{"id":7625,"date":"2026-07-22T16:53:18","date_gmt":"2026-07-22T14:53:18","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.etalentum.com\/es\/?p=7625"},"modified":"2026-07-22T16:57:38","modified_gmt":"2026-07-22T14:57:38","slug":"italiano-tecnologie-di-selezione-e-intelligenza-artificiale-ottimizzare-lo-screening-preservando-il-valore-umano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.etalentum.com\/it\/italiano-tecnologie-di-selezione-e-intelligenza-artificiale-ottimizzare-lo-screening-preservando-il-valore-umano\/","title":{"rendered":"Tecnologie di selezione e intelligenza artificiale: ottimizzare lo screening preservando il valore umano"},"content":{"rendered":"\t\t
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La recente entrata in vigore di una nuova fase dell\u2019AI Act emanato dall\u2019Unione Europea riporta prepotentemente alla ribalta il tema del bilanciamento tra l\u2019utilizzo di strumenti di Intelligenza Artificiale e la supervisione umana. Un tema molto caldo soprattutto nel settore della Ricerca e Selezione del Personale, in cui l\u2019AI \u00e8 presente gi\u00e0 da tempo.<\/span><\/p>

La digitalizzazione dei processi di selezione nel 2026: scenari di mercato ed evoluzione delle competenze<\/b><\/h2>

Il panorama del mercato del lavoro e della gestione dei talenti ha raggiunto nel 2026 una fase di digitalizzazione pervasiva, guidata dalla necessit\u00e0 di far fronte a mercati complessi e a flussi di candidature massivi. L’adozione di sistemi automatizzati e l’integrazione di soluzioni basate sull’<\/span>intelligenza artificiale <\/b>non costituiscono pi\u00f9 un’opzione d’avanguardia, bens\u00ec lo standard operativo per la sopravvivenza competitiva delle organizzazioni.\u00a0<\/span><\/p>

Questa transizione \u00e8 strettamente legata alla gestione della <\/span>scarsit\u00e0 di talenti<\/b><\/a> e alla necessit\u00e0 di ottimizzare le fasi preliminari di screening, riducendo i tempi di risposta e migliorando l’accuratezza dell’abbinamento tra domanda e offerta di lavoro. Nelle regioni a forte vocazione industriale, come la Lombardia e il Veneto, le imprese si trovano spesso a dover gestire il paradosso di ricerche di personale che non trovano riscontro o di colloqui che rimangono deserti, rendendo indispensabile l’adozione di <\/span>metodologie capaci di intercettare il candidato ideale nel minor tempo possibile<\/b>.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Questa profonda evoluzione tecnologica impone una trasformazione radicale delle competenze richieste sul mercato, definendo una nuova domanda di e-skill sia per i candidati sia per i professionisti delle risorse umane. Da un lato, <\/span>chi si propone nel mercato del lavoro deve acquisire la capacit\u00e0 di muoversi all’interno di processi di selezione digitalizzati<\/b>, comprendendo le logiche con cui i propri dati vengono acquisiti, analizzati e valorizzati dalle piattaforme di reclutamento. Dall’altro lato, per i <\/span>professionisti del settore HR<\/b>, l’avvento delle <\/span>piattaforme ATS (Applicant Tracking System) intelligenti<\/b> ha ridefinito il perimetro della professione. <\/span>Non \u00e8 pi\u00f9 sufficiente possedere doti relazionali o di valutazione psicologica<\/b>; <\/span>al recruiter moderno \u00e8 richiesta un’elevata alfabetizzazione digitale<\/b> per configurare i sistemi, monitorare i flussi di dati, interpretare i report predittivi e vigilare sul corretto funzionamento degli algoritmi, scongiurando fenomeni di esclusione arbitraria o di bias sistemici.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Il mercato si trova pertanto di fronte a una duplice sfida: implementare l’efficienza dei flussi automatizzati e, al contempo, <\/span>garantire che la tecnologia operi come un facilitatore inclusivo<\/b>, in grado di ampliare le opportunit\u00e0 di inserimento lavorativo anzich\u00e9 ridurle attraverso l’applicazione di filtri eccessivamente rigidi.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Il funzionamento degli algoritmi multi-parametro: l’esperienza pionieristica di etalentum e il bot ‘Robinson’<\/b><\/h2>

