El proceso de selección y su automación en Italia
10.6092/issn.2421-2695/17313
Il processo di selezione dei dipendenti da parte dei datori di lavoro privati ha subito negli ultimi trent’anni importanti cambiamenti, che hanno condotto le aziende, specialmente di grandi dimensioni, ad impiegare da tempo in questo ambito strumenti tecnologici connotati da un variabile grado di complessità. Già da alcuni anni vengono gestite in maniera automatizzata, attraverso applicazioni di intelligenza artificiale, alcune fasi del processo di selezione, che può essere inteso come una sequenza ordinata di fasi con cui il datore di lavoro ottiene informazioni sui candidati e decide chi ammettere alle fasi successive, restringendo progressivamente il novero dei potenziali futuri dipendenti fino alla scelta finale. Una volta inquadrate in uno schema di classificazione generale le moltissime diverse applicazioni di intelligenza artificiale in questo campo, è possibile dar conto con maggiore precisione della situazione del mercato italiano e internazionale di software con cui viene operata la selezione automatizzata del personale. È così possibile dar conto dei numerosi rilievi problematici in termini giuridici che riguardano questo tipo di strumenti: in particolare, appaiono fondate le preoccupazioni di possibili pericoli per il diritto alla protezione dei dati personali, per il diritto a non subire discriminazioni e, più in generale, per il diritto al lavoro.
application/pdf
2421-2695
17313
1
it
Filippo Bordoni
https://creativecommons.org/licenses/by/3.0
Labour & Law Issues
diritto antidiscriminatorio
Il processo di selezione del personale e la sua automazione in Italia
Text.Serial.Journal
https://labourlaw.unibo.it/
9
Idee
2023-07-03
2023-06-20
2023-07-03
2023-07-03
I.29-I.56
LLI
Filippo Bordoni
2023/07/03
10.6092/issn.2421-2695/17313
I.29
Università degli Studi di Milano Bicocca
2421-2695
1
diritto antidiscriminatorio
it
I.56
Yeung, K., A Study of the Implications of Advanced Digital Technologies (Including AI Systems) for the Concept of Responsibility Within a Human Rights Framework, SSRN, 2018.
Il processo di selezione del personale e la sua automazione in Italia
https://labourlaw.unibo.it/article/download/17313/16172
9
Il processo di selezione del personale
     e la sua automazione in Italia




             FILIPPO BORDONI
   Università degli Studi di Milano Bicocca




             vol. 9, no. 1, 2023
                ISSN: 2421-2695
        Il processo di selezione del personale
             e la sua automazione in Italia

                                                           FILIPPO BORDONI
                                      Università degli Studi di Milano-Bicocca
                                    Dottorando di ricerca in Diritto del Lavoro
                                                f.bordoni1@campus.unimib.it



                                  ABSTRACT

        The hiring process by private employers has faced important changes in
the last 30 years, which led companies all over the world, especially the larger
ones, to employ various technological tools in this area. For some time, some
phases of the hiring process – which is better understood as a sequence of
logically coordinated steps through which employers progressively gain insight
about prospective employees and decide who to take into further consideration
– have been automated through tools based on artificial intelligence. Once the
ever-changing AI applications in this field are classified using a generally
applicable scheme, it will be possible to focus on the Italian and international
market for the software used to automate the hiring process. This kind of
technology makes room for numerous legal implications: in particular, concerns
about the right to data protection, the right to not be discriminated and, more
generally, the right to work seem reasonably founded.


Keywords: hiring process; automation; artificial intelligence; data protection;
anti-discrimination law.


                               https://doi.org/10.6092/issn.2421-2695/17313
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                         Il processo di selezione del personale
                              e la sua automazione in Italia

SOMMARIO: 1. Introduzione - 2. Tendenze recenti nella selezione delle risorse umane - 3. Processo di
     selezione e decisioni automatizzate - 4. Una proposta di classificazione delle tecnologie utilizzate
     - 5. Il mercato della selezione automatizzata, in particolare il caso italiano - 6. Rilievi giuridici -
     7. Conclusioni.


         1.        Introduzione

         «Hiring algorithms are powerful. They can determine who gets access to the economic
opportunities the world offers. Particularly, they affect a person’s life prospects, including what work they
will do, how much they will get paid, where they will live, and the quality of life they will enjoy»(1).
         In anni recenti si è sviluppato, soprattutto in ambito anglosassone, un
interessante dibattito sull’uso crescente nella selezione del personale da parte di grandi
aziende private di sistemi informatici con caratteristiche di intelligenza artificiale.
         Questi strumenti, sviluppati principalmente da società europee e statunitensi,
vengono già oggi utilizzati estensivamente da moltissime imprese nell’Unione europea
e in Italia, con effetti molto rilevanti sulle pratiche di selezione dei candidati da parte di
molti dei più grandi datori di lavoro del nostro Paese.
         Le caratteristiche intrinseche di queste tecnologie, tuttavia, danno luogo a
preoccupazioni legate alla tutela dei diritti dei cittadini in cerca di lavoro e all’effettività
degli strumenti messi a loro disposizione dall’ordinamento italiano ed europeo.
         Non esiste, ad oggi, una regolazione specificamente indirizzata all’uso di
strumenti di intelligenza artificiale nella selezione del personale, ma sono applicabili
alcune norme provenienti dal diritto della protezione dei dati personali, dal diritto
antidiscriminatorio e dal diritto del lavoro che potrebbero efficacemente limitare i rischi
per i diritti delle persone sottoposte a questa categoria di decisioni automatizzate. Il
processo di selezione, infatti, si colloca per sua natura in un momento antecedente
all’inizio del rapporto di lavoro, e quindi fuori dal rapporto stesso, in un’area
generalmente poco regolata di esercizio dell’autonomia negoziale e della libertà di
impresa.




         * Il presente contributo è stato elaborato nell’ambito del progetto Prin, 2017, Artificial Intelligence
and Legal Studies Perspectives. Are the Algorithmic decisionmaking and data driven predictions calling for a new legal
framework? A focus on financial and labour markets highlighting protection of rights and wealth distribution.
         (1) J. Yam - J. A. Skorburg, From human resources to human rights: Impact assessments for hiring
algorithms, Ethics and Information Technology, 2021, 23, 611-23.

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        Allo stesso tempo, tuttavia, la crescente rilevanza degli algoritmi di selezione
automatizzata nel mercato del lavoro italiano, e, di conseguenza, nella vita economica e
sociale del nostro Paese, rende urgente una riflessione su questo tema.
        Con questo articolo si ricostruirà (par. 2) l’evoluzione recente delle tecniche di
selezione delle risorse umane e il ruolo dell’intelligenza artificiale; si tenterà poi (par. 3)
un inquadramento più preciso e utile in termini giuridici del fenomeno; si procederà
dunque a un esame (par. 4) delle classificazioni degli strumenti di selezione
automatizzata esistenti, e a una proposta di classificazione per i fini di questa ricerca; si
darà quindi conto (par. 5) di alcune coordinate utili alla comprensione delle dinamich3e
del mercato dei software di selezione, in particolare con riferimento al caso italiano;
infine (par. 6), si indicheranno alcuni dei più importanti rilievi che riguardano, dal punto
di vista del diritto, il fenomeno delle decisioni automatizzate nella selezione del
personale.

        2.       Tendenze recenti nella selezione delle risorse umane

        Negli ultimi anni, il mercato del lavoro dei Paesi europei e nordamericani è stato
segnato da cambiamenti imponenti, realizzatisi in tempi piuttosto rapidi. Sebbene la
situazione vari anche sensibilmente da Paese a Paese, è possibile individuare alcune linee
di fondo che hanno portato a un deciso sviluppo delle tecniche e delle tecnologie di
selezione delle risorse umane: la domanda sempre più alta di competenze avanzate da
parte delle aziende (2), unita a una forza-lavoro in costante invecchiamento (3) e a una
mobilità occupazionale relativamente alta in tutto l’occidente (4) ha indotto le aziende a




         (2) D. H. Autor - F. Levy - R. J. Murnane, The Skill Content of Recent Technological Change: An
Empirical Exploration, The Quarterly Journal of Economics, 2003, 118, 1279-1333. V. anche D. J. Deming -
K. Noray, Earnings Dynamics, Changing Job Skills, and STEM Careers, The Quarterly Journal of Economics 2020,
135, 1965-2005.
         (3) J. Hurley et al., European Jobs Monitor 2021: Gender Gaps and the Employment Structure, Eurofound
and European Commission Joint Research, 2021, 9 ss.
         (4) Secondo gli ultimi dati riferiti all’Italia raccolti dall’Osservatorio HR Innovation Practice del
Politecnico di Milano, nel 2022 il tasso di turnover degli occupati era aumentato per il 73% delle aziende
e «il 45% degli occupati dichiara di aver cambiato lavoro nell'ultimo anno o di avere intenzione di farlo
da qui a 18 mesi» - https://www.osservatori.net/it/ricerche/comunicati-stampa/mercato-lavoro-italia-
risorse-umane. Più in generale, sul tema dell’aumento del turnover occupazionale e dello skills mismatch,
v. G. Brunello - P. Wruuck, Skill Shortages and Skill Mismatch in Europe: A Review of the Literature, SSRN,
2019.

