L’Intelligenza Artificiale sta cambiando il modo in cui le Risorse Umane lavorano. Ma se l’AI può analizzare CV, scrivere job description e produrre informazioni in pochi secondi, dove si trova oggi il vero valore dell’HR?
L’AI sta facendo in pochi secondi una parte del lavoro che per anni ha definito la professione HR: raccogliere informazioni, analizzare CV, scrivere contenuti e supportare le decisioni. È davvero la fine dell’HR come lo conosciamo o l’inizio di una professione diversa?
In questo articolo vogliamo fare una riflessione sulla trasformazione in atto del ruolo delle Risorse Umane e provare a tracciare il contorno di quello che sarà.
Come cambia il ruolo dell’HR con l’intelligenza artificiale
Per anni una parte importante del valore della funzione HR è stata legata alla capacità di raccogliere informazioni, organizzarle, interpretarle e trasformarle in processi.
Nella pratica, svolgere questa attività significava conoscere il mercato del lavoro, scrivere buoni annunci, preparare colloqui, cercare benchmark retributivi, riassumere i profili professionali dei candidati, pianificare la formazione del personale dipendente… Il quadro era abbastanza chiaro e definito.
Oggi, però, molte di queste attività possono essere facilmente svolte dall’Intelligenza Artificiale, anche in pochi secondi. E allora è spontaneo chiedersi:
se l’AI può fare una parte sempre più consistente del lavoro operativo dell’HR, qual è il valore della persona che lavora nelle Risorse Umane?
Quando sapere le cose era già un vantaggio
Nella selezione del personale, per molto tempo, avere informazioni significava avere potere. Un buon recruiter era quello che poteva contare su una buona conoscenza del mercato: sapeva quali profili erano disponibili, quali competenze cercare, quanto poteva essere difficile trovare una determinata professionalità e quali aziende stavano assumendo. Una conoscenza che difficilmente era accessibile per altri ruoli.
Poteva orientare la conversazione durante la selezione, conoscendone sia le dinamiche che il contesto aziendale nel dettaglio. Il candidato, dal canto suo, arrivava al colloquio con informazioni ben più limitate.
Questa asimmetria informativa rappresentava una parte importante del valore professionale. Oggi, invece, è molto più difficile mantenerla: un candidato può chiedere a un sistema di AI di preparare al meglio il proprio cv per renderlo più rispondente a un determinato annuncio, anticipare le domande del colloquio e preparare le migliori risposte, il tutto ancora prima di rispondere ad un’offerta.
Il risultato non sarà necessariamente corretto (dopotutto, nessuno ha la sfera di cristallo!), ma sarà probabilmente sufficiente per cambiare il livello della conversazione.
Ed è qui che nasce un primo problema: il recruiter che si limita a ripetere le informazioni già presenti nell’annuncio rischia di non aggiungere molto e portare a colloqui non particolarmente significativi.
“Cosa posso cogliere che un algoritmo non riuscirebbe a vedere?”
Questa è la domanda che bisogna fare.
L’AI può analizzare un CV in due secondi, ma può capire una persona?
Abbiamo tutti avuto prova di quanto l’AI sia molto efficace nel lavorare sulle informazioni. Può individuare, confrontare, sintetizzare e organizzare dati in modo praticamente istantaneo.
Ma una selezione non è soltanto un confronto tra quanto presente in un curriculum e una job description, è soprattutto interpretazione.
Un candidato, ad esempio, può avere cambiato frequentemente azienda perché ha avuto esperienze negative, oppure perché ha lavorato in contesti progettuali particolarmente dinamici. Una persona può avere una carriera apparentemente lineare ma essere poco adatta ad un determinato contesto organizzativo. Un’altra può non possedere esattamente tutte le competenze richieste, ma avere dimostrato una capacità di apprendimento che la rende particolarmente interessante (a questo proposito, puoi approfondire il tema nel nostro articolo sul perché lo Skill-Based Hiring conviene).
Cos’hanno in comune tutti questi scenari? Che l’elemento che fa la differenza nel loro esito emerge da domande che vanno oltre la superficie, dalle esitazioni, dalle contraddizioni, dagli esempi concreti e, soprattutto, dal confronto con il contesto.
Dopotutto, il lavoro dell’HR non è soltanto trovare una corrispondenza a dei desiderata per un ruolo. È capire se questa corrispondenza ha senso.
