Come funziona AI Screenr
Come funziona il software di colloqui AI: configuri una job description in pochi minuti e automatizzi lo screening dei candidati con colloqui vocali AI. I candidati svolgono il colloquio in modo asincrono, senza pianificazione. In pochi minuti riceve report con punteggi e trascrizioni. Powered by AI Screenr. 3 colloqui gratuiti. Carta di credito non richiesta.
Provi gratisTrusted by innovative companies
Tre step: dall’annuncio alla shortlist ordinata
Il workflow di AI Screenr in sintesi — nessuna integrazione, nessuna pianificazione.
Configuri la posizione
Incolli una job description per il setup con un clic, oppure la costruisca manualmente in circa 5 minuti. AI Screenr estrae competenze, regole di squalifica, pesi di punteggio e fino a 5 template di domande strutturate. Può modificare tutto prima del lancio.
Condivida il link al colloquio
Inserisca un link nel Suo ATS, in un’email, SMS o annuncio. I candidati svolgono il colloquio in modo asincrono su qualsiasi dispositivo — niente pianificazione, nessuna app, nessun account. Durata tipica 15–25 minuti (configurabile da 5 a 60).
Riveda la shortlist con punteggio
Entro 2 minuti da ogni colloquio, arriva in dashboard un report con punteggio, raccomandazione Strong Yes / Yes / Maybe / No, punteggi per dimensione, citazioni di evidenza e una shortlist ordinata.
Veda una demo guidata in meno di 5 minuti con 3 colloqui gratuiti.
Provi gratis — senza cartaFase 1 in azione — una configurazione realistica della posizione
Cosa produce AI Screenr dopo il setup con un clic partendo da una job description incollata. Ogni campo è modificabile prima di pubblicare il link al colloquio.
Product Manager Senior (B2B SaaS)
Job Details
Basic information about the position. The AI reads all of this to calibrate questions and evaluate candidates.
Job Title
Product Manager Senior (B2B SaaS)
Job Family
Prodotto
Le posizioni di prodotto enfatizzano prioritizzazione, discovery e ragionamento con gli stakeholder — l’AI calibra i follow-up sul giudizio e sui trade-off piuttosto che sui dettagli di esecuzione.
Interview Template
Screening basato sulle competenze
Consente fino a 4 follow-up per domanda. Spinge sul ragionamento dei trade-off e chiede esempi specifici del passato — fa emergere la differenza tra PM esperti e candidati vicini al ruolo di PM.
Job Description
Stiamo assumendo una/uno product manager senior che possieda un’area core del workflow B2B. Collaborerà con sviluppo, design e go-to-market per individuare problemi reali dei clienti, decidere con fermezza le priorità e consegnare risultati — non solo output.
Normalized Role Brief
Product manager senior con 5+ anni di esperienza B2B SaaS, un track record di ownership end-to-end di un’area di prodotto e il giudizio per prendere decisioni di perimetro senza una guida passo-passo. Scrittura al primo posto, idee chiare, calma nell’ambiguità.
Concise 2-3 sentence summary the AI uses instead of the full description for question generation.
Skills
Required skills are assessed with dedicated questions. Preferred skills earn bonus credit when demonstrated.
Required Skills
The AI asks targeted questions about each required skill. 3-7 recommended.
Preferred Skills
Nice-to-have skills that help differentiate candidates who both pass the required bar.
Must-Have Competencies
Behavioral/functional capabilities evaluated pass/fail. The AI uses behavioral questions ('Tell me about a time when...').
Difende le decisioni di trade-off con evidenze; sa spiegare cosa è stato tagliato e perché, non solo cosa è stato rilasciato
Conduce vere conversazioni con i clienti, non sondaggi; distingue i reclami di superficie dal «lavoro da svolgere» sottostante del cliente
Muove in sincronia sviluppo, design e go-to-market senza autorità; risolve i conflitti di scoping con analisi scritte
Levels: Basic = can do with guidance, Intermediate = independent, Advanced = can teach others, Expert = industry-leading.