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quella che è stata definita già venticinque anni fa come una vera e propria «guerra per il
talento» (5) all’interno del mercato del lavoro post-fordista (6).
        Nel tentativo di assicurarsi i lavoratori più talentuosi (ovvero, quelli che possono
garantire la massima produttività nello specifico contesto aziendale (7)), le aziende di
più grandi dimensioni hanno iniziato a guardare con grande interesse alle nuove
possibilità che promettevano di offrire le tecnologie digitali, in rapidissimo sviluppo e in
sempre maggior diffusione nella gestione del personale a partire dall’ultimo decennio
del secolo scorso.
        Il primo campo di applicazione di nuove tecnologie nel mercato del lavoro ha
riguardato la fase di ricerca e l’intermediazione tra domanda e offerta. Già nella prima
metà degli anni ’90, con l’iniziale diffusione di Internet, hanno fatto la loro comparsa le
prime bacheche online: si trattava di siti specializzati che permettevano agli utenti,
prevalentemente professionisti che già possedevano competenze informatiche, di
consultare gli annunci dei datori di lavoro in cerca di personale e, eventualmente, di
inviare la propria candidatura attraverso un link al sito dell’azienda (8).
        Nel 1994 ha fatto la sua comparsa Monster.com, ad oggi uno dei portali di ricerca
di lavoro più utilizzati negli Stati Uniti, ma largamente diffuso anche in Europa.
Piattaforme come Monster e come il concorrente Indeed (9), definite anche job aggregator,
offrono indubbi vantaggi sia a chi offre, sia a chi cerca lavoro: da un lato, infatti,
permettono di sfruttare motori di ricerca per navigare tra le offerte di lavoro,
selezionando solo quelle di volta in volta rilevanti; dall’altro, consentono ai candidati di
caricare i propri curriculum vitae nel database del sito, che potrà essere consultato a
pagamento dalle aziende in cerca di specifiche figure professionali (10).
        Diviene così possibile per le imprese allargare la platea dei potenziali candidati
per un posto di lavoro, contattando direttamente anche lavoratori che, pur non

          (5) E.G. Chambers et al., The War for Talent, The McKinsey Quarterly, 3, 1998, 44. Gli autori
utilizzano un’espressione senza dubbio enfatica e caratterizzata da toni in parte promozionali, ma non
vi è dubbio che con essa catturino un sentimento comune tra i professionisti delle risorse umane di
quegli anni.
          (6) V. R. Edwards, The Inevitable Future? Post-Fordism in Work and Learning in Adult Learners,
Education, and Training: A Reader, a cura di R. Edwards - S. Sieminski - D. Zeldin, Psychology Press, 1993,
176–86. Per quanto riguarda il caso italiano, v. A. Accornero, Era il secolo del Lavoro, Il Mulino, 2000; A.
Accornero, Dal Fordismo al Post-Fordismo: Il Lavoro e i Lavori, QRS, 2001, 1, secondo cui «la discontinuità
d’impiego e di carriera, involontaria o volontaria, può diventare normale per un numero sensibilmente
maggiore di soggetti» e «Lavorare con meno vincoli e più opportunità, ma anche con maggiore
responsabilità e maggiori rischi, è forse l’altra faccia dell’individualismo di massa innescato dalla
produzione snella just-in-time».
          (7) T. Chamorro-Premuzic et al., New Talent Signals: Shiny New Objects or a Brave New World?,
Industrial and Organizational Psychology, 2016, 9, 632.
          (8) I. Ajunwa - D. Greene, Platforms at Work: Automated Hiring Platforms and Other New
Intermediaries in the Organization of Work, SSRN, 2018, 74.
          (9) Il sito è stato messo online la prima volta nel 2004; cfr. https://it.indeed.com/about.
          (10) I. Ajunwa - D. Greene, Platforms at Work, cit.

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essendosi proposti, dimostrano attraverso il proprio curriculum un profilo professionale
compatibile con quello ricercato.
         Le tecnologie digitali, e in particolare l’uso di Internet, hanno dunque contribuito
a un imponente cambiamento sulle modalità con cui i lavoratori si candidano per
ottenere un posto di lavoro. Da un lato, infatti, le persone in cerca di lavoro hanno avuto
per la prima volta la possibilità di consultare con facilità un grande numero di offerte di
lavoro e di inviare il proprio curriculum contemporaneamente e senza alcun costo ad
aziende con sedi anche molto lontane. Dall’altro lato, i datori di lavoro, specialmente
per le mansioni più complesse, hanno iniziato a considerare sempre più di frequente
non solo le candidature spontanee, ma anche i cd. candidati passivi, ovvero lavoratori già
occupati in altre aziende ma potenzialmente interessati al posto di lavoro perché in
possesso dell’esperienza e delle competenze necessarie.
         Questo fenomeno complesso ha portato, per i datori di lavoro privati, a un
significativo aumento delle candidature ricevute per ogni ruolo ricercato (11). È stata,
quindi, una logica conseguenza la diffusione di programmi informatici diretti alla
gestione del processo di selezione vero e proprio, inteso come la sequenza di decisioni
da parte dell’impresa che conducono alla scelta di uno o più candidati, ritenuti i più
idonei, con cui concludere un contratto di lavoro.
         La prima categoria di strumenti utilizzati a questo fine è costituita dagli ATS, o
“applicant tracking system”: si tratta di software gestionali che permettono di seguire
contemporaneamente grandi moli di candidature, in tutte le loro fasi, organizzandole in
appositi database, e così tenere traccia di ogni singolo candidato (12). L’importanza degli
ATS è testimoniata dalla loro larghissima diffusione in quasi tutti gli uffici di selezione
del personale sufficientemente strutturati: questi software, infatti, rappresentano spesso
non solo i principali strumenti di lavoro sul lato back-end, ma anche la prima e
fondamentale interfaccia con i candidati e la piattaforma su cui possono essere
eventualmente integrati ulteriori software utilizzati nella selezione (13).
         Contemporaneamente, si è assistito alla progressiva diffusione (14) di pratiche di
social recruiting (15), ovvero l’uso di social network, generalisti o specializzati come

         (11) «Applicants are easier to reach today, and can apply to many jobs from remote areas» - US
Equal Opportunity Commission, Written Testimony of Eric M. Dunleavy, PhD, disponibile online presso
https://www.eeoc.gov/meetings/meeting-october-13-2016-big-data-workplace-examining-
implications-equal-employment/dunleavy%2C%20phd.
         (12) M. Bogen - A. Rieke, Help Wanted: An Examination of Hiring Algorithms, Equity, and Bias,
Report Upturn, 2018.
         (13) R. Ingrassia, Persone, organizzazioni e intermediari alla ricerca del lavoro, Giappichelli, 2021, 65.
         (14) Già nel 1998 è stato stimato come il 15% dei disoccupati americani avessero cercato lavoro
online, P. J. Kuhn - M. Skuterud, Internet Job Search and Unemployment Durations, The American Economic
Review, 2004, 94, 1, 218–232.
         (15) A. Gandini - I. Pais, Social Recruiting: Control and Surveillance in a Digitised Job Market, in P. V.
Moore - M. Upchurch - X. Whittaker, Humans and Machines at Work: Monitoring, Surveillance and Automation
in Contemporary Capitalism, Springer, 2018, 125-149.

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Linkedin, come luogo virtuale dove è possibile cercare lavoro e ottenere informazioni
utili, sfruttando le dinamiche tipiche delle reti sociali (16).
         L’ampliamento delle possibilità di intermediazione tra domanda e offerta di
lavoro, reso possibile da nuove tendenze sul mercato del lavoro tra cui rientra il social
recruiting, ha quindi condotto all’aumento del numero di domande ricevute, e quindi
esaminate, dalle aziende, le quali si ritrovano spesso alle prese con volumi di candidature
cui mai in passato avevano dovuto fare fronte. L’evoluzione tecnologica, tuttavia, ha
fornito alcune risposte anche a queste nuove sollecitazioni: in particolare, per esaminare
i curriculum e svolgere un primo filtraggio delle candidature al fine di scegliere i
lavoratori con cui, successivamente, organizzare un colloquio, sono stati introdotti
sistemi di screening automatizzati che vengono oggi impiegati da un grande numero di
società. In passato, inoltre, la correzione di test attitudinali e tecnici, spesso strutturati
con domande a risposta multipla, richiedeva un importante lavoro umano; oggi, con
software appositamente progettati, è possibile gestirla in pochi secondi e con un
intervento minimo da parte dei selezionatori, i quali spesso si limitano a una semplice
revisione dei risultati (17).
         La più recente tendenza riguarda però l’impiego nel processo di selezione di
sistemi di intelligenza artificiale, che possono essere impiegati in ogni fase del processo
di ricerca e selezione del personale per rendere automatici alcuni passaggi e per
accompagnare i professionisti delle risorse umane nel loro ruolo. In particolare,
algoritmi predittivi basati su tecniche di machine learning (18) vengono in alcuni casi
impiegati per elaborare una valutazione del candidato sulla base dei dati da lui stesso
forniti attraverso il curriculum, il completamento di prove selettive, le registrazioni di
video-interviste realizzate da remoto o la somministrazione di giochi da risolvere come
parte del processo selettivo.
         È importante notare come, nonostante in questo ultimo caso si tratti di sistemi
connotati da caratteristiche di intelligenza artificiale, in realtà le tecnologie che
permettono di automatizzare il processo di scelta sono molto diverse tra loro e
caratterizzate da differenti gradi di raffinatezza: convivono così ATS che individuano
solo i curriculum contenenti certe parole chiave, algoritmi semantici che permettono di
analizzare automaticamente l’intero curriculum e di assegnargli un punteggio sulla base
di criteri predeterminati e software di “video-screening” che analizzano l’espressione
facciale del candidato e il suo tono di voce (19).
         Non si ha conoscenza di dati sufficientemente affidabili sulle dimensioni del
fenomeno allo stato attuale, ma alcune statistiche possono rendere un’idea della

        (16) I. Pais, Looking for a Job Online. An International Survey on Social Recruiting, SL, 2015, 137, 115–
129.
        (17) M. Bogen - A. Rieke, Help Wanted, cit.
        (18) HR Research Institute, The 2019 State of Artificial Intelligence in Talent Acquisition, 2019
        (19) I. Ajunwa, An Auditing Imperative for Automated Hiring, SSRN, 2019.

