Il VP delle Risorse Umane rivela come l’IA può essere integrata in tutto il ciclo di acquisizione dei talenti
Scopri come un leader globale nel settore delle risorse umane integra l’IA in ogni fase del processo di assunzione per migliorare la valutazione dei candidati, la produttività dei recruiter e la qualità delle assunzioni, senza delegare il giudizio.
Greg Russell
VP delle Risorse Umane presso Cover Genius
Integrazione dell’IA: Greg Russell utilizza l’intelligenza artificiale per potenziare l’acquisizione dei talenti in Cover Genius, dando priorità alla ‘Qualità delle Assunzioni’.
Team Snello: Cover Genius impiega un piccolo team di selezione del personale distribuito a livello globale che ha assunto con successo 230 persone di recente.
Evoluzione del Colloquio: Gli strumenti di IA migliorano i processi di colloquio, producendo trascrizioni dettagliate e valutazioni più precise presso Cover Genius.
Potenziamento Strategico: L’IA riduce il tempo impiegato sulle attività strategiche, consentendo una più rapida finalizzazione di business case e presentazioni.
Limitazioni dell’IA: Le decisioni di valutazione e selezione in Cover Genius restano guidate dall’uomo, assicurando che l’IA non sostituisca il giudizio critico.
Quando Greg Russell è entrato in Cover Genius come VP of Talent, l'azienda era troppo ottimizzata per l'efficienza. Ha utilizzato l'IA per riprogettare i processi di Talent, ponendo la "Qualità dell'Assunto" come metrica guida.
Abbiamo incontrato Greg per capire come questo si traduca in pratica. Ecco cosa ci ha raccontato.
Rendere la "Qualità dell'Assunto" la stella polare
Sono Greg Russell, VP of Talent di Cover Genius, una insurtech globale che integra soluzioni di protezione sulle piattaforme che le persone già utilizzano. Il mio lavoro è costruire il team che rende reale questa visione.
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Come molte persone che lavorano nel recruiting, ci sono capitato quasi per caso. Ma ciò che mi ha fatto restare, e che ho davvero imparato ad amare, è che il recruiting è fondamentalmente narrazione. I migliori recruiter raccontano una storia autentica su un'azienda e su un ruolo in modo da risuonare con la persona giusta al momento giusto.
Ho trascorso quattro anni in Snapdocs concentrandomi sulla cultura, sulla candidate experience, sull'arte del recruiter e su come allenare qualcuno a diventare un grande partner nelle assunzioni.
Quando sono arrivato in Cover Genius, ho ereditato una funzione troppo ottimizzata per efficienza e velocità. Questo ha aiutato nella fase iniziale di crescita, ma per costruire l’azienda che volevamo davvero essere, ho capito che la sola velocità non sarebbe bastata. Così abbiamo fatto una scelta consapevole: la “Qualità dell’Assunto” (QoH) è diventata la nostra stella polare. Abbiamo ricostruito il processo da zero e detto: “Assumeremo in modo più intenzionale, ne varrà la pena”.
Questo processo rigoroso mi ha avvicinato all'intelligenza artificiale. Quando mappi tutto il funnel e identifichi i punti di attrito, inizi a vedere tutti i punti dove i processi manuali creano rallentamenti inutili o ti fanno perdere segnale. Poi arriva l’IA e ti dice: “Posso aiutare con questo”.
Il percorso fino a qui è stato un viaggio dall’artigianalità al pensiero sistemico fino alla tecnologia. Non ho mai smesso di interessarmi dell’aspetto umano del recruiting. Ho solo iniziato a preoccuparmi molto di più che l’infrastruttura attorno fosse all’altezza delle persone che prendono quelle decisioni.
Il recruiting è fondamentalmente narrazione.
Gestire la selezione globale dei talenti con un team snello
Cover Genius conta 600 persone, ma il team di Talent Acquisition è volutamente ridotto. Ho sette recruiter distribuiti tra le nostre regioni principali: Nord America, APAC da Sydney, EMEA da Londra, più due recruiter per la Customer-org e un coordinatore con sede in Uruguay.
