In psicologia del lavoro, per\u00f2, validit\u00e0 significa qualcosa di molto preciso<\/strong>: la capacit\u00e0 di un metodo di selezione di predire in modo affidabile la performance futura<\/strong>.<\/p>\n\n Non di piacere. Non di fare una buona impressione. Ma di prevedere ci\u00f2 che accadr\u00e0 dopo l\u2019assunzione.<\/p>\n\n Silvia lavora nelle risorse umane di una media azienda. Ha esperienza, intuito e una lunga pratica di colloqui. Quando incontra Marco, tutto sembra funzionare: comunicazione fluida, esempi ben strutturati, risposte impeccabili al metodo STAR. Nel colloquio libero Marco \u00e8 brillante, sicuro, convincente.<\/p>\n\n Silvia esce dal colloquio con una sensazione chiara: \u201c\u00c8 la persona giusta.\u201d<\/em><\/p>\n\n Qualche mese dopo, per\u00f2, emergono le difficolt\u00e0: obiettivi non raggiunti, tensioni nel team, scarsa capacit\u00e0 di gestire situazioni complesse. La discrepanza tra colloquio e realt\u00e0 \u00e8 evidente.<\/p>\n\n Solo pi\u00f9 tardi Silvia scopre qualcosa di interessante: Marco aveva utilizzato strumenti di intelligenza artificiale per preparare il colloquio, generare esempi STAR e simulare le domande pi\u00f9 frequenti. Nulla di scorretto. Tutto legittimo. Ma profondamente rilevante.<\/p>\n\n La domanda che resta non \u00e8 \u201cMarco ha barato?\u201d<\/em>, ma un\u2019altra, molto pi\u00f9 scomoda:<\/p>\n\n Il metodo usato era davvero in grado di predire la performance?<\/strong><\/p>\n\n Qui entra in gioco il primo pilastro di VALID.<\/p>\n\n Un processo di selezione \u00e8 valido<\/strong> quando gli strumenti che utilizza sono supportati da evidenze empiriche<\/strong>: studi, meta-analisi e dati che mostrano una relazione statisticamente significativa tra ci\u00f2 che misuriamo in fase di selezione e ci\u00f2 che accadr\u00e0 successivamente sul lavoro.<\/p>\n\n Questo comporta una conseguenza cruciale: non \u00e8 il selezionatore a determinare che cosa predice la performance<\/strong>. \u00c8 la letteratura scientifica a indicarlo.<\/p>\n\n In generale, alcuni strumenti sono buoni predittori della performance, altri lo sono meno (o per nulla). Work sample ben progettati, test di abilit\u00e0 cognitive generali, test di personalit\u00e0 mirati e interviste strutturate con griglie di valutazione (ad esempio con ancore comportamentali, BARS) mostrano da decenni una validit\u00e0 predittiva significativa. Viceversa, colloqui liberi, valutazioni impressionistiche, referenze e \u2013 per certi aspetti \u2013 anche i biodata (CV) tendono a essere meno predittivi perch\u00e9 pi\u00f9 esposti a bias e distorsioni. E questo vale ancora di pi\u00f9 oggi, in un contesto in cui l\u2019AI d\u00e0 l\u2019impressione di essere sempre pi\u00f9 \u201callenabile\u201d.<\/p>\n\n Ma non basta scegliere strumenti \u201cbuoni\u201d: la scelta deve essere congrua con la posizione. Un test di personalit\u00e0 o di abilit\u00e0 cognitive \u201cgenerico\u201d non \u00e8 sufficiente: bisogna sapere quali tratti (e sotto-tratti) e quali dimensioni cognitive predicono, e in quale misura, le performance rilevanti per quel ruolo.<\/p>\n\n Qui entra in gioco il Piano di Selezione<\/strong>: un modello che collega in modo esplicito e misurabile i risultati degli strumenti di valutazione alle performance attese, combinando i dati con pesi e criteri definiti. Il Piano di Selezione si costruisce una volta per ciascuna posizione e poi si applica in modo coerente ai candidati.<\/p>\n\n La capacit\u00e0 di costruire un Piano di Selezione valido \u2013 e di scegliere strumenti realmente predittivi per quella specifica posizione \u2013 \u00e8 uno dei principali valori aggiunti dello specialista HR.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n L\u2019esperienza del selezionatore \u00e8 importante nella costruzione di un Piano di Selezione valido, ma non pu\u00f2 sostituire la validit\u00e0 del metodo<\/strong>. Anzi, se non \u00e8 supportata da strumenti validi, l\u2019esperienza rischia di trasformarsi in overconfidence.<\/p>\n\n Un metodo valido tutela l\u2019organizzazione, perch\u00e9 riduce il rischio di inserimenti fallimentari. Ma tutela anche i candidati, perch\u00e9 li valuta su ci\u00f2 che conta davvero, non su quanto sono bravi a impressionare o a \u201cgiocare il colloquio\u201d.<\/p>\n\n Quando un processo \u00e8 valido:<\/p>\n\n In questo senso, la validit\u00e0 non \u00e8 solo un criterio tecnico<\/strong>. \u00c8 una questione di responsabilit\u00e0 professionale ed etica.<\/p>\n\n La V di VALID ci ricorda una regola semplice, ma scomoda:<\/p>\n\n Se un metodo non predice la performance, non \u00e8 un buon metodo. Anche se \u00e8 diffuso. Anche se \u201cfunziona\u201d in apparenza.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n Nella prossima newsletter passeremo alla A di Affidabilit\u00e0<\/strong>: cosa succede quando lo stesso candidato viene valutato in momenti diversi o da valutatori diversi? E perch\u00e9, senza affidabilit\u00e0, la validit\u00e0 resta solo teorica.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Quando un metodo di selezione predice davvero la performance (nell\u2019epoca dell\u2019AI) Nel linguaggio comune della selezione, la parola \u201cvalido\u201d \u00e8 spesso usata in modo vago. Un colloquio \u00e8 \u201cvalido\u201d perch\u00e9 convince. Un test \u00e8 \u201cvalido\u201d perch\u00e9 \u00e8 diffuso. Un metodo \u00e8 \u201cvalido\u201d perch\u00e9 si usa da anni. 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\n\nUna storia comune (forse troppo)<\/h2>\n\n
\n\nValidit\u00e0 non \u00e8 intuizione (n\u00e9 esperienza)<\/h2>\n\n
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Perch\u00e9 la validit\u00e0 tutela tutti<\/h2>\n\n
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\n\nLa V di VALID<\/h3>\n\n
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