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diffusione dell’intelligenza artificiale nella selezione del personale. La quasi totalità delle
500 più grandi imprese statunitensi utilizza, infatti, strumenti di selezione algoritmica
(20); da una ricerca dell’HR Research Institute del 2019 emerge che il 10% dei
responsabili delle risorse umane intervistati utilizzava già con alta intensità sistemi di
intelligenza artificiale, ma questa percentuale era destinata a una rapidissima crescita nei
due anni successivi (21). È inoltre probabile che le attuali dinamiche del mercato del
lavoro, influenzate anche da eventi come la pandemia da Covid-19, la crisi economica
conseguente e il fenomeno della cd. labour shortage abbiano accelerato l’adozione di
algoritmi di intelligenza artificiale nella selezione delle risorse umane.
        Le ragioni, citate nel medesimo rapporto, che spingono i responsabili delle
risorse umane ad adottare tecnologie di intelligenza artificiale possono essere in sostanza
ricondotte a tre fondamentali esigenze.
        In primo luogo, i sistemi di selezione automatizzata possono ridurre i tempi ed i
costi della selezione: si stima che le aziende statunitensi che utilizzano un metodo di
ricerca e selezione del personale tradizionale spendano, in media, circa 4.000$ per ogni
candidato (22) e impieghino in media quattordici ore alla settimana per portare a termine
compiti ripetitivi che potrebbero essere completamente automatizzati (23).
        Un secondo obiettivo perseguito con l’adozione di tali tecnologie è aumentare la
qualità e l’efficacia della selezione: i tradizionali processi di selezione, soprattutto quando
pervengono al datore molte domande, si basano spesso su una prima analisi superficiale
dei curriculum dei candidati, seguita da una serie più o meno numerosa di colloqui e di
prove tecniche e attitudinali che restringono via via il numero di lavoratori da valutare
fino alla scelta finale su chi sarà effettivamente assunto. Questo processo contiene un
grado intrinseco di imprecisione, in quanto alcuni candidati scartati nelle prime fasi più
superficiali della selezione si sarebbero potuti in realtà rivelare più adatti alla posizione
richiesta, ma non hanno avuto modo di essere adeguatamente valutati dai selezionatori.
Strumenti con caratteristiche di intelligenza artificiale sono potenzialmente in grado di
tenere in considerazione, sin dalle primissime fasi e addirittura dal momento della
promozione dell’offerta di lavoro, un numero molto alto di variabili che, nel complesso,
potrebbero portare a migliori risultati anche in termini di qualità della scelta.
        Inoltre, algoritmi predittivi attualmente in commercio promettono di stimare
caratteristiche conoscibili solo in prospettiva, come la produttività futura del lavoratore,
la sua propensione a condotte indesiderate come il furto sul posto di lavoro, l’aspettativa
di permanenza dell’azienda prima di cambiare lavoro (24).

        (20) I. Ajunwa - D. Greene, Platforms at Work, cit., 71.
        (21) HR Research Institute, The 2019 State of Artificial Intelligence in Talent Acquisition, cit., 11.
        (22 I. Ajunwa, An Auditing Imperative for Automated Hiring, cit., 12.
        (23) M. Ji-A, 12 Revealing Stats On How Recruiters Feel About AI, Ideal, 2019, disponibile online
presso https://ideal.com/how-recruiters-feel-about-ai/.
        (24) M. Bogen - A. Rieke, Help Wanted, cit., 41.

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        Infine, i sistemi di selezione automatizzata spesso promettono, secondo le società
che li mettono in commercio, di aiutare a contenere i bias: un’idea relativamente diffusa
tra i professionisti delle risorse umane, ma senz’altro contestabile (25), è che le tecniche
tradizionali di selezione siano fallibili anche perché caratterizzate dai bias di chi deve
valutare i candidati. Tali bias possono riguardare tanto convinzioni personali del
selezionatore, quanto circostanze inevitabili come l’impressione suscitata dai candidati
precedentemente incontrati, la fretta di giungere a una decisione o la scarsa conoscenza
della posizione per cui si sta selezionando (26). Utilizzando nel processo di selezione
decisioni automatizzate, prese sulla base di analisi statistiche dei dati dei candidati,
dovrebbe quindi, nelle intenzioni dei sostenitori di tali strumenti, portare a scelte più
oggettive (27) o addirittura in grado di rispondere attivamente ad esigenze di uguaglianza
e di diversity (28).
        L’impiego di tali strumenti appare quindi in forte crescita e progressivo
consolidamento nella cultura aziendale di molti datori di lavoro. Vi sono valide ragioni
per ritenere che non si tratti di una moda passeggera, ma di un’innovazione che
caratterizzerà sempre più il mercato del lavoro dei Paesi occidentali, compresa l’Italia.

         3.       Processo di selezione e decisioni automatizzate

        I fenomeni di digitalizzazione della ricerca e selezione del personale descritti supra
(par. 2) sono stati indicati in momenti diversi e da diverse prospettive con nomi
differenti: si è così parlato di “social recruiting” (29) riguardo all’attività di ricerca del
lavoro attraverso i social network; di “hiring algorithm” o di “predictive hiring tools”
riguardo a tecnologie predittive integrate nel processo di selezione (30); di “algorithmic
management” per indicare algoritmi computerizzati che intervengono nell’esercizio dei
poteri datoriali (31); di “algorithmic recruitment” con riferimento a algoritmi di
intelligenza artificiale genericamente utilizzati nel processo di selezione (32); infine, di


         (25) Come si vedrà infra, par. 5.
         (26) G. Dessler, Gestione delle risorse umane: fondamenti, ed. italiana a cura di L. Solari - F. Virili,
Pearson, 2021, 108-110.
         (27) N. R. Kuncel - D. S. Ones - D. M. Klieger, In Hiring, Algorithms Beat Instinct, Harvard Business
Review, 2014.
         (28) Esistono diversi sviluppatori di software che concentrano l’attenzione su questa
caratteristica: un esempio è TestGorilla, società olandese secondo cui «With TestGorilla, you give all
applicants an equal, unbiased opportunity to showcase themselves» - https://www.testgorilla.com/
         (29) A. Gandini - I. Pais, Social Recruiting, cit.
         (30) M. Bogen - A. Rieke, Help Wanted, cit.
         (31) M. K. Lee et al., Working with Machines: The Impact of Algorithmic and Data-Driven Management
on Human Workers, in Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems,
CHI ’15: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2016, 1603-1612.
         (32) H. Parviainen, Can Algorithmic Recruitment Systems Lawfully Utilise Automated Decision-Making
in the EU?, ELLJ, 2022, 13, 2, 225-248.

  LLI, Vol. 9, No. 1, 2023, ISSN 2421-2695                                                      I. 37
             F. BORDONI, Il processo di selezione del personale e la sua automazione in Italia


“talent analytics” (33) e di “big data in talent selection”, ponendo così l’accento sulle
tecniche di analisi dei dati dei candidati (34).
         Nonostante tutte queste definizioni siano corrette e permettano ciascuna di
cogliere un diverso aspetto dello sfaccettato fenomeno dell’interazione tra intelligenza
artificiale e mercato del lavoro, appare opportuno tentare un diverso inquadramento del
problema, che possa condurre a una più agevole analisi in termini più strettamente
giuridici (v. infra, par. 5).
         La selezione del personale da parte di un datore di lavoro privato viene spesso
descritta, nello studio dell’organizzazione aziendale, come un processo (35), ovvero come
una successione di attività e di decisioni finalizzate alla scelta del miglior soggetto con
cui concludere un contratto di lavoro. Attraverso una serie ordinata di fasi successive,
caratterizzate ciascuna dall’impiego di specifiche tecniche di indagine delle
caratteristiche del candidato, viene infatti progressivamente ristretto il numero delle
possibili scelte in uno schema logico di filtri successivi.
         Tale processo non risponde sempre allo stesso modello, ma è adattabile ai diversi
contesti, mezzi ed esigenze delle aziende: certe fasi possono essere completamente
omesse, mentre altre possono essere articolate in sottofasi che utilizzano svariati
strumenti per analizzare le caratteristiche dei candidati (36). Ciò che tuttavia rileva è che,
al termine di ciascuna fase, deve essere presa una decisione basata sulle valutazioni
condotte nella fase medesima, che determinano quali candidati passeranno ai momenti
successivi della selezione e, soprattutto, quali candidati saranno esclusi (37) o fortemente
svantaggiati nei passaggi successivi.
         È peraltro vero che le informazioni raccolte sul candidato in una fase precedente
vengono generalmente conservate e possono essere utilizzate, in caso di esito positivo,
anche per le fasi successive. Tuttavia, ciò che più rileva è che le medesime informazioni,
in caso di esito negativo, saranno sufficienti a fondare una decisione di rigetto al termine
di ciascuna fase.
         La struttura di un processo di selezione, dunque, può essere descritta come un
“imbuto” o una “pipeline” (38), costituito da fasi successive in cui vengono raccolte
maggiori informazioni sui candidati presi in considerazione e vengono assunte decisioni

