Gli ATS scartano i CV? L'origine del dato sul 75%

Una candidatura parte una domenica sera. Il lunedì mattina, prima che qualcuno in azienda si sia seduto alla scrivania, nella casella di posta c'è già un rifiuto. Altre candidature non ricevono alcuna risposta. Dopo un certo numero di casi dell'uno e dell'altro tipo, quasi tutti i candidati arrivano alla stessa spiegazione: nessuno legge questi CV, e a scartarli è un software.

La spiegazione è accompagnata da una statistica. Gli applicant tracking system (ATS), i software che le aziende usano per raccogliere e gestire le candidature, scarterebbero il 75% dei CV prima che una persona li veda. La cifra è comparsa su grandi testate nazionali e lavora senza sosta nel marketing dei prodotti che promettono di far superare la macchina a un CV.

Il numero si può ricostruire, e la pista porta a un'azienda che nel 2012 vendeva servizi di ottimizzazione dei CV. Nessuno studio è mai stato trovato. Che cosa faccia il software è più facile da stabilire, perché i produttori pubblicano i manuali. Un ATS può scartare un candidato senza che intervenga nessuno, ma nella documentazione dei fornitori stessi a far scattare il rifiuto è una risposta nel modulo di candidatura, non il CV. Le ragioni meglio documentate per cui un CV non porta a nulla sono più banali: troppi candidati, una candidatura arrivata tardi, un file che il software non è riuscito a leggere, o un recruiter che l'ha letto e ha scelto qualcun altro.

Un numero senza uno studio alle spalle

Il 1° marzo 2012 la rivista di settore CIO ha pubblicato un articolo di Meridith Levinson, «5 Insider Secrets for Beating Applicant Tracking Systems» (cinque segreti da addetti ai lavori per battere gli ATS). Oggi l'indirizzo porta a un articolo più recente, ma una copia d'archivio conserva l'originale, compresa questa frase del primo paragrafo:

Preptel era una start-up con un prodotto da vendere. Il suo servizio ResumeterPro confrontava un CV con un annuncio di lavoro e suggeriva modifiche, e una recensione di CIO pubblicata il giorno prima ne indicava il prezzo in 24,95 dollari al mese. Il suo amministratore delegato, Jon Ciampi, era stato general manager di SumTotal Systems, un produttore di software ATS, ed era lui la fonte dei cinque consigli dell'articolo. Per la cifra del 75% l'articolo non indicava né un campione né un metodo, e il suo unico link portava alla home page di Preptel.

L'articolo descriveva invece un test, di tutt'altro genere. Nel 2011 la società di ricerca Bersin & Associates ha scritto il CV di un ricercatore clinico immaginario, l'ha adattato a un annuncio e l'ha inviato a un sistema prodotto da Taleo. Il software ha ignorato del tutto un lavoro perché la data era scritta prima del nome del datore di lavoro, non è riuscito a leggere diversi titoli di studio e ha giudicato il CV compatibile al 43%. Come dimostrazione dei danni che può fare una lettura sbagliata del CV da parte del software, l'esperimento regge. Come misura di quanti CV vengano scartati, un solo CV è una prova debole.

Preptel non è durata. Ad agosto 2013 ha comunicato ai clienti che il servizio avrebbe chiuso il 30 agosto. L'avviso, riprodotto all'epoca su un blog per redattori di CV professionisti, diceva che l'azienda era «in perdita da 3 anni».

Il numero è sopravvissuto all'azienda. Nel 2014 una rubrica di consigli di Fortune spiegava a un lettore che il tasso di rifiuto del 75% «veniva probabilmente da uno studio» di Preptel. Nel 2019 la cautela era sparita, e con lei il significato originale:

In sette anni l'affermazione di un fornitore sulle possibilità di ottenere un colloquio era diventata uno studio secondo cui nessuno guarda tre CV su quattro. L'articolo di CNBC è uscito più di cinque anni dopo la chiusura dell'azienda, e non rimandava ad alcuno studio. Nel 2020 Christine Assaf, che cura il blog di risorse umane HRTact e lavora nel campo della psicologia delle organizzazioni, ne ha cercato uno, anche sulle riviste accademiche, e ha concluso che «non ci sono dati di partenza concreti, né ricerche che sostengano anche solo l'affermazione». Nemmeno le ricerche fatte per questo articolo ne hanno trovato uno.

