HackerRank porta l’AI nel colloquio tecnico: conta anche il ragionamento

HackerRank ha reso Chakra disponibile ai propri clienti dopo circa sei mesi di beta. L’agente conduce un colloquio tecnico dentro un ambiente di lavoro con codice e assistente AI, osserva le scelte del candidato e fa domande di approfondimento. L’azienda vuole valutare anche ragionamento, giudizio e capacità di controllare l’output dell’AI, non soltanto il risultato finale di un esercizio.

La novità sposta l’AI da strumento di preparazione per chi cerca lavoro a componente della valutazione usata da chi assume. HackerRank riferisce che Chakra ha condotto oltre 500.000 colloqui di prova con alcune aziende. È un dato comunicato dal fornitore; non dimostra da solo che il punteggio predica la qualità futura del lavoro o che il sistema tratti tutti i candidati allo stesso modo.

Che cosa è successo

Secondo TechCrunch, il colloquio propone un problema basato su un repository di codice reale. Il candidato lavora in una finestra che include un assistente AI; mentre osserva il percorso, Chakra può chiedere perché sia stata scelta una soluzione o come cambierebbe con un vincolo diverso. HackerRank afferma che durante la beta hanno partecipato aziende come Snowflake, Snorkel e Capgemini.

Il prodotto combina in un’unica sessione passaggi che spesso sono separati: prova pratica, verifica tecnica e domande di approfondimento. Per HackerRank, i candidati possono usare l’AI e vengono osservati mentre la impiegano. La società sostiene che i segnali di attività sospette siano stati dal 70 all’80% più bassi rispetto a valutazioni tradizionali comparabili; la variazione dipendeva da fattori come area geografica e livello di seniority.

L’azienda descrive Chakra come supporto al punteggio, lasciando la decisione finale alle persone. La pagina del prodotto afferma che i report collegano i giudizi a momenti specifici della trascrizione e del lavoro svolto. Queste sono garanzie dichiarate dal fornitore; chi assume dovrà verificare in pratica quanto siano accessibili le prove e quanto i criteri siano pertinenti al ruolo.

TechCrunch rileva anche il rischio di delegare troppo al punteggio: un sistema può applicare lo stesso schema a tutti e comunque riprodurre bias nei dati, nel modello o nei criteri scelti. HackerRank sostiene che il sistema sia testato per coerenza e distorsioni, ma finora le informazioni pubbliche sul lancio non equivalgono a una valutazione indipendente dei risultati di selezione.

Il punto che rischia di passare inosservato

Un colloquio adattivo può sembrare più vicino al lavoro reale, ma rende meno immediato il confronto tra persone se i compiti e le domande cambiano in base alle risposte. Per capire se il processo è equo, il datore di lavoro deve sapere quali competenze vengono misurate, come viene regolata la difficoltà e quali evidenze portano a ciascun punteggio.

La disponibilità di una trascrizione o di una spiegazione non garantisce automaticamente una decisione corretta. Un candidato può avere una connessione instabile, un diverso modo di esprimersi o necessità di accomodamenti. Anche una rubrica uniforme può penalizzare chi non rientra nelle ipotesi incorporate nel prodotto o nel compito proposto.

Se l’AI valuta un colloquio, l’azienda deve poter spiegare e riesaminare ogni punteggio che incide sulla selezione.

Che cosa cambia per imprese e professionisti

Per chi cerca lavoro nel software, la competenza valutata potrebbe includere sempre più la capacità di leggere codice generato, accorgersi di errori e motivare scelte tecniche. Prepararsi significa allenare spiegazioni concrete del proprio processo, senza presumere che ogni colloquio accetti gli stessi strumenti: le istruzioni e i limiti d’uso dell’AI vanno chiariti prima della prova.

Per i datori di lavoro e le agenzie di selezione, Chakra può ridurre i passaggi ripetitivi e rendere disponibili registrazioni e criteri più uniformi. Prima di introdurlo, serve un pilota con ruoli diversi, un confronto con valutatori umani, una procedura per contestare un punteggio e una verifica degli effetti tra gruppi di candidati. Il report commerciale del fornitore non sostituisce questa verifica.

Per i professionisti HR, legali e responsabili della protezione dei dati, la decisione riguarda anche chi può accedere a video, audio, trascrizioni e codice prodotto durante la sessione, per quanto tempo restano conservati e quali fornitori li elaborano. Le condizioni devono essere comprensibili al candidato prima che inizi il colloquio, con un referente umano per domande o correzioni.

Che cosa osservare adesso

Nei prossimi mesi sarà utile osservare se HackerRank pubblicherà risultati metodologici più dettagliati, controlli indipendenti e informazioni comparabili sulla qualità delle selezioni, non solo sul numero di sessioni. Un’altra verifica importante è come la piattaforma gestirà accomodamenti, ricorsi e cancellazione dei dati.

Le aziende italiane interessate possono iniziare con una prova limitata e criteri scritti prima del test: quale competenza si misura, chi controlla la valutazione e che cosa accade se il sistema sbaglia. La decisione finale di assunzione deve restare spiegabile e sotto responsabilità umana.

Per approfondire

Per il contesto ANPAI: Come cambia il lavoro quando entra l’AI

Le fonti

TechCrunch, intervista a HackerRank, 5 ottobre 2026

Questa analisi della redazione ANPAI aiuta a leggere fatti e conseguenze operative. Non sostituisce una valutazione tecnica o legale riferita a un caso specifico.