Knockout Criteria
Automatic disqualifiers. If triggered, candidate receives 'No' recommendation regardless of other scores.
Esperienza B2B
Fail if: Nessuna esperienza precedente in prodotto B2B SaaS, a qualunque scala
Questa posizione richiede giudizio specifico B2B — buyer diverso dall’utente, cicli di procurement, unit economics per seat
Seniority
Fail if: Meno di 5 anni di esperienza in product management
Livello senior — deve possedere un’area senza onboarding strutturato fin dal primo giorno
The AI asks about each criterion during a dedicated screening phase early in the interview.
Custom Interview Questions
Mandatory questions asked in order before general exploration. The AI follows up if answers are vague.
Mi racconti la decisione di prioritizzazione più consequenziale che ha preso negli ultimi 12 mesi. Cosa ha tagliato, cosa ha mantenuto e cosa sa oggi che allora non sapeva?
Descriva un’occasione in cui il Suo lavoro di discovery ha cambiato la direzione di una funzionalità pianificata. Cosa ha ascoltato, come l’ha validato e cosa è stato rilasciato al suo posto?
Mi parli di un disaccordo cross-funzionale che ha risolto. Qual era il disaccordo, cosa ha messo per iscritto e come ha deciso il team?
Open-ended questions work best. The AI automatically follows up if answers are vague or incomplete.
Question Blueprints
Structured deep-dive questions with pre-written follow-ups ensuring consistent, fair evaluation across all candidates.
B1. Progetti la prima versione di un prompt di upgrade per billing usage-based nel nostro prodotto. Mi guidi attraverso segmento utente, trigger, copy e metrica di successo.
Knowledge areas to assess:
Pre-written follow-ups:
F1. Come eviterebbe di mostrare il prompt a utenti già in trattativa di rinnovo?
F2. Qual è la Sua metrica di guardrail e a quale soglia fermerebbe il prompt?
F3. Come decide tra un prompt in-app, un’email o il contatto dell’account manager?
B2. Un cliente top-10 richiede una funzionalità enterprise che costerebbe 2 quarter di sviluppatore e non gioverebbe ad altri clienti. Mi spieghi come decide.
Knowledge areas to assess:
Pre-written follow-ups:
F1. Come comunica la decisione al team dell’account?
F2. E se il cliente minaccia di andarsene?
F3. Come cambierebbe la Sua risposta se la funzionalità potesse essere generalizzata in seguito?
Unlike plain questions where the AI invents follow-ups, blueprints ensure every candidate gets the exact same follow-up questions for fair comparison.
Custom Scoring Rubric
Defines how candidates are scored. Each dimension has a weight that determines its impact on the total score.
| Dimension | Weight | Description |
|---|---|---|
| Chiarezza di comunicazione | 12% | Il candidato struttura le risposte con chiarezza, usa esempi concreti ed evita giri di parole? |
| Rilevanza delle risposte | 12% | La risposta affronta direttamente la domanda, o il candidato devia su un tema più sicuro? |
| Conoscenza tecnica | 18% | Comprensione dei fondamenti di product management — discovery, prioritizzazione, metriche, ciclo di vita |
| Problem solving | 14% | Capacità di ragionare in scenari incerti, valutare trade-off e difendere le conclusioni sotto pressione |
| Fit con la posizione | 14% | Allineamento con le richieste reali di una posizione B2B senior — scrittura al primo posto, idee chiare, agio nell’ambiguità |
| Confidenza e presenza | 6% | Stabile sotto domande di follow-up; riconosce i gap senza perdere la calma |
| Fit comportamentale | 10% | Segnali di collaborazione — come il candidato parla di disaccordi, conflitti e meriti del team |
| Completezza delle risposte | 14% | Coprire l’intera domanda, non solo la parte facile; anticipare caveat e contro-esempi |
Default rubric: Communication, Relevance, Technical Knowledge, Problem-Solving, Role Fit, Confidence, Behavioral Fit, Completeness. Auto-adds Language Proficiency and Blueprint Question Depth dimensions when configured.
