Ore 10:04. Dopo solo pochi minuti siamo già alla slide 4. Copertina (Jobboo – Feed Architecture), executive summary e un diagramma a blocchi sono stati visti rapidamente. Le persone, sedute al tavolo della sala riunioni, tra fogli e tazzine di caffè, stanno discutendo un numero: 0,63%. “È il tasso di click oltre la prima pagina di risultati. Significa che se non compari tra i primi 10, non esisti.” La voce è di Carla. Sotto la slide, ci sono le persone collegate: Elena da Roma e Paolo da un Frecciarossa. Domani ci sarà una riunione con il venture capital che sta investendo su di loro e servono decisioni. Il problema è come ordinare le offerte di lavoro nel feed della loro app. L’idea di fondo è aggregare annunci da varie piattaforme e restituirli all’utente in ordine di “compatibilità”. La più “simple, fast & smart” platform per la ricerca di lavoro.

“Lavoriamo per similarità” propone Luca. “L’algoritmo costruisce un vettore di feature per ogni utente, competenze, esperienza, settore, e calcola la distanza coseno con ogni annuncio. Più i vettori sono vicini, più l’offerta va su.” “Sì, ma cosa mettiamo dentro il vettore?” Carla. “Se pesiamo il titolo di studio, escludiamo chi ha competenze acquisite sul campo. Se privilegiamo l’ultima esperienza, penalizziamo chi vuole cambiare settore. Ogni coefficiente è una scelta mascherata da parametro.” Marco: “Una ricercatrice ha misurato l’attenzione media sullo schermo: è scesa a 47 secondi. Nel 2004 erano due minuti e mezzo. Se l’utente non trova qualcosa di rilevante subito, chiude. Punto.” Sara sorride: “Ecco perché Paolo è da due minuti che non ci segue più!” Qualcuno ride. Paolo, sentendosi chiamato in causa, non fa caso alla battuta. Si limita a dare voce al suo pensiero: “Allora ottimizziamo per engagement. CTR, tempo di permanenza, conversion rate. A/B testing continuo. Lasciamo che i dati decidano.”

“I dati non decidono niente.” Elena, con il tono di chi l’ha già detto altre volte. “I dati ratificano. Se l’utente clicca di più sulle offerte vicine a casa, l’algoritmo impara che la prossimità conta. Ma forse clicca di più solo perché gliele mostriamo prima. È un loop. C’è quell’articolo che vi ho mandato e non avete letto: su Facebook l’algoritmo riduce l’esposizione a contenuti diversi dell’8%, ma le scelte già condizionate degli utenti la riducono di un altro 17%. Il sistema rinforza le preferenze che ha costruito.” “Noi non facciamo politica, facciamo matching” ribatte Luca. “Se uno cerca lavoro come contabile, gli mostriamo posizioni da contabile.”

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Alberto: “Il punto è un altro. Stiamo decidendo cosa significa ‘compatibile’. E quella decisione sparisce dentro una formula. Potere senza accountability.” “Il mercato non paga l’accountability” taglia corto Paolo. “Paga la conversione, che è quella che ti paga lo stipendio!”
Sara, che guida il progetto, prova a riportare ordine: “Qual è la proposta operativa?”
Carla: “Tre livelli. Requisiti minimi, raggiungibilità e un elemento aspirazionale. Qualcosa che faccia alzare lo sguardo… un lavoro un po’ oltre quello che potresti fare… qualcosa che ti faccia capire che qui, sulla nostra piattaforma, puoi anche trovare di meglio!” “Vogliamo farli sognare?” chiede Elena con cinismo.
“Vogliamo tenerli dentro l’app” precisa Carla. “Se le prime 3 offerte non funzionano, l’utente va via. Selezione naturale!”
Luca: “E noi sopravviviamo solo se lui resta. Facendo il suo bene, facciamo il nostro.”
Alberto è il più senior. Una vita da manager, un anno “a spasso”, ora in mezzo a una ciurma di ragazzini. “Non stiamo costruendo un servizio. Pensiamo di aiutare e invece costruiamo l’ennesima dipendenza. Se uno non ha neppure voglia di cercare lavoro in una lista, è giusto che resti a guardare Netflix! Non ti sforzi più di cercare, lasci che il feed scelga per te. L’algoritmo così di…”
“Dov’è il problema?” Luca lo interrompe. “Solleviamo le persone dalla fatica di decidere. È quello che fanno Netflix o Tinder. È il modello.”
Alberto: “Sì, ma se Netflix sbaglia un film, pazienza. Qui sbagliamo carriera! Abbiamo barattato la libertà di scelta con la comodità di un sugger…”
“Esagerato!” replica Luca, che non ha mai sopportato Alberto. “L’algoritmo semplifica la complessità. E la complessità non piace a nessuno. Fosse per te staremmo ancora in fila all’ufficio di collocamento! E poi con Tinder il rischio è peggiore!”
Solo qualcuno sorride. Sanno che Alberto ha i giorni contati in azienda. Non vale la pena trascinare la conversazione.
Sara guarda l’ora: “Proposta: ranking per similarità, pesato su engagement, con un fattore di serendipity al 12% per evitare il lock-in nella bolla. Obiezioni?”

Silenzio, interrotto dal “clac” di Marco che chiude il MacBook e la discussione. Giulia non ha detto una parola. Ha 24 anni, in azienda da 3 mesi. Alza la mano, quasi si scusa: “Posso dire una cosa?”
Sara annuisce distrattamente, con la testa già sulla riunione successiva.
“Se avessi usato un’app così, forse avrei trovato lavoro prima. Ma non avrei trovato questo lavoro. Perché non era nel mio ‘vettore’. Avevo studiato per altro. L’algoritmo mi avrebbe mostrato offerte ‘compatibili’. E io avrei cliccato. Oggi farei qualcosa che forse non volevo fare, senza nemmeno sapere che esisteva qualcosa che volevo.”
Forse la voce era troppo bassa, o forse ha scelto male il momento. Quando finisce la frase, solo Alberto è ancora nella stanza. Pensa: “L’algoritmo ci conosce, ma noi conosciamo l’algoritmo?”.

Andrea Laudadio

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