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Talent Acquisition e IA: intervista a Monica Ferrario - Blog Formazione continua
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- Talent Acquisition e IA: intervista a Monica Ferrario
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Direi senza dubbio che siamo in una fase di sperimentazione diffusa. C’è molta curiosità e molta iniziativa individuale, soprattutto tra i professionisti HR più proattivi
Monica Ferrario
Negli ultimi tempi l’AI è passata da tema di nicchia a presenza costante, anche nelle HR. Ma se togliamo l’effetto annuncio: oggi è davvero dentro i processi o resta ancora ai margini, magari ben raccontata ma poco incisiva?
Se togliamo l’effetto hype, direi che oggi l’AI è realmente entrata nei processi HR di aziende evolute ed internazionali e, soprattutto, come strumento operativo più che come elemento strategico. È molto presente nelle attività quotidiane, quelle che richiedono tempo e ripetitività, come la ricerca di candidati, la prima analisi dei CV o la produzione di documentazione.
Dove invece il suo impatto è ancora limitato è nelle decisioni più delicate: chi assumere davvero, chi promuovere, chi ha il potenziale per crescere nell’organizzazione. In questa fase il fattore umano resta determinante e ancora ampiamente presente.
Quindi direi che oggi l’AI è più integrata nel come lavoriamo quotidianamente che nel come decidiamo chi assumere o promuovere. I responsabili delle risorse umane sono consapevoli del cambiamento e dell’importanza di adottare strumenti AI, ma non sono ancora diventati il centro del sistema decisionale HR per l’esperienza che possiedo sia sul mercato svizzero che internazionale.
Molte aziende dichiarano di usare l’AI per selezione, performance, retention. Ma guardando da vicino: dove sta cambiando davvero le decisioni e dove si limita a velocizzare quello che già facevamo prima?
Nella maggior parte dei casi e contesti aziendali che conosco, l’AI velocizza quello che le persone e gli HR già facevano in termini di procedure o processi. Permette di analizzare più Curriculum Vitae in meno tempo, di trovare più velocemente candidati che corrispondono a specifici requisiti e di organizzare meglio i dati della funzione HR.
Il cambiamento reale nella presa di decisioni avviene quando l’AI viene utilizzata per individuare “pattern” che non sono immediatamente visibili: per esempio comprendere quali sono i fattori che aumentano il rischio di dimissioni di un candidato, oppure, quali competenze possono rendere una persona adatta a uno specifico ruolo anche se il suo percorso non è lineare o totalmente corrispondente ai requisiti richiesti.
L’AI diventa davvero uno strumento interessante quando, oltre a velocizzare certi processi, ci aiuta a vedere meglio taluni aspetti come il potenziale di sviluppo di una persona e/o supporta un processo decisionale.
C’è una narrativa molto ottimista sull’AI come leva di efficienza. E nella pratica? Ci sono processi in cui l’AI si rivela particolarmente utile ed altri in cui ad oggi la sua resa è minore? O addirittura improduttiva? Hai un caso particolare da raccontarci o un’esperienza personale?
L’AI oggi funziona molto bene in tutti quei processi dove ci sono molti dati e attività ripetitive. Per esempio, nel sourcing dei candidati AI diventa uno strumento interessante, così come nell’analisi di competenze o nei benchmark retributivi grazie a strumenti specifici adottati.
Limiti si riscontrano ancora nella valutazione delle soft skills, nella comprensione delle motivazioni personali che porta un candidato a voler cambiare ruolo o azienda o nella compatibilità culturale con un’organizzazione piuttosto che un’altra.
Un Case reale: un’azienda che conosco ha introdotto strumenti AI per velocizzare lo screening dei profili raccolti e così facendo ha ridotto i tempi di selezione. Il vero miglioramento nella qualità delle assunzioni è arrivato solo quando hanno migliorato anche la struttura e gestione dei colloqui e i criteri interni di valutazione.
Questo conferma una cosa importante ossia che l’AI da sola accelera, ma è necessario che sia affiancata da metodologie di valutazione e gestione di colloqui che la rendono realmente efficace.
Nel frattempo, per chi lavora nelle HR, l’AI è entrata nel quotidiano: scrittura di job description, analisi dei dati, supporto alle decisioni. Siamo ancora in una fase di assistenza o stiamo iniziando a delegare pezzi di lavoro più sensibili? In che misura l’AI è applicabile o applicata ai vari processi di risorse umane? Siamo più a livello “AI-assisted” o “AI-led”?