Interview Settings
Configure duration, language, tone, and additional instructions.
Duration
25 min
Language
English
Template
Screening basato sulle competenze
Video
Enabled
Tone / Personality
Cordiale ma strutturato. L’AI mantiene la conversazione fluida e chiede gentilmente dettagli quando le risposte sono vaghe.
Adjusts the AI's speaking style but never overrides fairness and neutrality rules.
Company Instructions
Siamo un’azienda B2B SaaS in fase di crescita con circa 80 sviluppatori. Il nostro prodotto è usato da team RevOps e vendite. Indicare che la posizione riporta alla VP of Product e collabora con una Principal Engineer e una Lead Designer.
Injected into the AI's context so it can reference your company naturally and tailor questions to your environment.
Evaluation Notes
Trattare come positivi i segnali di comunicazione scritta (il candidato struttura le risposte, cita metriche specifiche, nomina gli stakeholder). Penalizzare le generalità vaghe e le risposte ricche di buzzword ma senza specifiche.
Passed to the scoring engine as additional context when generating scores. Influences how the AI weighs evidence.
Banned Topics / Compliance
Negoziazione salariale, referenze, equity, struttura retributiva — questi temi sono gestiti separatamente dopo il round con punteggio.
The AI already avoids illegal/discriminatory questions by default. Use this for company-specific restrictions.
Come AI Screenr filtra una pipeline di 100 candidati
Dalle candidature alla shortlist: ogni fase restringe la pipeline sulla base di evidenze, non di istinto. Le percentuali sotto sono tipiche per una posizione tech a volumi medi.
Candidature ricevute
Tutti i candidati in ingresso entrano in pipeline — da job board, referenze, auto-risposte ATS e outreach diretto.
Regole di squalifica
Filtri rigidi che definisce Lei — esperienza minima, autorizzazione al lavoro, sede, range salariale, lingua. I candidati che non passano sono segnalati, non rifiutati automaticamente.
Competenze imprescindibili
Pass/fail sulle competenze non negoziabili per la posizione (per esempio, profondità senior su React per una Senior React Developer). Valutate live durante il colloquio.
Livello di lingua
Valutazione CEFR opzionale (A1–C2) nella lingua che specifica, con una fase dedicata del colloquio. Saltata se non configurata.
Colloquio con punteggio
8 dimensioni di valutazione predefinite (personalizzabili) assegnano un punteggio a ogni risposta su scala 0–100 con citazioni di evidenza, valutazioni di qualità (Strong / Moderate / Weak / None) e valori di confidenza per dimensione.
Shortlist ordinata
I candidati con punteggi più alti con raccomandazione a 4 livelli, executive summary, punti di forza e rischi, citazioni rilevanti e copertura dei temi. Pronti per l’hiring manager.
Fase 3 in azione — un report realistico di screening AI
Esattamente ciò che arriva nella Sua dashboard entro 2 minuti dal saluto del candidato. Ogni punteggio è supportato da prove della trascrizione, una valutazione di qualità e un valore di confidenza.
Alex Morgan
Confidence: 86%
Recommendation Rationale
Segnali forti da PM senior. Alex ha articolato i trade-off di prioritizzazione con dettagli — metriche precise, stakeholder nominati, cosa è stato tagliato e perché — su più esempi. La disciplina di discovery è autentica: il caso di inversione di una funzionalità pianificata dopo tre conversazioni con clienti è stato ben strutturato e includeva il contro-racconto (cosa si aspettavano di sentire rispetto a ciò che hanno effettivamente sentito). Il gap visibile è la leadership cross-funzionale in caso di disaccordo; Alex tende al consenso prima di spingere, il che può andare bene o essere un rischio a seconda della dinamica del team. Consigliato per il round con l’hiring manager.
