// TOM'S HARDWARE ITALIA — INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Trovare lavoro e trovare lavoratori, l'AI ha portato un caos mai visto prima
Hisayuki Idekoba, amministratore delegato di Indeed, ha ammesso che il processo di assunzione è ormai un "circolo vizioso": se un'azienda riceve 1.000 candidature per una sola posizione, ha detto, non è credibile che nessuna sia qualificata, "qualcosa non va". Idekoba guida una delle piattaforme di ricerca lavoro più usate al mondo, e la sua ammissione arriva mentre le posizioni aperte restano ferme e i candidati si accumulano su ogni annuncio pubblicato. Nello stesso passaggio ha detto che le buste di candidature sono ormai piene di domande generate dall'AI o del tutto fittizie, compresi casi di lavoratori nordcoreani che si spacciano per candidati regolari.
Il quadro trova conferma nei numeri di Greenhouse, altra piattaforma di reclutamento: tra il 2022 e il 2025 le candidature per ogni posizione aperta sono salite del 111%, da 116 a 244, mentre il numero di recruiter per azienda è sceso del 56%, da poco più di dieci a 4,6. Daniel Chait, delegato di Greenhouse, la chiama "AI doom loop": recruiter e candidati usano entrambi l'intelligenza artificiale per risolvere il proprio problema, e il risultato è un sistema che funziona peggio per tutti e due.
Le dichiarazioni sopra risalgono a un'intervista che gli strumenti di verifica disponibili non riescono ad aprire per intero, ripresa però parola per parola nell'articolo di riferimento: nello stesso passaggio Idekoba pone la domanda che considera centrale, come garantire che chi cerca lavoro sia una persona reale e non un'applicazione automatica, e che chi assume stia davvero cercando di riempire un posto. È una domanda che suona meno neutra se si guardano i numeri di Greenhouse nell'ordine in cui sono maturati nel tempo.
L'ordine cronologico conta più della coincidenza. I recruiter per azienda erano già scesi del 56% quando le candidature hanno iniziato a impennarsi: i team di selezione sono stati ridotti prima, non dopo, l'ondata di candidature generate dall'AI. Nessuna fonte lo dice in questi termini espliciti, ma la sequenza temporale nei dati Greenhouse regge una lettura diversa da quella di Idekoba: chi cerca lavoro non ha introdotto per primo l'automazione nel processo, ha risposto a filtri automatici che aziende con organici di selezione già dimezzati avevano adottato per reggere il carico.
Il fenomeno dei falsi candidati è già strutturale, non un caso isolato: gruppi legati alla Corea del Nord hanno già infiltrato oltre 320 aziende usando curriculum generati dall'AI e colloqui condotti con un volto falsificato in tempo reale. Sul lato opposto della catena, i candidati raccontano un'esperienza più veloce ma più impersonale: la selezione automatizzata taglia i tempi di risposta ma riduce ogni curriculum a un numero tra centinaia, lo stesso meccanismo che Idekoba descrive come rotto quando lo guarda dal lato delle aziende.
Il problema ha già prodotto un algoritmo che discrimina su base etnica prima ancora di intasarsi di candidature false: una ricerca su oltre quattro milioni di domande ha trovato un sistema di selezione che penalizzava sistematicamente candidati neri e asiatici, a prescindere dal volume di candidature ricevute. Alcune aziende stanno già sperimentando soluzioni sul lato opposto della catena, affidando parte della prima selezione a recruiter agentici invece di tagliare ancora il personale umano, un tentativo di correggere lo squilibrio senza ripetere l'errore che lo ha creato. Un pezzo precedente aveva già descritto il caos su entrambi i lati del mercato del lavoro, con una soluzione che passava dalla trasparenza reciproca più che dall'ennesimo filtro automatico: la stessa direzione che i dati Greenhouse, letti in ordine cronologico, indicano come la più coerente con quello che è successo davvero.
Aggiungi Tom's Hardware alle tue fonti preferite su Google
Morgan Stanley: i lavori più esposti ai tagli IA pagano meglio, ma il vantaggio vero è azionario. Apollo mostra che l'IA frena gli stipendi, non i posti.