Oggi siamo ancora in una fase dove l’AI in diverse aziende è uno strumento che facilita. Ciò è dovuto alla necessità di formazione del personale e valutazione su come applicare strumenti AI in modo appropriato nei processi di business. L’AI può, quindi, supportare processi di lavoro, ma raramente lo sostituisce nelle parti più sensibili e delicate come la valutazione del personale.
Lo strumento AI supporta molto nell’elaborazione delle informazioni, nell’analisi e nella sintesi, ma la responsabilità delle decisioni resta ancora nelle mani delle persone. Per ora questo aspetto si rivela come un equilibrio sano.
Le organizzazioni più mature ed evolute non stanno cercando di delegare all’AI le decisioni critiche. Stanno cercando di utilizzare gli strumenti AI come un “copilota intelligente” che permette agli HR di prendere decisioni migliori.
Ci sono dei gradi di applicabilità dell’intelligenza artificiale nella gestione delle risorse umane?
Sì, e si possono vedere chiaramente le prime esperienze di applicabilità. Si parte dall’automazione di base, come chatbot o “CV parsing”, poi si passa agli strumenti di assistenza come i copiloti HR, poi ai sistemi di supporto decisionale e infine, nei casi più avanzati, a modelli predittivi che aiutano a pianificare l’organizzazione.
Oggi la maggior parte delle aziende è ancora nei primi due livelli sopra indicati. Le applicazioni più avanzate esistono, ma sono ancora poco diffuse.
Se dovessi fotografare il livello medio delle aziende del territorio oggi: siamo in una fase di adozione strutturata o di sperimentazione diffusa, un po’ disordinata?
Direi senza dubbio che siamo in una fase di sperimentazione diffusa. C’è molta curiosità e molta iniziativa individuale, soprattutto tra i professionisti HR più proattivi. Quello che spesso manca è una strategia aziendale chiara: policy sull’utilizzo di AI, formazione del personale, linee guida chiare, governance.
Quanto è utile oggi formarsi e aggiornarsi, come professionista delle risorse umane sull’argomento AI? Per chi lavora nell’ambito è diventata una competenza richiesta?
Oggi più che una competenza tecnica è diventata una competenza professionale trasversale. Nei contesti aziendali e più precisamente nella funzione HR serve capire cosa può fare l’AI e come utilizzarla in modo efficace. In tale senso il Master in HCM Supsi offre spunti innovativi verso nuovi scenari di cambiamento organizzativo. L’AI e la formazione trasversale del master in HCM Supsi permette ai professionisti HR di governare il nuovo processo di cambiamento nelle rispettive aziende.
L’AI e il suo impatto nella professione HR sta diventando una sorta di nuova alfabetizzazione professionale. Credo che nei prossimi anni l’AI literacy diventerà sempre più una competenza attesa per chi lavora nelle HR.
Sul fronte Talent Attraction qualcosa si sta muovendo velocemente: tra contenuti generati, screening automatici e interazioni personalizzate. Questo sta migliorando la qualità delle assunzioni o solo la velocità del processo?
Oggi sicuramente la velocità con cui si gestisce un progetto di talent attraction è il beneficio più evidente. Sulla qualità, il risultato dipende molto da come l’AI viene integrata nel processo di gestione complessiva di un progetto.
Il punto chiave è che l’AI non sostituisce la qualità del metodo ma è ancora uno strumento a supporto di un progetto di Talent Attraction.
Negli Stati Uniti alcune aziende stanno già usando AI per screening e valutazioni su larga scala, mentre in Europa il dibattito normativo si sta stringendo. E da noi? Le HR sono pronte a gestire questa tensione tra innovazione e regolazione?
Questo sarà uno dei grandi temi dei prossimi anni. In Europa l’attenzione alla regolazione è molto forte e giustamente pone grande enfasi su trasparenza, equità e supervisione umana.
I professionisti in ambito HR dovranno sviluppare competenze nuove anche in questo senso: non solo usare l’AI, ma anche garantirne un utilizzo responsabile ed etico.
Il ruolo HR potrebbe evolvere anche verso una funzione di garanzia dell’uso etico e corretto dell’AI nei processi decisionali.
Dal lato candidato, la percezione è cambiata: sempre più persone danno per scontato un primo filtro automatizzato. È una lettura corretta? E come dovrebbe cambiare il modo di candidarsi? Devo cambiare il modo in cui scrivo il mio CV?
Sì, è una lettura corretta. Sempre più candidati sanno che il primo screening può essere automatizzato ma non è in tutti i casi così. Più che cambiare radicalmente il CV, il consiglio è renderlo più chiaro e leggibile: competenze esplicite, risultati concreti, ruoli ben descritti. Non bisogna scrivere pensando all’algoritmo, ma scrivere bene. Un CV chiaro funziona sia per un sistema automatico sia per un esperto di selezione del personale. Un CV ben fatto è sempre più orientato alle competenze e ai risultati piuttosto che alle sole descrizioni delle attività.
