Il problema delle assunzioni AI
Quasi tutti dicono di saper usare l’intelligenza artificiale. Hanno un account ChatGPT. Hanno fatto qualche prompt. Magari hanno anche un certificato online che vale quanto la carta su cui non è stampato.
Ma quando si tratta di assunzioni AI, il vero problema è questo: come distingui chi usa davvero, e con successo, l’AI ogni giorno da chi ha solo letto qualche articolo su LinkedIn?
La risposta non sta nei CV. Non sta nelle domande ipotetiche tipo “come useresti l’AI nel tuo lavoro?”. Sta nel vedere le persone in azione, mentre lavorano con l’intelligenza artificiale in tempo reale.
Perché le competenze AI sono diventate non negoziabili
Il mercato del lavoro sta cambiando più velocemente di quanto i reclutatori possano aggiornare le loro job description. Le aziende che sopravvivranno nei prossimi anni non sono quelle con più dipendenti, ma quelle con i dipendenti più produttivi.
E la produttività oggi significa soprattutto sapere usare l’AI.
Non parliamo di creare automazioni fantascientifiche o di programmare modelli di machine learning. Parliamo di usare Claude, ChatGPT, Gemini per risolvere problemi quotidiani. Parliamo di power user AI che sanno quando delegare un task a un LLM e quando invece serve il cervello umano.
Il dato che dovrebbe preoccupare ogni HR: la revenue per employee è diventata la metrica preferita della Silicon Valley. Tradotto: le aziende vogliono fare più fatturato con meno persone. E l’unico modo per farlo senza ammazzare il team è l’intelligenza artificiale.
Il test di prompting: valutare le competenze AI sul campo
Dimentichiamo le domande teoriche. Dimentichiamo i test a crocette. Se vuoi capire se un candidato sa usare l’AI, devi vederlo mentre prompta.
Ecco come funziona un test di prompting efficace per le assunzioni AI:
Durata: 10-20 minuti durante il primo colloquio con il responsabile della posizione.
Struttura:
- 2 minuti di setup: spieghi lo scenario e chiedi al candidato di condividere lo schermo
- 5-10 minuti di esecuzione: il candidato lavora con l’AI mentre ragiona ad alta voce
- 5-10 minuti di discussione: analizzate insieme l’approccio e i risultati
Esempio concreto per un ruolo in customer success:
“Devi preparare una presentazione trimestrale per un cliente multinazionale. Hai registrazioni delle call commerciali e dati di performance da analizzare. Usa questi materiali e inizia a estrarre insights che ti aiutino a strutturare la presentazione. Racconta ad alta voce cosa stai facendo mentre lo fai.”
Non esiste una risposta giusta. Non c’è un output perfetto che stai cercando.
Cosa cercare (e cosa evitare) durante il colloquio AI
Le assunzioni AI di successo si basano su segnali precisi. Ecco cosa distingue un vero power user da chi finge:
Segnali positivi:
Il candidato narra il suo ragionamento mentre lavora. Non sta solo digitando prompt, sta pensando ad alta voce: “Ok, so che probabilmente l’AI mi darà una risposta generica, quindi specifico il contesto aziendale e aggiungo vincoli precisi.”
Usa l’intelligenza artificiale come thought partner, non come motore di ricerca. Fa domande di follow-up, raffina le risposte, costruisce un dialogo con il modello.
Riconosce le allucinazioni o gli output deboli e corregge il tiro. Dice cose tipo: “Questo dato mi sembra inventato, chiedo le fonti” oppure “Questa risposta è troppo vaga, devo essere più specifico nel prompt.”
Red flag:
Prompt vaghi e sciatti. Se tratta l’AI come Google, digitando domande generiche senza contesto, è un problema.
Non considera i limiti dell’intelligenza artificiale. Un power user sa dove l’AI funziona e dove fallisce. Sa che deve verificare, integrare, correggere.
Copia e incolla l’output senza riflessioni. Se il candidato prende la prima risposta dell’AI e la considera definitiva, farà lo stesso nel lavoro quotidiano.
Bonus: avere un account a pagamento di un LLM dimostra commitment personale verso l’AI. Non è obbligatorio, ma è un segnale.
Quali competenze AI valutare nel test di prompting
Un test di prompting per assunzioni AI efficace valuta quattro dimensioni:
Qualità del prompt: il candidato sa scrivere prompt chiari, precisi, con contesto e vincoli? Oppure fa domande generiche aspettandosi miracoli?
Scelta dello strumento: usa Claude per analisi complesse, ChatGPT per brainstorming, Gemini per ricerche? O apre il primo LLM che trova? La scelta del tool rivela la literacy sulle differenze tra modelli.
Processo di pensiero: critica gli output, chiede fonti, raffina i prompt, identifica le allucinazioni. Questo è ciò che separa chi usa l’AI da chi la subisce.
Expertise del dominio: il candidato sa inquadrare il problema per l’AI? Sa tradurre una sfida lavorativa reale in un prompt efficace? Questa capacità rivela quanto capisce davvero il ruolo per cui si candida.
Come implementare i test AI nel recruiting
Se vuoi copiare questo approccio per le tue assunzioni AI, ecco tre regole pratiche:
Testa presto nel processo. Subito dopo la prima chiamata di screening. Se l’AI è una competenza non negoziabile, nessuno dovrebbe andare avanti senza dimostrarla.
Fai disegnare il test da un esperto del ruolo. Non al recruiter, non all’HR generalist. A chi farà quel lavoro ogni giorno e sa quali use case AI saranno rilevanti.
Standardizza lo scenario per ogni posizione. Tutti i candidati per lo stesso ruolo devono avere lo stesso assignment, così hai un benchmark per confrontarli.
E ricorda: questo non è un ostacolo burocratico. È come un test di ragionamento logico o un assignment tecnico. Lo scopo non è aggiungere friction, ma garantire che assumi persone capaci di prosperare in un’azienda dove l’intelligenza artificiale è parte del DNA.
Il futuro delle assunzioni è AI-first
Le aziende si dividono in due categorie: quelle che assumono persone che sanno usare l’AI e quelle che fra tre anni non esisteranno più.
Sembra brutale? Forse. Ma è anche motivante.
Il mercato del lavoro premia chi si adatta velocemente. E oggi adattarsi significa imparare a lavorare con l’intelligenza artificiale, non contro di essa o ignorandola.
La buona notizia per le aziende italiane è che il gap di competenze AI è ancora colmabile. Ma serve agire ora, non quando tutti gli altri avranno già fatto la trasformazione.
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