Studio sulle citazioni IA: Risorse umane

Due pubblici fanno domande sulle risorse umane. Candidati e liberi professionisti vogliono sapere «come funziona il lavoro in somministrazione», «come trovare un apprendistato nel marketing», «quale agenzia per il lavoro cerca magazzinieri a Bologna» o «vale la pena rivolgersi a un consulente di carriera». I datori di lavoro chiedono «come assumere velocemente uno sviluppatore», «migliore società di cacciatori di teste per un direttore finanziario» o «quanto costa la somministrazione rispetto a un'assunzione diretta».

Molti di questi prompt sono domande giuridiche camuffate. Dietro «posso rinnovare più volte un contratto a termine» o «qual è la retribuzione minima in somministrazione» c'è una norma del diritto del lavoro. L'IA deve riportare correttamente la regola prima di consigliare chiunque, e questo cambia le fonti che sceglie.

Gli studenti sono un terzo pubblico: tirocini, apprendistato e percorsi duali generano un flusso costante di prompt che mescolano orientamento, scelta della scuola e regole del lavoro.

Nelle risposte in francese, i siti pubblici forniscono gran parte delle informazioni fattuali: Légifrance per i testi di legge, i portali del servizio pubblico, il ministero del Lavoro, France Travail (il servizio pubblico per l'impiego), l'URSSAF per i contributi e i portali ufficiali dedicati a studenti e apprendistato. Nelle altre lingue i modelli si rivolgono agli enti nazionali equivalenti, come l'INPS o il Ministero del Lavoro in Italia.

Il secondo livello è fatto di piattaforme di lavoro e reti professionali. LinkedIn, Indeed, Glassdoor, Welcome to the Jungle e HelloWork vengono citati per offerte, fasce retributive e reputazione dei datori di lavoro. Le piattaforme per liberi professionisti come Malt compaiono quando la domanda riguarda il lavoro autonomo.

Il terzo livello sono gli specialisti: società di selezione, società di portage salarial e le loro federazioni professionali, scuole con percorsi in apprendistato. Vengono citati quando le loro pagine confrontano offerte, dettagliano i costi o rispondono a una domanda di nicchia meglio di un portale generalista.

Le domande di diritto del lavoro comportano un rischio, quindi i modelli di IA preferiscono fonti che appaiano responsabili: un autore identificato, una data di aggiornamento, riferimenti alle norme applicabili. Un'azienda HR le cui guide citano correttamente la legge e mostrano chi le ha scritte ha più probabilità di essere citata nella spiegazione, non solo in un elenco di fornitori.

I prompt comparativi sono l'altro terreno di gioco. Domande come «migliore agenzia per il lavoro» o «migliori società di selezione per ingegneri» generano elenchi, che i modelli costruiscono a partire da articoli comparativi, piattaforme di recensioni e pagine di fornitori che indicano costi, garanzie e specializzazioni. Una pagina commerciale vaga non dà al modello nulla da confrontare.

La GEO (Generative Engine Optimization, ottimizzazione per i motori generativi) per un'azienda HR ha quindi due obiettivi: essere la fonte che spiega la regola ed essere uno dei nomi dell'elenco.