Con l’AI generativa ormai usata anche dai candidati per scrivere CV e lettere, i processi di selezione stanno diventando una sorta di “AI contro AI”? E in mezzo, cosa resta davvero umano?
In parte sì, sta succedendo. I candidati usano l’AI per presentarsi meglio e le aziende la usano per filtrare meglio. Ma alla fine ciò che fa davvero la differenza resta “umano”: la capacità di ragionare, la motivazione, il potenziale di crescita, la compatibilità con un team. L’AI può aiutare a prepararsi meglio, ma non può sostituire l’autenticità di una persona quando si entra davvero nel merito di una valutazione.
Tema delicato: bias. L’IA viene spesso presentata come più oggettiva. Nella pratica, sta riducendo le distorsioni o rischia di renderle meno visibili e più difficili da correggere?
L’AI può aiutare a ridurre alcuni bias umani, ma può anche replicare quelli presenti nei dati storici. Il rischio più grande non è tanto il bias in sé, ma il bias invisibile, cioè quello che non viene monitorato. Per questo il modello più efficace resta sempre quello in cui l’AI supporta ma non sostituisce la valutazione di professionisti e dove esiste un controllo consapevole sui risultati prodotti.
Se guardiamo ai prossimi due-tre anni: quali processi HR sono più esposti a una trasformazione radicale?
Sicuramente vedremo grandi cambiamenti nel talent sourcing, nella gestione delle competenze, nella mobilità interna e nella pianificazione delle carriere. Ma il cambiamento più profondo sarà il passaggio da una logica basata sui ruoli a una basata sulle competenze. Sempre più aziende cercheranno persone non solo per quello che hanno già fatto (ruolo professionale), ma per le capacità di apprendimento e per la loro flessibilità.
E infine: se l’AI è ormai ovunque nei processi, il vero vantaggio competitivo sta ancora nelle persone o nella qualità degli algoritmi che le selezionano?
Credo che il vero vantaggio competitivo resterà nelle persone. Gli algoritmi diventeranno sempre più accessibili e diffusi, quindi difficilmente saranno un vero elemento distintivo. La differenza la faranno le organizzazioni che sapranno integrare bene tecnologia, capitale umano e sapranno sviluppare cultura, capacità decisionale e apprendimento continuo.
Il futuro non sarà una sfida tra persone e AI, ma tra organizzazioni che sapranno usare bene l’AI e organizzazioni che non saranno in grado di farlo.
Se togliamo l’effetto hype, direi che oggi l’AI è realmente entrata nei processi HR di aziende evolute ed internazionali e, soprattutto, come strumento operativo più che come elemento strategico. È molto presente nelle attività quotidiane, quelle che richiedono tempo e ripetitività, come la ricerca di candidati, la prima analisi dei CV o la produzione di documentazione.
Dove invece il suo impatto è ancora limitato è nelle decisioni più delicate: chi assumere davvero, chi promuovere, chi ha il potenziale per crescere nell’organizzazione. In questa fase il fattore umano resta determinante e ancora ampiamente presente.
Quindi direi che oggi l’AI è più integrata nel come lavoriamo quotidianamente che nel come decidiamo chi assumere o promuovere. I responsabili delle risorse umane sono consapevoli del cambiamento e dell’importanza di adottare strumenti AI, ma non sono ancora diventati il centro del sistema decisionale HR per l’esperienza che possiedo sia sul mercato svizzero che internazionale.
Molte aziende dichiarano di usare l’AI per selezione, performance, retention. Ma guardando da vicino: dove sta cambiando davvero le decisioni e dove si limita a velocizzare quello che già facevamo prima?
Nella maggior parte dei casi e contesti aziendali che conosco, l’AI velocizza quello che le persone e gli HR già facevano in termini di procedure o processi. Permette di analizzare più Curriculum Vitae in meno tempo, di trovare più velocemente candidati che corrispondono a specifici requisiti e di organizzare meglio i dati della funzione HR.
Il cambiamento reale nella presa di decisioni avviene quando l’AI viene utilizzata per individuare “pattern” che non sono immediatamente visibili: per esempio comprendere quali sono i fattori che aumentano il rischio di dimissioni di un candidato, oppure, quali competenze possono rendere una persona adatta a uno specifico ruolo anche se il suo percorso non è lineare o totalmente corrispondente ai requisiti richiesti.
L’AI diventa davvero uno strumento interessante quando, oltre a velocizzare certi processi, ci aiuta a vedere meglio taluni aspetti come il potenziale di sviluppo di una persona e/o supporta un processo decisionale.