Per comprendere come l’innovazione tecnologica possa superare le rigidit\u00e0 dei tradizionali sistemi di tracciamento dei candidati (ATS), \u00e8 utile analizzare l’evoluzione delle tecnologie proprietarie basate sugli <\/span>algoritmi di screening dei curriculum vitae<\/b>. I software di prima generazione si limitavano a una ricerca letterale e binaria di parole chiave, determinando l’esclusione automatica di profili di alto valore che semplicemente utilizzavano sinonimi o strutture sintattiche non predefinite. Per ovviare a questo limite, la ricerca scientifica ha sviluppato <\/span>sistemi multi-parametro in grado di operare valutazioni complessive e dinamiche<\/b>.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Un esempio significativo di questo approccio \u00e8 rappresentato dall\u2019esperienza di Etalentum, societ\u00e0 di ricerca e selezione fondata nel 2012 da Jaume Alemany e David Boixader come progetto finale di un master, con l’obiettivo di istituire la <\/span>prima realt\u00e0 di selezione interamente online in Spagna<\/b>, partendo dall’operativit\u00e0 nella zona di Vic. L’azienda ha successivamente esteso la propria presenza a livello internazionale, iniziando a stabilire in Italia una rete di uffici coordinata dalla sede centrale di Bergamo e dislocata sul territorio per garantire un modello di prossimit\u00e0 geografica e una profonda conoscenza dei mercati locali.\u00a0<\/span><\/p>

Nel 2017, l’organizzazione ha implementato ‘Robinson’, il <\/span>primo algoritmo proprietario basato sull’intelligenza artificiale concepito per automatizzare la lettura dei curricula, valutare i profili dei candidati e generare report dettagliati<\/b>, ottimizzando l’efficacia dell’intero processo di reclutamento.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Il funzionamento di questo algoritmo di intelligenza artificiale \u00e8 alimentato dall\u2019<\/span>analisi continua di migliaia processi di selezione reali<\/b>. Un addestramento che consente al sistema di ridurre drasticamente gli scarti automatici incrociando simultaneamente diverse variabili:\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Variabile Analizzata<\/b><\/p><\/td>

Descrizione Tecnica del Parametro<\/b><\/p><\/td>

Rilevanza nel Processo di Selezione<\/b><\/p><\/td><\/tr>

Requisiti del Cliente<\/b><\/p><\/td>

Criteri oggettivi e specifici definiti dall’azienda per la posizione.<\/span><\/p><\/td>

Costituisce la base di allineamento per la ricerca del profilo.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

Esperienze Pregresse<\/b><\/p><\/td>

Analisi storica dei ruoli ricoperti, delle mansioni e delle responsabilit\u00e0.<\/span><\/p><\/td>

Consente di valutare la traiettoria e la coerenza professionale.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

Formazione e Istruzione<\/b><\/p><\/td>

Titoli accademici, corsi di specializzazione e certificazioni tecniche.<\/span><\/p><\/td>

Identifica le basi teoriche e le competenze hard certificate.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

Competenze Linguistiche<\/b><\/p><\/td>

Livelli di conoscenza delle lingue straniere dichiarati nel profilo.<\/span><\/p><\/td>

Fondamentale per posizioni orientate all’internazionalizzazione.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

Distanza Geografica<\/b><\/p><\/td>

Calcolo della prossimit\u00e0 tra il domicilio del candidato e la sede di lavoro.<\/span><\/p><\/td>

Parametro volto a favorire la sostenibilit\u00e0 e la stabilit\u00e0 contrattuale.<\/span><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

L’algoritmo non esegue una somma aritmetica delle corrispondenze, ma assegna pesi specifici e ponderati ai diversi elementi in base alla natura e alle caratteristiche dei precedenti incarichi lavorativi svolti dai candidati. Questo approccio di <\/span>recruiting predittivo<\/b> permette di identificare correlazioni non lineari: ad esempio, una leggera distanza geografica pu\u00f2 essere compensata da un’eccellente e coerente traiettoria esperienziale o da elevate competenze linguistiche, evitando lo scarto aprioristico del candidato.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Utilizzando un <\/span>sistema di scoring dinamico<\/b>, il sistema simula la flessibilit\u00e0 interpretativa di un selezionatore umano, ottimizzando lo screening iniziale senza sacrificare il valore della diversit\u00e0 e dell’inclusione professionale.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

L’importanza della validazione umana: i limiti strutturali dell’IA e il colloquio clinico-comportamentale<\/b><\/h2>

Sebbene le tecnologie di screening iniziale abbiano raggiunto livelli di accuratezza elevati, la letteratura e la pratica operativa evidenziano <\/span>limiti intrinseci e invalicabili nei modelli basati interamente sull’intelligenza artificiale<\/b>, in particolare per quanto concerne l’uso di modelli generativi e predittivi nella valutazione qualitativa dei candidati.\u00a0<\/span><\/p>

