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Executive Leadership & Artificial Intelligence: Head Hunting 4.0

Massimiliano Alciati

Executive Leadership & Artificial Intelligence: Head Hunting 4.0.

Rel. Guido Perboli, Antonino Giannone. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica, 2019

Abstract:

La Trasformazione Digitale è ormai parte del nostro presente: aziende pionieristiche del mondo digital lo vedono ormai quasi come passato, mentre, le ultime non ancora attualizzate, stanno finalmente comprendendo l’importanza di questa trasformazione per poter stare al passo con i tempi. Ovviamente ciò non coinvolge unicamente le aziende di un settore in particolare, bensì tutti i settori ne fanno parte. Nello specifico, per quanto riguarda quello del Recruiting, oggigiorno vede l’implementazione di innovazioni tecnologiche al favore dell'ottimizzazione di processi obsoleti e “macchinosi” di selezione. La trasformazione che il recruiting potrebbe incontrare grazie alle abilità di analisi e di processamento delle informazioni dei big data e grazie all'intelligenza artificiale(AI) è particolarmente affascinante, motivo per cui questo studio si concentra sui cambiamenti che i processi di reclutamento hanno subito negli ultimi anni e che si troveranno ad affrontare man mano che emergono nuove soluzioni tecnologiche. Questa tesi, partendo da un’analisi delle caratteristiche che accomunano i leader Executive ricercati dagli Head Hunters di Badenoch+Clark, ha lo scopo e l'obiettivo principale di ampliare le conoscenze sulle metodologie di E-Recruiting ormai già presenti sul mercato da anni, ed implementarle con tecnologie innovative a favore dell’Artificial Intelligence (AI) utilizzate nei processi di reclutamento, dando uno spunto critico sulle opportunità ed i rischi che queste nuove soluzioni tecnologiche comporterebbero ai processi di reclutamento di profili Executive.

Relatori: Guido Perboli, Antonino Giannone
Anno accademico: 2019/20
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 126
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-33 - INGEGNERIA MECCANICA
Ente in cotutela: Universitat Internacional de Catalunya (SPAGNA)
Aziende collaboratrici: Professional Values Italia Spa
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/12840
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