Cosa fa un ATS con una candidatura

Un applicant tracking system è un database con un flusso di lavoro collegato. Archivia ogni candidatura, legge il CV e ne distribuisce il contenuto in campi come nome, datore di lavoro e qualifica (un passaggio chiamato parsing), permette ai recruiter di cercare e filtrare tra le candidature e registra i progressi di ogni candidato, dalla candidatura fino alla proposta di lavoro. Una guida a parte spiega nel dettaglio come funzionano gli ATS. La domanda, qui, è più ristretta: quali di questi passaggi possono chiudere una candidatura senza che intervenga una persona.

Su questo la documentazione dei fornitori è precisa. La guida alla configurazione di Greenhouse spiega che con la sua funzione di rifiuto automatico, «in base alla risposta di un candidato a una domanda, questi verrà automaticamente scartato come potenziale candidato». Regole di questo tipo «si possono configurare solo» per le domande sì/no, a scelta singola e a scelta multipla del modulo di candidatura. L'esempio della guida è un lavoro da autista di autoarticolati, in cui chi risponde no a una domanda sul possesso di una patente professionale viene scartato. La pagina di assistenza di Workable descrive la stessa funzione, limitata alle domande sì/no, e aggiunge un dettaglio che ai candidati potrebbe non piacere: «il candidato non sa di essere stato escluso».

I recruiter le chiamano domande eliminatorie (knockout questions). Riguardano il permesso di lavoro, le abilitazioni richieste, la sede e a volte un numero minimo di anni in un ruolo. Il CV non c'entra.

Quanto al CV, un articolo che Greenhouse ha scritto per chi cerca lavoro a gennaio 2025 afferma che «in linea generale, le candidature su Greenhouse vengono esaminate da persone reali, una per una, nell'ordine in cui arrivano». Lo stesso articolo indica due eccezioni: le regole di rifiuto automatico e le posizioni molto richieste, per cui «i recruiter possono filtrare la coda».

I recruiter raccontano una storia simile. Nell'autunno del 2025 Enhancv, un'azienda che vende software per creare CV, ha intervistato 25 recruiter negli Stati Uniti che, nel complesso, usavano Workday, iCIMS, Greenhouse e diversi altri sistemi. Ventitré hanno detto che il loro ATS non scarta automaticamente i CV per formattazione, contenuto o grafica. Gli altri due hanno detto che il loro era stato impostato per scartare i candidati sotto una certa soglia di compatibilità o di esperienza. Il campione è piccolo, lo studio stesso avverte che i risultati non sono rappresentativi a livello nazionale, e chi lo pubblica ha un prodotto da vendere, come Preptel. Ma il metodo è dichiarato, ed è più di quanto si possa dire del 75%.

Quando gli ATS scartano davvero i CV

Sarebbe comodo fermarsi qui. Le prove non lo consentono.

Per cominciare, i filtri impostati dalle aziende possono essere grossolani. Per un rapporto del 2021, la Harvard Business School e Accenture hanno intervistato 2.275 dirigenti negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Germania. Il 63% ha detto che la propria azienda usava un sistema di gestione del recruiting, e oltre il 90% di questi vi si affidava «per una prima scrematura o per stilare una classifica» dei candidati. Joseph Fuller, autore principale del rapporto, scrive che questi sistemi si basano molto su filtri negativi, come «escludere i candidati senza laurea». Ognuna di queste regole l'ha scelta una persona. Il candidato che ne fa scattare una viene comunque escluso, o spinto in fondo alla lista, prima che qualcuno abbia letto il CV.