Gli strumenti algoritmici mancano della capacit\u00e0 di cogliere l’ambiguit\u00e0, il contesto culturale profondo, l’empatia e l’intuizione. Le <\/span>competenze trasversali<\/b> (soft skills) <\/span><\/a>\u2014 come la leadership, la capacit\u00e0 di lavorare in squadra, la gestione costruttiva dei conflitti e l’adattabilit\u00e0 a contesti stressanti \u2014 <\/span>non sono dati strutturati estraibili <\/b>fedelmente da una semplice scansione testuale. Un algoritmo pu\u00f2 rilevare la presenza della parola “comunicazione” in un testo, ma non \u00e8 in grado di misurare la qualit\u00e0 relazionale, la trasparenza o la risonanza emotiva di un professionista.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Per tali ragioni, la <\/span>validazione umana condotta da selezionatori esperti attraverso il colloquio clinico-comportamentale rimane un pilastro insostituibile del <\/b>processo di selezione<\/b><\/a>. Questo metodo si fonda sull’assunto psicologico che i comportamenti agiti in passato costituiscano i predittori pi\u00f9 affidabili delle risposte comportamentali future in situazioni analoghe.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

La conduzione di un colloquio cos\u00ec strutturato richiede <\/span>competenze psicologiche e relazionali<\/b> che risiedono esclusivamente nella sensibilit\u00e0 del selezionatore. Durante l’interazione diretta, l’esperto di risorse umane decodifica elementi non verbali, rileva incongruenze tra il detto e il non detto, valuta la coerenza espositiva e calibra le domande in base alle risposte fornite, instaurando una comunicazione a due vie che valorizza la soggettivit\u00e0 del candidato. Il selezionatore non agisce come un mero esecutore di punteggi, ma come un <\/span>mediatore culturale capace di valutare la congruenza tra i valori personali della risorsa e l’ecosistema organizzativo dell’azienda cliente<\/b>.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Il nuovo framework regolatorio europeo: l’impatto dell’AI Act e del GDPR nel recruiting<\/b><\/h2>

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di reclutamento non \u00e8 pi\u00f9 soltanto una scelta strategica e metodologica, ma \u00e8 soggetta a un rigoroso quadro normativo a livello europeo. Il <\/span>Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale<\/b> (AI Act – Regolamento UE 2024\/1689) definisce un approccio basato sul rischio, classificando le applicazioni tecnologiche in base alla loro potenziale lesivit\u00e0 dei diritti fondamentali.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Nell’ambito delle <\/span>risorse umane,<\/b> i sistemi <\/span>software impiegati per la selezione, lo screening dei curricula, la classificazione e la valutazione dei candidati<\/b> sono esplicitamente inseriti nella categoria dei <\/span>sistemi ad alto rischio (Allegato III)<\/b>. La classificazione deriva dal fatto che tali strumenti influenzano in modo determinante l’accesso al lavoro e la carriera professionale delle persone, potendo perpetuare discriminazioni storiche qualora gli algoritmi venissero addestrati su dati non rappresentativi o distorti.<\/span><\/p>

La recente approvazione del pacchetto di semplificazione europea (AI Digital Omnibus) ha rimodulato la roadmap temporale per l’adeguamento delle imprese, delineando scadenze specifiche e differenziate per i diversi obblighi normativi:\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

\u00a0<\/p>

Data di Decorrenza<\/b><\/p><\/td>

Riferimento Normativo<\/b><\/p><\/td>

Ambito di Applicazione e Requisiti Obbligatori<\/b><\/p><\/td><\/tr>

2 Febbraio 2025<\/b><\/p><\/td>

Articolo 5<\/span><\/p><\/td>

Entrata in vigore dei divieti assoluti per le pratiche a rischio inaccettabile, incluse la sorveglianza emotiva dei dipendenti e la categorizzazione biometrica discriminatoria nei luoghi di lavoro.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

2 Febbraio 2025<\/b><\/p><\/td>

Articolo 4<\/span><\/p><\/td>

Obbligo di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale (AI literacy) per il personale che utilizza o configura tali sistemi.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

2 Agosto 2026<\/b><\/p><\/td>

Articolo 50<\/span><\/p><\/td>

Piena applicabilit\u00e0 degli obblighi di trasparenza, tra cui il dovere di informare preventivamente i candidati dell’interazione con sistemi di IA (es. chatbot).<\/span><\/p><\/td><\/tr>

2 Dicembre 2026<\/b><\/p><\/td>

Articolo 50, par. 2<\/span><\/p><\/td>

Obbligo di marcatura tecnica (watermarking) per i contenuti sintetici e generati da intelligenza artificiale, posticipato dall’AI Digital Omnibus.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

