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Come gli algoritmi stanno cambiando il modo in cui funziona l'HR
JUN 14, 2026
Gli strumenti algoritmici vengono applicati al recruiting, alla valutazione delle performance e alla previsione della retention. Ecco ciò che l'HR deve sapere per usarli responsabilmente.
Dove gli algoritmi sono già in uso
Gli strumenti algoritmici sono più diffusi nell'HR di quanto molti professionisti realizzino. Gli strumenti di screening dei CV che classificano i candidati in base alla corrispondenza delle parole chiave o ai profili di assunzioni di successo passate sono diffusi in piattaforme ATS. I modelli di previsione delle performance segnalano i dipendenti a rischio di lasciare o di performare sotto le aspettative. Gli algoritmi di pianificazione ottimizzano i turni per i lavoratori a ore. Gli strumenti di compensation confrontano le retribuzioni con i dati di mercato usando modelli statistici. Ognuna di queste applicazioni ha una reale utilità, ma anche rischi che l'HR deve comprendere e gestire.
Il problema del bias
Il rischio più significativo negli strumenti HR algoritmici è l'amplificazione del bias. Se un algoritmo di screening dei CV viene addestrato su dati provenienti da assunzioni di successo del passato, e quelle assunzioni provenivano prevalentemente da un particolare gruppo demografico a causa di un bias storico nel processo di selezione, l'algoritmo imparerà a preferire quel gruppo demografico. L'algoritmo non introduce un nuovo bias; scala e sistematizza il bias esistente che in precedenza sarebbe stato incoerente e quindi parzialmente autocorrettivo. I leader HR devono verificare gli strumenti algoritmici per l'impatto discriminatorio nello stesso modo in cui verificano i processi decisionali umani.
Usare gli algoritmi in modo responsabile
Il principio guida per gli strumenti HR algoritmici è la supervisione umana. Usate gli algoritmi per informare le decisioni, non per prenderle in autonomia per qualsiasi esito significativo che influisca sullo status occupazionale, sulla retribuzione o sullo sviluppo di un dipendente. Richiedete trasparenza ai fornitori su come funzionano i loro modelli e su quali dati sono stati addestrati. Eseguite verifiche regolari dei risultati per gruppo demografico. Assicuratevi che i dipendenti abbiano il diritto di richiedere una revisione umana di qualsiasi decisione influenzata da algoritmi, cosa che in alcune giurisdizioni è un requisito legale.