Rafforziamo il team con risorse contrattuali durante i picchi di assunzioni, invece di aumentare stabilmente l’organico che poi dovremmo ridurre in futuro. Abbiamo effettuato circa 230 assunzioni con questo team nell’attuale anno fiscale (10,5 mesi), con il mese record a 38 assunzioni.
Per quanto riguarda l’ambito, mi occupo di tutto, dalla strategia e progettazione dei processi alle operazioni di recruiting quotidiane. L’abilitazione dei responsabili delle assunzioni, lo sviluppo dei recruiter, gli strumenti e il brand del datore di lavoro sono tutti sotto la mia responsabilità. Riporto al nostro Chief People Officer e collaboro attivamente con il team esecutivo per la pianificazione e la definizione delle priorità sull’organico.
In breve: team piccolo, grande mandato, respiro globale.
Come l’IA è integrata lungo tutto il ciclo di assunzione
Il nostro processo di assunzione inizia prima ancora della prima conversazione con il candidato. Quando un manager avvia una nuova posizione, l’IA aiuta a scrivere e raffinare la job description. Sembra banale, ma una buona job description è la base di tutto ciò che segue, compresa l’efficacia dello strumento di valutazione IA. Spazzatura in ingresso, spazzatura in uscita.
Una volta che la posizione è pubblicata e le candidature iniziano ad arrivare, utilizziamo il nostro ATS nativo per l’IA, Kula, e la sua funzione di valutazione automatica per aiutarci a prioritizzare il pipeline. Voglio essere preciso su come funziona, perché penso si possa facilmente fraintendere.
Non si tratta di un'IA che classifica autonomamente i candidati. Recruiter e responsabili delle assunzioni costruiscono iterativamente un filtro estremamente personalizzabile per riflettere esattamente ciò che cercano. L'IA evidenzia i candidati più qualificati in base ai criteri che le forniamo. Non prende nessuna iniziativa autonoma. È uno strumento per applicare il nostro giudizio su larga scala, non un suo sostituto.
Arriviamo così ai colloqui. L’assistente IA per le note viene utilizzato per ogni screening telefonico e colloquio in panel, fornendo trascrizioni perfette, note generate dall’IA e riepiloghi dei candidati.
Questo genera segnali molto più dettagliati su ogni candidato rispetto a prima. I debrief sono più sostanziosi perché tutti lavorano sullo stesso resoconto dettagliato invece che su appunti personali frammentari.
Per quanto riguarda le offerte, se assumiamo al di fuori dei nostri hub d’ufficio consolidati, utilizziamo l’IA per raccogliere e sintetizzare dati sulle retribuzioni di mercato. E ci stiamo preparando a un aggiornamento completo dei livelli retributivi, dove l’IA effettuerà buona parte dell’analisi.
Dopo aver assunto qualcuno, effettuiamo i report utilizzando la funzione conversazionale di Kula. Invece di creare query o navigare in uno strumento di BI, basta porre una domanda in linguaggio naturale. "Qual è stato il nostro tempo medio di copertura per i ruoli di ingegneria nel Q1?" e viene fornita la risposta. Questo rappresenta un cambiamento significativo su quanto i dati siano accessibili a persone che non sono specialisti dei dati.
Come un ATS nativo IA migliora i colloqui
Vorrei concentrarmi un po’ su come l’IA di Kula sta cambiando i nostri colloqui.
Il registratore e il taccuino delle interviste integrati sono stati il cambiamento più significativo per noi. Per chi conosce strumenti simili, è come avere BrightHire integrato direttamente nell’applicazione. Per chi non li conosce, pensi a Gong, ma per i colloqui. L'IA registra, trascrive e riassume automaticamente ogni colloquio. Questa funzionalità ha generato un effetto domino su tutto il nostro processo:
- Gli intervistatori possono essere pienamente presenti nella conversazione. Prima, c’era sempre qualcuno che prendeva freneticamente appunti ascoltando il candidato solo a metà. Ora sono coinvolti, fanno domande di approfondimento migliori, instaurano un vero dialogo. L’IA registra tutto.