          (33) G. Dessler, Gestione delle risorse umane: fondamenti, cit.., 103.
          (34) S. Tonidandel - E. B. King - J. M. Cortina, Big Data at Work: The Data Science Revolution and
Organizational Psychology, Routledge, 2016.
          (35) Si tratta di un assunto ampiamente condiviso in psicologia del lavoro (v. A. E. Barber,
Recruiting Employees. Individual and Organizational Perspectives, SAGE, 1998), ma anche nelle scienze
dell’organizzazione (v. R. W. Mondy, Human Resource Management, Pearson, 2010, 158, per il quale
«Selection is the process of choosing from a group of applicants the individual best suited for a particular
position and the organization»).
          (36) A. Martone (a cura di), La selezione del personale. Nuovi strumenti, Guerini e Associati, 2007.
          (37) M. Bogen - A. Rieke, 13.
          (38) A. Bower et al., Fair Pipelines, 2017 Workshop on Fairness, Accountability, and
Transparency in Machine Learning, 2017.

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             F. BORDONI, Il processo di selezione del personale e la sua automazione in Italia


che ne restringono progressivamente la platea. In questo senso, la selezione ha inizio già
con la redazione dell’offerta di lavoro, prima ancora che i potenziali candidati ne abbiano
conoscenza (39).
        Da un punto di vista descrittivo, i modelli studiati nell’organizzazione aziendale
prevedono generalmente una fase di ricerca dei potenziali candidati (o “pooling”,
creazione della platea da cui verrà scelto il candidato migliore) e di comunicazione
dell’offerta di lavoro; un primo filtro (“screening”) dei curriculum; uno o più colloqui, con
i selezionatori e con i manager di linea; una eventuale fase in cui vengono somministrati
test psicoattitudinali e sulle competenze; una fase finale di controllo delle referenze e di
trattative, che conducono alla definitiva offerta di lavoro (40).
        Per ciascuna di queste fasi sono stati elaborati diversi strumenti, studiati dalla
psicologia del lavoro, che devono rispondere a caratteristiche di affidabilità e validità per
poter essere utilmente impiegati (41).
        Si può prendere come esempio il modello di selezione utilizzato nei propri
stabilimenti da Toyota, azienda da sempre estremamente attenta alla gestione delle
risorse umane. Il processo, pensato per gli operai addetti all’assemblaggio dei veicoli
negli Stati Uniti, è così organizzato: alla presentazione della candidatura approfondita da
parte del candidato seguono test attitudinali svolti al computer; successivamente
vengono svolti ulteriori test con simulazione delle mansioni in azienda e, al superamento
di questi, viene organizzato un colloquio di persona con responsabili delle risorse umane
e potenziali superiori gerarchici. Solo all’esito di un controllo delle referenze, di esami
medici e di un test antidroga viene elaborata una vera e propria offerta di lavoro (42).
        Si tratta, come è evidente, di un esame molto approfondito del candidato,
dispendioso sia in termini di tempo (il processo dura circa 20 ore distribuite in più
giorni), sia in termini di risorse economiche (servono strutture specializzate e personale
adeguatamente formato, soprattutto per la somministrazione dei test). Aziende più
piccole condurranno, di norma, dei semplici colloqui con i responsabili delle risorse
umane e con i manager “di linea” dopo aver esaminato i curriculum, mentre la tendenza
sarà di inserire una fase di screening preselettivo e di approfondire la valutazione delle
abilità del candidato più l’azienda in cerca di lavoratori sarà strutturata e più la posizione
in questione prevederà mansioni complesse.
        Ciò che è importante notare è che, nonostante la grande variabilità della struttura
del processo selettivo e il grande numero di strumenti a disposizione per valutare i
candidati in ciascuna fase, per giungere alla decisione di assumere un determinato
lavoratore tra più possibili candidati il datore di lavoro privato procederà con una serie

       (39) H. J. Walker - A. S. Hinojosa, Recruitment: The Role of Job Advertisements, in K. Y. T. Yu - D.
M. Cable, The Oxford Handbook of Recruitment, Oxford University Press, 2014, 269-283.
       (40) A. Martone (a cura di), La selezione del personale, cit., 38.
       (41) G. Dessler, Gestione delle risorse umane: fondamenti, cit., 116.
       (42) G. Dessler, Gestione delle risorse umane: fondamenti., cit., 120.

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             F. BORDONI, Il processo di selezione del personale e la sua automazione in Italia


di valutazioni organizzate in fasi, e al termine di ogni fase certi candidati saranno esclusi
e altri portati alla fase successiva.
         In altri termini, per inquadrare meglio la nozione di “selezione” e facendo leva
sulla definizione di “processo” che lo studio dell’organizzazione aziendale normalmente
le attribuisce, può forse giungere in soccorso la categoria giuridica di “procedimento”:
una sequenza logicamente e cronologicamente ordinata di atti (le singole decisioni sul
passaggio alla fase successiva) che conduce all’adozione di un provvedimento (nel
nostro caso, la proposta di lavoro o la decisione di non proseguire oltre con le trattative)
(43).
         Se si pensa, dunque, alla selezione delle risorse umane nei termini di una
fattispecie a formazione progressiva, si può affermare che il contenuto di ogni fase di
questa sorta di procedimento è la raccolta di informazioni sul candidato, e che al termine
di ogni fase vi è una decisione.
         Ciascuna di queste decisioni può, in diverse misure ma già allo stato attuale,
essere automatizzata con l’ausilio di strumenti caratterizzati da intelligenza artificiale.
Tale automazione può essere integrale, nel senso che una decisione presa dall’algoritmo
determina direttamente l’accesso alla fase successiva, oppure parziale: spesso, infatti, i
sistemi di selezione basati su algoritmi non estromettono direttamente un candidato dal
processo selettivo, ma si limitano a marginalizzarlo, collocarlo in una posizione molto
bassa in una graduatoria o in un insieme separato di candidati ritenuti meno idonei, e
così suggeriscono al selezionatore di non prenderlo in considerazione e di preferire altri
candidati. In questo caso, nonostante la decisione su chi escludere dall’opportunità di
lavoro sia formalmente assunta da un essere umano, essa è, nella sostanza, basata su una
“bozza di decisione” sulla scorta della valutazione algoritmica della candidatura. Si
vedono così all’opera due meccanismi fondamentali del controllo algoritmico delle
organizzazioni: la restrizione delle informazioni, svolta in maniera opaca per gli stessi
selezionatori e per i candidati, e la raccomandazione, spesso in grado di influenzare in
maniera sostanziale la decisione finale presa dal selezionatore (44).
         Per le persone in cerca di lavoro, le conseguenze di decisioni automatizzate
ingiuste possono essere molto significative. Se si tiene per buona la qualificazione della
selezione del personale, in termini giuridici, come un procedimento, ne consegue che per
garantire la correttezza della selezione nel suo complesso sarà necessario, ma non


         (43) Nelle parole di Sandulli, un procedimento è «una sequenza di atti ed operazioni (…) tra
loro collegati funzionalmente in vista e al servizio dell’atto principale», A. M. Sandulli, Il procedimento
amministrativo, Giuffrè, 1940. È peraltro evidente che la selezione delle risorse umane non costituisce in
senso tecnico un procedimento, in quanto si colloca più propriamente nella fase precontrattuale
antecedente alla manifestazione del consenso da parte del futuro lavoratore e del datore di lavoro a
stipulare un contratto di lavoro.
         (44) K. C. Kellogg - M. A. Valentine - A. Christin, Algorithms at Work: The New Contested Terrain
of Control, Academy of Management Annals, 2020, 14, 1, 366-410.

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sufficiente (45), che le singole decisioni all’esito di ogni fase siano a loro volta corrette.
Di conseguenza, è particolarmente importante che il candidato conosca perlomeno
l’esistenza delle decisioni intermedie a cui è stato sottoposto: solo così sarà
eventualmente possibile sindacarle e richiedere un intervento umano (46).

