Il business più furbo della stagione dei colloqui: trasformare la ricerca di lavoro in un servizio AI
Il business più furbo della stagione dei colloqui: trasformare la ricerca di lavoro in un servizio AI
RichardsonMilioni di persone fanno ogni anno una cosa incredibilmente inefficiente
Durante la stagione dei colloqui, la giornata tipo di un neolaureato è questa: due ore a scrollare annunci su LinkedIn, lo stesso messaggio di presentazione copiato e incollato cinquanta volte, poi un giro su Indeed, e la sera a letto senza ricordarsi a quali aziende ha scritto, quale recruiter ha risposto, quale colloquio è fissato per giovedì.
Cercare lavoro è un processo di vendita: tu sei il prodotto, l’azienda è il cliente, la candidatura è il contatto, il colloquio è la conversione. Eppure quasi tutti gestiscono questa pipeline come se fosse una chat: niente registro, niente criteri di selezione, nessun follow-up, zero analisi. Risultato: trecento candidature inviate, meno di dieci che avanzano davvero, il resto marcisce in un buco nero di informazioni.
Quanto è grande il problema? Solo in Italia centinaia di migliaia di laureati all’anno, più milioni di persone che cambiano lavoro. In qualsiasi momento, una massa enorme è bloccata in questo flusso inefficiente. Dolore forte, pubblico enorme, disponibilità a pagare che esplode in stagione: sono tutti gli ingredienti di un business.
L’opportunità: un progetto open source rende la ricerca di lavoro un sistema replicabile
Su GitHub è apparso di recente JobFlow for Codex (repo: https://github.com/laok775/jobflow-for-codex , licenza MIT, 214 star). Fa esattamente questo: ingegnerizza il caos della ricerca di lavoro. È un workflow locale per Codex che organizza “trovare annunci, filtrare secondo regole, contattare, leggere i messaggi, inviare il CV, registrare i progressi, generare il report giornaliero” in processi, template e script riutilizzabili. Oggi supporta principalmente piattaforme tipo LinkedIn e Indeed.
Il meccanismo centrale è limpido: ogni candidatura finisce in un registro locale applications.jsonl, ogni posizione ha uno stato stabile — contattata, CV inviato, colloquio fatto, rifiutata, da ricontattare, offerta ricevuta. Tutto sotto controllo. I tuoi criteri di selezione vivono in screening_rules.md, e Codex filtra gli annunci secondo quelle regole. Quando arriva un messaggio da un recruiter, Codex lo classifica: i chiaramente inadatti vengono archiviati, le richieste di CV vengono evase secondo la configurazione, i casi dubbi ti vengono segnalati come “da gestire”. Ogni sera, un comando genera il report giornaliero.
Nota i confini del design: niente bypass di captcha, niente aggiramento dei controlli anti-bot, niente risposte automatiche sconsiderate. Login e decisioni critiche restano umani. Ed è proprio per questo che può durare: non è un cheat, è un assistente che conosce le buone maniere.
Percorso 1: usarlo per te, e decuplicare l’efficienza
Partiamo dal livello base, a costo zero, perfetto se stai cercando lavoro.
Primo passo, clona la repo e inizializza il tuo workspace privato:
1 | git clone https://github.com/laok775/jobflow-for-codex.git |
L’inizializzazione genera user_profile.yaml (ruolo target, città, piattaforme, percorso del CV) e screening_rules.md (preferenze, segnali positivi, esclusioni). Questi due file sono l’anima del sistema: più sei specifico, più Codex filtra bene. Regole come “niente body rental”, “solo da 35k in su”, “priorità al prodotto AI” diventano legge.
Secondo passo: lascia che Codex esegua la routine quotidiana — controllare i messaggi, filtrare gli annunci, registrare gli esiti. Le cose che richiedono giudizio, come negoziare lo stipendio o fissare un colloquio, te le segnala e aspetta la tua decisione.
Terzo passo, chiusura giornaliera con report e controllo obiettivi:
1 | python skills/jobflow/scripts/summarize_day.py --workspace /path/to/your/workspace --date 2026-01-01 |
Serve Python 3.10 o superiore; il progetto è testato su Windows con Codex in locale. Tutti i tuoi dati reali restano nel tuo workspace, niente viene caricato da nessuna parte: CV, registro, messaggi, tutto in locale. Il perimetro della privacy è netto.
