I datori di lavoro britannici ricevono mediamente 140 candidature per posizione. Solo l'8% configura l'ATS per il rifiuto automatico. Questa analisi esamina l'impatto dell'IA nel reclutamento primaverile.
Quando l'Institute of Student Employers (ISE) ha pubblicato la sua Student Recruitment Survey 2025, una cifra ha catturato lo stato del reclutamento laureati in UK: 140 candidature per ogni singola posizione. Tale rapporto, basato su 155 datori di lavoro membri che hanno ricevuto complessivamente oltre 1,8 milioni di candidature per circa 31.000 ruoli di inizio carriera, rappresenta un massimo da due anni. L'aumento è in parte conseguenza degli strumenti basati su IA e delle funzioni di candidatura con un clic che hanno reso le candidature di massa quasi prive di attrito per i candidati.
Allo stesso tempo, l'offerta di posizioni per laureati si è contratta. L'indagine ISE ha registrato un calo dell'8% nelle assunzioni di laureati durante il 2024/25, l'anno più debole dal calo del 12% registrato nel 2020. Tra i datori di lavoro intervistati, il 42% ha ridotto l'assunzione di laureati, il 25% è rimasto stabile e il 33% ha riportato un aumento. Le prospettive rimangono caute: i dati ISE indicano un'ulteriore riduzione del 7% nelle assunzioni per il ciclo 2025/26, trainata principalmente dai forti cali presso un piccolo numero di grandi aziende.
La Higher Education Statistics Agency (HESA), basandosi sulla sua indagine Graduate Outcomes su 917.610 laureati della coorte 2022/23, riporta che l'82% degli intervistati era occupato o svolgeva lavoro non retribuito 15 mesi dopo la laurea. Tuttavia, l'occupazione a tempo pieno per i laureati di primo livello è scesa dal 57% al 54%, mentre il tasso di disoccupazione è salito di un punto percentuale al 6%. Si tratta di cambiamenti modesti se isolati, ma riflettono un raffreddamento più ampio nel mercato del lavoro per laureati che rende ancora più rilevante comprendere i sistemi di screening.
Le meccaniche dello screening automatizzato dei CV sono spesso fraintese. La confusione inizia con una statistica ampiamente citata: il 75% dei CV verrebbe rifiutato dai sistemi ATS prima ancora di essere letto da un umano. Questa affermazione, che circola su piattaforme di consulenza professionale e social media, è stata fatta risalire dagli analisti a Preptel, una società di servizi di reclutamento ormai defunta. Nessuna metodologia per tale cifra è mai stata resa pubblica. I dati delle indagini tra i selezionatori dipingono un quadro sostanzialmente diverso.
Un sondaggio del 2025 su 25 selezionatori pubblicato da Enhancv ha rilevato che il 92% esamina manualmente le candidature, anche in scenari ad alto volume. Solo l'8% (due intervistati su 25) ha riferito di configurare il proprio ATS per rifiutare automaticamente i CV in base ai punteggi di corrispondenza dei contenuti. Separatamente, HR.com ha pubblicato risultati simili alla fine del 2025, riportando che la stragrande maggioranza dei selezionatori utilizza funzioni di filtraggio per dare priorità e ordinare le candidature, piuttosto che per eliminarle sistematicamente. Il vero collo di bottiglia, secondo queste indagini, è la disponibilità di tempo umano. Quando un selezionatore affronta 140 candidature per un singolo ruolo, anche coloro che esaminano ogni sottomissione dedicheranno inevitabilmente poco tempo a ciascuna di esse.
Detto questo, praticamente tutti i datori di lavoro utilizzano quelle che il settore definisce domande eliminatorie: campi obbligatori come lo stato del diritto al lavoro, il livello minimo di qualifica o la disponibilità al trasferimento. I candidati che non soddisfano questi criteri rigidi vengono solitamente filtrati prima della revisione umana. Si tratta di un controllo di conformità binario, non di una valutazione della qualità del CV.
