
IL LAVORO POST COVID
Da inizio marzo il mercato del lavoro si è prima bloccato, quasi sotto shock, ora attraversiamo un limbo che promette ondate di licenziamenti.
Il brand Unilever, a partire da Luglio 2016, ha rivoluzionato il proprio modo di fare recruiting, utilizzando le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale per superare i tradizionali canali.
Secondo uno studio della Deloitte negli Stati Uniti il 38% degli Hr utilizza strumenti di AI per la selezione del personale. Si stima che entro la fine del 2019 la quota arriverà al 68%.
Il brand Unilever, a partire da Luglio 2016, ha rivoluzionato il proprio modo di fare recruiting, utilizzando le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale per superare i tradizionali canali.
In un’intervista a Business Insider Mike Clementi, VP of human resources for North America, ha dichiarato che “Unilever, con i suoi 170.000 dipendenti sparsi in tutto il mondo e con un portfolio di più di 400 brand, non poteva più continuare ad assumere in maniera tradizionale”.
Andare nelle università, raccogliere ogni tipo di curriculum, scremare quelli non adatti alle posizioni aperte è sicuramente un’attività molto dispendiosa in termini di risorse, sia umane che temporali, con un’incerta efficienza per l’azienda e per i candidati.
Clementi sottolinea che la compagnia doveva trovare un modo per innovare se stessa e trasformare il reclutamento di talenti, migliorare la qualità dell’intero processo di selezione.
Unilever, quindi , ha eliminato del tutto il CV tradizionale: i candidati inviano solo il proprio profilo LinkedIn e trascorrono circa 20 minuti giocando a 12 giochi basati sulla neuroscienza sulla piattaforma Pymetrics. Se i loro risultati corrispondono al profilo richiesto di una determinata posizione, passano a un colloquio tramite HireVue, dove registrano le risposte alle domande pre-interviste.
Se il candidato supera questi due passaggi, viene invitato in un ufficio Unilever. Entro la fine della giornata, un manager deciderà se sono adatti per il lavoro. In questo modo la durata della selezione è diminuita drasticamente, mentre è molto aumentato il numero dei candidati che rispondono agli annunci di lavoro.
Il cambiamento è in corso ed è una tendenza con numeri interessanti anche nel nostro Paese.
Secondo una recente ricerca di AIDP, l’associazione italiana per la direzione del personale, negli ultimi tre anni il 58% dei responsabili delle risorse umane ha cominciato ad utilizzare sistemi digitalizzati ed automatizzati nei processi di reclutamento e selezione.
In Italia si sta facendo avanti EIskill, startup del settore HR Tech che ha sviluppato un software che innalza la qualità del pre-screening. L’unione di metriche psicologiche e algoritmi AI, realizza video test situazionali e personalizzati, centrati per il ruolo.
Il software si basa su modelli matematici composti da neuroni artificiali che si ispirano al funzionamento biologico del cervello umano.
Tramite una rete neurale profonda ( deep neural network ) ogni nodo sa come prendere un set di valori come input, applicare dei pesi ad essi, e calcolare un valore di output.
Con il supporto della tecnologia, EIskill innova il processo di pre-screening fornendo alle aziende short liste di candidati, report quali/quantitativi e una nuova esperienza di colloquio al candidato.
Da inizio marzo il mercato del lavoro si è prima bloccato, quasi sotto shock, ora attraversiamo un limbo che promette ondate di licenziamenti.
L’Intelligenza Emotiva ha conseguenze hard all’interno di diversi contesti lavorativi.
Occuparsi della ricerca, selezione e assunzione dei futuri talenti è uno dei ruoli più delicati e strategici che ci sono all’interno delle organizzazioni.
Cosa succede dinanzi ad un cliente mal disposto? Non intenzionato ad ascoltarci? Una soluzione possibile è mettere in pratica la nostra intelligenza emotiva.
Per essere primi sul mercato, non basta la politica del basso costo e della produzione di massa. Oggi il fulcro di una qualsiasi attività commerciale è il cliente.
Un sistema di Machine Learning (apprendimento automatico) parte da una fase di training, apprende da esempi. Successivamente è in grado di generalizzare e gestire nuovi dati nello stesso dominio applicativo.
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