        4.       Una proposta di classificazione delle tecnologie utilizzate

         È senz’altro utile tentare una classificazione descrittiva degli strumenti al centro
di questa indagine, nella consapevolezza che si tratta di un insieme estremamente
eterogeneo e mutevole di applicazioni di intelligenza artificiale, accomunate dal loro
utilizzo da parte di datori di lavoro nella selezione del personale.
         Esistono in letteratura alcune proposte di classificazione, che seguono due
logiche differenti.
         Una prima (47) suddivide i sistemi di IA per la selezione del personale in base
alla fase del reclutamento in cui agiscono: tale schema può dimostrarsi particolarmente
utile poiché, come visto poc’anzi, i modelli di processo selettivo che un datore di lavoro
potrebbe adottare sono molto diversi tra loro e spesso prevedono solamente alcune
delle fasi descritte in letteratura: tra queste fasi, poi, alcune potrebbero essere
automatizzate e altre potrebbero rimanere interamente gestite da selezionatori umani,
come emerso nel corso della nostra ricerca (48).
         Abbiamo dunque:
         •      raggiungimento dei potenziali candidati (“sourcing”): qui è possibile
impiegare l’intelligenza artificiale per personalizzare la promozione delle offerte di
lavoro, per esempio indirizzandole solamente a quei soggetti per i quali siano stimate
più alte possibilità di successo. Un esempio di software di questo tipo è LinkedIn Talent
Insights, di proprietà di Microsoft (49).
         •      vaglio dei curriculum (“screening”): algoritmi con funzioni di analisi del
testo possono essere utilizzati per esaminare il curriculum ed elaborare un indice di
rispondenza ai criteri impostati dai selezionatori, al fine di restringere il numero dei
candidati che si siano proposti per una determinata posizione. Un esempio di software
di questo tipo è lo statunitense Impress (50).
         •      colloqui con i candidati (“interviews”): è possibile impiegare l’intelligenza
artificiale per sostituire, almeno in una prima serie di colloqui, il selezionatore umano.

         (45) A. Bower et al., Fair Pipelines, cit.
         (46) V. infra, par. 6, in particolare riguardo all’art. 22 GDPR.
         (47) M. Fritts - F. Cabrera, AI Recruitment Algorithms and the Dehumanization Problem, Ethics and
Information Technology, 2021, 23, 791.
         (48) V. infra, par. 5.
         (49) https://business.linkedin.com/talent-solutions/talent-insights
         (50) https://impress.ai/hr/automated-resume-screening-software/

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Sono infatti disponibili sul mercato diversi sistemi informatici in grado di analizzare un
video registrato dal candidato stesso, che risponde davanti alla propria videocamera a
domande preimpostate, per trarne dati che non si limitano al contenuto delle risposte
stesse, ma si spingono al tono di voce, alle pause, alle esitazioni, alla postura, etc. L’analisi
di questi dati dovrebbe portare a una profilazione precisa di alcune caratteristiche
psicoattitudinali del candidato (51). In questo settore, una delle società considerate
leader a livello mondiale è HireVue (52).
        •       selezione dei candidati (“selection”): strumenti di intelligenza artificiale
possono infine essere utilizzati per combinare i set di dati raccolti nel corso dell’intero
processo, analizzarli e fornire una raccomandazione sui candidati ritenuti migliori – in
base alle caratteristiche ricercate dal datore – o addirittura una graduatoria. Raramente
la decisione finale è interamente rimessa all’algoritmo, ma laddove questo raccomanda
e ordina i candidati sulla base della loro adeguatezza, la scelta umana potrebbe
comunque essere pesantemente influenzata dai risultati restituiti dall’algoritmo. È questo
il caso, per esempio, del software HiPeople (53).
        A queste categorie individuate dagli autori dell’articolo ne vanno probabilmente
aggiunte altre due: algoritmi che intervengono nella fase di valutazione delle attitudini,
abilità e competenze dei candidati (“testing”) e algoritmi che, intervenendo a valle della
decisione, eseguono in automatico il controllo delle referenze (“background-checking”)
e confermano le informazioni fornite dal candidato.
        Una seconda possibile classificazione considera invece il tipo di attività svolta dal
software di intelligenza artificiale e, in un certo senso, il livello di sofisticazione e di
intrusività nelle scelte dei responsabili delle risorse umane: un esempio in questo senso
può essere rintracciato nel lavoro di Ajunwa (54). Dal sistema “meno automatizzato” al
“più automatizzato”, si potrebbe così parlare di:
        •       Sistemi di tracciamento dei candidati (o ATS, “Applicant tracking
systems”), che utilizzano algoritmi per la ricerca di determinate parole chiave nei
curriculum sottoposti ai selezionatori (55).
        •       Algoritmi di machine learning (56), che possono essere addestrati per
analizzare migliaia di curriculum, selezionarli in base a criteri individuati dal datore e
ordinarli in una graduatoria (57).

         (51) J. Woodworth - J. Bauer - D. Oravec, Digital Interviewing: The Voice of the Candidate, Talent
Function, 2/6/2014.
         (52) https://www.hirevue.com/
         (53) https://www.hipeople.io/
         (54) I. Ajunwa, An Auditing Imperative, cit., 6-7.
         (55) A titolo d’esempio, v. il software Cleverstaff - https://cleverstaff.net/.
         (56) Per una nozione generale, v. T. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
         (57) Era questo il caso del noto algoritmo sviluppato da Amazon, il quale è stato in un secondo
momento ritirato in quanto protagonista di vistosi casi di discriminazione di genere – v.
https://perma.cc/6SA7-R35L.

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         •       Sistemi di analisi delle interviste, come già accennato supra, che non si
limitano all’analisi di testi scritti ma utilizzano dati visuali e uditivi per analizzare
determinate caratteristiche psico-attitudinali dei candidati (58).
         Tale classificazione, tuttavia, non è esaustiva, in quanto esistono diversi tipi di
strumenti con caratteristiche di intelligenza artificiale, utilizzati per esempio per il
controllo delle referenze (59), per la somministrazione e l’analisi in tempo reale di test
attitudinali (60), per la somministrazione di videogiochi usati per la valutazione delle
caratteristiche del candidato (61).
         I due modelli di classificazione degli algoritmi per la selezione automatizzata del
personale qui proposti non possono che avere una valenza descrittiva dei principali
sistemi utilizzati da alcune grandi società europee e statunitensi: la realtà di queste
applicazioni di intelligenza artificiale, con un alto numero di produttori di software
coinvolti in tutto il mondo, prodotti che spesso uniscono due o più caratteristiche tra
quelle ora osservate, e una rapida evoluzione del mercato, non permette di stabilire oggi
per il futuro uno schema in cui possano astrattamente essere incasellati tutti gli algoritmi
coinvolti nell’automazione della selezione del personale (62).
         Entrambe le classificazioni sono comunque utili per una migliore comprensione
del fenomeno e si intersecano e completano scambievolmente. Nell’ottica di un esame
di questi fenomeni dal punto di vista giuridico, tuttavia, appare più opportuno adottare
la logica della prima classificazione.
         Se, infatti, si accetta la tesi proposta supra, per la quale la selezione del personale
è un processo a imbuto composto da un numero, variabile, di fasi successive, per ognuna
delle quali una parte dei candidati vengono esclusi dalla possibilità di ricevere un’offerta
di lavoro (v. supra, par. 3), è ragionevole analizzare ciascuna di queste fasi singolarmente
e in rapporto alle altre per comprenderne le specificità e poter valutare l’impatto
dell’automazione attraverso l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale: spesso, infatti,
tali sistemi limitano il proprio intervento a una sola fase della selezione, con modalità e
criticità specifiche per ciascuna di esse. Nella prospettiva di un eventuale esame a
posteriori della decisione automatizzata, appare opportuno un esame dei rilievi giuridici
che tenga conto delle specificità di ciascuna fase del processo di selezione, e quindi di
ciascuna categoria di strumenti utilizzata per la sua automazione.
         In secondo luogo, data la notevole mutevolezza, in una certa misura connaturata
al mercato dei software di selezione automatizzata, appare opportuno adottare non uno
schema di classificazione basato sul livello di avanzamento tecnologico dei sistemi

        (58) Si rinvia ancora a HireVue, v. supra, nota 13.
        (59) V. ad esempio il programma SkillSurvey di iCIMS- https://www.skillsurvey.com/
        (60) V. ad esempio il software Hire della società italiana Glickon - https://it.glickon.com/
        (61) V. ad esempio i prodotti venduti dalla società inglese ArcticShores                       -
https://www.arcticshores.com/
        (62) M. Bogen - A. Rieke, Help Wanted, cit., 16.

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utilizzati, bensì uno schema più solido, basato sulle varie fasi del processo selettivo, le
quali rimangono tendenzialmente fisse e sono suscettibili ciascuna di essere
automatizzata, pur con strumenti sempre diversi.
        Infine, come si vedrà infra (par. 6), nonostante la grande variabilità interna alla
categoria dei sistemi di selezione automatizzata del personale, dal punto di vista giuridico
essi pongono, in termini generali, problemi simili sulla base del momento del processo
selettivo in cui avviene la decisione automatizzata.