Si sta diffondendo anche la valutazione con l'AI. Nell'articolo del 2025 Greenhouse ammetteva che «alcune aziende usano l'AI per analizzare, valutare e scartare automaticamente le candidature senza alcun intervento umano», precisando che il proprio prodotto non lo faceva. Oggi Greenhouse offre una funzione chiamata Talent Matching, che divide i candidati in categorie che vanno da forte a limitata, e la sua documentazione afferma che la funzione «non scarta né fa avanzare automaticamente alcun candidato». I sondaggi della Society for Human Resource Management (SHRM, l'associazione americana dei professionisti delle risorse umane) danno un'idea approssimativa di quanto siano diffusi questi strumenti. A gennaio 2024, su 2.366 professionisti delle risorse umane, il 26% ha detto che la propria organizzazione usava l'AI nel lavoro delle risorse umane. Di questi, il 64% la usava nel recruiting, e circa uno su tre di quel gruppo la usava per esaminare o selezionare i CV. Un anno dopo la prima cifra era salita al 43%.

La questione è arrivata anche in tribunale. Nella causa Mobley v. Workday, a maggio 2025 un tribunale federale della California ha autorizzato in via provvisoria un'azione per discriminazione in base all'età a procedere come azione collettiva. I ricorrenti sostengono che gli strumenti di Workday per «valutare, ordinare, classificare o selezionare i candidati» svantaggino i candidati più anziani. L'ordinanza non ha stabilito se il software discrimini, e nessuna decisione successiva lo ha fatto. A novembre 2026 il fascicolo della causa mostrava una richiesta di certificazione come class action, depositata a settembre, ancora in attesa di essere discussa. Workday respinge le accuse, e un portavoce ha dichiarato a CIO a giugno 2026 che i suoi strumenti «non prendono decisioni di assunzione e sono progettati con la supervisione umana al centro».

Si sono mossi anche i legislatori. A luglio 2023 la città di New York ha cominciato ad applicare una legge che impone una verifica dei pregiudizi (bias audit) sugli strumenti di selezione automatizzati e un avviso ai candidati. Nell'Unione europea il GDPR riconosce alle persone il diritto di non essere sottoposte a una decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato quando questa incide in modo significativo su di loro, salvo eccezioni, e i suoi considerando citano come esempio le «pratiche di assunzione elettronica senza interventi umani». Si tratta di informazioni generali, non di una consulenza legale.

Il software, dunque, a volte elimina un candidato prima che qualcuno lo guardi. Nei casi documentati lo fa in base a una regola scritta da una persona, di solito su una risposta del modulo. Nessuna delle fonti trovate per questo articolo misura quanto spesso accada, e nessuna sostiene il 75%.

Cosa fa sparire un CV

Le cause meglio documentate sono più ordinarie. Una è il volume. Ashby, un altro produttore di ATS, ha analizzato oltre 109 milioni di candidature per 247.000 posizioni tra gennaio 2021 e marzo 2026. Per un'assunzione servivano circa 100 candidature all'inizio del 2021 e 291 secondo i dati più recenti. Nello stesso periodo la quota di candidature che portavano a un colloquio è scesa dal 7-8% a valori tra il 3,6% e il 4,7%. A questo ritmo, un recruiter che leggesse con attenzione ogni CV ne scarterebbe comunque più di 95 su 100.

Conta anche il momento. Un working paper del National Bureau of Economic Research ha collegato 125 milioni di candidature agli annunci pubblicati su Dice.com, un portale di lavoro per professioni tecniche. Ha rilevato che gli annunci hanno vita breve, «spesso solo due o tre giorni, con una mediana di sette giorni», e che quasi la metà di tutte le candidature andava a offerte pubblicate nelle 48 ore precedenti. Se le candidature vengono lette nell'ordine di arrivo, come secondo Greenhouse accade per la maggior parte, un ottimo CV che arriva nella seconda settimana finisce in fondo a una lunga coda. Circa la metà dei recruiter intervistati da Enhancv (52%) ha detto che candidarsi presto aumenta le possibilità di un candidato.

