Ecco, 35%. È il numero che mi ha rovinato la settimana. In uno studio Fabric su oltre 50.000 persone, a dicembre 2025 il 35% dei candidati usava l'AI per barare, contro il 15% di appena sei mesi prima. Ho trovato quel dato verso l'una di notte di un mercoledì, mentre cercavo di dimostrare che un mio ex collega aveva torto.
Si occupa delle assunzioni in un'azienda SaaS di forse 400 persone e mi aveva scritto: «Secondo me un terzo dei candidati riceve aiuto dall'AI in diretta e io, letteralmente, non riesco a capire chi». Gli ho risposto che non era possibile. Un terzo mi sembrava assurdo. Invece aveva praticamente ragione.
Da lì sono finito in un tunnel durato un mese, a raccogliere tutte le statistiche che riuscivo a trovare sull'AI usata per barare ai colloqui. Ho tenuto soltanto quelle con fonti vere, perché continuavo a imbattermi in articoli che dicevano «gli studi dimostrano» e poi non mettevano neppure un link. Non ho trovato un solo posto che riunisse tutti i numeri, quindi provo a farlo qui.
Torniamo a Fabric. Uno studio più approfondito, su quasi 20.000 colloqui, ha segnalato poco meno del 40% dei candidati. Nei ruoli tecnici si arrivava quasi alla metà, nelle vendite a circa un decimo. Una differenza di circa 4x. I candidati junior, con un'esperienza da zero a cinque anni, baravano quasi il doppio rispetto ai senior. In un thread del mese scorso su r/recruitinghell, un responsabile delle assunzioni scriveva che molti neolaureati non lo considerano nemmeno barare, e francamente torna.
Qualcuno, nello stesso thread, l'ha paragonato all'uso della calcolatrice durante un compito di matematica. Un paragone capace di far impazzire chi si occupa di assunzioni.
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Try InterviewMan FreeIl dato che ha spaventato di più quel responsabile è stato 61%. Il 61% di chi barava superava la soglia di 7.0 e sarebbe passato al turno successivo senza essere scoperto. Quindi più della metà delle persone aiutate dall'AI riesce ad andare avanti. Le aziende se ne accorgono dopo, quando il neoassunto crolla nel primo mese, oppure non se ne accorgono mai. È possibile che una parte di quel 61% fosse davvero brava e cercasse soltanto un vantaggio? Forse. I dati sulle prestazioni, però, raccontano altro.
Mi ha raccontato anche che una persona entrata nel suo team l'anno scorso si era persa completamente al primo sprint. Per accompagnarla fuori dall'azienda ci sono voluti tre mesi. Un caso e basta? Non proprio. In un ruolo tecnico da 150.000 dollari, una singola assunzione sbagliata costa direttamente dal 30 al 150% dei guadagni del primo anno. La cifra minima è 50.000 dollari.
Il tempo medio necessario per coprire il posto, prima di ripartire da capo, è 42 giorni. Tutto questo, 50.000 dollari e 42 giorni, perché durante il colloquio di system design ChatGPT suggeriva le risposte nell'orecchio di qualcuno.
Passiamo adesso ai metodi usati, perché l'ho chiesto a lui e Fabric aveva già contato pure quelli. Quasi la metà ricorreva a strumenti dedicati quali Cluely e Interview Coder. Un terzo parlava con ChatGPT, in modalità voce, da un secondo dispositivo. Il cambio di scheda e gli schermi secondari pesavano poco meno di un quinto. L'aiuto umano dal vivo chiudeva a quota 3%, praticamente un errore di arrotondamento.
Nello Slack sulla cybersecurity che leggo senza mai intervenire, qualcuno ha paragonato questa ripartizione alla storia del phishing: prima le email artigianali, poi i kit organizzati da comprare online. Non è un paragone rassicurante. Significa che la soglia minima continua a salire.