Percorso 2: i soldi veri — il servizio di gestione candidature con AI
Usarlo per te fa risparmiare tempo. Impacchettarlo come servizio fa incassare. La logica è semplice: tra chi sa configurare Codex, scrivere regole e mantenere un registro, e il candidato in panne in piena stagione di colloqui, c’è un abisso di competenze. Ciò che a te costa due ore di setup, l’altro lo paga volentieri qualche centinaio di euro.
Cosa vendere? Tre livelli di prodotto, pronti da copiare:
Livello base (90-180 €): setup del workspace. Inizializzi il workspace del cliente, scrivi user_profile.yaml e screening_rules.md in base al suo obiettivo, fai un giro completo di prova, consegni un manuale d’uso illustrato. Il tuo costo marginale: una videochiamata più un’ora di configurazione. Profitto quasi puro.
Livello intermedio (350-650 €): ottimizzazione CV + messaggi personalizzati + workspace. Usi GPT o Claude per riscrivere il CV del cliente, produci 3-5 template di messaggio di presentazione per diversi tipi di ruolo, e consegni tutto insieme al workspace. Qui vendi il “tasso di risposta”: è il livello con la percezione di valore più alta.
Livello accompagnamento (1.400-2.800 €/mese): gestione completa. Il cliente ti gira ogni giorno gli screenshot dei messaggi (o ti dà accesso), tu mantieni il registro, classifichi i messaggi, generi i report, e una volta a settimana fai il punto sui progressi. È fatturato ricorrente: tre mesi di stagione, un cliente vale quasi 8.000 €.
Anche i canali di acquisizione sono chiari: su Pinterest e Lemon8 pubblichi il prima/dopo “l’AI gestisce le mie candidature, 4 colloqui in una settimana” con screenshot dei report; su Subito ed eBay metti l’annuncio “setup sistema di gestione candidature”; su YouTube e TikTok giri lo screen recording “ho trasformato la ricerca di lavoro in una catena di montaggio”. In stagione questi contenuti fanno numeri multipli rispetto al resto dell’anno, perché l’ansia è al massimo.
Percorso 3: salire a monte — template e corsi
Dopo venti o trenta clienti, possiedi l’asset più prezioso: una libreria di regole di selezione per settore e ruolo. Come si scrive il screening_rules.md per un product manager, quali aziende-trappola escludere per i ruoli marketing, come riconoscere gli annunci finti pubblicati solo per raccogliere CV. Impacchetti tutto in un “kit di template per il workflow di ricerca lavoro” e lo vendi a 25-60 € su Subito e Pinterest. Costo marginale zero, replicabile all’infinito.
Il passo successivo è il corso: registri l’intero processo di setup in un video di 2-3 ore, prezzo 90-180 €, e lo metti su una piattaforma di corsi online. Il corso non consuma il tuo tempo: lo registri una volta e vendi per un anno.
Proiezione dei numeri e limiti di rischio
Facciamo un conto prudente: tre mesi di stagione, 3 clienti base e 1 intermedio a settimana, 2 clienti in accompagnamento al mese. Fatturato mensile: 12×130 + 4×450 + 2×1.800 ≈ 7.000 €, senza contare il reddito passivo dei template. Il tuo investimento totale: un computer, un ambiente Codex e un progetto open source con licenza MIT, libero per uso commerciale.
I rischi vanno detti chiaramente. Primo: il progetto non è uno strumento di invio massivo, non aggira captcha né controlli anti-bot — e tu, nel servizio, non devi toccare le pratiche grigie dell’invio automatico di massa, altrimenti se l’account del cliente viene bannato la responsabilità è tua. Secondo: la gestione tocca account e CV del cliente — fai sempre fare il login a lui, tu operi solo sul workflow, e non conservare dati sensibili. Terzo: le piattaforme cambiano struttura, e le regole del workflow vanno aggiornate di conseguenza. Trattalo come un servizio da mantenere, non come una vendita una tantum.
Muoviti adesso
La finestra della stagione dei colloqui dura pochi mesi, e l’ansia da ricerca di lavoro è il traffico stagionale più potente che esista. Oggi fai tre cose: clona la repo e percorri tutto il flusso da solo; costruisci un workspace dimostrativo (con la tua esperienza o con un utente tipo inventato) e archivia gli screenshot come materiale di marketing; pubblica il primo contenuto su Pinterest o Lemon8, titolo: “Ho affidato la mia ricerca di lavoro all’AI: ogni giorno un report automatico”.
Lo strumento è open source e gratuito. Ma la consapevolezza di come monetizzarlo, in questo momento, appartiene ancora a pochi. Prima che la finestra si chiuda, chi entra per primo mangia.
