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L'intelligenza artificiale al servizio dell'HR

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I vari ambiti di applicazione dell'intelligenza artificiale nell'ambito HR, ad esempio nel processo di selezione, la disambiguazione attraverso la conoscenza del contesto e la classificazione mostrata attraverso la classificazione dei cv.

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L'intelligenza artificiale al servizio dell'HR

  1. 1. L’azienda e il candidato: una storia d’amore?
  2. 2. L’intelligenza artificiale (la nostra fatina buona) AI NLP Semantica Deep Learning Robotica Machine Learning È davvero intelligente?
  3. 3. Un ambito di applicazione: la semantica nella selezione del personale Data  Information It’s all about the context
  4. 4. Disambiguazione Contesto Predefinito Da crowdsourcing GeolocalizzatoComportamentale NLP
  5. 5. Elaborazione delle informazioni Upload CV • OCR – Analisi testo • Riconoscimento lingua e riconoscimento immagini Analisi contenuto • Stemming • Analisi del linguaggio naturale e modelli statistici • Clustering – Ontologie Information retrieval • Espansione per sinonimi • Ricerca semantica per gerarchia di significati • Ranking Un esempio di analisi del documento CV, ma si può applicare anche ad altri settori, come la presenza sui social o le competenze interne.
  6. 6. Classificazione dei CV (e in generale delle competenze) 0 10 20 30 40 50 60 70 Formato Tipi di formato CV Lettera Da template Europass Grafico Altro 500 CV per annuncio Standardizzare l’acquisizione delle Informazioni è complicato, anche a causa Delle diverse tipologie di CV che i candidati inviano all’azienda.
  7. 7. Candidature spontanee E se è il candidato a cercare l’azienda? I form degli ATS sono spesso lunghi e dispersivi. Quasi il 60% dei candidati abbandona la pagina prima di completare il form. Candidati Form completato nella prima sessione Form non completato nella prima sessione
  8. 8. Posizioni aperte A volte è un problema di incomunicabilità Classificare univocamente il profilo professionale può portare ad un mancato matching a causa di cambiamenti di definizione delle posizioni aperte all’interno della stessa azienda. Il grafico mostra come profili professionali assimilabili possano avere definizioni molto varie, e la percentuale è relativa agli annunci nel settore in una data precisa. 0 5 10 15 Terminologia relativa al profilo professionale di chi sviluppa software Software Architect Programmatore Software Developer Sviluppatore Programmer Software Engineer
  9. 9. I vantaggi della classificazione semantica ●Le aziende che utilizzano software semantico affermano di aver ridotto del 90% i tempi di archiviazione dei curriculum in ingresso e del 60% i tempi di lavorazione del processo di selezione* ●All’attivazione del software, c’è l’immediato recupero di tutto lo storico di CV esistenti grazie all’archiviazione automatica senza intervento da parte del recruiter. ●I candidati sono disponibili per essere ricercati e valutati anche per profili differenti da quelli della prima candidatura. ● *rispetto all’utilizzo di strumenti informatici non specializzati 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Prima dell'utilizzo Durante il training Day by day Tempi di archiviazione e ricerca CV Tempo Classificazione Archiviazione dello storico Tempi di ricerca
  10. 10. Un caso studio: Mechinno ➢ Ricerca di profili tecnici molto specifici ➢ 15 selezioni aperte ➢ Un processo di selezione complesso, che comprende prove tecniche e colloqui motivazionali per garantire che i candidati siano adatti alla posizione che andranno a ricoprire ➢ ricerche localizzate in varie regioni d'Italia per ridurre trasferte (=costi) ➢ Tempi di Ricerca, Selezione e Assunzione molto stretti 23 giorni di calendario Tempo medio completamento ultime selezioni 4 risorse assunte in 15gg
  11. 11. Domande?
  12. 12. Per proseguire il discorso, chiedete di me in questi posti: Anna Elisabetta Ziri annaelisabetta.ziri@nemoris.it www.nemoris.it Via Decumana 67 Bologna http://opus.nemoris.it/blog/ https://twitter.com/staffnemoris https://www.linkedin.com/in/annaelisabettaziri https://www.facebook.com/nemoriscompany

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