Summary
Oltre cinque anni di product management B2B SaaS con ownership chiara di area. Molto solido su discovery e prioritizzazione — esempi concreti con metriche e trade-off. La leadership cross-funzionale è competente ma orientata al consenso; il candidato non contrasta presto quando la direzione del team è errata. L’istinto «writing-first» emerge dal modo in cui struttura le risposte. Calmo sotto i follow-up.
Knockout Criteria
Oltre cinque anni di lavoro B2B SaaS in due aziende con ownership d’area chiara. Ha citato scenari specifici di deal enterprise.
Sette anni di esperienza in product management. Ampiamente sopra il minimo di 5 anni.
Must-Have Competencies
Più esempi concreti con metriche nominate, trade-off espliciti e cosa è stato tagliato. Difende le decisioni senza tentennare.
Esempi reali di colloqui con clienti — non sondaggi, non analytics. Ha distinto due volte, senza sollecitazione, i job-to-be-done sottostanti dalle richieste di funzionalità esplicite.
Lavora bene tra sviluppo, design e GTM ma tende a costruire consenso prima di spingere con decisione. Probabilmente ottimo per team collaborativi; un rischio in contesti che richiedono una voce di prodotto forte.
Scoring Dimensions
Risposte costantemente strutturate con contesto, decisione ed esito espliciti. Nessun riempitivo. Metriche e stakeholder specifici nominati senza essere sollecitato.
“Ho tagliato il lavoro di reporting della Fase 2 perché avevamo l’11% di adozione in Fase 1 dopo quattro settimane — sotto la nostra soglia del 25%. Il team dati voleva proseguire; il trade-off era tra raddoppiare sull’adozione vs. rilasciare una funzionalità che ancora nessuno usava. Con Anna delle analytics abbiamo scritto un memo decisionale di una pagina; l’abbiamo cancellata.”
Le risposte colpiscono lo scenario specifico richiesto invece di spostarsi su un terreno più sicuro. Quando sollecitato, Alex resta sulla domanda senza riformularla.
“Mi ha chiesto una decisione di prioritizzazione che rimpiango. La risposta onesta è la dashboard di customer success — l’abbiamo costruita, l’adozione era alta, ma il team executive non ha mai usato il digest settimanale che abbiamo rilasciato insieme. Avrei dovuto cancellare il digest alla seconda settimana, non alla sesta.”
Fondamenta solide su discovery, framework di prioritizzazione e strumentazione delle metriche. Ha mancato un punto minore su definizione di metrica di activation vs. retention ma si è autocorretto quando sollecitato.
“Per il prompt di upgrade userei l’activation definita come «utente che completa tre report salvati nella prima settimana» come trigger, non basato sul tempo. L’activation predice la retention nei nostri dati — lo sappiamo dall’analisi della coorte del terzo mese.”
Pensa in termini di trade-off. Per lo scenario del cliente top-10, Alex ha passato in rassegna costo della distrazione, rischio di precedente e tre alternative prima di arrivare a una raccomandazione.
“Due quarter di sviluppatore non sono l’unico costo — c’è il costo di precedente, il debito di integrazione e il costo opportunità. Esplorerei prima se possiamo consegnare l’80% del valore come servizio; se no, lo delimitiamo esplicitamente come item a pagamento, impegnato a roadmap, con un prezzo che rifletta il costo opportunità.”
Writing-first, idee chiare, agio nello specifico. Ha citato tre memo decisionali per nome. Nessuna risposta generica — tutti esempi specifici al team.
“Per le decisioni difficili scrivo una pagina: la decisione, i trade-off, chi non è d’accordo e perché, e se è reversibile. Va al team prima della riunione. Le persone arrivano pronte a decidere, non pronte a presentare.”
Stabile sotto domande approfondite. Ha riconosciuto i due rimpianti senza difensiva. Leggera esitazione quando sollecitato sullo scenario «disaccordo con la leadership».
“Non ho avuto un disaccordo pieno con uno stakeholder a livello CPO — la maggior parte dei miei sono stati con i lead GTM. Posso farLe uno di quelli se è utile.”
