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Gli stumenti digitali dell’HR

Gli strumenti digitali del recruiter

Come ormai la maggior parte delle professioni, anche recruiter e HR stanno digitalizzando molte delle loro attività quotidiane. La velocità con cui questo accade è la misura di quanto l’innovazione vada a ritmi che a stento riusciamo a immaginare.
C’è una cosa particolarmente interessante nel progresso tecnologico ed è l’evoluzione esponenziale che uno strumento riesce a raggiungere in breve tempo.

All’atto pratico questo si traduce nella possibilità di migliorare qualitativamente processi standardizzati. Facciamo un esempio: per sfatare il mito dei 6 secondi che i recruiter dedicano mediamente a ogni CV ricevuto, possiamo affermare che oggi, grazie all’utilizzo di strumenti tecnologici nella fase di pre screening, quei pochi secondi vengono ottimizzati per ottenere un risultato di qualità sulla pertinenza di ogni profilo rispetto alla ricerca in corso.

La domanda ora è: conosciamo davvero gli strumenti che utilizziamo tutti i giorni?
Abbiamo pensato a un piccolo glossario che può aiutare a capire meglio le dinamiche base della tecnologia che ogni giorno ci troviamo a utilizzare sul lavoro. Perché al centro di tutto c’è sempre l’uomo, anche quando il digitale ci viene in aiuto è sempre un supporto al nostro operato e non un mezzo che ci sostituisce.

 ATS: Applicant Tracking System
Partiamo da uno strumento utilizzato ormai dalla quasi totalità dei team HR.
L’ATS è un software gestionale, ciò significa che una volta inseriti i dati nel software questi vengono organizzati e si ha una traccia completa di tutte le attività svolte. Si tratta di piattaforme nate per semplificare il lavoro di preselezione ed eliminare progressivamente tutte le attività ripetitive e manuali. Infatti sono usate principalmente per: pubblicare annunci di lavoro su canali diversi, raccogliere e ordinare dati sui candidati, centralizzare le informazioni e tracciare le metriche di recruiting.
Nel tempo gli ATS hanno aggiunto anche altre funzionalità, ma il loro ruolo principale resta quello gestionale.

 

Scoring: qualificazione del profilo


Lo scoring altro non è che un punteggio. I CV ricevuti da un’azienda per una posizione aperta o per una candidatura spontanea vengono analizzati attraverso l’ATS o con sistemi di Intelligenza Artificiale ancora più evoluti, come quelli utilizzati nelle soluzioni di CleverConnect, e ordinati secondo un ordine decrescente di pertinenza. Questo permette di avere un risultato qualitativamente soddisfacente e aiuta il recruiter a restringere il campo della ricerca sulla base di dati oggettivi e affini alle sue aspettative.

 

Parole chiave: dalla logica booleana alla semantica


Sul tema delle parole chiave la tecnologia negli ultimi anni ha fatto passi da gigante. Infatti, pur essendo sempre state le keyword un elemento importante della ricerca, non sempre sono risultate efficaci. La prima applicazione, infatti, è stata quella della ricerca booleana adatta per lo più a soddisfare richieste specifiche, in quanto basata su una semplice logica matematica, per espandere o restringere la ricerca. I comandi dati al motore di ricerca sono solo tre: not, and e or (in questo ordine di precedenza). È evidente quanto questo sistema sia estremamente limitante, eppure ancora molto diffuso, LinkedIn - per esempio - utilizza il metodo booleano nel suo algoritmo.

Fortunatamente oggi, però, le parole chiave possono funzionare in modo molto più efficiente, evoluto e adatto all’attuale scenario di CV personalizzati che ricevono gli HR. Grazie alla ricerca semantica, non ci si limita a un confronto tra parole, ma si riesce ad andare in profondità del significato della chiave di ricerca. Questo processo permette di riconoscere il naturale linguaggio umano, interpretandolo e restituendo risultati che contemplano anche i sinonimi, le parole affini. Non a caso viene chiamata semantica, perché trae origine dalla branca della linguistica che studia il significato del linguaggio nella sua interezza.

 

Nouveau call-to-action

 

Intelligenza Artificiale


Parlando di strumenti digitali, l’Intelligenza Artificiale è sicuramente il fiore all’occhiello dell’innovazione. Una materia complessa e affascinante, che migliora e progredisce davvero ogni giorno, dandoci la possibilità di beneficiarne in tantissimi settori della vita quotidiana, anche sul lavoro, anche nel settore HR. Provando a semplificare la definizione, possiamo affermare che: l’AI è quel ramo dell’informatica che permette la programmazione e progettazione di sistemi hardware e software che permettono di dotare le macchine di caratteristiche considerate tipicamente umane, ad esempio le percezioni visive, spazio-temporali e decisionali. Ancora più semplicemente: l’uomo insegna alla macchina a comportarsi e pensare come un essere umano attraverso la programmazione informatica.

 

« C’è una cosa particolarmente interessante nel progresso tecnologico ed è l’evoluzione esponenziale che uno strumento riesce a raggiungere in breve tempo. »

 

Machine Learning

Il machine learning è proprio l’algoritmo che permette all’AI di imparare, di acquisire esperienza, di migliorarsi, di apprendere nuova conoscenza. È un’attività automatica che viene nutrita attraverso i dati: più dati siamo in grado di metterne a disposizione della macchina e più questa potrà perfezionare il proprio output.

Parsing


Parsing è un termine che arriva dalla linguistica computazionale ed è una procedura informatica in grado di riconoscere e analizzare una frase scritta in linguaggio naturale. Cosa significa? Quando viene chiesto all’algoritmo di “leggere” un testo, questo viene prima destrutturato e poi analizzato sintatticamente in ogni sua parte per determinare gli elementi linguistici rilevanti per la ricerca. È esattamente quello che avviene quando l’AI è applicata allo screening dei CV, in grado oggi di comprendere un testo.

 

Matching

A conclusione di tutto questo processo c’è il matching, la corrispondenza. Ovvero quella capacità dei nostri strumenti tecnologici di incrociare tutti i dati a disposizione, dopo che sono stati estrapolati ed elaborati, e restituire il risultato che l’utente si aspetta. Grazie al livello di precisione raggiunto fino ad oggi, il matching vanta caratteristiche chiave: pertinenza, affidabilità, accuratezza, oggettività.

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