti e allineati correttamente.

Come superare questa impasse?
L’AI è efficace nella semplificazione dei processi, ma non può cogliere le sfumature emotive e irrazionali fondamentali nelle relazioni umane. Per evitare la disumanizzazione del processo, è essenziale:

• Comprendere i punti di forza dell’AI e utilizzarla nelle attività in cui eccelle.
• Automatizzare (high-tech) le fasi operative che non influiscono sull’esperienza del candidato, come l’amministrazione, la programmazione dei colloqui e la revisione dei curriculum.
• Riservare il high-touch per i momenti decisivi, come colloqui e negoziazione delle offerte, dove empatia e giudizio umano fanno la differenza.

In sintesi, bilanciare high-tech e high-touch è la chiave per un processo di selezione efficace e centrato sulle persone.

Un aspetto critico nell’adozione dell’AI è la riservatezza dei dati, poiché la regolamentazione è in continua evoluzione. In Europa, e soprattutto in Italia, a differenza degli USA, l’approccio giuridico prevale spesso sui fatti concreti, generando impasse e complicazioni normative. L’intelligenza artificiale si sviluppa più rapidamente della legislazione, e non esiste un quadro normativo standardizzato per l’uso dell’AI nell’acquisizione di talenti. Le leggi variano tra Paesi, e persino gli esperti faticano a seguire il ritmo dell’innovazione.

In questo scenario in continua evoluzione, non esiste una soluzione perfetta. È sconsigliabile affidarsi esclusivamente alla Gen AI per le decisioni. Poiché le regolamentazioni sono inevitabili, è utile che l’azienda identifichi un referente interno per monitorare gli sviluppi legislativi attraverso l’AI, garantendo una conformità organizzativa costante.

Oltre agli aspetti legali, suggeriamo di adottare politiche chiare sull’uso dell’AI, con particolare attenzione all’HR:

• Condurre audit regolari per verificare l’allineamento dell’AI con la strategia aziendale e le normative.
• Impostare parametri chiari sull’uso dell’AI, definendo alert per segnalare i casi critici.
• Garantire supervisione umana nei processi decisionali, soprattutto nelle attività di HR, per validare ogni raccomandazione generata dall’AI.

Queste misure contribuiscono a bilanciare innovazione, conformità e responsabilità nell’adozione dell’AI.