Segnali di collaborazione positivi ma orientati al consenso. In vari esempi Alex ha spinto solo dopo che la direzione del team era già deragliata, non prima.
“Ho sollevato il tema al quarto meeting di prioritizzazione. Col senno di poi, la seconda riunione era il momento giusto — a quel punto eravamo a tre settimane e l’argomento dei costi sommersi si stava già formando.”
Ha offerto spontaneamente caveat e contro-esempi. Ha risposto a entrambe le metà delle domande composte — cosa è andato bene e cosa no.
“L’esperimento del prompt di upgrade è riuscito sulla conversione ma l’effetto a valle è stato un aumento del volume al supporto da parte di utenti che hanno fatto upgrade senza capire l’entitlement. È stata una mancanza che avremmo dovuto anticipare.”
Blueprint Question Coverage
B1. Prompt di upgrade per billing usage-based
+ Ha definito l’activation con criteri comportamentali concreti anziché temporali
+ Ha affiancato alla metrica di conversione un guardrail sul volume al supporto
- Non ha discusso la soglia che attiverebbe l’interruzione del prompt
B2. Cliente top-10 che chiede una funzionalità non generalizzabile
+ Ha inquadrato i costi oltre all’organico — precedente e debito di integrazione
+ Ha proposto un’alternativa a scopo limitato e a pagamento prima di arrivare al rifiuto
- Non ha affrontato il caso in cui la funzionalità possa essere generalizzata
Interview Coverage
%
Overall Coverage
Strengths
- Istinto writing-first — i memo decisionali sono uno strumento predefinito, non una cerimonia
- Trade-off di prioritizzazione supportati da metriche nominate e date specifiche
- Forte disciplina di discovery — distingue i job-to-be-done sottostanti dalle richieste esplicite
- Offre spontaneamente contro-esempi e rimpianti
Risks
- Tendenza al consenso in caso di disaccordo — spinge dopo la deriva anziché prima
- Evidenza limitata di conflitti a livello CPO; tutti gli esempi sono orientati al GTM
Notable Quotes
“Le persone arrivano pronte a decidere, non pronte a presentare.”
“Due quarter di sviluppatore non sono l’unico costo — c’è il costo di precedente, il debito di integrazione e il costo opportunità.”
“La risposta onesta è la dashboard di customer success — l’abbiamo costruita, l’adozione era alta, ma il team executive non ha mai usato il digest settimanale.”
Suggested Next Step
Passare a un round di 60 minuti con l’hiring manager, focalizzato su uno scenario «non ero d’accordo con la leadership» e un caso di «difesa del taglio di scope». Indagare i momenti in cui Alex spingerebbe prima nel processo, non solo quando il consenso è già deragliato.
AI Screenr trasforma una job description in una shortlist con punteggio in quattro step. In questa pagina trova l’intero processo di colloquio AI, dall’inizio alla fine, così sa esattamente cosa succede tra il clic su «crea posizione» e l’apertura del primo report ordinato.
- Step 1: Configuri la posizione (con un clic o circa 5 minuti manuali)
- Step 2: Il candidato completa il colloquio vocale in asincrono (tipicamente 15–25 minuti)
- Step 3: L’AI valuta e riassume (meno di 2 minuti per candidato)
- Step 4: Lei rivede la shortlist ordinata
Nessuna integrazione ATS necessaria. Funziona con qualsiasi processo di selezione esistente.
Provi l’intero processo di colloquio AI con 3 colloqui gratuiti →
Step 1 — Configurare la posizione
Ha due strade per ottenere un link al colloquio live. La maggior parte dei team sceglie il percorso generato dall’AI.
