L'intelligenza artificiale entra sempre più profondamente anche nei processi con cui le aziende scelgono chi assumere. È un fenomeno in fase espansiva da anni. Anche LinkedIn rende ora disponibile in italiano Hiring Assistant, il suo agente di IA dedicato ai recruiter: uno strumento che non si limita a generare testi o rispondere a una richiesta ma può svolgere in sequenza diverse operazioni necessarie a individuare i candidati per una specifica posizione.
Ma cosa fa Hiring Assistant? Il recruiter indica il profilo professionale che sta cercando e le qualifiche necessarie. Hiring Assistant può anzitutto aiutarlo a definire meglio quei requisiti, cercare contemporaneamente potenziali candidati, analizzare profili e candidature in funzione delle competenze richieste e preparare messaggi personalizzati con cui contattarli. Per ciascun profilo individuato mostra inoltre gli elementi sui quali ha basato la corrispondenza con la posizione.
L'obiettivo è senza troppe sorprese affidare alla macchina una parte del lavoro preliminare e ripetitivo per lasciare alle persone le fasi nelle quali relazione e giudizio rimangono naturalmente determinanti. Secondo i dati forniti dalla stessa LinkedIn, chi utilizza Hiring Assistant in italiano deve esaminare in media l'81% di profili in meno prima di trovare candidati qualificati. Un taglio di tempi e impegno mica a poco. A livello globale, l'azienda sostiene infatti che lo strumento consenta di risparmiare mediamente un'ora e mezza nella fase di individuazione dei candidati per ciascuna posizione.
L'IA sta già cambiando il modo in cui veniamo assunti
Il fenomeno va però molto oltre LinkedIn. L'IA sta entrando rapidamente in diverse fasi del recruiting: formulazione degli annunci, ricerca dei profili, analisi dei curriculum, matching fra competenze e posizioni, comunicazione con i candidati e screening preliminare.
Le stime cambiano parecchio a seconda del campione considerato. Un'indagine 2026 di CV-Library su quasi 500 recruiter britannici indicava per esempio che l'83% utilizza l'IA per rendere più rapido o efficiente il processo di assunzione. Un'altra ricerca statunitense condotta su 1.500 manager e titolari d'impresa da iprospectcheck offre una fotografia più prudente: il 31,6% delle aziende intervistate dichiara di utilizzare l'IA in almeno una parte del processo di hiring. La differenza fra i numeri è un buon promemoria: non esiste ancora una percentuale universale sull'adozione dell'IA nel recruiting, perché risultati e definizioni dipendono fortemente dal settore, dal Paese e dal campione analizzato. Infine, secondo il Talent Trends 2026 di Michael Page, realizzato su oltre 60mila professionisti in 36 paesi, l’adozione della GenAI è passata dal 17% al 53% in appena due anni e il 55% dei candidati la utilizza per ottimizzare il proprio profilo. Una diffusione che sta producendo un curioso paradosso nel recruiting: mentre gli algoritmi aiutano le aziende a scremare quantità crescenti di candidature, altri algoritmi – in un gioco di specchi - aiutano i candidati a renderle più efficaci e omogenee. Tanto che il 36% degli hiring manager dichiara di avere difficoltà a distinguere un curriculum autentico da uno generato o fortemente rielaborato dall’IA.
A spingere l'automazione è infatti la quantità crescente di candidature da gestire. LinkedIn afferma che, a livello globale, il numero di candidature per singola posizione è raddoppiato dal 2022 mentre il 66% dei responsabili delle risorse umane dichiara che trovare persone qualificate è diventato più difficile. In Italia la percentuale indicata dalla società è del 52%.
A fotografare la tensione fra diffusione dell'IA e fiducia è anche l'Ipsos AI Monitor 2026, richiamato in vista del People Tech Forum 2026, in programma l'1 e 2 ottobre alla Fondazione Golinelli di Bologna. Il dato più significativo riguarda proprio il recruiting: il 67,7% degli italiani si dichiara a disagio davanti alla possibilità che algoritmi vengano utilizzati per valutare o selezionare i curriculum. Secondo l'indagine, solo il 53,9% degli italiani ritiene inoltre di comprenderne realmente il funzionamento, contro il 71,9% a livello internazionale. Il Forum, promosso da Ecosistema Formazione Italia sotto l'egida di AgID, porterà il rapporto fra tecnologia e gestione delle persone al centro del confronto fra oltre 100 speaker e 800 professionisti, con particolare attenzione a competenze, formazione ed etica. Numeri che aiutano a inquadrare anche strumenti come Hiring Assistant: l'automazione della selezione rischia di procedere più velocemente della fiducia di chi, dall'altra parte dell'algoritmo, deve essere valutato per un posto di lavoro.