       5.        Il mercato della selezione automatizzata, in particolare il caso
italiano

        Prima di procedere a una trattazione dei principali profili problematici sotto il
profilo giuslavoristico del fenomeno della selezione automatizzata del personale è
opportuno tentare una descrizione dello stato attuale del mercato di questi software e
della loro diffusione tra le imprese in cerca di personale.
        La ricerca empirica qualitativa condotta dal gruppo dell’Università di Milano-
Bicocca all’interno del progetto PRIN “Intelligenza artificiale e scienze giuridiche.
Decisioni algoritmiche e predittività dei dati richiedono un nuovo quadro giuridico? Un
approfondimento sul mercato della finanza e del lavoro con particolare riguardo alla
tutela dei diritti e alla distribuzione della ricchezza” ha evidenziato alcuni dati
interessanti, per quanto non ancora definitivi, che permettono una migliore
comprensione del quadro italiano.
        Tra le aziende che da più tempo utilizzano tecniche di selezione automatizzata
per assumere lavoratori, molte operano a loro volta nel campo delle tecnologie digitali:
in certi casi sono esse stesse a sviluppare i software utilizzati nella selezione (63).
Esistono poi casi in cui aziende di dimensioni molto grandi, magari con esigenze
particolari legate allo specifico ambito di produzione e al tipo di figure professionali
ricercate, che decidono di progettare sin dalle fasi iniziali un proprio software di
selezione automatizzata, talvolta avvalendosi anche dell’opera di appaltatori esterni.
        Nella grande maggioranza dei casi, tuttavia, i datori di lavoro si rivolgono a
società di produzione di software, da cui acquistano i sistemi di selezione automatizzata
“off the shelf” (già pronti per l’uso, uguali per tutti) o “tailor-made” (personalizzabili,
adattabili cioè alle specifiche richieste del cliente, pur partendo da un prodotto già




         (63) È questo, per esempio, il caso di Google, che ha sviluppato una serie di strumenti per la
valutazione dei candidati a proprie posizioni, in particolare per quanto riguarda i test di preselezione -
https://careers.google.com/how-we-hire/#step-interviews

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sviluppato): si stimava nel 2017 che il 70% di queste tecnologie provenisse da terze parti
(64) e che il relativo mercato valesse circa tre miliardi di dollari (65).
        Il mercato in cui operano le aziende produttrici di software è estremamente
dinamico, caratterizzato dalla convivenza di prodotti di alcune grandi società
informatiche come IBM, ADP o Microsoft, e di numerose startup spesso cresciute
attorno a un singolo prodotto innovativo. I rapporti tra queste società si evolvono
rapidamente e si può così assistere a frequenti acquisizioni e processi di aggregazione,
accompagnati al contempo dal continuo emergere di nuove startup (66).
        Non sono disponibili, a quanto risulta attualmente, studi statistici e quantitativi
approfonditi sul punto, ma nel tempo sono stati tentati alcuni censimenti delle aziende
informatiche operanti nel settore della selezione del personale (67). Noi stessi, nel corso
della ricerca condotta nell’ambito del progetto PRIN, abbiamo individuato non meno
di 118 società operanti nel mercato europeo e statunitense, delle quali oltre 60
sicuramente utilizzate da datori di lavoro che operano anche in Italia.
        Nel nostro Paese, la selezione automatizzata, per come definita supra (par. 3), è
infatti una realtà per molte imprese di grandi dimensioni, operanti nei settori più diversi
(68). Non è sempre agevole stabilire con certezza quali datori di lavoro impieghino
tecnologie di selezione automatizzata dei lavoratori, in quanto le aziende, anche per
ragioni di immagine pubblica, spesso non sono esplicite sul punto.
        Al contrario, è possibile ricostruire un quadro più preciso partendo da un esame
dei produttori di software, i quali regolarmente diffondono, a fini promozionali, liste di
clienti “illustri” sui propri siti internet. Si tratta di elenchi a loro volta parziali, che non
permettono alcuna osservazione statisticamente rilevante sulla diffusione del fenomeno,
ma che, ciononostante, una volta incrociati con gli elenchi di clienti italiani, forniscono
alcune indicazioni di massima.
        Innanzitutto, un dato interessante riguarda la provenienza dei produttori di
software, che è stato possibile rinvenire a partire da articoli scientifici e da articoli di
giornale: se, come è prevedibile, la maggior parte di esse ha sede negli Stati Uniti,


         (64) J. Schwartz et al., Rewriting the Rules for the Digital Age. 2017 Deloitte Global Human Capital
Trends, Deloitte, 2017, 40. La stima è, probabilmente, al ribasso: negli ultimi cinque anni sempre più
aziende di dimensioni medio-piccole hanno iniziato ad utilizzare strumenti di selezione automatizzata
ed è ragionevole pensare che nella grande maggioranza dei casi abbiano acquistato tali strumenti sul
mercato.
         (65) S. Buranyi, Dehumanising, Impenetrable, Frustrating’: The Grim Reality of Job Hunting in the Age of
AI, The Guardian, 2018. Si tratta di una stima realizzata da uno dei protagonisti di questo mercato. È
possibile immaginare, tuttavia, che tale valore sia cresciuto negli ultimi anni.
         (66) M. Bogen, A. Rieke, Help Wanted, cit., 14.
         (67) Ad esempio, I. Ajunwa, An Auditing Imperative, cit.
         (68) È comunque diffusa da anni la consapevolezza del fenomeno tra gli studiosi di
organizzazione aziendale: v. F. Bolici, Può un algoritmo sostituire l’uomo nei processi di selezione del personale?, in
G. Dessler, Gestione delle risorse umane, cit., 127-128 (ma già presente nella precedente edizione del 2017).

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esistono anche importanti attori europei, come le francesi AssessFirst (69) e GoldenBees
(70), la tedesca SAP con il software Success Factor (71), la startup di videogiochi greca
Owiwi (72) o la olandese Harver (73).
         Si è sviluppato, poi, negli ultimi dieci anni un interessantissimo ecosistema
italiano di startup innovative che realizzano strumenti di selezione automatizzata e
hanno contribuito a una maggiore diffusione anche nel nostro Paese di queste
tecnologie. Alcune di esse sono state, negli anni, acquisite da società più grosse, come la
società informatica Zucchetti o agenzie del lavoro come OpenJobMetis (74) e Gi Group
(75).
         Rimangono però alcune startup indipendenti, in gran parte con sede a Milano,
che sono state in grado di affermarsi sul mercato con clienti anche molto importanti.
Esse mettono in commercio non tanto ATS, quanto software con caratteristiche di
intelligenza artificiale piuttosto avanzate, che intervengono in diverse fasi della selezione
(76); tra i loro clienti si annoverano principalmente datori di lavoro italiani o
multinazionali con sedi in Italia.
         Dal punto di vista dei datori di lavoro, le esigenze del mercato italiano sono
parzialmente diverse da quelle riscontrate nel contesto statunitense: le aziende che
decidono di adottare strumenti di selezione automatizzata sono prima di tutto grandi
imprese con un numero elevato di dipendenti, appartenenti, per esempio, sia
all’industria, sia alla finanza e alla consulenza, sia al commercio al dettaglio. Si tratta di
aziende dotate di uffici risorse umane ben strutturati, che ricevono grandi quantità di
candidature e che devono quindi esaminare un numero molto elevato di potenziali
lavoratori: dai colloqui preliminari svolti con alcuni attori del mercato della selezione
automatizzata emerge che il principale motivo per cui gli strumenti di intelligenza
artificiale vengono adottati in questi casi sembra essere l’esigenza di risparmiare tempo

          (69) https://www.assessfirst.com/en/
          (70) https://www.goldenbees.fr/en/
          (71) https://www.sap.com/products/hcm/recruiting-software.html
          (72) https://owiwi.co.uk/
          (73) https://harver.com/
          (74) La quale nel 2018 ha acquisito integralmente la startup Meritocracy, «piattaforma internet
specializzata nella ricerca delle professionalità legate all’innovazione e al mondo digitale che utilizza
anche componenti di Intelligenza Artificiale nella selezione e nel matching delle posizioni» -
https://www.openjobmetis.it/it/news-eventi-press/news/meritocracy-entra-far-parte-di-
openjobmetis
          (75) Con la società controllata EXS Italia - https://exsitalia.it/
          (76) A titolo d’esempio, v. il software Seek di Glickon, che somministra test attitudinali grazie
ad algoritmi adattivi ed elabora un punteggio in automatico (https://it.glickon.com/seek), o i software
di         analisi        algoritmica        delle       video-interviste      di       nCore          HR
(https://www.ncorehr.com/caratteristiche/video-interviste/) e di EXS Italia (https://exsitalia.it/exs-
italia/). Ad ogni modo, un ATS molto utilizzato nel contesto italiano sembra essere il software Allibo
Recruit              (https://www.allibo.com/it/hr-software/ats-recruiting-software/allibo-recruit.aspx)
sviluppato dalla società italiana Allibo.

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nelle fasi iniziali della selezione, prima ancora che un miglioramento della qualità degli
assunti. L’idea che gli algoritmi di selezione possano essere un’efficace risposta ad
esigenze di diversity e di tutela contro le discriminazioni, invece, non sembra essere
particolarmente diffusa nel contesto italiano.
        Il nostro Paese sconta forse qualche anno di ritardo rispetto alle tendenze già
osservate con riferimento agli Stati Uniti e ad altre economie avanzate, ma dalle
testimonianze degli operatori del settore si può affermare con ragionevole sicurezza che
anche in Italia molte aziende già usano regolarmente strumenti di selezione
automatizzata e sembrano interessate ad utilizzarne funzioni più avanzate.

