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Da 3000 candidature a 15 top talent: come selezionare e far crescere il talento su scala
Con Skillvue, Mediaset ha trasformato 3.000 candidature in 15 assunzioni mirate in 5 settimane. Le soft skill come primo filtro, con dati strutturati su ogni candidato per supportarne la crescita.
Mediaset
Media & Telecom
MFE – MediaForEurope
~2,5 mld €
~5.000
Hiring
Il contesto del progetto
Mediaset, parte del gruppo MFE (MediaForEurope), è il principale broadcaster commerciale privato in Italia e sta vivendo una fase di evoluzione senza precedenti: con l'acquisizione di ProSiebenSat.1 e la partecipazione in Impresa, MFE è diventato il primo broadcaster privato free-to-air a controllare operazioni in tre grandi mercati europei, raggiungendo oltre 220 milioni di persone in sei paesi. In termini organizzativi, il salto è enorme: la forza lavoro passa da circa 5.200 a oltre 12.000 persone.
È in questo scenario di espansione senza precedenti che nasce il Progetto GRAPE (Graduate Program): il programma di selezione di stagisti e profili junior da inserire in diverse funzioni aziendali della sede di Cologno Monzese. Identificare in maniera predittiva il talento — soprattutto profili junior ad alto potenziale — diventa una leva strategica irrinunciabile. Ma come farlo quando si ricevono migliaia di candidature?
Migliaia di candidati, un team HR di piccole dimensioni e tanti CV troppo uguali tra di loro.
Il Progetto GRAPE ha generato oltre 3.000 candidature. Il team HR dedicato si è posto l'obiettivo di raggiungere 80 candidati qualificati a settimana da portare avanti nelle fasi successive del processo, mantenendo alto il livello della candidate experience e senza rinunciare alla profondità dell'assessment.
Le necessità di business si scontravano con il carico operativo HR
Per rispettare il ritmo desiderato di profili valutati serviva un filtro diverso da quello manuale, capace di operare su scala senza sacrificare la qualità o far passare sotto traccia profili ad alto potenziale.
Il primo contatto con il brand doveva essere all'altezza
Mediaset è uno dei brand più riconoscibili d'Italia e compete con tech company e piattaforme digitali per gli stessi profili. La fluidità del processo di selezione non va sottovalutata.
Serviva un modello di valutazione realmente predittivo
Stagisti e neolaureati hanno curriculum poco differenzianti. Soft skill come problem solving, ragionamento logico e motivazione — le variabili che predicono il potenziale — sono invisibili sulla carta.
Lo strumento scelto doveva adattarsi a un ecosistema multi-fase
Dal pre-screening a colloqui individuali ad assessment di gruppo in sede. Lo strumento di valutazione iniziale doveva produrre output auditabili, comparabili e utilizzabili nelle fasi successive.
Cosa doveva cambiare
Gestire il volume di candidature nei tempi dettati dal business — Selezione di 80 candidati ad alto potenziale a settimana per dare linfa costante al processo di selezione
Rendere visibili le soft skill dal primo step — creare un ranking basato su competenze reali, producendo dati oggettivi e validato sul modello Mediaset
Garantire un'esperienza candidato all'altezza del brand — primo contatto con Mediaset positivo, intuitivo e accessibile anche per chi non ha mai usato questo formato
Integrare lo strumento nel processo esistente — output compatibili con il flusso multi-fase e utilizzabili come benchmark per sviluppi futuri nell'utilizzo dello strumento
AI Pre-screening con Skillvue
Skillvue è stato integrato come primo filtro del Progetto GRAPE, combinando soft skill, test logici e domande di conoscenza. Il ranking viene validato dal team HR sul modello di competenze Mediaset; i profili idonei avanzano alle fasi successive.
Pre-screening AI come primo filtro
Ogni candidato viene valutato su soft skill, logica e conoscenze. Il punteggio prodotto permette al team HR di costruire shortlist settimanali comparabili.
Ranking validato sul modello Mediaset
Il ranking viene rivisto e integrato col modello di competenze Mediaset. L'AI supporta, il recruiter decide.
Integrato in un processo multi-fase
Primo step di un processo a più fasi: pre-screening AI, colloqui individuali, assessment di gruppo in sede.
Key Metrics & Impatto
I risultati misurabili ottenuti da Mediaset attraverso Skillvue nel Progetto GRAPE.
Per la prima volta, Mediaset ha visibilità sul suo skills database
Prima di Skillvue, le decisioni fatte sulla base della valutazione soggettiva dei singoli rimanevano una conoscenza dei singoli recruiter; ora si ragiona in ottica condivisa e con parametri comuni e standardizzati.
Shortlist qualificate, con risparmio immediato di risorse
I colloqui individuali sono partiti da una base informativa solida, non da un foglio bianco. Il risultato: un funnel più efficiente e decisioni più consapevoli a ogni step.
Human-in-the-loop, sempre
Il ranking prodotto da Skillvue è stato rivisto e validato dal team HR di Mediaset sul modello di competenze aziendale. L'AI ha prodotto i dati; le persone hanno preso le decisioni.
Da graduate program a Talent Acquisition strategy
Quando il Progetto GRAPE ha dimostrato che grazie al supporto di Skillvue era possibile gestire anche alti volumi di candidature in tempi ridotti con un'esperienza candidato positiva, il passo successivo è diventato quasi naturale.
Estendere il pre-screening AI ai processi di Talent Acquisition di Mediaset, in un gruppo che sta crescendo vertiginosamente in sei paesi con la sfida strutturale di attrarre competenze digitali in un mercato del lavoro in contrazione demografica.
Mediaset ha già esteso Skillvue alla selezione di un Junior HR Business Partner per la sede centrale (1.500+ candidature)
Obiettivo 2026: estendere il pre-screening AI ai processi di Talent Acquisition
In un gruppo che sta crescendo su 6 paesi, identificare talento su scala non è un nice-to-have: è la base per costruire una forza lavoro a prova di futuro