L'architettura tecnica del software di screening si è evoluta considerevolmente. Le generazioni precedenti di ATS si basavano sulla semplice corrispondenza di parole chiave, scansionando i CV alla ricerca di termini esatti presenti nella descrizione del lavoro. Secondo l'analisi di settore, l'attuale generazione di strumenti, tra cui piattaforme come Workday, Greenhouse, Lever e iCIMS, utilizza sempre più il natural language processing (NLP) e, in alcuni casi, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per valutare il contesto anziché contare semplicemente la frequenza delle parole chiave.
In termini pratici, ciò significa che una dichiarazione sulle competenze come "sviluppo di script di automazione in Python per ridurre il tempo di elaborazione manuale del 40%" ha probabilmente un peso analitico maggiore rispetto al semplice elenco di "Python" in una sezione dedicata alle competenze. Il sistema può analizzare il verbo, lo strumento e il risultato, riconoscendo una competenza dimostrata anziché una parola chiave isolata. Anche le piattaforme specifiche per il mercato UK fanno parte di questo scenario: Trac è ampiamente utilizzato nei trust del NHS, SuccessFactors è comune nel settore bancario e Oleeo gestisce gran parte del flusso di reclutamento laureati della Pubblica Amministrazione.
Anche così, i sistemi NLP avanzati dipendono dalla capacità di leggere e analizzare accuratamente il contenuto del documento. Le scelte di formattazione che impediscono un'analisi pulita, come caselle di testo incorporate, layout a più colonne o intestazioni basate su immagini, possono ancora causare perdita di informazioni, indipendentemente da quanto possa essere sofisticata l'IA sottostante.
Questa analisi si basa principalmente su tre fonti di dati. La ISE Student Recruitment Survey 2025 copre 155 datori di lavoro membri in diversi settori, con dati su oltre 31.000 ruoli di inizio carriera e più di 1,8 milioni di candidature. È il benchmark più citato per le tendenze di reclutamento laureati in UK, sebbene sia orientato verso grandi datori di lavoro strutturati e potrebbe non rappresentare appieno i modelli di assunzione delle PMI.
L'indagine HESA Graduate Outcomes raccoglie le risposte di 917.610 laureati dell'anno accademico 2022/23, intervistati tra dicembre 2023 e novembre 2024. A metà 2025, questo set di dati è stato integrato nei dati Longitudinal Educational Outcomes (LEO) del Dipartimento per l'Istruzione, segnando il suo inserimento nelle statistiche governative ufficiali.
Il contesto del mercato del lavoro proviene dall'Office for National Statistics (ONS), che ha riportato 2,0 persone disoccupate per ogni posto di lavoro disponibile nel periodo da dicembre 2024 a febbraio 2025. I dati specifici sull'ATS si basano su sondaggi tra i selezionatori pubblicati da Enhancv, HR.com e Select Software Reviews, con avvertenze sulla dimensione del campione notate nella sezione delle limitazioni.
Il calendario del reclutamento laureati in UK segue tipicamente uno schema che raggiunge il picco in due finestre principali. Secondo i dati di TargetJobs e GRB, il ciclo autunnale (da settembre a novembre) tende a catturare i programmi per laureati più strutturati, in particolare in settori come finanza, consulenza, diritto e ingegneria. Il ciclo primaverile, che va da marzo a giugno, rappresenta una seconda ondata significativa di attività di assunzione.
Durante la finestra primaverile, i centri di valutazione si tengono solitamente a marzo e aprile, con le offerte di lavoro che arrivano tipicamente nei mesi di aprile, maggio e giugno. I ruoli per laureati ad accesso diretto, distinti dai programmi strutturati, tendono a essere pubblicizzati da Pasqua in poi. Alcuni programmi strutturati che non hanno coperto tutte le posizioni nel ciclo autunnale potrebbero anche riaprire le candidature durante questo periodo.
Per i laureati internazionali in UK, il ciclo primaverile ha un significato particolare. I candidati che hanno completato gli studi nell'anno accademico precedente potrebbero operare all'interno di quadri temporali post-studio sensibili, e la finestra primaverile rappresenta spesso una delle ultime grandi ondate di assunzione prima dell'estate. Modelli di assunzione primaverili comparabili esistono in altri mercati europei; i cicli di reclutamento primaverili in Francia, ad esempio, seguono una tempistica ampiamente simile per i ruoli di inizio carriera.
