Big data: il futuro del reclutamento?

Il Big data rivoluziona le pratiche delle Risorse Umane e i loro metodi di reclutamento. Grazie all’analisi dei dati sempre più numerosi su Internet, il Big data permette di reclutare profili più adatti, di prevedere il turnover dell’azienda, di individuare criteri di selezione più pertinenti… Ma solleva anche alcune domande sull’automazione del reclutamento e sul modo in cui i candidati possono curare il proprio personal branding.

Questa storia ci arriva dagli Stati Uniti. Jade Dominguez, 26 anni, residente a South Pasadena in California, non ha mai frequentato l’università e ha imparato a programmare da autodidatta. Ha comunque ricevuto un’offerta per diventare programmatore da parte di una start-up di San Francisco e da allora è stato assunto.

Qualcuno, da qualche parte, nel «cloud», pensava che fosse brillante. Questa persona era in realtà Luca Bonmassar, il cofondatore della start-up Gild. Ha scoperto Jade Dominguez utilizzando una tecnologia che si concentra meno sui criteri tradizionali dei recruiter (titoli di studio, esperienze recenti…) e più su alcune domande semplici: questa persona è efficace? Che cosa sa fare questo individuo? Il suo lavoro può essere valutato?

L’algoritmo di Gild, che si serve dei dati presenti in rete, aveva posizionato Jade Dominguez in cima alla lista dei programmatori. L’ utilizzo del Big data da parte del computer permette infatti di raccogliere ogni tipo di dato per utilizzarlo in diverse attività, in particolare il reclutamento.

Definizione del Big data

Che cos’è il Big data? Questo termine, molto utilizzato nel marketing, indica la capacità, fornita da algoritmi molto potenti, di elaborare un grande numero di dati e soprattutto di individuare correlazioni tra di essi.

Le applicazioni concrete al mondo delle risorse umane sono numerose. Possono essere realizzate nell’ambito del sourcing. Questo metodo permette di trovare profili su Internet al fine di raccogliere candidature mirate per le assunzioni. Questa procedura, che sta arrivando lentamente in Francia, consente un’analisi da parte del computer delle parole chiave e delle competenze del CV e del profilo dei candidati sui social network. Obiettivo: cercare di capire se il candidato sarà in linea con le esigenze e la cultura dell’azienda. Un prezioso risparmio di tempo nelle fasi di reclutamento del candidato.

Una compagnia assicurativa americana ha così scoperto, grazie al Big data, che criteri come la scuola di provenienza non erano pertinenti per reclutare venditori. Il filtro si è concentrato su elementi come l’esperienza passata nel settore immobiliare o in azienda. Questo ha permesso all’azienda di rilanciare il proprio fatturato.

Il Big data può anche prevedere quali profili di dipendenti sono più propensi di altri a dimettersi, a partire dall’analisi incrociata di alcuni criteri (livello di retribuzione, posizione nella gerarchia, anzianità…). Le analisi statistiche possono così consentire di determinare i fattori di abbandono dei dipendenti, o addirittura le motivazioni che li spingono a lasciare l’azienda. In questo modo, il produttore di stampanti Xerox ha ridotto il proprio turnover del 20% all’interno dei suoi call center.

Interrogativi sul Big data

Se le Risorse Umane sono ancora restie a utilizzare il Big data, non necessariamente conquistate da questo approccio aritmetico alle risorse umane, la moltiplicazione dei dati in rete e lo sviluppo della tecnologia rendono questo strumento allettante. Anche se solleva alcuni interrogativi.

Ad esempio, la diffusione generalizzata di questo tipo di reclutamento può portare a una standardizzazione dei profili assunti, poiché gli algoritmi possono cercare candidati sulla base di criteri ben definiti. Che ne sarà allora della diversità, della ricchezza che è alla base di un team vincente?

Anche i rischi di discriminazione sembrano ben presenti. Alcuni candidati non selezionati potrebbero sostenere che la loro esclusione sia avvenuta sulla base di considerazioni non direttamente legate alle competenze e alle attitudini necessarie per ricoprire la posizione proposta. L’articolo 3 della legge francese del 6 gennaio 1978, relativa all’informatica, agli archivi e alle libertà, stabilisce infatti che ogni candidato ha il diritto di essere informato dei ragionamenti utilizzati nei trattamenti automatizzati di supporto alla selezione delle candidature.

L’accesso alle tracce digitali e alla loro interpretazione richiede quindi alle Risorse Umane e alle agenzie di reclutamento regole di deontologia e di trasparenza descritte dalla CNIL.

Il Big data non deve neppure sostituire gli incontri e i colloqui, che restano imprescindibili, in particolare per i profili più specializzati.

I profili poco qualificati sono maggiormente inclini a prestarsi al reclutamento «automatizzato» © Precepta

Come adattare il proprio personal branding con il Big data?

In questo contesto, in cui le tracce lasciate, in particolare sui social network, vengono prese in considerazione e analizzate, i candidati devono prestare particolare attenzione. «Un utente Twitter ecologista virulento ha poche possibilità di essere assunto da Areva», osserva ad esempio Jacques Froissant, direttore generale dell’agenzia di reclutamento Altaïde.

Le regole classiche del personal branding si impongono più che mai: lasciare tracce positive in rete, pubblicare contenuti chiari e sintetici, che evitino le incoerenze per parlare al recruiter, e prestare attenzione alle proprie pubblicazioni sono tutti elementi chiave. Sappia ad esempio ottimizzare il Suo profilo Linkedin con le parole chiave giuste, anche creando un URL personalizzato. Per avere magari la possibilità, come Jade Dominguez, di essere individuato e poi assunto grazie ai propri dati?

Pratiche tanto più importanti in quanto Linkedin ha appena acquistato la start-up americana Bright, esperta nella gestione dei dati e nel matching, che mette in relazione le persone in cerca di lavoro e le aziende, anche se la persona in cerca di lavoro non ha presentato alcuna candidatura e il recruiter non aveva nemmeno pensato a questo tipo di candidato. Le prospettive sono allettanti: l’80% dei 270 milioni di utenti a livello mondiale di Linkedin è passivo. Altrettanti profili che non figurano sui siti per la ricerca di lavoro.