Per capire come l’intelligenza artificiale cambia il paradigma dobbiamo prima ripercorrere le azioni che quotidianamente svolgiamo nella gestione del candidato attivo e, soprattutto, in quello passivo.

Indipendentemente che stiamo lavorando su un portale o su un Applicant Tracking System le azioni che svolgiamo sono due:

1. fare uno screening dei candidati che si sono applicati all’offerta di lavoro (candidati attivi);
2. ricercare all’interno del database CV – secondo i principi scelti – i profili che riteniamo interessanti (candidati passivi).

Due azioni distinte, separate, che appartengono ad unico processo.

Appare chiaro che lavorare in due ambienti per svolgere un’unica attività strategica, non rappresenta un’ottimizzazione delle nostre energie. La situazione può peggiorare se, per esempio, non abbiamo un sistema di multiposting integrato ma dobbiamo confrontarci con tanti spazi di lavoro diversi e non comunicanti tra loro.
Conosciamo l’importanza dei candidati passivi, che spesso rappresentano i profili più in linea con i nostri bisogni; la vera sfida è riuscire a valorizzarli e sfruttare le loro potenzialità al meglio.

Se il problema è di facile visualizzazione, la soluzione non è cosi scontata tanto che negli anni ci siamo abituati a lavorare in questo modo. Identificare il problema e provare a spingersi un pò più in là è nel DNA di Arca24 che dalla sua nascita si è posta come prospettiva la riduzione del tempo di selezione e l’ottimizzazione dei processi.

Tutti i prodotti di Arca24 includono un potente motore di matching CV basato sull’intelligenza artificiale semantica capace di leggere e confrontare CV e offerte di lavoro e fare uno screening automatico dei profili, individuando i più compatibili con la ricerca. Questo processo non viene fatto solo sui candidati attivi ma anche su quelli passivi (e quindi già presenti nel proprio database CV).

Capiamo meglio cosa accade

Appena pubblico un’offerta di lavoro il motore di matching scansiona in real-time il database CV associando automaticamente tutti i candidati in linea con la ricerca e ordinandoli per area geografica e competenze. Questo comporta una notevole riduzione di tempi e costi di selezione per il recruiter che può così partire immediatamente con la fase di screening dei profili senza dover aspettare le candidature spontanee.
Una volta che i candidati si applicheranno all’offerta di lavoro, verranno inseriti in una lista unica, assieme ai profili individuati nel database CV: verrà così creato un unico talent pool.
Questo ci permetterà di ridurre i tempi di lavoro ma soprattutto di costruire un processo di selezione completo ed efficace.

Il candidato passivo in questo modo è sempre attivato perché rientra nel processo ogni volta che le sue competenze risultano interessanti. Il sistema attuale, dovendo replicare l’operazione di ricerca, rischia di far perdere competenze professionali importanti e di fatto risposte efficaci per le nostre organizzazioni.
Inglobando in un unico passaggio le due fasi non parliamo più di Applicant Tracking System ma di Applicant Ranking System, un nuovo strumento innovativo che consente di sfruttare al meglio il candidato che da passivo rimane sempre una risorsa attiva.

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In linea generale i sistemi di AI hanno uno sviluppo più complesso e articolato ma abbassano notevolmente le percentuali di errore rispetto al parsing CV. Entrambe continueranno ad evolversi ma è abbastanza chiaro se la comprensione di un testo – una volta elaborata – può essere solo affinata, il parsing CV rischia di ripartire da zero ogni volta che i candidati decidono di utilizzare formati nuovi.
È necessario chiedersi inoltre, rispetto alle nuove tecnologie – come i video CV – quali saranno le tendenze future. Forse non avverrà nel breve periodo, ma già oggi la maggior parte della comunicazione propende per il formato video, per cui non è improbabile pensare che in un futuro non troppo lontano il CV tradizionale verrà progressivamente sostituito da un video CV.
Il testo del video verrà affidato all’AI per comprendere le professionalità dei candidati. Modificando radicalmente la metodologia di raccolta dei dati nei processi di talent acquisition potremmo assistere alla scomparsa dell’utilizzo di parsing CV.