2 Dicembre 2027<\/b><\/p><\/td>

Allegato III<\/span><\/p><\/td>

Entrata in vigore dei requisiti completi per i sistemi ad alto rischio (HR, recruiting), precedentemente fissata al 2 agosto 2026 e ora differita.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

2 Agosto 2028<\/b><\/p><\/td>

Allegato I<\/span><\/p><\/td>

Applicazione dei requisiti per sistemi ad alto rischio integrati in prodotti regolamentati (dispositivi medici, macchinari, ecc.).<\/span><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Le aziende che utilizzano software HR basati sull’intelligenza artificiale assumono la qualifica legale di “deployer” (utilizzatori), dovendo rispondere a obblighi precisi che ridisegnano la governance dei dati. Il deployer deve garantire che il <\/span>sistema <\/b>sia <\/span>utilizzato in conformit\u00e0 con le istruzioni del fornitore<\/b>, assegnare la <\/span>sorveglianza umana<\/b> a personale competente e specificamente formato, <\/span>monitorare <\/b>costantemente <\/span>il corretto funzionamento<\/b>, sospendere l’uso in caso di rischi gravi e conservare i log generati dal sistema per un periodo minimo di sei mesi. Inoltre, sussiste l’obbligo di <\/span>informare preventivamente i lavoratori<\/b> e i loro rappresentanti sindacali in merito all’adozione di tali strumenti sul posto di lavoro, fornendo spiegazioni chiare e intelligibili alle persone fisiche soggette a decisioni automatizzate.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Questo impianto normativo si integra in modo sinergico con il <\/span>Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR)<\/b>. Le aziende devono infatti garantire una base giuridica valida per il trattamento dei dati personali, rispettare i principi di minimizzazione e proporzionalit\u00e0, e condurre una <\/span>valutazione d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) appositamente integrata per gli aspetti legati all’IA<\/b>. In Italia, la vigilanza sul rispetto di queste disposizioni \u00e8 affidata ad autorit\u00e0 competenti come l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN) e il Garante per la protezione dei dati personali.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

L’apparato sanzionatorio introdotto dall’AI Act sottolinea la criticit\u00e0 della conformit\u00e0 legale. Per le violazioni delle <\/span>pratiche vietate<\/b>, le <\/span>multe <\/b>possono raggiungere i <\/span>35 milioni di euro o il 7% del fatturato mondiale annuo globale<\/b>. L’inosservanza degli obblighi relativi ai <\/span>sistemi ad alto rischio<\/b> o ai requisiti di trasparenza comporta sanzioni <\/span>fino a 15 milioni di euro o al 3% del fatturato<\/b>, mentre la fornitura di informazioni inesatte o fuorvianti alle autorit\u00e0 di controllo \u00e8 punita con sanzioni fino a 7,5 milioni di euro o all’1% del fatturato. Al fine di garantire equit\u00e0 nel tessuto produttivo, il regolamento prevede l’applicazione del <\/span>principio di proporzionalit\u00e0 per le piccole e medie imprese (PMI) e per le start-up<\/b>, per le quali si applica l’importo o la percentuale inferiore tra quelli indicati.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Linee guida per i candidati: ottimizzazione del curriculum per lo screening algoritmico<\/b><\/h2>

Dinanzi a una presenza massiva di sistemi automatizzati di preselezione, per i candidati diviene essenziale comprendere come strutturare la propria candidatura. L’obiettivo fondamentale consiste nel <\/span>facilitare la lettura del documento da parte dei parser degli ATS<\/b>, senza tuttavia privare il curriculum del proprio valore narrativo, indispensabile per superare la successiva e decisiva fase di valutazione umana.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

La leggibilit\u00e0 da parte degli algoritmi dipende in prima istanza da parametri tecnici di formattazione e layout. I motori di parsing convertono i file di testo in stringhe di dati strutturati, procedendo secondo un ordine sequenziale standard (da sinistra a destra, dall’alto verso il basso). Per evitare errori di trascrizione automatica dei dati o lo scarto del profilo per impossibilit\u00e0 di lettura, si raccomanda di conformarsi a standard specifici:\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Elemento del Curriculum<\/b><\/p><\/td>

Pratiche Consigliate (ATS-Friendly)<\/b><\/p><\/td>

Pratiche da Evitare (Rischio Scarto)<\/b><\/p><\/td><\/tr>

Struttura del Layout<\/b><\/p><\/td>

Layout a colonna singola, lineare, pulito, con ampi spazi bianchi per facilitare la scansione.<\/span><\/p><\/td>

Layout a pi\u00f9 colonne, tabelle complesse, caselle di testo o griglie sovrapposte.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

