Preselezione con IA

Un modello può leggere un CV, riassumere una candidatura o stimare quanto corrisponda ai requisiti. Sono tre compiti distinti. Il riassunto aiuta a leggere; il punteggio o la classifica possono decidere chi arriva a un colloquio. La preselezione delle candidature senza modello, fatta a mano, ha una sua voce.

Dove passa il confine con le regole fisse

Escludere una candidatura in automatico non significa usare l’IA. Una domanda eliminatoria applica una condizione scritta in anticipo a una risposta: non deve dedurre niente. Nelle impostazioni di Join le domande di preselezione possono essere facoltative, obbligatorie o eliminatorie; una risposta che non rispetta il criterio fa rifiutare la candidatura senza avvisare il team. L’email parte il giorno dopo, e fino ad allora il rifiuto si può ritirare. Anche le automazioni possono rifiutare una candidatura dopo un tempo fissato nella fase di valutazione, e il rifiuto programmato compare tra le attività in sospeso una settimana prima della scadenza.

La distinzione conta perché cambia che cosa controllare. Di una regola leggi il criterio. Di un modello devi controllare i risultati. E se un prodotto ha regole di esclusione, questo non dice nulla sui suoi punteggi o sulle sue classifiche: verifica la funzione che stai valutando.

Come decidere se fidarti di un risultato

Stabilisci prima quale compito affidi allo strumento. Poi confronta le candidature originali con ciò che restituisce, comprese quelle che valuta male. Cerca esperienze omesse, qualifiche inventate e trattamento diverso di prove equivalenti. Per esempio, un modello può riconoscere esperienza con un linguaggio di programmazione affine anche se il CV non usa le parole dell’annuncio; sta a chi legge verificare che quell’esperienza risponda al requisito. Una sintesi veloce non serve se cancella in silenzio il motivo per cui valeva un colloquio.

Chiedi al fornitore che cosa lo strumento deduce, oltre a ciò che legge. L’ICO britannico, nell’audit del 6 novembre 2024, ha segnalato strumenti che consentivano di escludere dalla ricerca persone con certe caratteristiche protette e altri che ricavavano genere ed etnia dal nome. I rischi di fondo sono alla voce bias algoritmico nella selezione.

Sul piano legale, l’allegato III dell’AI Act comprende i sistemi destinati ad analizzare e filtrare le candidature e a valutare le persone candidate. Sono ad alto rischio, salvo l’eccezione ristretta dell’art. 6, paragrafo 3; uno di questi sistemi che effettua la profilazione di persone fisiche lo è sempre. Il regolamento (UE) 2026/1744 ha fissato al 2 dicembre 2027 l’inizio di questi obblighi. Un sistema immesso sul mercato o messo in servizio prima di quella data rientra solo se, da allora, il suo progetto cambia in modo significativo (art. 111, paragrafo 2). Intanto il GDPR vale già, con l’articolo 22 sulle decisioni basate unicamente su un trattamento automatizzato. In Italia l’articolo 1-bis del d.lgs. 152/1997 prevede un’informativa per i sistemi decisionali integralmente automatizzati che incidono sull’assunzione; le altre norme italiane sono nella voce intelligenza artificiale nel recruiting.