I livelli di competizione durante il ciclo primaverile possono variare considerevolmente in base al settore. Secondo i dati ISE, i ruoli in tecnologia, finanza e servizi professionali tendono ad attirare i rapporti candidature-vacanze più elevati, mentre i ruoli nel settore pubblico, istruzione e beneficenza possono vedere volumi inferiori ma comunque sostanziali.
Dato che la funzione primaria del software ATS è quella di analizzare e organizzare i dati della candidatura, la formattazione del documento è una questione pratica piuttosto che estetica. Secondo le guide all'ottimizzazione ATS di Jobscan e Resume.io, .docx (Microsoft Word) rimane il formato di file più universalmente analizzabile dalle principali piattaforme. Sebbene molti sistemi moderni gestiscano file PDF basati su testo senza difficoltà, alcuni sistemi più vecchi o specifici di settore potrebbero avere problemi con file PDF contenenti colonne multiple o elementi grafici.
Le intestazioni di sezione standard, come Esperienza, Istruzione, Competenze e Informazioni di contatto, tendono ad essere analizzate in modo più affidabile rispetto ad alternative creative. Le piattaforme ATS sono generalmente configurate per riconoscere queste etichette convenzionali, e i selezionatori che esaminano i dati analizzati tendono anche a navigare tra i CV strutturati in modo più efficiente. Layout a colonna singola, caratteri standard (Arial, Calibri o Times New Roman a 10 o 12 punti) e l'evitare caselle di testo, tabelle e immagini incorporate sono pratiche di formattazione comunemente citate che supportano un'analisi pulita.
Lo spostamento dalla corrispondenza pura delle parole chiave all'analisi semantica ha implicazioni su come le competenze vengono presentate in un CV. La guida del settore suggerisce che le descrizioni contestualizzate delle competenze, ovvero quelle che abbinano un verbo a uno strumento o competenza e a un risultato misurabile, tendono ad avere più peso nello screening moderno rispetto a elenchi isolati di parole chiave.
Una raccomandazione comune è includere sia gli acronimi che le loro forme estese (ad esempio, SEO insieme a Search Engine Optimisation) per tenere conto delle variazioni nelle configurazioni delle query di ricerca. Per i candidati in possesso di certificazioni tecniche, elencare sia il nome della credenziale che l'ente emittente può servire a una funzione simile nel migliorare la reperibilità.
Vale la pena notare che la distinzione tra screening ATS e screening umano è spesso meno netta di quanto suggeriscano i consigli popolari. In molte organizzazioni, il software ATS classifica e ordina le candidature piuttosto che prendere decisioni binarie. Il selezionatore revisiona quindi un elenco prioritario. Strutturare un CV per comunicare chiaramente sia con il software di analisi che con il lettore umano è, in pratica, lo stesso esercizio: chiarezza, specificità e prove pertinenti di competenze e risultati.
Comprendere dove si concentrano domanda e retribuzione può aggiungere contesto strategico al ciclo primaverile. Secondo i dati ISE del 2025, lo stipendio iniziale medio nei programmi strutturati per laureati è di circa 35.170 euro, sebbene questa cifra rifletta datori di lavoro più grandi e programmi formali. Il set di dati più ampio dell'HESA, che comprende laureati in una gamma più ampia di tipi di occupazione, porta la media più vicino a 28.731 euro.
La variazione a livello di settore è sostanziale. Come riportato in diversi sondaggi di settore all'inizio del 2026, gli stipendi iniziali mediani approssimativi includono:
La variazione regionale aggiunge un'altra dimensione. I ruoli con sede a Londra offrono tipicamente stipendi iniziali nell'intervallo da 32.000 a 34.000 euro, mentre le posizioni in Scozia e nel Sud Est si raggruppano intorno ai 28.000-29.000 euro. Queste cifre sono ampiamente coerenti tra le diverse fonti di dati, sebbene le mediane precise varino a seconda della metodologia del sondaggio e della composizione del campione.
