C’era un tempo in cui scrivere una buona lettera di presentazione – la celebre cover letter – richiedeva ore di lavoro. Bisognava scegliere le parole giuste, bilanciare professionalità e personalità, dimostrare di aver fatto i compiti a casa sull’azienda. Faticoso, certo, ma proprio questo separava chi ci teneva davvero da chi mandava CV a raffica sperando nella fortuna. Oggi, l’evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT ha trasformato radicalmente il gioco.
Chiunque può generare in pochi secondi una lettera impeccabile, ricca di stile e perfettamente calibrata sulle aspettative del selezionatore. Il problema? Che lo possono fare tutti. E lo stanno facendo tutti. Il risultato è paradossale: questa democratizzazione dell’accesso alla “perfetta cover letter” ha anche prodotto la perdita totale del suo valore intrinseco: le candidature sono diventate tecnicamente migliori ma praticamente inutili.
Lo studio: meritocrazia in declino
Una recente ricerca congiunta tra le università di Princeton e Dartmouth ha quantificato l’impatto dell’AI sul recruitment, e i dati parlano chiaro: dal momento in cui l’intelligenza artificiale è entrata massicciamente nel processo di candidatura, le assunzioni sono diventate “significativamente meno meritocratiche”.
La ricerca ha rilevato che i candidati con competenze elevate vengono assunti il 19% in meno, mentre quelli con competenze basse il 14% in più rispetto a prima dell’introduzione massiva delle AI generative. Questo perché le aziende si ritrovano sommerse da lettere di presentazione stilisticamente perfette, ma indistinguibili tra loro e spesso create in modo seriale. Paul Novosad, economista del Dartmouth College e co-autore dello studio, è arrivato a una conclusione sconfortante: “Non vale più la pena provare a distinguere chi è davvero bravo, perché la qualità superficiale fornita dall’AI rende ogni candidatura, di fatto, omogenea“.
Per arrivare a questi risultati, i ricercatori hanno utilizzato un approccio empirico su migliaia di candidature raccolte da piattaforme come Freelancer.com, confrontando il periodo pre-ChatGPT (fino a fine 2022) con quello successivo all’introduzione degli strumenti di scrittura automatica. Tecniche di Natural Language Processing basate su Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) hanno permesso di valutare la sovrapposizione tra parole chiave delle cover letter e le offerte di lavoro. Il team ha inoltre registrato i tempi di editing e invio delle candidature, quantificando lo sforzo effettivo dei lavoratori e la frequenza d’uso degli strumenti AI.