C’è una narrativa molto ottimista sull’AI come leva di efficienza. E nella pratica? Ci sono processi in cui l’AI si rivela particolarmente utile ed altri in cui ad oggi la sua resa è minore? O addirittura improduttiva? Hai un caso particolare da raccontarci o un’esperienza personale?
L’AI oggi funziona molto bene in tutti quei processi dove ci sono molti dati e attività ripetitive. Per esempio, nel sourcing dei candidati AI diventa uno strumento interessante, così come nell’analisi di competenze o nei benchmark retributivi grazie a strumenti specifici adottati.
Limiti si riscontrano ancora nella valutazione delle soft skills, nella comprensione delle motivazioni personali che porta un candidato a voler cambiare ruolo o azienda o nella compatibilità culturale con un’organizzazione piuttosto che un’altra.
Un Case reale: un’azienda che conosco ha introdotto strumenti AI per velocizzare lo screening dei profili raccolti e così facendo ha ridotto i tempi di selezione. Il vero miglioramento nella qualità delle assunzioni è arrivato solo quando hanno migliorato anche la struttura e gestione dei colloqui e i criteri interni di valutazione.
Questo conferma una cosa importante ossia che l’AI da sola accelera, ma è necessario che sia affiancata da metodologie di valutazione e gestione di colloqui che la rendono realmente efficace.
Nel frattempo, per chi lavora nelle HR, l’AI è entrata nel quotidiano: scrittura di job description, analisi dei dati, supporto alle decisioni. Siamo ancora in una fase di assistenza o stiamo iniziando a delegare pezzi di lavoro più sensibili? In che misura l’AI è applicabile o applicata ai vari processi di risorse umane? Siamo più a livello “AI-assisted” o “AI-led”?
Oggi siamo ancora in una fase dove l’AI in diverse aziende è uno strumento che facilita. Ciò è dovuto alla necessità di formazione del personale e valutazione su come applicare strumenti AI in modo appropriato nei processi di business. L’AI può, quindi, supportare processi di lavoro, ma raramente lo sostituisce nelle parti più sensibili e delicate come la valutazione del personale.
Lo strumento AI supporta molto nell’elaborazione delle informazioni, nell’analisi e nella sintesi, ma la responsabilità delle decisioni resta ancora nelle mani delle persone. Per ora questo aspetto si rivela come un equilibrio sano.
Le organizzazioni più mature ed evolute non stanno cercando di delegare all’AI le decisioni critiche. Stanno cercando di utilizzare gli strumenti AI come un “copilota intelligente” che permette agli HR di prendere decisioni migliori.
Ci sono dei gradi di applicabilità dell’intelligenza artificiale nella gestione delle risorse umane?
Sì, e si possono vedere chiaramente le prime esperienze di applicabilità. Si parte dall’automazione di base, come chatbot o “CV parsing”, poi si passa agli strumenti di assistenza come i copiloti HR, poi ai sistemi di supporto decisionale e infine, nei casi più avanzati, a modelli predittivi che aiutano a pianificare l’organizzazione.
Oggi la maggior parte delle aziende è ancora nei primi due livelli sopra indicati. Le applicazioni più avanzate esistono, ma sono ancora poco diffuse.
Se dovessi fotografare il livello medio delle aziende del territorio oggi: siamo in una fase di adozione strutturata o di sperimentazione diffusa, un po’ disordinata?
Direi senza dubbio che siamo in una fase di sperimentazione diffusa. C’è molta curiosità e molta iniziativa individuale, soprattutto tra i professionisti HR più proattivi. Quello che spesso manca è una strategia aziendale chiara: policy sull’utilizzo di AI, formazione del personale, linee guida chiare, governance.
Quanto è utile oggi formarsi e aggiornarsi, come professionista delle risorse umane sull’argomento AI? Per chi lavora nell’ambito è diventata una competenza richiesta?
Oggi più che una competenza tecnica è diventata una competenza professionale trasversale. Nei contesti aziendali e più precisamente nella funzione HR serve capire cosa può fare l’AI e come utilizzarla in modo efficace. In tale senso il Master in HCM Supsi offre spunti innovativi verso nuovi scenari di cambiamento organizzativo. L’AI e la formazione trasversale del master in HCM Supsi permette ai professionisti HR di governare il nuovo processo di cambiamento nelle rispettive aziende.
L’AI e il suo impatto nella professione HR sta diventando una sorta di nuova alfabetizzazione professionale. Credo che nei prossimi anni l’AI literacy diventerà sempre più una competenza attesa per chi lavora nelle HR.