Per i candidati che valutano opportunità oltre confine, le cifre salariali acquisiscono ulteriore contesto quando vengono adeguate al costo della vita. Uno stipendio iniziale di 34.000 euro a Londra rappresenta un diverso standard di vita rispetto a una cifra nominale equivalente in una città più economica. Lo stesso principio si applica quando si confrontano gli stipendi dei laureati in UK con opportunità in mercati come la regione del Golfo, dove i settori legati alle strategie di sviluppo nazionale possono offrire strutture retributive distinte.
Diverse tendenze convergenti suggeriscono che il ruolo dell'IA nello screening dei laureati si espanderà sostanzialmente nei prossimi anni. Secondo i dati ISE del 2025, il 62% dei datori di lavoro intervistati prevede di utilizzare l'IA nel reclutamento entro cinque anni, e il 70% anticipa una maggiore automazione nei processi di assunzione nel complesso. Tra coloro che utilizzano già l'IA nella selezione, il 94% riporta una maggiore velocità ed efficienza, e l'81% cita una maggiore capacità di analizzare grandi volumi di dati.
Allo stesso tempo, l'uso dell'IA generativa da parte dei candidati sta creando nuove tensioni. L'ISE riporta che il 61% dei datori di lavoro ha colto o sospettato candidati che utilizzano l'IA durante i colloqui senza autorizzazione, eppure il 45% non ha fornito ai candidati alcuna linea guida su cosa costituisca un uso appropriato dell'IA. Questo divario politico probabilmente si restringerà man mano che i datori di lavoro formalizzeranno sempre più le loro aspettative sull'IA nei processi di selezione.
La traiettoria più ampia punta verso un panorama di reclutamento laureati in cui entrambi i lati del processo di assunzione sono sempre più mediati dall'IA. I candidati utilizzano l'IA per generare e ottimizzare le candidature; i datori di lavoro distribuiscono l'IA per analizzare, classificare e valutare le stesse. Come questa dinamica si evolverà, in particolare per quanto riguarda equità, trasparenza ed efficacia, rimane una delle domande più seguite nell'analisi del mercato del lavoro.
I candidati che superano con successo lo screening iniziale incontreranno comunque fasi di valutazione condotte da umani. La preparazione ai colloqui comportamentali, ad esempio, rimane una competenza distinta che nessuna ottimizzazione del CV può sostituire.
Diverse importanti avvertenze si applicano ai dati presentati in questa analisi. L'indagine ISE, sebbene autorevole, copre 155 membri datori di lavoro ed è orientata verso organizzazioni più grandi e strutturate. Le PMI, che impiegano collettivamente una quota significativa di laureati in UK, sono sottorappresentate. La cifra di 140 candidature per posizione potrebbe essere più alta o più bassa presso datori di lavoro al di fuori del campione ISE.
I dati specifici ATS, in particolare i sondaggi tra i selezionatori sui tassi di rifiuto automatico, si basano su dimensioni del campione ridotte (in alcuni casi fino a 25 intervistati) e su comportamenti auto-riferiti. Le configurazioni ATS effettive presso i singoli datori di lavoro possono differire da ciò che i selezionatori riportano nei sondaggi.
I dati HESA Graduate Outcomes catturano lo stato occupazionale a 15 mesi dalla laurea. Non tracciano la progressione di carriera, la qualità del lavoro o se i laureati ricoprano ruoli relativi al loro campo di studi. La cifra del 6% di disoccupazione, sebbene utile come benchmark, non cattura il sottoccupazione o le forme di lavoro precarie.
Le cifre salariali variano tra le fonti a causa di differenze nella metodologia, nella composizione del campione e nell'inclusione o esclusione della ponderazione di Londra. Si incoraggiano i lettori a consultare direttamente le fonti primarie e a cercare la guida di professionisti della carriera qualificati per un'analisi adattata alle circostanze individuali.
Scritto da
Giornalista del Mercato del Lavoro
Giornalista del mercato del lavoro che copre analisi basate sui dati, tendenze occupazionali e benchmarking salariale a livello mondiale.
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