Scelta dei Caratteri<\/b><\/p><\/td>

Font sans-serif standard (Arial, Calibri, Verdana, Helvetica, Garamond, Times New Roman).<\/span><\/p><\/td>

Font decorativi, calligrafici, o con dimensioni inferiori a 10 punti per il testo principale.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

Elementi Grafici<\/b><\/p><\/td>

Linee di divisione semplici, elenchi puntati classici (cerchi o quadrati).<\/span><\/p><\/td>

Grafici di auto-valutazione, barre di scorrimento delle skill, icone, loghi o foto nel testo.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

Posizionamento Contatti<\/b><\/p><\/td>

Dati personali posizionati esclusivamente all’inizio del corpo del testo principale.<\/span><\/p><\/td>

Informazioni di contatto inserite all’interno delle aree di intestazione (header) o pi\u00e8 di pagina (footer).<\/span><\/p><\/td><\/tr>

Formato del File<\/b><\/p><\/td>

Salvataggio diretto in formato PDF non protetto o file Word (.docx) nativo.<\/span><\/p><\/td>

Scansione del curriculum come immagine (.jpg, .png) o esportazione in formati complessi come PowerPoint.<\/span><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

\u00a0<\/p>

Sotto il profilo del contenuto, l’efficacia dello screening algoritmico si basa sul <\/span>corretto posizionamento delle parole chiave<\/b>. Il candidato deve analizzare sistematicamente l’annuncio di lavoro per <\/span>estrarre la terminologia utilizzata dal recruiter nella descrizione della posizione<\/b>, integrando tali parole chiave in modo fluido ed omogeneo all’interno del proprio profilo professionale, delle competenze e dell’esperienza lavorativa. \u00c8 opportuno<\/span> inserire sia gli acronimi sia le definizioni per esteso<\/b> (ad esempio, inserendo sia “SEO” sia “Search Engine Optimization”), poich\u00e9 non tutte le piattaforme sono dotate di dizionari di sinonimi integrati.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Per preservare lo stile narrativo e l’impatto sul selezionatore umano, si suggerisce di coniugare le parole chiave con la descrizione di risultati concreti. L’<\/span>uso di verbi d’azione<\/b> all’inizio di ciascuna descrizione professionale (es. “coordinato”, “sviluppato”, “analizzato”, “incrementato”) conferisce dinamismo al profilo, consentendo al contempo agli algoritmi di mappare correttamente le competenze operative.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Il curriculum deve <\/span>riflettere un’identit\u00e0 professionale autentica<\/b>, evitando il fenomeno dell’iper-ottimizzazione artificiale (ovvero l’inserimento forzato di elenchi di parole chiave prive di contesto), che verrebbe immediatamente svelata e penalizzata durante la fase di colloquio clinico.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

\u00a0<\/p>

L\u2019effetto dell\u2019AI Act: raccomandazioni operative<\/b><\/p>

\u00a0<\/p>

L’analisi dei processi di selezione nel 2026 evidenzia che <\/span>la tecnologia e il fattore umano non costituiscono elementi in contrapposizione<\/b><\/a>, bens\u00ec due facce della medesima medaglia organizzativa. L’adozione di una <\/span>piattaforma ATS intelligente<\/b> e l’impiego di soluzioni basate sul <\/span>recruiting predittivo<\/b> consentono di governare la complessit\u00e0 del mercato del lavoro, a patto che tali strumenti siano concepiti come abilitatori inclusivi e non come barriere d’accesso rigide ed escludenti. La tecnologia proprietaria, quando strutturata su algoritmi multi-parametro e validata scientificamente, \u00e8 in grado di valorizzare la ricchezza dei profili riducendo i tassi di scarto accidentale.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Al contempo, l’introduzione dell’<\/span>AI Act<\/b> impone alle organizzazioni un <\/span>ripensamento etico e procedurale delle proprie metodologie di selezione<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>

I dipartimenti HR e le agenzie di Ricerca e Selezione devono strutturare percorsi di governance interna rigorosi, garantendo che ogni automazione sia costantemente soggetta alla supervisione e alla convalida di un professionista umano. Il colloquio clinico-comportamentale rimane la sola modalit\u00e0 idonea a misurare il potenziale emotivo, motivazionale e attitudinale di una risorsa, traducendo il dato analitico in una scelta di inserimento strategica e duratura.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>

Per le aziende che intendono <\/span>operare in conformit\u00e0 con i requisiti normativi<\/b> e massimizzare l’efficacia dei propri processi di attrazione dei talenti, si delineano le seguenti raccomandazioni operative:<\/span><\/p>