01
Troppi dati, troppo presto
Un percorso lungo prima di aver percepito valore aumenta commitment iniziale e candidate burden.
Dall'onboarding che raccoglie dati a un'esperienza che costruisce evidenza.
Ho ripensato l'onboarding candidato di PiazzaTi come un percorso conversazionale e progressivo: meno compilazione upfront, più controllo, più trasparenza e assessment mirati solo quando aggiungono davvero informazione.
Tipo di progettoStrategic UX/UI concept
Ruolo dimostratoUX/UI · Product Strategy · Interaction
FocusProgressive profiling · Evidence-first
StatoPrototype · da validare
Tesi progettuale
Non chiedere più dati. Chiedere meglio.
Il problema non è soltanto semplificare un modulo. È allineare ogni richiesta di informazione al valore che produce: prima costruire una base utile, poi raccogliere nuova evidenza solo quando serve a ridurre un'incertezza reale.
Skills-first access→Evidence-first profiling→Human accountable decision
Problema
Allineare persone, decisioni e sequenza prima di progettare l’onboarding.
Il rischio non era soltanto creare un flusso lungo. Senza una visione condivisa, candidati, recruiter, hiring manager e team tecnico avrebbero valutato il concept con criteri diversi. Ho quindi definito all’inizio roadmap, relazioni tra stakeholder e journey di accesso, così ogni scelta successiva potesse rispondere a un obiettivo verificabile.
Struttura del lavoro
Roadmap · 3 settimane
Tre cicli consecutivi: comprendere il sistema, trasformare le evidenze in un flusso e rendere il concept testabile.
Settimana 1 · InquadramentoAudit del percorso, ipotesi di frizione, stakeholder map, criteri di fairness e definizione delle domande di ricerca.
Settimana 2 · ArchitetturaUser journey, progressive profiling, information architecture, flussi conversazionali e wireframe dei passaggi critici.
Settimana 3 · PrototipoUI ad alta fedeltà, prototipo interattivo, casi limite, protocollo di survey e test qualitativo con metriche.
Mappatura sistemica
Stakeholder, scambi e dipendenze
La mappa evidenzia chi riceve valore, chi prende decisioni e chi garantisce qualità, correttezza e fattibilità del sistema.
CandidatoFornisce dati ed evidenze, riceve trasparenza, controllo e orientamento.
Recruiter / HRDefinisce requisiti, valuta la qualità del profilo e gestisce la shortlist.
Onboarding PiazzaTiOrchestra raccolta, normalizzazione, spiegazione e revisione dei dati.
Hiring managerConferma rilevanza delle skill e sufficienza dell’evidenza job-related.
Product · AI · LegalGarantisce fattibilità, explainability, privacy, fairness e governance.
Soluzione
User journey verso l’onboarding
Il percorso prepara aspettative e fiducia prima della prima domanda: l’utente deve capire valore, regole e controllo prima di investire tempo.
1 · ScopertaArriva da annuncio, referral o ricerca.Bisogno dell'Utente: capire la proposta.
2 · ValutazioneLegge il modello skills-first e cosa non determina il fit.Bisogno dell'Utente: fiducia.
3 · AnteprimaVede durata, fasi, dati richiesti e risultato atteso.Bisogno dell'Utente: prevedibilità.
4 · ConsensoSceglie come iniziare e accetta finalità e trattamento essenziale.Bisogno dell'Utente: controllo.
5 · BaselineImporta un CV o parte da zero senza riscrivere informazioni già disponibili.Bisogno dell'Utente: efficienza.
6 · OnboardingEntra nella conversazione guidata con progressione e profilo visibili.Bisogno dell'Utente: orientamento.
01 · Contesto
Cosa sta accadendo?
Un buon match non basta se il percorso continua a produrre informazioni poco comparabili.
PiazzaTi parte già da una premessa forte: competenze prima dei segnali che possono distorcere la valutazione, Explainable AI e decisione finale umana. L'opportunità progettuale è estendere questa logica dentro il percorso candidato, trasformando l'onboarding da raccolta di campi a costruzione progressiva di evidenze.
Decision Gap = informazioni disponibili − evidenza necessariaIl sistema non dovrebbe chiedere “tutto”, ma capire cosa manca davvero per costruire un profilo utile e una selezione più robusta.
02
Dichiarato ≠ verificato
CV e self-report sono utili, ma non equivalgono a evidenza osservata o verificata in un contesto job-related.
03
Più informazioni ≠ decisione migliore
Ripetere prove o raccogliere segnali non pertinenti può aumentare attrito, bias e rumore senza ridurre l'incertezza.
