Per decenni, il processo di assunzione si è basato su una struttura rigida di curriculum, lettere di presentazione e colloqui standard. Questo modello funzionava bene in un mercato del lavoro più prevedibile, ma il mondo è cambiato radicalmente e le pratiche di assunzione odierne spesso non riescono a soddisfare le esigenze delle aziende moderne. In un'epoca caratterizzata da una rapida innovazione tecnologica, da un cambiamento dei requisiti professionali e da una crescente enfasi sulla diversità e sulle competenze trasversali, è giunto il momento di ripensare le assunzioni tradizionali.

L'ascesa della disruption digitale

La trasformazione digitale ha toccato quasi tutti i settori, ma le pratiche di assunzione sono rimaste ferme al passato. I curriculum e i colloqui tradizionali si concentrano molto sulle esperienze passate e sulle qualifiche tecniche. Le soft skills, come la capacità di risolvere i problemi, la collaborazione e l'intelligenza emotiva, stanno diventando sempre più importanti, ma rimangono difficili da valutare attraverso le pratiche di assunzione della vecchia scuola. Affidarsi a ciò che qualcuno ha fatto anni fa come indicatore del successo futuro ignora la natura in evoluzione del lavoro stesso.

Il disallineamento delle competenze

Le descrizioni delle mansioni sono in genere rigide, spesso incentrate su un elenco statico di competenze che potrebbero non essere più rilevanti nel momento in cui il ruolo viene ricoperto. I responsabili delle assunzioni cercano candidati che corrispondano a queste qualifiche predefinite, anche se molti ruoli si evolvono rapidamente. Secondo un rapporto di Deloitte, l'emivita delle competenze si sta riducendo, il che significa che molti lavoratori dovranno aggiornarsi più volte nel corso della loro carriera.

Aggrappandosi a descrizioni delle mansioni obsolete, le aziende rischiano di lasciarsi sfuggire potenziali candidati che, pur avendo la giusta mentalità e capacità di apprendimento, non hanno le "giuste" esperienze passate. Nel mondo del lavoro moderno, la priorità va data alla capacità di acquisire nuove competenze, non semplicemente a ciò che si è fatto in passato.

Questo squilibrio tra competenze richieste e disponibili è aggravato dal ricorso a software di selezione dei curriculum che, a causa degli algoritmi basati sulle parole chiave, potrebbero escludere candidati idonei.

È stato dimostrato che l’utilizzo di modelli come il Capability Model di Deeper Signals per valutare il potenziale di una persona aiuta i team di selezione a individuare i talenti nascosti tra i candidati. Il potenziale e la capacità di adattamento di una persona non possono essere descritti accuratamente da poche parole chiave o da alcuni anni di esperienza. L’attenzione deve spostarsi da ciò che i candidati hanno fatto a ciò che sono in grado di fare.

Pregiudizi nel processo di assunzione

I processi di assunzione tradizionali possono inavvertitamente rafforzare i pregiudizi che le aziende stanno sempre più cercando di eliminare. Alcuni studi hanno dimostrato che i selezionatori umani sono suscettibili di pregiudizi inconsci quando esaminano i curriculum e conducono i colloqui. Mentre le organizzazioni cercano di migliorare la diversità e l'inclusione, l'affidamento ai curriculum e ai colloqui tradizionali può perpetuare le barriere sistemiche.

Anche gli algoritmi utilizzati negli strumenti di reclutamento automatico possono introdurre pregiudizi. Ad esempio, se gli algoritmi sono addestrati su dati storici, possono replicare i pregiudizi delle precedenti decisioni di assunzione, in particolare nei confronti dei gruppi sottorappresentati.

Le assunzioni moderne dovrebbero concentrarsi sulle tecniche di reclutamento alla cieca e sulle valutazioni basate sulle competenze per garantire parità di condizioni a tutti i candidati. Aziende come Google e IBM sono state le prime ad adottare le assunzioni alla cieca, in cui dettagli come il nome, il sesso e l'istruzione di un candidato vengono nascosti durante lo screening iniziale per ridurre al minimo i pregiudizi inconsci.

I limiti delle interviste tradizionali

I colloqui tradizionali sono spesso inefficaci nel prevedere le prestazioni lavorative. Inoltre, possono essere estremamente soggettivi, poiché i candidati vengono spesso valutati in base a caratteristiche superficiali come la sicurezza di sé o il carisma, piuttosto che alle competenze effettive. In un sondaggio condotto da Statista, il 42% dei partecipanti ha dichiarato di avere difficoltà a considerare i colloqui uno strumento utile per l’assunzione a causa dei pregiudizi degli intervistatori.

