L’intelligenza artificiale promette di semplificare la selezione del personale, anche nelle PMI. Ma una nuova ricerca suggerisce che il software potrebbe premiare il modo in cui un CV è scritto più delle competenze del candidato.
Immaginiamo una PMI che cerchi un responsabile commerciale. Arrivano cento curriculum, tutti formalmente impeccabili, pieni di parole come leadership, crescita, risultati e visione strategica. Per risparmiare tempo, l’imprenditore chiede a un assistente AI di costruire una prima graduatoria. Sembra una scelta ragionevole: meno ore spese a leggere CV, più tempo per incontrare i profili migliori. Ma se lo strumento premiasse soprattutto i curriculum scritti nel linguaggio che riconosce come proprio, anziché i candidati più adatti a vendere davvero?
Non è soltanto un’ipotesi da fantascienza. Il Financial Times racconta il caso dello studio legale britannico Addleshaw Goddard, dove un agente basato su Microsoft Copilot e alcuni selezionatori umani hanno esaminato separatamente 178 candidature per un ruolo IT nell’area risorse umane. Le rispettive scelte sono risultate molto diverse e l’azienda ha assunto un candidato individuato dalle persone. Da questo singolo esperimento non si può concludere che l’AI selezioni sempre male, ma si può ricavare una domanda che riguarda anche le imprese più piccole: sappiamo davvero su quali elementi si fonda una classifica prodotta automaticamente?
Una ricerca di Jiannan Xu e colleghi aggiunge un elemento ancora più interessante. In simulazioni su 24 professioni, a parità di qualifiche, i curriculum prodotti con lo stesso modello linguistico impiegato dal selezionatore automatico ottenevano una probabilità di accesso alla shortlist superiore del 23–60% rispetto a curriculum redatti da esseri umani. È il cosiddetto self-preferencing: una preferenza per il proprio stile di scrittura, non necessariamente per la competenza del candidato. Il dato deriva da test controllati e non misura direttamente le assunzioni reali delle PMI; proprio per questo non va trasformato in uno slogan contro ogni soluzione digitale.
Per un’impresa le conseguenze pratiche sono due. La prima è che automatizzare una valutazione debole non la rende più intelligente: la rende semplicemente più veloce. La seconda è che un curriculum ben scritto è utile, ma non sostituisce una prova del lavoro. Un commerciale può discutere una trattativa reale, un contabile può risolvere un caso concreto, un responsabile operativo può spiegare come gestirebbe un imprevisto. Prima di affidare un’intera selezione al software, conviene mettere alla prova il sistema su CV già valutati da persone, controllare i criteri di ordinamento e mantenere una quota di candidature esaminate senza filtri automatici. Non serve creare un ufficio compliance: serve sapere che cosa si sta delegando.
C’è infine un tema di responsabilità. Le norme europee classificano molti strumenti AI per il recruiting tra i sistemi ad alto rischio, ma anche prescindendo dagli adempimenti, la scelta rimane dell’azienda. Se il software suggerisce il candidato sbagliato, il costo dell’errore non lo paga l’algoritmo: lo pagano l’organizzazione, il team e spesso la persona assunta. L’intelligenza artificiale può aiutare una PMI a cercare meglio, non dovrebbe diventare un modo elegante per smettere di verificare. Il risparmio di tempo è un vantaggio soltanto quando non si paga perdendo il talento giusto.
