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Assessment Center, Recruiting e AI: come cambierà il processo di selezione?
di Vanessa Spelta
Introduzione all’Assessment Center
L’Assessment Center è un processo valutativo finalizzato a minimizzare il coefficiente di errore insito in un processo di selezione.
L’AC persegue lo scopo di classificare i candidati sulla base di caratteristiche (che emergono dalle prove), mandatarie per il ruolo da ricoprire.
Ipotizzando tre Macro Aree (intellettuale, operativa, manageriale) a cui ascrivere il comportamento della risorsa da reclutare, le prove più ricorrenti sono:
1. Leaderless Group Discussion (LGD)
2. Business Game
3. Fact Finding
Leaderless Group Discussion “Senza Leader”: la prova prevede che i partecipanti si confrontino su un caso/problema fornito dall’Assessor, con l’obiettivo di giungere ad una soluzione in un tempo prestabilito a monte. Il goal di tale prova è quello di comprendere, congiuntamente, coloro che sono degli abili Team Player e coloro che, per propensione caratteriale, mostrano doti di Leadership più spiccate.
Business Game: partiamo dalla definizione di Business Case. Si tratta di quell’insieme di documenti, tendenzialmente redatti da un Business Analyst, necessari ad i C-Level per comprendere se gli investimenti che dovranno avere luogo (per l’espansione di un dipartimento, per riorganizzare la struttura gestionale, per il lancio di un nuovo prodotto) siano utili e necessari.
Il Business Game, ha la scopo di porre i candidati in una “situazione ipotetica”, facendo emergere una serie di caratteristiche interpersonali: capacità analitiche, pensiero strategico, Leadership, problem solving e gestione dello stress.
Fact Finding: strettamente collegato al Business Game, durante il “Fact Finding”(definita anche come prova analitica-comunicativa) ad i partecipanti vengono fornite informazioni incomplete su un argomento (“case study”), che dovrebbero integrare ponendo domande specifiche.
L’esercizio ha lo scopo di riflettere il lavoro quotidiano di posizioni dirigenziali o comunque strategiche per il Business.
L’Efficienza dell’AC e i suoi Limiti
È stato più volte provato che quanto emerge da un AC ha un coefficiente di errore dello 0,8%. Come si diceva all’inizio, l’obiettivo di questo insieme di prove è quello di valutare il Candidato sotto diversi aspetti, i quali non si paleserebbero nel caso di una mera analisi del CV e della lettera di presentazione. Pare dunque che l’AC sia uno strumento perfetto per le Aziende per “portarsi” a bordo il Top Candidate.
Passiamo a considerare l’altro lato della medaglia, ossia gli “svantaggi”.
Sicuramente l’alto costo di gestione: normalmente le aziende incaricano altre società specializzate di realizzarlo, quindi è necessario avere spese che solitamente sono elevate. E’ un processo efficace solo se condotto senza errori metodologici.
Inoltre, il selezionatore, per quando debba rispettare delle regole etiche precise all’interno dell’organizzazione, può comunque essere “vittima” di alcune distorsioni tipiche della razionalità umana.
Il ruolo del recruiter nell’era dell’AI
E se “le distorsioni” del recruiter sopra citate venissero del tutto eliminate con l’Intelligenza Artificiale?
Nell’ultimo decennio l’AI ha preso sempre più piede a supporto del processo di recruiting, apportando cambiamenti significativi. L’intelligenza artificiale automatizza l’intero processo di reclutamento, compreso lo screening dei CV, la pianificazione dei colloqui e le raccomandazioni dei candidati. Attraverso il machine learning e le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, le aziende automatizzano i processi di reclutamento e ottimizzano i KPI rilevanti.
L’intelligenza artificiale offre alle aziende l’opportunità di ottimizzare olisticamente i processi esistenti ed i KPIs rilevanti. Ciò non garantisce che tutti i dipartimenti delle risorse umane trarranno eguali benefici dall’intelligenza artificiale: dipende dalle esigenze ed obiettivi individuali.
Dunque, la questione non è tanto il fatto che l’AI sia utile per un’azienda, bensì a quali condizioni.
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