Il problema dei bias: quando l'IA rischia di replicare le discriminazioni
Automatizzare la ricerca non significa però renderla automaticamente più equa. Anzi, il recruiting è uno dei campi nei quali il problema dei bias algoritmici è particolarmente delicato e sentito. Un sistema può per esempio imparare da dati nei quali sono già presenti squilibri storici oppure utilizzare variabili apparentemente neutrali che finiscono per funzionare come filtri invalicabili di caratteristiche personali ricercate.
Una ricerca pubblicata nel 2026 e riportata dalla Stanford University ha analizzato circa quattro milioni di candidature elaborate attraverso uno strumento di screening basato sull'IA. I ricercatori hanno rilevato che, per numerose posizioni, il sistema raccomandava candidati bianchi con maggiore frequenza rispetto a candidati neri e asiatici. Gli autori hanno individuato anche un fenomeno definito “systemic rejection”: lo stesso candidato finiva cioè per essere penalizzato ripetutamente attraverso diverse selezioni. I ricercatori non hanno però stabilito quale specifico meccanismo producesse quelle disparità.
Il problema non riguarda soltanto l'etnia. La letteratura scientifica sui sistemi di recruiting automatizzato segnala potenziali discriminazioni legate, fra l'altro, a genere, disabilità e altre caratteristiche protette, oltre ai rischi derivanti dai dati utilizzati, dai parametri scelti e alla fine dal modo concreto in cui un sistema viene implementato dall'azienda.
LinkedIn, dal canto suo, sostiene di sottoporre i propri modelli a verifiche continue su correttezza e pregiudizi di vario tipo e dichiara di non consentire filtri basati, per esempio, su religione, sesso o disabilità. La società punta inoltre sul cosiddetto skills-based hiring: privilegiare cioè competenze ed evidenze professionali rispetto a indicatori come l'università frequentata o l'azienda per cui una persona ha lavorato. Secondo la piattaforma controllata da Microsoft questo approccio può ampliare fino a 16 volte il bacino dei talenti potenzialmente presi in considerazione. Si tratta, è bene sottolinearlo, di dati e valutazioni forniti dalla stessa società.
Ma alla fine chi decide, l'algoritmo o il recruiter?
È il punto più importante di tutto il percorso. Hiring Assistant può infatti cercare, analizzare e raccomandare ma secondo LinkedIn non può decidere autonomamente chi assumere, escludere una persona dalla selezione o spostarla nella pipeline. I requisiti possono essere modificati dal recruiter e la decisione finale rimane quella umana. Una distinzione tutt'altro che secondaria anche sul piano normativo. Nell'Unione Europea i sistemi di IA utilizzati per il recruiting e la selezione del personale rientrano infatti fra gli impieghi che l'AI Act considera ad alto rischio. Per questi sistemi la normativa europea prevede requisiti specifici e stringenti in materia, fra l'altro, di gestione del rischio, qualità dei dati, documentazione, tracciabilità e supervisione umana.
Il punto di fondo rimane però che un essere umano “nel circuito” non elimina automaticamente il problema. Se la macchina decide quali cento persone mostrare fra migliaia di profili, il suo sistema di ranking può già influenzare in profondità le opportunità di chi finirà effettivamente sotto gli occhi del recruiter. È per questo che, accanto alla supervisione umana, diventano centrali la possibilità di comprendere i criteri utilizzati e la verifica sistematica degli effetti prodotti sui diversi gruppi di candidati.
Come si usa Hiring Assistant in italiano
Hiring Assistant non compare automaticamente nel normale account LinkedIn e non è uno strumento destinato ai candidati. È un add-on professionale disponibile per i clienti LinkedIn Recruiter e Recruiter Professional Services Plus e viene distribuito progressivamente: anche un'organizzazione che utilizza Recruiter potrebbe quindi non vederlo ancora disponibile. Per accedere occorre inoltre che all'utente sia stata assegnata la specifica licenza o autorizzazione Hiring Assistant.
Per chi dispone dell'accesso, il funzionamento sembra abbastanza semplice. Dalla home di LinkedIn Recruiter si apre Hiring Assistant attraverso l'icona con le scintille nell'angolo superiore destro. Da lì si può creare un nuovo progetto, visualizzare quelli nei quali l'agente è già attivo oppure aggiungerlo a un progetto esistente. L'italiano è ora una delle lingue supportate insieme, fra le altre, a inglese, francese, tedesco, spagnolo e portoghese. Chi possiede LinkedIn Recruiter ma non vede la funzione deve invece rivolgersi all'amministratore Recruiter della propria organizzazione per verificarne disponibilità e assegnazione.
Una volta creato il progetto, il recruiter può fornire all'agente le caratteristiche della posizione e i criteri relativi ai candidati oppure partire da un'offerta di lavoro già esistente. L'IA propone e affina i requisiti e può quindi passare alla ricerca e alla valutazione dei profili. Può come detto anche preparare i messaggi di contatto verso un massimo di 25 candidati alla volta e raccogliere alcune informazioni preliminari dagli interessati.
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