- I responsabili delle assunzioni possono rivedere la registrazione. Sembra una cosa semplice, ma cambia tutto. Quando c’è indecisione durante il debrief, si può rivedere il colloquio invece di fare affidamento sulla memoria altrui o su un riassunto a punti. La qualità di queste conversazioni migliora notevolmente.
- Questo è ciò che mi entusiasma di più come responsabile TA: offre una visibilità senza precedenti sulle prestazioni degli intervistatori. Ora possiamo vedere cosa succede durante i colloqui. Le domande sono appropriate? Si presenta bene l’azienda? Si offre ai candidati una buona esperienza? Possiamo fare coaching su questo aspetto con feedback mirati e specifici. Questa è davvero una nuova possibilità per la maggior parte dei team TA.
Per quanto riguarda i risultati, il nostro colloquio Leadership and Values (L&V) è l’ultimo step per verificare l’allineamento culturale e include un potere di veto integrato. Il registratore IA di Kula abilita questa possibilità di veto. Se qualcuno risponde "No", leggo la trascrizione e guardo le parti salienti dell’intervista. A quel punto, ne discutiamo.
Allo stesso modo, se un intervistatore ha dei dubbi su qualcosa, mi chiede di rivedere quella parte del colloquio e di esprimere la mia opinione. Nei primi due mesi dopo il rafforzamento di questo processo con le registrazioni a supporto, L&V ha prodotto otto decisioni di mancata assunzione su 56 assunzioni totali. Non è un caso. È il filtro che funziona.
Il segnale è il filo conduttore di tutto. La nostra filosofia sulla qualità delle assunzioni si basa sull'idea che segnali migliori portino a decisioni migliori. Gli strumenti IA di Kula offrono più e migliori segnali, e più modi per agire su di essi. Il cambiamento non è solo il sistema: è il sistema che ha cambiato come le persone si presentano.
Come l’IA sta cambiando il lavoro strategico
Anche il mio lavoro strategico ne risente. Scrivere un business case o una strategia richiedeva giorni, a volte settimane, tra numerose bozze e sessioni. Ora lo completo in poche ore. Assemblare slide, grafici e infografiche per le presentazioni ai dirigenti prima richiedeva l’intera giornata, ora si tratta di minuti. Non è un’iperbole, ma ciò che realmente accade.
Poiché gli strumenti IA sono collegati ai nostri sistemi — Slack, Gmail, Google Docs — posso chiedere loro di recuperare il contesto da tutti questi in una volta sola. Possono riassumere le conversazioni recenti su un argomento, trovare un documento e incrociare un thread. Prima dovevo cercare su quattro schede diverse; ora basta un prompt.
Onestamente, non ho ancora riscontrato svantaggi significativi e quantificabili nell’integrare l’IA. Abbiamo dovuto indirizzare alcuni responsabili delle assunzioni a non affidarsi troppo pesantemente all’IA nel farsi un’opinione, ma è stato facile da riconoscere e correggere.
So che sembra troppo bello per essere vero, e siamo ancora all’inizio. Osservo attentamente possibili problemi, come un peggioramento della qualità dei segnali se le persone smettono di interagire in modo critico con i risultati. I rischi reali esistono, ma finora non si sono materializzati in modo significativo.
Dove l’IA deve essere limitata nelle assunzioni
Voglio essere chiaro su dove tracciamo il confine, perché ci tengo molto.
La valutazione e la selezione restano sempre pienamente umane. L’IA può aiutarci ad abbinare i profili, individuare i migliori candidati e riassumere l’esito di un colloquio. Ma non può prendere la decisione finale.
La nostra regola per il “note-taker” è esplicita: l’IA può aggiungere note, ma l’intervistatore umano deve attribuire il punteggio e scrivere il proprio feedback spiegando la propria valutazione. L’IA non escluderà mai automaticamente un candidato in Cover Genius. Punto e basta.
Il motivo non è una diffidenza verso la tecnologia. L’assunzione è una decisione umana che riguarda una persona. Siamo noi a decidere chi entra nell’azienda, chi farà parte di questa cultura e chi riceverà questa opportunità. Non è una decisione da affidare a un algoritmo, per quanto avanzato.