        6.      Rilievi giuridici

        Selezioni automatizzate del personale pongono problemi di natura giuridica in
parte nuovi e diversi rispetto a selezioni affidate a decisori umani.
        Prima di poter esaminare nel dettaglio tali problemi, tuttavia, è necessaria una
precisazione. È vero che, come ricostruito supra (par. 3), in un processo di selezione in
cui vengono automatizzate le decisioni riguardo al passaggio da una fase alla successiva
l’intervento umano può esistere, ma essere largamente influenzato dalla scelta
algoritmica, o addirittura essere del tutto assente.
        Ciò, tuttavia, non significa che le decisioni automatizzate degli strumenti
impiegati in questo processo provengano da un soggetto autonomo e senza alcun
legame con i decisori umani: la selezione automatizzata, cioè, non è in antitesi con la
selezione umana. Un algoritmo, infatti, non è altro che «uno schema», un «procedimento
sistematico di calcolo» (77), che sulla base dei dati di input restituisce informazioni di
output. Il disegno dell’algoritmo e le sue caratteristiche dipendono da decisioni umane,
così come le predizioni realizzate dall’algoritmo riflettono le decisioni prese, nel passato,
dagli esseri umani(78). Di conseguenza, le decisioni automatizzate prese nel processo di
selezione richiedono sempre una qualche forma di intervento umano: ex ante, nella
programmazione e nella raccolta dei dati, oppure ex post, nella scelta di ignorare il
risultato ottenuto dall’algoritmo o di fare determinate eccezioni (79).
        Questo significa che, dal punto di vista giuridico, studiare un algoritmo significa
studiare uno strumento utilizzato da soggetti che ne determinano i fini e che ne decidono
l’uso. Questo uso può portare dei benefici, ma anche danneggiare i soggetti, in questo
caso i lavoratori, che sono interessati dal suo funzionamento.



        (77) Voce "algoritmo", Enciclopedia on line Treccani, Treccani, disponibile online presso
https://www.treccani.it/enciclopedia/algoritmo
        (78) S. G. Mayson, Bias In, Bias Out, Yale Law Journal, 2019, 128, 2224-2300.
        (79) I. Ajunwa, An Auditing Imperative, cit., 15.

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        Chiarito questo aspetto, è comunque il caso di notare come le caratteristiche
intrinseche dei sistemi di selezione automatizzata diano luogo a problematiche che
giustificano una loro trattazione come oggetto parzialmente autonomo di studio: a
prescindere dall’input umano, gli algoritmi alla base di questi strumenti sono infatti poco
trasparenti (80), soggetti a bias (nei dati, di programmazione o di modello (81)); tendono
ad ampliare le asimmetrie informative tra chi li utilizza e chi è sottoposto alle loro
decisioni (82); dipendono, per il loro funzionamento, da una grande mole di dati
personali raccolti dai lavoratori (83).
        È poi opportuno fare luce su una dinamica fondamentale che è possibile
riscontrare in tutti i casi in cui un datore di lavoro decida di acquistare un software da
una terza parte.
        È probabile, in queste occasioni, che il datore di lavoro che acquista il software
e lo utilizza nel processo di selezione dei propri dipendenti non abbia una piena
consapevolezza dell’esatto funzionamento delle decisioni automatizzate: questo sia
perché il datore di lavoro potrebbe non disporre delle competenze informatiche
necessarie, sia perché si tratta di codici protetti dal diritto d’autore, il cui produttore non
ha interesse a rivelare se non nelle loro caratteristiche fondamentali.
        Allo stesso tempo, molte tecnologie utilizzate nelle fasi della preselezione, dei
colloqui o del testing prevedono un modello a “piattaforma”, con caratteristiche di
software as a service (“SaaS”). Questo significa che il software di selezione non viene mai
installato sui dispositivi di proprietà dell’azienda utilizzatrice, ma al contrario è ospitato
sui server della stessa società che lo ha prodotto e viene distribuito da remoto, per il
tramite di internet, dietro il pagamento di un abbonamento periodico o di un
corrispettivo commisurato all’utilizzo. Il produttore del software, insomma, non solo
scrive il codice, ma si occupa anche della distribuzione e soprattutto del funzionamento
del prodotto (84).
        Quando i sistemi di selezione automatizzata sono immessi sul mercato secondo
questo modello, i produttori di software entrano direttamente in relazione con il
candidato per conto del datore di lavoro: concretamente, in molti casi, il candidato viene

         (80) J. Burrell, How the Machine ‘Thinks’: Understanding Opacity in Machine Learning Algorithms, Big
Data & Society, 2016, 3, 1.
         (81) M. Raghavan et al., Mitigating Bias in Algorithmic Hiring: Evaluating Claims and Practices,
Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAT* ’20), January 27-30, 2020, Barcelona, Spain,
2020.
         (82) K. Yeung, A Study of the Implications of Advanced Digital Technologies (Including AI Systems) for the
Concept of Responsibility Within a Human Rights Framework, SSRN, 2018.
         (83) M. Parviainen, Can Algorithmic Recruitment Systems Lawfully Utilise Automated Decision-Making
in the EU?, cit., 227.
         (84) Definition of Software as a Service (SaaS), Gartner Information Technology Glossary, Gartner,
disponibile online presso https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/software-as-
a-service-saas. V. anche M. Cusumano, Cloud Computing and SaaS as New Computing Platforms,
Communications of the ACM, 2010, 53, 4, 27–29.

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reindirizzato dal sito web dell’azienda in cerca di personale sulla piattaforma online
gestita da una delle società di produzione di software specializzate, che condurrà una
fase della selezione, tratterà i dati del candidato e restituirà i risultati – la decisione
automatizzata – al potenziale datore di lavoro. Si crea così, sul piano pratico prima che
giuridico, una relazione triangolare tra candidato, datore di lavoro e società produttrice
di software che, dal punto di vista della protezione dei dati personali, viene talvolta
identificata come una relazione tra interessato, titolare e responsabile del trattamento
(85).
         Una relazione triangolare di questo genere aumenta il rischio di incertezze
riguardo alla responsabilità per eventuali lesioni dei diritti dei lavoratori: nel caso, per
esempio, di una decisione automatizzata discriminatoria, il candidato dovrà agire contro
il datore di lavoro, con il quale si trova nella fase precontrattuale e che ha scelto il
software di decisione automatizzata, oppure contro il produttore del software, che ha
messo in commercio un algoritmo potenzialmente discriminatorio? La difficoltà nel
rispondere a una simile domanda mette in luce i rischi per l’effettività della tutela insiti
nell’introduzione, a qualsiasi titolo, di un soggetto terzo nella ricerca e selezione del
personale.
         Chiarite queste caratteristiche intrinseche degli strumenti di selezione
automatizzata del personale, è il caso di passare in rassegna le principali implicazioni che
tali caratteristiche possono avere sotto il profilo giuridico. Esistono, infatti, rischi per i
diritti costituzionalmente garantiti dei lavoratori e dei cittadini in cerca di lavoro, qualora
entrino in relazione con un processo selettivo in tutto o in parte automatizzato.
         Un primo, fondamentale aspetto è quello della protezione dei dati personali,
garantita dall’art. 8 della Carta dei Diritti Fondamentali dell’Unione europea.
         I sistemi di intelligenza artificiale, in generale, e di machine learning, in particolare,
necessitano per poter funzionare adeguatamente di un’enorme quantità di dati. Quando
viene impiegato un sistema di selezione automatizzata, ciò generalmente significa che
dati generati direttamente dai candidati, forniti spontaneamente o ricavati da altri
database, saranno raccolti come primo necessario passaggio.
         È allora fondamentale chiedersi se il trattamento di questi dati per i fini della
selezione sia lecito, su quale base giuridica e con quali limitazioni sotto la normativa
europea ed italiana in materia di protezione dei dati personali, e in particolare del GDPR.
L’art. 22(1) del GDPR, infatti, attribuisce all’interessato un «diritto di non essere
sottoposto a una decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato, compresa
la profilazione, che produca effetti giuridici che lo riguardano o che incida in modo
analogo significativamente sulla sua persona»: in assenza, per il momento, di
giurisprudenza italiana o europea sul punto, la dottrina generalmente si esprime nel

        (85) V., a mero titolo di esempio, la privacy policy di Glickon, disponibile online all’indirizzo
https://en.glickon.com/privacy-policy

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senso che l’art. 22 GDPR non vieta del tutto l’impiego di questi strumenti, ma lo limita
in maniera sostanziale (86); la questione rimane comunque aperta (87).
        Anche laddove le tecnologie di selezione automatizzata fossero lecite ai sensi del
GDPR, il trattamento dei dati su cui si basano porterebbe a numerosi interrogativi in
materia di compatibilità con singole previsioni del Regolamento: basti, per ora, pensare
alla possibilità di utilizzare il consenso del candidato come condizione di liceità ai sensi
dell’art. 6, nonostante la evidente condizione di sbilanciamento di potere (88).
        Un secondo fondamentale profilo problematico riguarda la possibilità che
l’algoritmo di selezione possa dar luogo, con o senza la consapevolezza di chi lo ha
sviluppato e lo impiega, a esiti discriminatori, e che con ciò possa essere violato il
principio di uguaglianza e il diritto a non subire discriminazioni stabilito dall’art. 21 della
Carta dei Diritti Fondamentali.
        Poiché gli algoritmi sono, in ultima analisi, «programmed by human beings,
whose values are embedded into their software» (89), e poiché in ogni caso dipendono
da grandi quantità di dati che potrebbero a loro volta riprodurre i pregiudizi dei soggetti
da cui sono stati raccolti (90), il loro impiego per la scelta di chi escludere dal processo
di selezione potrebbe violare la disciplina antidiscriminatoria italiana ed europea dando
luogo a discriminazioni indirette basate su caratteristiche protette dei candidati (91).
        In questo ambito, rilevanti novità potrebbero poi riguardare, in un’ottica
processuale, le concrete opportunità di dimostrare in giudizio una condotta
discriminatoria da parte del datore di lavoro. Se, infatti, tradizionalmente è
particolarmente difficile per un lavoratore dimostrare di essere stato discriminato in
virtù dell’esito negativo di una selezione, in quanto è sostanzialmente impossibile dare
conto dei criteri intimamente utilizzati da un selezionatore umano nel decidere chi
promuovere alla fase successiva della selezione, lo stesso non è più vero quando


