A settembre abbiamo raccontato come alcune aziende italiane stanno usando l’AI nei processi HR. In questa newsletter scendiamo nel dettaglio di un solo processo, quello di selezione: lo abbiamo scelto perché riguarda tutte le aziende, a prescindere dal settore o dalla dimensione.
Abbiamo parlato con Sofia Ghisetti, Head of Operations and People di Yellow Tech, per capire come funziona il flusso che hanno costruito, dove l’AI ha preso il posto del lavoro manuale e dove invece resta ancora una persona a decidere.
Yellow Tech aiuta le aziende italiane a portare l’AI nel lavoro di tutti i giorni, da un lato con la formazione e dall’altro con la costruzione di agenti AI (ad esempio, per l’assistenza clienti, la gestione documentale, ecc.).
Com'è fatto il processo di selezione di Yellow Tech
In Yellow Tech tutto il processo di selezione è orchestrato su n8n (dal primo contatto del candidato fino al colloquio), uno strumento di automazione che collega tra loro app e servizi diversi (form, email, Slack, modelli di AI). Ecco gli step:
Prima candidatura. Il candidato compila un Google form con i dati di base (es. email, numero di telefono).
Domande sul ruolo. Il candidato riceve in automatico una mail con un secondo form, con domande specifiche sulla posizione (ad esempio, per un ruolo da consulente: “hai già fatto vendita? Descrivi cosa hai fatto”).
Prima valutazione con l'AI. Un agente AI legge le risposte e assegna un punteggio per ogni sezione, sulla base dei criteri definiti dal team.
Revisione umana. I risultati arrivano in un canale Slack dedicato: per ogni candidato c'è il punteggio ottenuto in ciascuna sezione e la richiesta se farlo proseguire o meno nel processo. La decisione finale resta all’HR.
Video colloquio asincrono. Chi passa riceve un'altra mail con il link a Hireflix, uno strumento per registrare video risposte a domande predefinite. Il video ha una parte tecnica e una parte di presentazione personale.
Seconda valutazione (AI + umana). Un secondo agente AI valuta la parte tecnica del video e restituisce un voto. La presentazione personale invece la guarda sempre una persona del team.
Call di fit culturale. L'ultimo step è una chiamata con l’HR, dedicata soprattutto al fit culturale.
In tutto questo, n8n gestisce anche i reminder: se un candidato non compila un form, riceve in automatico una mail che glielo ricorda.
Come usare l’AI per valutare i candidati
Il cuore del sistema è il prompt che l'agente usa per valutare le risposte dei candidati. Il form da compilare e il prompt hanno struttura identica per ogni ruolo: si inseriscono dei campi variabili per il nome del ruolo e le domande specifiche a cui il candidato deve rispondere. Così Yellow Tech non riscrive un prompt per ogni posizione aperta, ma ne mantiene uno solo, riutilizzabile.
Come costruire il prompt
Il prompt di Yellow Tech si compone di alcuni blocchi:
Contesto e ruolo. Si spiega all'AI chi è e cosa sta facendo: sta valutando candidati per una posizione specifica in Yellow Tech, con i requisiti principali del ruolo.
Variabili dal form. Nel testo ci sono dei campi tra parentesi (per esempio nome del candidato, CV) che vengono riempiti in automatico con i dati inviati dal candidato.
Modello di punteggio. Il punteggio massimo è 100. Per ogni domanda specifica sul ruolo (in Yellow Tech sono quattro) si indicano delle fasce, per esempio: da 0 a 4 punti se la risposta contiene X, da 10 a 15 se contiene Y.
Criteri trasversali. Alcune domande sono uguali per tutti i ruoli, come la disponibilità a lavorare in ufficio.
Penalità. Si definiscono i casi che abbassano il punteggio, per esempio una risposta che non c’entra con la domanda.
Esempi. Qualche esempio aiuta l'AI a capire come applicare i criteri.
Il punteggio finale dato dall’AI combina due componenti: una fissa e una variabile. Alle domande chiuse (crocette) corrisponde sempre lo stesso punteggio predefinito. Alle domande aperte, invece, l’AI aggiunge o toglie punti in base a come il candidato ha argomentato la risposta: non c’è un punteggio fisso stabilito a priori, ma un giudizio qualitativo caso per caso.
Di seguito un esempio di prompt di valutazione:
Stai valutando un candidato per il ruolo di {nome_ruolo} in Yellow Tech,
un'azienda italiana che aiuta le imprese ad adottare l'AI generativa.
Il ruolo in breve: {descrizione_ruolo}
Il candidato ha compilato un form di candidatura.
Assegna un punteggio solo alle sezioni elencate qui sotto.
Non considerare e non dedurre età, genere, nazionalità, foto o situazione familiare.
