Il panorama della selezione di nuove risorse è cambiato drasticamente nell’ultimo decennio, in particolare ,si utilizzano metodi moderni per cercare lavoro, dalle piattaforme di selezione su misura ai post sui social media. 

Pertanto, è necessario adattarsi di conseguenza e migliorare il processo di selezione per assumere personale qualificato e di valore.

Grazie alle tecnologie moderne, è possibile potenziare il processo di assunzione e renderlo più efficiente. Uno dei modi migliori per farlo è attraverso la selezione basata sui dati. Un processo di selezione basato sui dati è più veloce e accurato, consentendo ai responsabili delle assunzioni di reclutare candidati migliori e risparmiare risorse.

In particolare, l’esigenza di efficientare il processo di selezione è particolarmente importante nel settore tecnologico a causa della scarsa disponibilità di Software Developer sul mercato.

In questo articolo, forniremo una panoramica approfondita della selezione basata sui dati.

Cos’è la selezione basata sui dati?

La selezione basata sui dati è un approccio innovativo al processo di selezione che sfrutta l’analisi dei dati per prendere decisioni informate e oggettive nella scelta dei candidati. Questo metodo va oltre le pratiche di selezione tradizionali, che spesso si basano sull’intuizione e valutazioni soggettive, utilizzando metriche quantitative e analisi avanzate per identificare il miglior talento per un determinato ruolo.

Sfruttando il potere dei dati, le aziende possono ottenere una comprensione più approfondita dei propri processi di selezione, identificare modelli e tendenze e prendere decisioni basate sui dati per migliorare i risultati delle assunzioni.

Nel mercato del lavoro odierno, veloce e competitivo, trovare il candidato giusto per la propria organizzazione può essere una sfida. Come accennato in precedenza, le aziende affrontano determinate difficoltà nelle prime fasi del processo di selezione, tra cui la velocità, la difficoltà nel trovare candidati qualificati e i possibili pregiudizi. La selezione basata sui dati mira a risolvere queste sfide fornendo ai team di selezione dati concreti che li aiutano a fare selezioni accurate.

Di seguito vedremo i principali problemi di un processo di selezione tradizionale che è possibile superare implementando un approccio data-driven

Problemi del processo di selezione tradizionale

1. Processo di selezione lungo ed inefficiente

Un processo di selezione lento e complicato può essere un notevole deterrente per i potenziali candidati e portare a un tasso di abbandono più alto, a selezioni di qualità inferiore e a costi più elevati per l’azienda. Di conseguenza, le aziende spesso faticano a attirare candidati idonei e a coprire le posizioni in modo tempestivo.

2. Limitata portata e difficoltà nel trovare Software Developer qualificati

I metodi di selezione tradizionali, come gli annunci di lavoro nei giornali o sui siti web aziendali, potrebbero non raggiungere un vasto o diversificato pool di candidati, limitando la capacità di attrarre talenti di alto livello. 

In alcuni casi, i requisiti per un lavoro potrebbero essere troppo specifici, causando difficoltà nel trovare candidati adatti.

3. Soggettività e pregiudizio

Il pregiudizio può verificarsi in varie fasi del processo di selezione, come la selezione dei curriculum, i colloqui o i controlli delle referenze. Tali pregiudizi possono portare a discriminazioni nei confronti di determinati gruppi di persone, tra cui quelli basati su razza, genere, età o orientamento sessuale.

4. Esperienza del candidato

Il giudizio sull’esperienza del candidato può variare notevolmente nei processi di selezione tradizionali, a seconda dello stile, della comunicazione e dell’approccio dell’intervistatore. Questa inconsistenza può portare a una percezione negativa dell’organizzazione e influenzare la sua capacità di attrarre talenti di alto livello.

5. Costi elevati

I metodi di selezione tradizionali possono essere costosi, specialmente quando si considerano i costi nascosti dell’assunzione, come la pubblicità, le agenzie di selezione e il tempo dedicato dai responsabili delle assunzioni e dagli specialisti delle risorse umane nel processo.

Assumere Software Developer con la selezione data-driven

Per superare queste sfide, le aziende si rivolgono alla selezione basata sui dati, che prevede l’utilizzo di tecniche, tecnologie e dati per analizzare un numero maggiore di professionisti e individuare i candidati giusti con competenze ideali.

Ad esempio, è possibile utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per migliorare il processo di selezione adottando un approccio basato sui dati. Ciò automatizzerà il processo di selezione rendendolo più efficiente. Ecco le tre semplici fasi per creare un modello di apprendimento automatico per un approccio basato sui dati alla selezione:

Tuttavia, implementare questo tipo di tecnologie nel proprio processo di selezione può richiedere diverso tempo e costi di sviluppo rilevanti.

Per risolvere questa problematica, abbiamo sviluppato una piattaforma che ti consente di selezionare e ingaggiare i Software Developer compatibili con le esigenze sfruttando l’analisi dei dati. 

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