Opzione A — Configurazione AI con un clic
Incolli una job description (interna o pubblica, qualsiasi testo sotto i 10.000 caratteri). AI Screenr estrae e compila:
- Titolo, descrizione, sintesi del ruolo, famiglia professionale, template del colloquio
- Competenze richieste e competenze preferite
- Competenze imprescindibili con livelli richiesti (basic, intermediate, advanced, expert)
- Regole di squalifica (esperienza minima, autorizzazione al lavoro, range salariale, lingua e tutto ciò che è nella job description)
- Domande personalizzate per il colloquio
- Fino a 5 template di domande strutturate — ognuno con argomenti da coprire, domande di follow-up e indicatori di risposta forte/debole, così l’AI sa come suona una risposta eccellente per questa posizione specifica
Lei rivede la bozza, aggiusta ciò che non riflette i Suoi standard reali e salva. Tempo tipico: da 30 secondi a 1 minuto.
Opzione B — Configurazione manuale
Preferisce costruire da zero? Il form La guida campo per campo. Preveda circa 5 minuti per una posizione nuova, più veloce quando avrà un template da copiare.
Cosa viene configurato
Entrambi i percorsi producono lo stesso output:
- Domande core del colloquio — in genere da 6 a 10 aree principali mappate alle dimensioni di valutazione.
- Template di domanda — argomenti da coprire, follow-up e indicatori di risposta per domanda.
- Profondità dei follow-up — quanto l’AI incalza risposte superficiali, configurabile per dimensione.
- Regole di squalifica — segnalate, non rifiutate automaticamente. Decide Lei il passo successivo.
- Dimensioni di valutazione — 8 predefinite (completamente personalizzabili) più una 9ª dimensione linguistica quando il colloquio non è in inglese.
- Lingua e livello CEFR — lingua del colloquio (57 supportate) e se valutare la competenza linguistica (da A1 a C2).
- Durata del colloquio — da 5 a 60 minuti, tipicamente 15–25.
- Registrazione video — opzionale, opt-in per posizione.
- Scadenza del link — per quanto tempo il link rimane attivo per i candidati.
Per esempi concreti di posizione veda React Developer, Backend Developer e Sales Manager. Ogni pagina mostra una configurazione compilata e un report di esempio.
Step 2 — Il candidato completa il colloquio vocale
Questo è l’unico step che coinvolge il candidato. Tutto ciò che lo precede è lato recruiter, e tutto ciò che segue è automatizzato.
Cosa vedono i candidati
- Il link. Un unico URL, inviato tramite il Suo canale abituale — auto-reply ATS, email, SMS, messaggio su job board. Nessun account, nessuna app, nessuna pagina di pianificazione.
- Consenso e test microfono. Prima di iniziare la registrazione, il candidato vede lo schermo del consenso, concede l’accesso al microfono e completa un test di 10 secondi.
- Accoglienza. L’AI si presenta, spiega il processo del colloquio, conferma la posizione e risponde in modo chiaro a «cosa succede con questa registrazione?».
- La conversazione. L’AI fa domande, ascolta e si adatta. Le risposte solide vengono riconosciute e approfondite. Le risposte superficiali ricevono follow-up. I candidati possono chiedere di ripetere, fare una pausa o chiedere chiarimenti durante la conversazione.
- Chiusura. L’AI chiude, offre al candidato la possibilità di chiedere qualcosa e conferma cosa succede dopo.
Cosa rende il colloquio equo
Tutti i candidati per la stessa posizione sono valutati con gli stessi criteri. L’AI adatta i follow-up alle risposte di ciascuno, quindi nessuna trascrizione è identica, ma tutte sono valutate contro gli stessi criteri. Dal solo colloquio il candidato non può capire se sta andando bene o male: questo riduce l’ansia da prestazione e genera segnali più autentici.
Tempistiche e completamento
- Durata tipica: 15–25 minuti (configurabile da 5 a 60 per posizione).
- Tasso di completamento: 80–90 % — significativamente più alto dei video monologhi perché c’è interazione reale.
- Se il candidato si disconnette, può riprendere dallo stesso link entro 24 ore. Il colloquio continua da dove era rimasto. I colloqui parziali sono segnalati nel report.