Sul fronte Talent Attraction qualcosa si sta muovendo velocemente: tra contenuti generati, screening automatici e interazioni personalizzate. Questo sta migliorando la qualità delle assunzioni o solo la velocità del processo?
Oggi sicuramente la velocità con cui si gestisce un progetto di talent attraction è il beneficio più evidente. Sulla qualità, il risultato dipende molto da come l’AI viene integrata nel processo di gestione complessiva di un progetto.
Il punto chiave è che l’AI non sostituisce la qualità del metodo ma è ancora uno strumento a supporto di un progetto di Talent Attraction.
Negli Stati Uniti alcune aziende stanno già usando AI per screening e valutazioni su larga scala, mentre in Europa il dibattito normativo si sta stringendo. E da noi? Le HR sono pronte a gestire questa tensione tra innovazione e regolazione?
Questo sarà uno dei grandi temi dei prossimi anni. In Europa l’attenzione alla regolazione è molto forte e giustamente pone grande enfasi su trasparenza, equità e supervisione umana.
I professionisti in ambito HR dovranno sviluppare competenze nuove anche in questo senso: non solo usare l’AI, ma anche garantirne un utilizzo responsabile ed etico.
Il ruolo HR potrebbe evolvere anche verso una funzione di garanzia dell’uso etico e corretto dell’AI nei processi decisionali.
Dal lato candidato, la percezione è cambiata: sempre più persone danno per scontato un primo filtro automatizzato. È una lettura corretta? E come dovrebbe cambiare il modo di candidarsi? Devo cambiare il modo in cui scrivo il mio CV?
Sì, è una lettura corretta. Sempre più candidati sanno che il primo screening può essere automatizzato ma non è in tutti i casi così. Più che cambiare radicalmente il CV, il consiglio è renderlo più chiaro e leggibile: competenze esplicite, risultati concreti, ruoli ben descritti. Non bisogna scrivere pensando all’algoritmo, ma scrivere bene. Un CV chiaro funziona sia per un sistema automatico sia per un esperto di selezione del personale. Un CV ben fatto è sempre più orientato alle competenze e ai risultati piuttosto che alle sole descrizioni delle attività.
Con l’AI generativa ormai usata anche dai candidati per scrivere CV e lettere, i processi di selezione stanno diventando una sorta di “AI contro AI”? E in mezzo, cosa resta davvero umano?
In parte sì, sta succedendo. I candidati usano l’AI per presentarsi meglio e le aziende la usano per filtrare meglio. Ma alla fine ciò che fa davvero la differenza resta “umano”: la capacità di ragionare, la motivazione, il potenziale di crescita, la compatibilità con un team. L’AI può aiutare a prepararsi meglio, ma non può sostituire l’autenticità di una persona quando si entra davvero nel merito di una valutazione.
Tema delicato: bias. L’IA viene spesso presentata come più oggettiva. Nella pratica, sta riducendo le distorsioni o rischia di renderle meno visibili e più difficili da correggere?
L’AI può aiutare a ridurre alcuni bias umani, ma può anche replicare quelli presenti nei dati storici. Il rischio più grande non è tanto il bias in sé, ma il bias invisibile, cioè quello che non viene monitorato. Per questo il modello più efficace resta sempre quello in cui l’AI supporta ma non sostituisce la valutazione di professionisti e dove esiste un controllo consapevole sui risultati prodotti.
Se guardiamo ai prossimi due-tre anni: quali processi HR sono più esposti a una trasformazione radicale?
Sicuramente vedremo grandi cambiamenti nel talent sourcing, nella gestione delle competenze, nella mobilità interna e nella pianificazione delle carriere. Ma il cambiamento più profondo sarà il passaggio da una logica basata sui ruoli a una basata sulle competenze. Sempre più aziende cercheranno persone non solo per quello che hanno già fatto (ruolo professionale), ma per le capacità di apprendimento e per la loro flessibilità.
E infine: se l’AI è ormai ovunque nei processi, il vero vantaggio competitivo sta ancora nelle persone o nella qualità degli algoritmi che le selezionano?
Credo che il vero vantaggio competitivo resterà nelle persone. Gli algoritmi diventeranno sempre più accessibili e diffusi, quindi difficilmente saranno un vero elemento distintivo. La differenza la faranno le organizzazioni che sapranno integrare bene tecnologia, capitale umano e sapranno sviluppare cultura, capacità decisionale e apprendimento continuo.
Il futuro non sarà una sfida tra persone e AI, ma tra organizzazioni che sapranno usare bene l’AI e organizzazioni che non saranno in grado di farlo.
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- 29 agosto 2026
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