La selezione veloce è quello che vogliamo?
Arriviamo al secondo problema, che è il grande paradosso dell’AI: se gli strumenti aiutano a velocizzare la selezione, potremmo aspettarci processi più fluidi ed efficaci. Invece, la realtà sembra essere ben diversa.
LinkedIn, nel suo Future of Recruiting 2025, rileva che il 37% delle organizzazioni intervistate sta già integrando o sperimentando strumenti di AI generativa nel recruiting; nel 2024 questo dato arrivava al 27%. Non solo, tra le organizzazioni che stanno sperimentando o integrando la GenAI, il tempo risparmiato viene stimato in media a circa il 20% della settimana lavorativa.
Sicuramente una parte del lavoro HR tradizionale è destinata a diventare più automatizzata. Possiamo immaginare un HR che, grazie all’AI, scrive 10 job description invece di 2, analizza 500 CV invece di 100, produce 5 report invece di 2 o che prepara una presentazione in pochi minuti.
Sembra produttività, ma lo è veramente?
Se alla fine di tutto questo l’organizzazione continua ad assumere le persone sbagliate, i manager continuano a lamentarsi della qualità dei candidati e i dipendenti continuano a non capire perché vengono prese determinate decisioni, l’HR è semplicemente diventato più veloce, non più efficace.
Quindi, quel tempo “in più” risparmiato a cosa serve?
E se tutti possono creare un annuncio, un report o una shortlist, dove sta il valore aggiunto in queste attività?
Dalla risposta all’interpretazione
L’AI offre risposte, ma l’HR dovrà continuare ad interpretare ciò che sta dietro a quelle risposte.
Pensiamo a un candidato che, durante un colloquio, racconta:
“Ho lasciato l’azienda perché non c’erano più possibilità di crescita.”
È una risposta plausibile, ma non è una risposta sufficiente. Crescita in che senso? Economica? Professionale?
Che cosa aveva chiesto all’azienda?
Come aveva reagito il suo responsabile?
Che cosa ha imparato da quella situazione?
E soprattutto: questa esperienza può ripetersi nel nuovo contesto?
Sono le domande successive a trasformare un’informazione in comprensione.
Sono proprio queste capacità (ascoltare, approfondire, cogliere le incongruenze, collegare elementi diversi) che diventano più importanti quando le informazioni di base sono disponibili a tutti perché ci permettono di prendere decisioni migliori.
L’HR del futuro non sarà quello che sa più cose
L’AI non sta decretando la fine dell’HR, sta mettendo in discussione una certa idea di HR: quello che conosce le procedure, che sa compilare correttamente un report, che applica un processo perché “si è sempre fatto così”.
In un contesto in cui l’informazione è sempre più accessibile, queste competenze non scompaiono (ci mancherebbe!), ma diventano meno distintive.
Aumentano invece di valore altre capacità:
saper fare domande, ascoltare, interpretare, contestualizzare, gestire l’incertezza, riconoscere i bias, comprendere le dinamiche organizzative e assumersi la responsabilità delle decisioni.
Il World Economic Forum, nel Future of Jobs Report 2025, segnala proprio una crescita della rilevanza di competenze umane come pensiero analitico, resilienza, flessibilità e agilità, insieme alla crescente importanza delle competenze tecnologiche. Il cambiamento, quindi, non sembra essere una sostituzione tra competenze “umane” e competenze digitali, ma una loro combinazione.
L’HR non deve competere con l’AI
Un HR non dovrebbe cercare di essere più veloce dell’AI nel fare ciò che l’AI sa fare bene, non avrebbe senso. Dovrebbe invece imparare a utilizzare quella velocità per dedicare più tempo a ciò che richiede esperienza, giudizio e relazione.
Non dovrebbe passare ore a leggere informazioni che un sistema può sintetizzare in pochi secondi, ma dovrebbe utilizzare quel tempo per parlare con il candidato.
Non dovrebbe limitarsi a produrre report sul clima aziendale, dovrebbe saper leggere quei dati, individuare ciò che non torna e aprire una conversazione con manager e persone.
L’Intelligenza Artificiale non sta semplicemente cambiando il lavoro dell’HR, sta rendendo molto più visibile la differenza tra avere informazioni sulle persone e saperle davvero comprendere.