Per maggiori dettagli sul workflow asincrono, veda software per colloqui asincroni.
Step 3 — L’AI valuta e genera il report
Entro 2 minuti dal saluto del candidato, trova in dashboard un report strutturato. Ecco cosa contiene:
Parte superiore del report
- Punteggio complessivo — aggregato ponderato 0–100 su tutte le dimensioni.
- Raccomandazione di assunzione a 4 livelli — Strong Yes / Yes / Maybe / No.
- Confidenza complessiva — punteggio 0,0–1,0 che riflette quante evidenze aveva l’AI.
- Executive summary — 2–3 frasi per gli hiring manager che leggono solo l’inizio.
Punteggi per dimensione
Per ogni dimensione vede:
- Punteggio (0–10, poi ponderato) con una motivazione di 1–2 frasi
- Valutazione di qualità: Strong / Moderate / Weak / None
- Valore di confidenza per dimensione (0,0–1,0)
- Estratti di evidenza — citazioni dirette dalla trascrizione a supporto del punteggio
- Domande collegate — quali domande del colloquio hanno prodotto l’evidenza
- Note su evidenze mancanti — cosa i criteri si aspettavano ma la trascrizione non mostra
Risultati di squalifica e competenze imprescindibili
Se li ha definiti nello Step 1:
- Risultati delle regole di squalifica — flag attivati o valutati più evidenze per ciascuna regola.
- Risultati delle competenze imprescindibili — superato o fallito più evidenze per competenza.
Riepiloghi
- Punti di forza — 3–5 bullet su ciò che spicca.
- Rischi — 3–5 bullet su ciò che preoccupa.
- Citazioni notevoli — le frasi più interessanti identificate dall’AI nella trascrizione.
- Prossimo passo suggerito — una raccomandazione basata su punteggio e qualità delle evidenze.
- Copertura — quanto delle Sue domande personalizzate, competenze, regole di squalifica e template di domanda è stato effettivamente toccato dalle risposte del candidato.
Trascrizione e registrazione
- Trascrizione completa della conversazione, ricercabile e con timestamp.
- Registrazione audio per impostazione predefinita. Registrazione video se abilitata per questa posizione.
La valutazione usa la versione dei criteri salvata al momento del colloquio. Se modifica i criteri durante il processo di selezione, i colloqui precedenti mantengono i loro punteggi originali e i nuovi criteri si applicano da quel momento in avanti. Vede una cronologia delle versioni pulita invece di ricalcoli silenziosi.
Ogni pagina di posizione ha un report di esempio. Ne consulti alcune: QA Engineer, DevOps Engineer, Software Engineer, Product Manager.
Step 4 — Rivedere la shortlist ordinata
La dashboard ordina i candidati per punteggio complessivo con i flag di squalifica in cima. Un ciclo di review tipico:
- Scansi l’elenco ordinato. Il top 20 % in genere merita uno sguardo più attento. I candidati con regole di squalifica attivate scendono in fondo.
- Apra i report migliori. Legga prima l’executive summary (2–3 frasi), poi i punti di forza e i rischi, quindi scorra le evidenze evidenziate dall’AI.
- Decida. Avanzare, rifiutare o contrassegnare per follow-up. Rifiuti in blocco i profili chiaramente non in linea. Tenga i candidati Strong Yes per l’hiring manager.
- Condivida con gli hiring manager. Un clic per ottenere un link condivisibile, un PDF o un riepilogo incollabile per Slack o email. Nessun account AI Screenr necessario.
Il tempo del recruiter per candidato scende da 25–45 minuti di chiamata live più appunti a circa 5 minuti di revisione di un report strutturato. Per calcoli ROI concreti a volumi tipici, veda sostituire i colloqui di screening.
