Una ricerca e un esperimento raccontato dal Financial Times sollevano una domanda scomoda: i sistemi automatici di selezione stanno imparando a riconoscere i talenti oppure, qualche volta, soprattutto se stessi?
C’è un paradosso nuovo nel mercato del lavoro: mentre ai candidati si consiglia di usare l’intelligenza artificiale per rendere più efficace il curriculum, le aziende affidano sempre più spesso a un’altra intelligenza artificiale il compito di leggere e ordinare quei documenti. Il risultato potrebbe non essere semplicemente una selezione più rapida. Potrebbe essere una selezione in cui la forma riconosciuta dall’algoritmo pesa più dell’esperienza effettiva della persona, con il rischio di confondere la capacità di presentarsi bene a una macchina con quella di svolgere bene un lavoro.
A sollevare la questione è il Financial Times, raccontando un esperimento dello studio legale britannico Addleshaw Goddard. Per una posizione nell’area IT delle risorse umane erano arrivate 178 candidature, e un agente realizzato con Microsoft Copilot è stato incaricato di valutarle sulla base dei requisiti richiesti. I candidati individuati dalla macchina e quelli selezionati dai recruiter umani erano sensibilmente diversi. L’ipotesi avanzata dalla responsabile HR è che lo strumento abbia attribuito eccessivo valore a presentazioni particolarmente convincenti, forse elaborate con l’aiuto dell’AI. Alla fine l’azienda ha scelto una persona proveniente dalla selezione umana. Non è una dimostrazione universale, ma è un segnale difficile da ignorare.
Il sospetto trova un riscontro sperimentale in una ricerca di Jiannan Xu e colleghi sul cosiddetto self-preferencing: la tendenza di alcuni modelli linguistici a preferire testi generati dal proprio modello. Simulando processi di selezione in 24 professioni, i ricercatori hanno osservato che candidati equivalenti, ma con CV scritti dal modello utilizzato per la valutazione, avevano probabilità di entrare nella rosa dei selezionati superiori del 23–60% rispetto a chi presentava un CV umano. Si tratta di esperimenti e simulazioni, non di una misura del fenomeno in tutte le aziende. E soprattutto non ogni software ATS funziona come un modello generativo: confondere le due tecnologie sarebbe un errore.
Per i responsabili HR la vera domanda, dunque, non è se proibire ChatGPT ai candidati. Sarebbe una battaglia poco realistica e, in molti casi, anche sbagliata: saper usare l’AI può essere una competenza professionale. La questione è come evitare che il filtro automatico promuova chi conosce meglio il linguaggio dell’algoritmo, penalizzando magari chi ha esperienze solide ma le descrive con meno enfasi. Servono requisiti verificabili, confronti periodici fra graduatorie automatiche e valutazioni umane, colloqui strutturati e prove pratiche coerenti con il ruolo. La supervisione non dovrebbe arrivare soltanto alla fine, quando la lista dei candidati è già stata ristretta.
C’è anche una dimensione regolatoria: nell’AI Act europeo, molti sistemi destinati a selezionare e classificare candidati rientrano tra gli impieghi ad alto rischio, proprio perché incidono sulle opportunità delle persone. Ma prima ancora della conformità normativa c’è una questione di qualità del lavoro. Se due algoritmi finiscono per riconoscersi e premiarsi reciprocamente, chi resta fuori dalla conversazione è il candidato. E in una selezione del personale è esattamente la persona che non possiamo permetterci di perdere di vista.
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