Nuovi approcci come i colloqui comportamentali, i test di giudizio situazionale e le simulazioni lavorative offrono un quadro più accurato di come un candidato potrebbe comportarsi sul posto di lavoro. Inoltre, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale sono ora in grado di analizzare i colloqui video per valutare non solo ciò che un candidato dice, ma anche il modo in cui lo dice, misurandone l’intelligenza emotiva, la capacità di adattamento e l’adeguatezza culturale.

Il movimento verso l'assunzione basata sulle competenze

Le aziende più avanzate si stanno orientando verso un modello di assunzione basato sulle competenze, ponendo maggiore enfasi sui risultati che i candidati possono ottenere piuttosto che sulle loro credenziali passate. Questo approccio si concentra sulla valutazione delle competenze specifiche necessarie per un ruolo, indipendentemente dal percorso formativo o dalla storia lavorativa del candidato.

I datori di lavoro hanno il 98% di probabilità in più di trattenere i propri top performer se prendono decisioni di assunzione basate sulle competenze. Inoltre, hanno il 107% di possibilità in più di far coincidere le persone con i ruoli appropriati. Aziende come Tesla e Google sono già note per non richiedere una laurea formale, scegliendo invece di concentrarsi sulle competenze che i candidati portano in tavola.

Inoltre, utilizzando le piattaforme Deeper Signals per l'acquisizione di particolari abilità, i dipendenti possono dimostrare le proprie competenze acquisendo badge digitali o certificazioni in specifiche aree di competenza. I responsabili delle assunzioni possono valutare questi risultati per stabilire se un candidato è in grado di svolgere un lavoro, anziché basarsi solo sulle esperienze lavorative passate.

Abbracciare il reclutamento basato sui dati

Il reclutamento basato sui dati ha il potenziale per rivoluzionare il processo di assunzione. Prendere decisioni basate sui dati. Quando le organizzazioni utilizzano analisi avanzate del personale basate sui dati per esaminare i dati relativi alle assunzioni, possono dimezzare il turnover dei dipendenti e aumentare l’efficacia delle assunzioni dell’80%. Sfruttando i dati provenienti da valutazioni, test psicometrici e persino analisi predittive, le aziende possono identificare in modo più efficace i candidati migliori per un ruolo. Questi strumenti aiutano i datori di lavoro ad andare oltre il curriculum e a considerare fattori come l’intelligenza emotiva, le capacità cognitive e l’adattamento culturale.

Concentrandosi su metriche quantificabili e basate su prove, le aziende possono ridurre i pregiudizi, aumentare la diversità e garantire l'assunzione dei candidati migliori.

L'approccio del selezionatore di competenze

Skills Selector è uno strumento innovativo sviluppato da Deeper Signals per rivoluzionare il processo di assunzione, concentrandosi sul potenziale dei candidati piuttosto che sui loro risultati passati. Questa piattaforma enfatizza l'importanza delle competenze sociali ed emotive, rispondendo alla crescente domanda di talenti adattabili nell'odierno ambiente di lavoro dinamico.

Quattro passi per identificare il potenziale dei talenti

1. Modello: Creare profili professionali personalizzati utilizzando un'ampia libreria di ruoli o selezionare specifiche soft skill.
2. Misura: generare valutazioni personalizzate che valutino le soft skill e le competenze comportamentali dei candidati in meno di 10 minuti.
3. Match: Confrontate i candidati fianco a fianco su una piattaforma intuitiva, visualizzando il loro allineamento con il ruolo e le dinamiche del team.
4. Motivare: Integrare i nuovi assunti con piani di onboarding personalizzati che favoriscano un adattamento efficace.

In che modo il selettore di competenze di Deeper Signals aggiunge valore?

1. Valutazioni basate sui dati: Fornire approfondimenti pratici con un'esperienza utente moderna.
2. Esperienza rapida per i candidati: Valutazioni coinvolgenti che migliorano l'accesso a un pool di talenti eterogeneo.
3. Onboarding personalizzato: Piani su misura che aiutano i nuovi assunti a raggiungere rapidamente il massimo della produttività.

Il processo di assunzione tradizionale non è più in grado di soddisfare le esigenze di una forza lavoro in rapida evoluzione. Poiché le aziende cercano dipendenti capaci di adattarsi, creativi e abili nel lavorare in contesti diversificati e dinamici, le pratiche di assunzione devono evolversi di conseguenza. Il futuro delle assunzioni non ruota attorno a curriculum e colloqui rigidi, ma alla valutazione del potenziale, dell’adattabilità e della capacità di apprendimento dei candidati. Adottando tecniche moderne quali l’assunzione basata sulle competenze, il reclutamento basato sui dati e le valutazioni basate sulle competenze, le aziende possono creare team più solidi e agili, pronti ad affrontare le sfide di domani.

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