L’IA è uno strumento incredibilmente utile, e diventerà solo più potente. Ma alla fine, chi compone questa azienda sono le persone. E sono le persone che devono decidere quali altre persone portare al suo interno.
Come impostare dei limiti all'uso dell’IA nei processi di selezione
Ho sottovalutato quanto facilmente alcune persone sarebbero state disposte ad affidare il proprio giudizio all’IA. Non in modo drammatico, ma in modo silenzioso e graduale, il che è facile da non notare se non lo si osserva attivamente.
Abbiamo visto questo fenomeno inizialmente con le job description. Alcune persone tendono a prendere l’output dell’IA, dare una rapida occhiata e inviarlo. A dire il vero, è probabilmente lo stesso istinto che portava le stesse persone, prima dell’Ia, a copiare le job description di altre aziende. Lo strumento è cambiato, il comportamento no.
La versione più rilevante si è verificata con i riassunti dei colloqui. Poco dopo l’introduzione del notetaker IA, abbiamo notato che molte persone erano a loro agio nel lasciare che l’IA compilasse non solo le note, ma anche il riassunto e l’opinione complessiva sul candidato. In pratica, delegavano la raccomandazione d’assunzione allo strumento.
Lo abbiamo subito notato e abbiamo introdotto delle barriere. La regola ora è chiara: l’IA può aiutare con le note, ma l’intervistatore umano deve scrivere la propria valutazione e assegnare personalmente il punteggio. Non negoziabile.
Quello che però mi ha sorpreso davvero è stato che fosse necessario dirlo. Per me è così fondamentale che la decisione sia sempre umana che davo per scontato fosse un istinto condiviso da tutti. Invece non è così universale come pensavo.
Imposterei questi limiti prima del lancio, non dopo. E sarei molto più esplicito fin dall’inizio su ciò che l’IA può supportare e ciò che non potrà mai sostituire. Questa chiarezza è essenziale, e conviene stabilirla prima che si instaurino abitudini, piuttosto che correggerle dopo.
Sarei molto più esplicito fin dall’inizio su ciò che l’IA può supportare e ciò che non potrà mai sostituire. Questa chiarezza è essenziale, e conviene stabilirla prima che si instaurino abitudini, piuttosto che correggerle dopo.
Come l’IA sta cambiando lo screening dei CV
L’IA porta anche nuove sfide.
Ecco un ottimo esempio. Stiamo assistendo a una marea di quelli che chiamo CV "perfetti". I candidati utilizzano l’IA per adattare le loro candidature esattamente alla nostra job description. Riceviamo 100 candidature, e 50 ottengono un punteggio di 95 su 100 nel sistema di Kula. Tutti perfetti, tutti identici.
Come si decide chi chiamare per primo? Non si può. La revisione del CV, come strumento di selezione, è destinata a scomparire.
E non si possono fare colloqui telefonici con 50 o 100 persone per ogni posizione. I numeri non tornano.
Stiamo risolvendo un problema di IA con la stessa IA. Stiamo valutando degli intervistatori IA che possano fare uno screening immediato e uniforme su ogni candidato. Tutti fanno il primo colloquio, indipendentemente da quando hanno inviato la candidatura o da chi valuta il CV. Onestamente, è più equo per chi si candida, non meno. Iniziamo dalle posizioni di assistenza clienti, dove il caso d’uso è più chiaro, ma vediamo questo problema anche nell’ingegneria.
Gli ingegneri saranno entusiasti di essere intervistati dall’IA? Probabilmente non subito. Ma penso che questo cambiamento arriverà più velocemente di quanto pensiamo. La mia previsione sincera è che, tra 12 e 18 mesi, non saprai distinguere tra un intervistatore IA e uno umano. Forse anche prima. Quindi, il disagio che proviamo oggi probabilmente durerà molto meno di quanto sembri.
Perché i leader dovrebbero abbracciare l'IA con consapevolezza
Entusiasmati per la trasformazione tramite IA. Non avere paura. So che è più facile a dirsi che a farsi. Le paure sono legittime. Non è difficile immaginare uno scenario in cui intere categorie di lavoro vengano automatizzate e fatte sparire più velocemente di quanto chiunque possa adattarsi, o in cui l'IA non faccia altro che amplificare i pregiudizi e i sistemi difettosi che già esistono. Non sono preoccupazioni irrazionali. Sono reali.