02 · Riformulazione
Perché sta realmente accadendo? Qual è il vero problema?
La frizione non dipende solo dal numero di campi, ma dal rapporto tra sforzo richiesto e valore percepito.
L'ipotesi iniziale poteva essere “rendiamo il form più semplice”. Il framework evidence-first cambia la domanda: ogni step deve guadagnarsi il diritto di esistere dimostrando quale informazione aggiunge e perché viene chiesta proprio in quel momento.
Problema formulato in superficie
“Come rendiamo più veloce la compilazione del profilo?”Ottimizza l'interfaccia, ma non mette in discussione la quantità, il timing e la rilevanza delle richieste.
Reframe strategico
“Qual è la minima evidenza utile da chiedere adesso?”Sposta l'attenzione dal completamento del form alla progressione del valore e alla riduzione dell'incertezza.
03 · Strategia
Dove può intervenire il design?
Trasformare l'onboarding in un sistema di progressive commitment.
Invece di concentrare il valore alla fine, l'esperienza costruisce il profilo mentre la conversazione procede. L'utente vede ciò che viene memorizzato, può correggerlo e affronta assessment più profondi solo dopo che il sistema ha già recuperato e strutturato ciò che esiste.
Minimum necessary assessment
Chiedere solo gli step che aumentano realmente l'informazione, evitando prove ridondanti.
Evidence before judgement
Distinguere ciò che è dichiarato, documentato e osservato invece di comprimere la persona in uno score unico.
Fairness by architecture
Tenere fuori dal fit i dati non pertinenti e separare preferenze pratiche, competenze ed evidenze.
Seniority-adaptive
L'autonomia e il tipo di evidenza richiesta cambiano tra entry-level, junior, middle e senior.
Human accountability
Il sistema struttura, spiega e propone; non trasforma l'onboarding in un verdetto automatizzato.
Control & transparency
Rendere visibile lo stato del profilo, ciò che è stato salvato e la possibilità di correggere i dati.
04 · Decisioni
Quali direzioni progettuali potrebbero funzionare? Perché questa direzione?
Ho scelto un ibrido: conversazione naturale, struttura visibile.
Un'interfaccia solo-form è efficiente ma front-loads complexity. Un chatbot puro è fluido ma può nascondere progressione e memoria. La direzione scelta combina il meglio dei due modelli: una conversazione guidata, uno stepper esplicito e un profilo che si costruisce in tempo reale.
Direzione A
Form tradizionale multi-step
Strutturato e prevedibile, ma mantiene alta la sensazione di compilazione e concentra lo sforzo upfront.
+ chiarezza− burden percepito
Direzione B
Chatbot completamente libero
Più naturale, ma con rischio di scarsa orientabilità, stato invisibile e minore controllo sui dati estratti.
+ naturalezza− trasparenza
Direzione C
Conversational guided hybrid
Una domanda alla volta, quick reply quando utile, progressione visibile e “memoria” del profilo sempre accessibile.
+ controllo + fluidità± maggiore design complexity
05 · Architettura
Come funziona l'esperienza?
Dodici passaggi strategici condensati in sei macro-fasi comprensibili.
Il concept raggruppa la pipeline evidence-first in sei momenti UX. L'obiettivo è mantenere una progressione leggibile senza esporre all'utente la complessità interna del modello dati.
01
Core Identity
Career intent, seniority, autonomia
02
Baseline
CV, profilo pubblico, contesto
03
Skills
Skill + contesto + artefatti
04
Deep Assessment
Hard skill, learning, behavior
05
Fit
Vincoli e preferenze separati
06
Enrichment
Visibilità, controllo, next evidence
06 · Interazione
Come si comporta il sistema?
L'interfaccia riduce complessità senza nascondere cosa sta succedendo.
La conversazione è il layer di input; il profilo laterale è il layer di trasparenza. Ogni risposta aggiorna una memoria strutturata, mentre stepper, progress e correzione mantengono orientamento e agency.
Ciò che vede il candidato
- Una sola domanda principale alla volta.
- Quick reply solo quando riducono effort decisionale.
- Progressione in 6 fasi e completezza sempre visibile.
- Possibilità di rivedere e correggere ciò che è stato raccolto.
- Spiegazione esplicita dei dati non usati per il fit.
Ciò che fa il sistema
- Converte risposte naturali in attributi strutturati.
- Recupera CV/profilo prima di chiedere di riscrivere esperienze.
- Separa skill, evidenze, assessment e vincoli pratici.
- Conserva lo stato del percorso e aggiorna il profilo progressivamente.
- Prepara enrichment futuro solo quando una vacancy richiede nuova evidenza.