E chi si presenta a più colloqui? Quasi la metà dei candidati osservati non ha barato nemmeno una volta. Fin qui, bene. Il 30% invece lo ha fatto in tutti i colloqui, uno per uno. L'altro quarto circa cambiava idea secondo la situazione, una specie di lancio della moneta quotidiano. Sul 30% c'è poco da interpretare: non erano prove occasionali, per quelle persone era il modo normale di procedere. Il responsabile, quando quella sera mi aveva scritto del suo terzo di candidati, sospettava esattamente questo.
Ridendo e scherzando, Karat ha visto moltiplicarsi per cinque i casi rilevati in due anni. Il risultato non stona affatto con Fabric. Quasi sei responsabili delle assunzioni su dieci, ormai, sospettano che durante le valutazioni dal vivo i candidati fingano capacità grazie all'AI. Il 62% dice che chi cerca lavoro sa fingere meglio di quanto i recruiter sappiano scoprire l'inganno. Sessantadue per cento, per la precisione. Ho mandato il dato allo stesso ex collega. È rimasto in silenzio per un attimo, poi: «Sì, più o meno me l'aspettavo».
I numeri successivi sono ancora meno belli. Tra le persone che hanno cercato lavoro di recente, il 71% ha ammesso qualche forma di cheating nella selezione: dalla ricerca delle risposte su Google fino ai generatori AI completi. Un dirigente tecnologico ha detto che nel suo test di programmazione iniziale l'80% dei candidati aveva usato un LLM, nonostante il divieto esplicito.
Pronti per la statistica della domenica? È il giorno con il valore più alto, 47.1%, mentre negli altri giorni della settimana il dato rimane tra il 35 e il 40%. La spiegazione più ovvia è anche quella che viene in mente subito: fine settimana, gente a casa, nessuno a guardare. Uno dei commenti nello Slack sulla cybersecurity l'ha ribattezzata «cheat day in più di un senso». Ho riso, lo ammetto. Il 35% da cui siamo partiti, di domenica, diventa 47%. Quasi una persona su due.
Gartner allunga lo sguardo fino al 2028 e prevede che il 25% del bacino sarà composto da profili interamente inventati. Uno su quattro. «Quindi adesso devo preoccuparmi anche che la persona esista davvero?», mi ha chiesto il responsabile dopo averlo letto. La risposta breve è sì.
Sui deepfake, nel frattempo, i segnali si stanno accumulando. Un sondaggio di metà 2025 dice che il 17% dei responsabili HR ne ha incontrato uno in un colloquio video. Nel Q1 2025 gli episodi sono stati 179, già più di quanti ne avesse contati tutto il 2024. Nel 2025 le truffe con deepfake AI sono aumentate del 700%; negli Stati Uniti le relative perdite sono triplicate da 360 milioni a 1.1 miliardi di dollari.
Su quest'ultimo punto, una recruiter con cui lavoravo mi ha parlato di un candidato visto il mese scorso. L'illuminazione sul volto sembrava appena diversa da quella della stanza alle sue spalle. Non aveva elementi per dimostrare alcunché e non ha detto di averne. Le era sembrato strano, tutto qui.
Ora sul mercato ci sono più di venti strumenti AI per i colloqui, dalle estensioni del browser alle app desktop. I prezzi partono da dodici dollari al mese per InterviewMan con il piano annuale e arrivano a duecentonovantanove per Interview Coder, che funziona soltanto nei colloqui di programmazione. La violazione subita da Cluely a metà 2025 ha esposto 83.000 utenti, insieme ai colloqui nei quali ciascuno aveva usato lo strumento, dopo che alcuni hacker avevano trovato una password amministratore in un repository GitHub pubblico. La vicenda ha agitato parecchie persone.
Una precisazione: lavoro a InterviewMan. La cosa che ci interessa più di tutte è capire se uno strumento protegge i dati oppure ti lascia nei guai. InterviewMan è un'app desktop, non un'estensione del browser, quindi non compare nei log di proctoring. La usano 57.000 persone, ha 4.8 stelle su 257 valutazioni, più di venti funzioni stealth e costa dodici dollari al mese con il piano annuale. Considerando tutti quegli utenti, non esiste un solo caso confermato di rilevamento su una piattaforma con proctoring.
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