Ma ecco il punto: è già qui. E non andrà da nessuna parte. Qualsiasi professionista, in qualsiasi funzione, deve salire su questo treno o rischiare di esserne travolto, e direi che questo vale almeno quanto per i leader quanto per chiunque altro.
I leader potrebbero sentirsi relativamente al sicuro grazie alla loro esperienza e anzianità, e penso che in parte sia vero. L'IA non automatizza facilmente il giudizio che deriva dall'aver affrontato sfide reali, fallimenti veri e tanta complessità nel corso di una carriera. Qualcuno deve guidare l'IA. Qualcuno deve decidere quale sia il suo obiettivo e se il risultato è affidabile. Questo è compito della leadership.
Ma essere relativamente più sicuri non significa essere davvero al riparo. E ancora più importante, giocare solo in difesa è l'approccio del tutto sbagliato. I leader che prospereranno in questo momento non saranno quelli che si limitano a difendere la propria posizione. Saranno quelli che afferrano questa opportunità a piene mani e si danno dei superpoteri. E la finestra per farlo è adesso. Le cose si stanno muovendo troppo rapidamente per aspettare un momento più comodo.
Quindi buttati. Ma fallo a occhi aperti.
È qui che introduco la consapevolezza, e lo intendo in modo sincero, non come una parola di moda. Affronta ogni interazione con l'IA, ogni idea che genera, ogni momento di trasformazione che abilita, con chiarezza, disciplina e intenzionalità. Sii consapevole di ciò che chiedi e del perché. Esamina attentamente ciò che ricevi in risposta.
Il bisogno di questo tipo di approccio consapevole è ancora più forte con l'IA rispetto ai contesti interamente umani, perché i risultati arrivano più rapidamente, possono avere una portata maggiore, e possono produrre errori in modi che non sono sempre immediatamente evidenti.
Non fare la fine di Chicken Little. Ma non essere nemmeno un sonnambulo.
Come riprogettare la talent acquisition con l'IA
Direi che, anche mettendo da parte la mia ovvia parzialità, la Talent Acquisition è davvero uno dei migliori ambiti sui quali qualsiasi azienda dovrebbe focalizzarsi in questo momento. Non solo i team TA. Qualsiasi azienda che assume persone.
La capacità esiste già. È questo che è cambiato. Non è più solo teoria. Oggi l'IA è sufficientemente buona da apportare miglioramenti significativi e sostanziali al modo in cui le aziende assumono, e la maggior parte delle organizzazioni conduce ancora un processo che assomiglia sostanzialmente a quello di cinque anni fa.
Il quadro per una revisione della talent acquisition è semplice:
- Per prima cosa, identifica e automatizza tutto ciò che è ripetitivo e meccanico nel processo di selezione. Scrivere le job description, organizzare i colloqui, fare ricerche e sourcing attivo, revisionare i CV, fare lo screening iniziale, prendere appunti, reportistica di base. Elimina il più possibile questi compiti dal carico dei recruiter, o quantomeno rendili molte volte più efficienti di oggi.
- Rifletti a fondo sulle fasi del processo che hanno un impatto maggiore — dove un segnale migliore porta a decisioni migliori — e chiediti come l'IA può aiutarti ad andare più a fondo.
- Sii intenzionale su cosa permettere ai recruiter di fare con il tempo e l'energia che recuperano, perché l'obiettivo non è l'efficienza fine a se stessa. L'obiettivo è renderli consulenti genuini per il business invece che semplici amministratori del processo.
Quando lo fai bene, accadono tre cose. Ottieni segnali più forti, più ampi e più profondi su ogni candidato. I tuoi recruiter hanno il tempo e gli strumenti per consigliare i responsabili delle assunzioni invece di spingere le persone semplicemente nella pipeline. E la tua candidate experience migliora perché il processo è più rapido, più coerente e più umano dove conta davvero.
Tutto questo è già a portata di mano oggi. Non fra due anni. Ora.
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