Riepilogo tempistiche
| Fase | Chi lo fa | Tempo tipico |
|---|---|---|
| Configurazione posizione (AI con un clic) | Recruiter | da 30 a 60 secondi |
| Configurazione posizione (manuale) | Recruiter | circa 5 minuti |
| Colloquio del candidato | Candidato | 15–25 minuti (configurabile 5–60) |
| Valutazione AI e generazione report | Automatizzato | meno di 2 minuti per candidato |
| Revisione report per candidato | Recruiter | circa 5 minuti |
Per una pipeline da 50 candidati, il tempo del recruiter scende da circa 25 ore (screening live + appunti) a circa 5 ore (revisione report). Questo libera 20 ore a settimana per attività a maggior valore.
Report di esempio per posizione
AI Screenr copre ogni categoria — dall’ingegneria software a sanità, retail, edilizia e hospitality. Ogni pagina di ruolo ha un report di colloquio di esempio, così può vedere esattamente cosa arriva in dashboard. Una selezione tra ruoli tecnici, specialistici e del terziario:
| Ruolo | Categoria |
|---|---|
| Backend Developer | Tecnologia |
| UX Designer | Design |
| Data Analyst | Tecnologia |
| Financial Analyst | Finanza |
| Recruiter | HR |
| Paralegal | Legale |
| Real Estate Agent | Immobiliare |
| Construction Manager | Edilizia |
| Production Manager | Manifattura |
| Veterinarian | Veterinaria |
Oppure navighi tutte le 960+ guide AI al colloquio per ruolo per categoria.
Sicurezza e privacy lungo l’intero processo
Ogni fase del colloquio AI ha un contratto di gestione dati definito. Il consenso viene raccolto prima che inizi qualsiasi registrazione — i candidati vedono uno schermo di consenso esplicito che copre cosa viene registrato, come viene usato e chi può vederlo. Audio e trascrizioni sono archiviati nella regione (hosting UE disponibile per esigenze GDPR) con periodi di retention configurabili per posizione, dopo i quali i dati vengono eliminati automaticamente.
I candidati possono richiedere l’eliminazione dei propri dati in qualsiasi momento tramite un processo self-service, e forniamo un Data Processing Agreement su richiesta. Lato hiring, solo utenti autenticati nel Suo workspace possono visualizzare i report. I link ai report condivisi possono essere impostati per scadere automaticamente. Per tutti i dettagli su sicurezza e conformità, veda la sezione Sicurezza, Privacy e Conformità nella pagina del software per colloqui AI.
Pronto a provare?
Parta con 3 colloqui gratuiti, senza carta di credito. Configuri la Sua prima posizione in un minuto (un clic) o 5 minuti (manuale) e veda il primo report con punteggio lo stesso giorno.
- Software per colloqui AI — Panoramica del software di colloquio AI, con funzionalità e confronti.
- Screening candidati automatizzato — Spiegazione di come si automatizza lo screening.
- Sostituire i colloqui di screening — Analisi ROI per team che spendono molto tempo al primo contatto telefonico.
- Software per colloqui asincroni — Come funzionano i colloqui asincroni.
- Screening candidati ad alto volume — Come gestire in modo efficiente grandi volumi di candidati.
- Software per pre-screening — Panoramica dello screening preliminare.
- Prezzi — Panoramica dei piani e della tariffazione usage-based.
Domande frequenti
Quanto tempo serve per impostare AI Screenr?
Cosa vede un candidato in un colloquio AI Screenr?
Quanto velocemente ricevo i punteggi dopo un colloquio?
Posso cambiare i criteri di valutazione mentre una pipeline è attiva?
Come condivido i report di AI Screenr con gli hiring manager?
Cosa succede se un candidato resta in silenzio o si disconnette?
I candidati possono rifare un colloquio AI?
Come vengono consegnati i colloqui ai candidati?
Il report di AI Screenr si sincronizza con il mio ATS?
Come funziona concretamente l’assegnazione dei punteggi nel colloquio AI?
Lo veda in azione in meno di 5 minuti
- Setup della posizione con un clic
- Link al colloquio per i candidati
- Report con punteggio in 2 minuti
- Shortlist ordinata per merito
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