         (86) M. Parviainen, Can algorithmic recruitment systems lawfully utilise automated decision-making in the
EU?, cit., 245.
         (87) V. anche, in una prospettiva aperta alla possibilità di una sorta di diritto al mendacio da
parte del candidato, E. Lackova, Fragility of Pre-Contractual Labour Relations in the Light of Algorithmic
Recruitment, DLM, 2022, 2, 71-91.
         (88) La dottrina e la soft law europea ritengono pacificamente che il consenso del lavoratore
dipendente non possa essere preso in considerazione, in virtù del rapporto fortemente asimmetrico che
lo lega al datore nel rapporto di lavoro, venendo quindi meno l’attributo della libertà (v. Article 29 Data
Protection Working Party, “Opinion 2/2017 on data processing at work”, adottata l’8 giugno 2017,
disponibile online presso https://ec.europa.eu/newsroom/article29/items/610169, 23): la stessa
considerazione vale anche per l’aspirante lavoratore, anche se ancora non stretto al datore da alcun
rapporto di lavoro?
         (89) F. Pasquale, The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information,
Harvard University Press, 2015, 38.
         (90) S. Barocas - A. Selbst, Big data’s disparate impact, California Law Review, 2014, 104, 671-732.
         (91) R. Xenidis - L. Senden, EU Non-Discrimination Law in the Era of Artificial Intelligence: Mapping
the Challenges of Algorithmic Discrimination, SSRN, 2019.

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vengono impiegati strumenti di selezione automatizzata, che possono essere facilmente
sottoposti a una prova controfattuale (92).
         In terzo luogo, autonomi rilievi possono riguardare il diritto all’informazione e
alla consultazione dei lavoratori, stabilito dall’art. 27 della Carta dei Diritti Fondamentali.
         In ambito italiano, un’importantissima novità legislativa è rappresentata dalla
Direttiva sulle condizioni di lavoro trasparenti e prevedibili, approvata nel 2019 dal
legislatore europeo e dalla sua trasposizione nel diritto italiano, avvenuta con il D. Lgs.
27 giugno 2022, n. 104 (cd. “Decreto trasparenza”).
         Quest’ultimo decreto, in particolare, introduce un nuovo art. 1-bis nel D. Lgs.
152/1997, che prevede specifici obblighi informativi del datore di lavoro «nel caso di
utilizzo di sistemi decisionali o di monitoraggio automatizzati», deputati a «fornire
indicazioni rilevanti ai fini della assunzione»: si tratta di una disciplina di recentissima
introduzione, e che pertanto deve essere attentamente esaminata dalla dottrina (93).
Sono inoltre promettenti alcune previsioni, come l’obbligo di informare il lavoratore (o
in questo caso, parrebbe, il candidato) degli «aspetti del rapporto di lavoro sui quali
incide l'utilizzo dei sistemi», dei loro «scopi e finalità» e della «logica ed il funzionamento»
di questi, tenendo anche conto delle facilitazioni nell’onere della prova previste in caso
di licenziamento ritorsivo del lavoratore (94).
         Non si possono infine ignorare gli effetti che l’impiego di strumenti di selezione
automatizzata possono avere su altri diritti fondamentali dei lavoratori come il diritto
alla riservatezza, il diritto alla libertà di opinione, alla libertà di associazione e sindacale,
riconosciuti e garantiti a livello costituzionale e comunitario.
         Primo fra tutti, ad essere messo a rischio è il diritto al lavoro, riconosciuto dall’art.
4 della Costituzione italiana e dall’art. 15 della Carta dei Diritti Fondamentali: è chiaro,
infatti, che a causa del potenziale ruolo di filtro per l’accesso al lavoro, i sistemi di
selezione automatizzata potrebbero essere nel futuro in grado di incidere
profondamente sugli assetti del mercato del lavoro e, in ultima analisi, sulla concreta
possibilità dei cittadini di godere dei diritti sociali (95).

         7.        Conclusioni

        La ricerca svolta nell’ambito del progetto PRIN “Intelligenza artificiale e scienze
giuridiche” ha evidenziato che gli strumenti di selezione automatizzata, generalmente


          (92) A. Kelly-Lyth, Challenging Biased Hiring Algorithms, SSRN, 2020, 36-37.
          (93) Per un primo commento, v. M. Marazza - F. D’Aversa, Dialoghi sulla fattispecie dei ‘sistemi
decisionali o di monitoraggio automatizzati’ nel rapporto di lavoro (a partire dal Decreto trasparenza), Giustizia
Civile.com, 2022, 11.
          (94) S. Varva, Novità in tema di ripartizione dell’onere della prova del licenziamento ritorsivo nel ‘Decreto
trasparenza, Giustizia Civile.com, 2022, 11.
          (95) J. Yam - J. Skorburg, From Human Resources to Human Rights, cit.

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prodotti e messi in commercio da società straniere, ma in alcuni casi sviluppati da società
italiane, sono già oggi utilizzati da numerosi grandi datori di lavoro nel nostro Paese, e
ci si attende una maggiore diffusione nel prossimo futuro.
         Attraverso questi strumenti è possibile sottoporre a decisioni automatizzate
potenzialmente ogni fase del processo di selezione del personale: dalla ricerca dei
candidati alla lettura dei curriculum, dall’esame delle attitudini e delle competenze del
candidato ai colloqui, dalla valutazione complessiva su quali candidati siano i più adatti
al controllo delle referenze che hanno prodotto.
         Ogni volta che avviene una decisione automatizzata nel contesto del processo di
selezione, che può essere concettualizzato come un percorso a imbuto o una sorta di
procedimento che si conclude con l’assunzione del lavoratore, alcuni candidati vengono
promossi alla fase successiva e, soprattutto, altri candidati vengono esclusi. Tale
esclusione, però, avviene sulla base di un algoritmo di cui il candidato non conosce il
funzionamento, o nel caso più estremo ignora del tutto l’esistenza, che è per natura
“opaco”, nel quale si possono riproporre i bias di chi lo ha programmato o quelli
contenuti nei dati con cui è stato addestrato, che richiede un trattamento talvolta molto
pervasivo dei dati personali del candidato stesso.
         Se, come sembra ragionevole prevedere, tali strumenti digitali otterranno una
diffusione sempre crescente, e se quindi l’automazione della selezione del personale –
almeno di alcune fasi di essa – diventerà la norma in Europa e in Italia, l’accesso al lavoro
da parte dei cittadini sarà, in concreto, sempre più condizionato dai fattori qui
considerati e da altri di ancora difficile previsione. L’impatto della selezione
automatizzata sul mercato del lavoro potrebbe essere determinante e avere conseguenze
sociali ed economiche dirompenti.
         Da questo punto di vista, appaiono chiaramente alcuni problemi di ordine
giuridico che prima di altri richiedono una indagine approfondita.
         La selezione automatizzata del personale pone infatti delle questioni in ordine
alla protezione dei dati personali di chi vi si sottopone, in ordine ai rischi di
discriminazione, volontaria o involontaria, insiti nelle scelte dell’algoritmo, e in ordine
alla trasparenza e al diritto di informazione dei lavoratori.
         Questo fenomeno, in varia misura, mette a rischio diritti fondamentali come il
diritto al lavoro, il diritto alla riservatezza e alla protezione dei dati personali, il diritto di
libertà di opinione e di associazione e il diritto alla libertà sindacale: sarà necessario
studiare questi temi e assicurare che le nuove tecniche siano rispettose dei diritti dei
lavoratori.
         Allo stato attuale, in ambito europeo la dottrina si è concentrata principalmente
su altri fenomeni legati all’interazione tra intelligenza artificiale e diritto del lavoro,
mentre la selezione automatizzata del personale è stata oggetto di attenzioni limitate.
Sarebbe però opportuno prendere coscienza dei problemi giuridici sollevati da queste

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nuove tecnologie: una possibile risposta potrebbe in questo senso essere costituita dalla
Proposta di Regolamento sull’intelligenza artificiale, presentata dalla Commissione
europea nel 2021 e per il momento in discussione presso il legislatore comunitario (96).
Rimane tuttavia da valutare attentamente l’impatto di tale nuova proposta legislativa sul
panorama oggi esistente della ricerca e selezione del personale.




            (96) Proposta di Regolamento del Parlamento europeo e del Consiglio che stabilisce regole armonizzate
sull’intelligenza artificiale (Legge sull’intelligenza artificiale) e modifica alcuni atti legislativi dell’Unione, 2021.

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