CANDIDATO
Nome: {nome}
CV: {testo_cv}
SEZIONI 1- 4. Domande sul ruolo (massimo 15 punti ciascuna)
Domanda: {domanda_1}
Risposta: {risposta_1}
0-4: risposta generica, senza esempi concreti
5-9: un esempio pertinente, ma non è chiaro cosa abbia fatto il candidato
10-15: esempi concreti, con il suo ruolo, i risultati e qualche numero
(stesse fasce per le domande 2, 3 e 4)
SEZIONE 5. Disponibilità a lavorare nella nostra sede di Milano (massimo 20)
20 se sì, 0 se esprime dubbi, valori intermedi se la risposta è condizionata.
SEZIONE 6. Quiz sull'AI generativa (massimo 20)
+1 per ogni opzione corretta selezionata, -2 per ogni opzione sbagliata selezionata.
Opzioni corrette: {opzioni_corrette}
ESEMPI
{due risposte di esempio, con il punteggio che daresti e perché}
Punteggio massimo: 100. Il candidato passa se il punteggio finale è almeno {soglia}.
Il tuo punteggio è un suggerimento: una persona rivede ogni NO prima che parta qualsiasi email.
Rispondi solo con questo schema:
Candidato: X
Passa: SÌ/NO
Punteggio finale: X
Sezione 1: X · motivazione in una riga
Sezione 2: X · motivazione in una riga
Sezione 3: X · motivazione in una riga
Sezione 4: X · motivazione in una riga
Sede: X
Quiz AI: X
Quale modello usare
Yellow Tech usa Claude Haiku di Anthropic, un modello piccolo e veloce. Per valutare risposte con criteri chiari non serve un modello di ragionamento (cioè un modello di AI pensato per analisi e valutazioni più complesse, e che costa quindi di più): a fare la differenza sono i criteri scritti nel prompt. In più i costi restano bassi, e questo conta soprattutto quando le candidature diventano migliaia a settimana.
Alcune cose a cui fare attenzione quando costruisci il flusso
Testa sempre con candidati finti. Prima di attivare un flusso, fallo girare con indirizzi email di prova: altrimenti rischi che un errore nel template arrivi a decine di persone vere.
Lascia un margine di tempo prima di ogni invio. Imposta i flussi in modo tale che aspettino un’ora prima di mandare l’email: è il tempo necessario per bloccare un invio sbagliato, se ce n’è bisogno.
Nessun rifiuto parte da solo. Ogni “no” passa da una conferma su Slack (o da altro strumento simile), e chi conferma può anche rimettere in corsa il candidato. È anche il modo più rapido per accorgersi quando i criteri all’interno del prompt di valutazione vanno ritoccati.
Un riepilogo dei rifiuti a fine giornata. Per vedere in un colpo d’occhio cosa è stato scartato e perché.
Un flusso che controlla gli altri. Se un passaggio del processo va in errore, il sistema se ne accorge da solo e segnala il problema al team, invece di bloccarsi senza che nessuno se ne accorga.
Come creare una dashboard sui processi di selezione in corso
Per avere una vista d'insieme, Sofia usa Claude per creare ogni settimana una dashboard interattiva, cioè un “artifact” che mostra:
da dove arrivano i candidati (ricerca attiva o candidature spontanee)
l’andamento delle candidature della settimana
dove si fermano i candidati nel processo
il dettaglio posizione per posizione.
Automatizzare con l’AI non richiede più competenze tecniche specifiche
In Yellow Tech Sofia ha costruito il flusso descritto sopra da sola, imparando la logica dello strumento (per esempio: se si aggiunge una riga su un foglio, parte un'azione). Oggi l’AI è talmente avanzata che non serve più costruire da soli il flusso di selezione su uno strumento come n8n: lo si può chiedere direttamente all’AI.
Infatti, oggi Sofia usa direttamente Claude Code per fare eventuali modifiche al flusso: è sufficiente scrivere in linguaggio naturale (quindi senza uso di codice) cosa si vuole ottenere e l’AI lavora direttamente su n8n.
Cosa si può imparare da Yellow Tech
Il processo di Yellow Tech offre spunti utili a qualsiasi azienda che assume con una certa regolarità, dalla startup alla realtà più strutturata.
Standardizza la struttura, così da non doverla replicare per ogni posizione. Un form e un prompt con la stessa forma per tutti i ruoli rendono il sistema scalabile: per aprire una nuova posizione basta cambiare il nome del ruolo e le domande.
Un buon prompt è prima di tutto un buon sistema di valutazione. Contesto, criteri, fasce di punteggio, penalità ed esempi: se questi elementi sono chiari per chi seleziona, si riesce a renderli chiari anche per l'AI.
L'AI suggerisce, la persona decide. Rivedere i candidati scartati non è solo una garanzia per i candidati: è il modo più concreto per accorgersi quando il sistema sbaglia e correggerlo.
Un flusso automatizzato va comunque sorvegliato. Email di prova, margini di tempo prima degli invii, controlli su chi viene scartato: l’automazione funziona bene solo se si costruiscono dei freni di sicurezza.
Non servono competenze tecniche per iniziare. Con strumenti come Claude Code, oggi un flusso di automazione si costruisce descrivendolo a parole.
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