LinkedIn cambia passo e mette mano ai suoi sistemi di raccomandazione. L’annuncio è del 10 maggio 2026 e riguarda uno dei punti centrali della piattaforma: rendere il feed più rilevante per chi lo usa ogni giorno, tra professionisti, recruiter e aziende.
L’idea, spiegano dal social, è capire meglio come si muovono gli utenti nel tempo e mostrare contenuti, contatti e offerte di lavoro più in linea con il loro percorso. A spiegare la novità è stato Erran Berger, chief technology officer della società, in un intervento diffuso a fine settimana. Il punto, ha detto, è anche una questione di scala: con oltre 1,8 milioni di aggiornamenti del feed visualizzati ogni minuto, affidarsi a modelli basati su intelligenza artificiale generativa non è più un’aggiunta, ma una necessità.
LinkedIn guarda oltre il singolo clic
Il cuore dell’aggiornamento sta nei generative recommenders e nei modelli sequenziali su larga scala. In sostanza, sistemi che non si fermano più al clic singolo o a una reazione presa da sola, ma provano a leggere un percorso. Berger lo ha detto in modo netto: su LinkedIn l’identità professionale “non evolve in un momento, evolve nel tempo”. E quindi anche la piattaforma, di conseguenza, deve seguire quello stesso ritmo. In pratica, il social non vuole più limitarsi a registrare un “mi piace” o l’apertura di una vacancy. Vuole capire cosa c’è dietro quella scelta, mettendo insieme contenuti seguiti, interazioni, candidature, ricerche e reti di contatto. È qui che entra in campo l’AI di LinkedIn: meno segnali letti uno per uno, più collegamenti tra i comportamenti degli utenti.
Non solo feed: così cambiano offerte, notifiche e contatti
Finora, ha spiegato il responsabile tecnico, LinkedIn ha lavorato con modelli distinti per le diverse aree della piattaforma: uno per il feed principale, uno per i suggerimenti di lavoro, un altro ancora per gli annunci pubblicitari. Con il nuovo sistema, invece, quei pezzi vengono letti come parti dello stesso percorso. Berger ha portato anche un esempio concreto: l’interazione con un contenuto nel feed può influire sulle notifiche ricevute, sulle opportunità di lavoro mostrate e perfino sulle persone che la piattaforma consiglia di aggiungere alla propria rete. In altre parole, se un utente passa diversi giorni a leggere post su cybersecurity, cloud o gestione del personale, quei segnali possono pesare su più fronti, non soltanto sulla timeline. È un cambio di impostazione, prima ancora che tecnico: il comportamento non viene più trattato come un gesto isolato, ma come un indizio di ciò che la persona sta cercando sul piano professionale.
Più contenuti analizzati, più attenzione dentro l’app
Secondo LinkedIn, questo allargamento dovrebbe servire anche ad aumentare il numero di post candidati e di contenuti esaminati dal sistema, così da trovare abbinamenti più pertinenti e in tempi più rapidi. Detto in modo semplice, l’ecosistema delle raccomandazioni viene affidato sempre di più all’intelligenza artificiale, chiamata ad analizzare una quantità maggiore di risultati in meno tempo e a migliorare la permanenza degli utenti nell’app. Resta da capire come questa maggiore precisione verrà percepita da chi usa il social ogni giorno, in una fase in cui tutte le grandi piattaforme stanno spingendo sull’AI per trattenere pubblico e attenzione. Per ora, i dati condivisi da Berger indicano una direzione precisa: LinkedIn vuole dipendere meno dalle azioni singole e diventare più capace di leggere abitudini, cambi di interesse e passaggi di carriera. È su questa lettura continua che la società punta per costruire un feed più utile e un’esperienza più coinvolgente.