Poi c'è il parsing, la parte dell'articolo del 2012 che regge. La pagina di risoluzione dei problemi di Greenhouse, scritta per i team di selezione che caricano i CV nel sistema, elenca che cosa può mettere in difficoltà il suo parser: un file oltre i 2,5 MB, un CV caricato come immagine, «grafica, foto o word art», «un layout a colonne», e nome e contatti messi «nell'intestazione, nel piè di pagina o in una casella di testo». Un parsing non riuscito non scarta nessuno. La pagina spiega che il file viene allegato alla scheda del candidato e che i dati vanno poi inseriti a mano. Il costo probabile, che la pagina non esplicita, arriva dopo. Con diverse centinaia di candidati in coda, i recruiter cercano e filtrano, e un CV il cui testo il software non ha saputo leggere, o ha letto nei campi sbagliati, può non comparire. In un sistema che mostra al recruiter i campi estratti, come faceva quello di Taleo nel test di Bersin, il candidato appare con un lavoro e diversi titoli di studio in meno.

Cosa suggeriscono di fare le prove

Conviene partire dal modulo, perché è lì che avvengono i rifiuti automatici documentati. L'esempio di regola fornito da Greenhouse è un no alla domanda «sei legalmente autorizzato a lavorare in questo paese?». I manuali dei fornitori ne riportano altri:

Un clic sbagliato su domande come queste chiude la candidatura e, almeno su Workable, il candidato non viene avvisato. Ogni domanda va letta due volte, e la risposta deve essere sincera. Quando la risposta sincera è no, un CV migliore non cambierà l'esito.

Quando è possibile, conviene candidarsi nei primi giorni in cui l'annuncio è online. I dati di Dice mostrano quanto presto un annuncio possa chiudersi e quanto in fretta si formi la coda, e circa la metà dei recruiter intervistati da Enhancv ha detto che candidarsi presto aiuta. Una segnalazione aiuta per un motivo affine: Greenhouse osserva che molte aziende «filtrano prima le segnalazioni o i candidati interni».

Poi bisogna rendere il file facile da leggere. Significa un testo che, copiato dal file, esca nell'ordine in cui va letto, dati di contatto nel corpo della pagina, titoli di sezione semplici e un file PDF o Word esportato da un programma di videoscrittura, non una scansione. L'elenco di Greenhouse comprende anche le lettere spaziate, i nomi delle aziende senza «Inc., Co., LTD o LLC» e le qualifiche incomplete. L'esempio di qualifica incompleta che fa Greenhouse è quello qui sotto.

Infine, conviene usare le parole dell'annuncio per le competenze che il candidato possiede davvero. Non si tratta di riempire il CV di parole chiave. I recruiter fanno ricerche tra le candidature, e le istruzioni che Greenhouse dà loro dicono che «la parola chiave della ricerca deve corrispondere esattamente alla parola chiave presente nella candidatura». L'articolo di Greenhouse per chi cerca lavoro aggiunge che il suo software suggerisce ai recruiter termini correlati e sinonimi da cercare. Anche così, un CV che parla di «onboarding dei clienti» potrebbe non comparire in una ricerca per «implementazione presso i clienti», anche se il lavoro era lo stesso. La guida su come adattare un CV all'annuncio di lavoro mostra come farlo senza copiare l'offerta.

Resta il rifiuto che aspetta nella casella di posta il lunedì mattina. Il modo documentato in cui può arrivare così in fretta è una regola scritta da un recruiter, attivata da una risposta nel modulo, che può scartare un candidato e inviare l'email senza nessuno alla scrivania. Il CV non c'entrava nulla. Le settimane di silenzio da parte di tutti gli altri hanno probabilmente una causa più banale: qualche centinaio di altre persone si erano candidate, e molte lo avevano fatto prima.

La domanda del titolo ha una risposta breve. Un ATS a volte scarta i candidati, in base a regole impostate da persone, e stando alle prove disponibili più spesso per una risposta nel modulo che per qualcosa nel CV. Nessuno sembra aver misurato quanto spesso. La cifra del 75% veniva da un'azienda che aveva qualcosa da vendere, descriveva una cosa diversa da quella che oggi le si fa dimostrare, e l'azienda non esiste più dal 2013.

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