La rivoluzione dell'AI al servizio della funzione HR

Non c'è nulla di artificiale nel modo in cui l'intelligenza artificiale (AI) sta cambiando il nostro modo di lavorare, ma la presa del potere da parte dei robot non è all'orizzonte. Sono gli esseri umani che mettono l'intelligenza artificiale al loro servizio. L'agricoltura per migliorare la resa dei raccolti e l'healthcare per incrementare il coinvolgimento dei pazienti sono esempi di settori che utilizzano l'AI a vantaggio di tutti.

Lo stesso sta accadendo nella gestione delle risorse umane (HR). I professionisti dell'HR si affidano all'AI per ottimizzare l'employee experience sul posto di lavoro e migliorare l'efficienza delle risorse umane. Inoltre, l'AI dimostra di avere il potenziale di supportare l'evoluzione futura delle funzioni del CHRO: collaborare con il top management per promuovere una strategia aziendale più inclusiva e globale.

Trasformare le funzioni HR per il futuro del lavoro

Secondo il nuovo studio di Workday "QI dell'AI: insight sull'intelligenza artificiale in azienda", condotto su 1.000 decision-maker aziendali di tutto il mondo, le principali attività HR potenziate dall'AI sono il recruiting e il monitoraggio dei candidati, gli analytics aziendali e gli strumenti di valutazione delle skill. Inoltre, il 65% degli intervistati ha affermato che le implementazioni esistenti di AI e machine learning (ML) hanno migliorato l'employee experience, un indicatore aziendale chiave e una prerogativa dell'HR.

Analizziamo più nel dettaglio ciò che gli HR manager possono ottenere potenziando le seguenti funzioni HR con l'AI.  

Visione a 360° sulle capacità dell'organico e gestione dei talenti

Gli HR manager devono poter contare su una tecnologia che supporti il modo in cui le skill vengono utilizzate in quel futuro del lavoro che è già una realtà: abbandonare l'idea rigida di un lavoro svolto attraverso responsabilità e ruoli strutturati e vedere invece il lavoro come una raccolta più fluida di skill da cui attingere per soddisfare le sempre nuove esigenze dell'azienda.  

"Man mano che le aziende accelerano e ampliano le loro strategie di talent management basate sulle skill, diventa impossibile individuare e gestire manualmente tutte le skill attuali e future dell'organico", afferma David Somers, Group General Manager of Products – Office of the CHRO di Workday. "Conoscere le skill dei dipendenti e addirittura abbinarle alle esigenze aziendali è semplicemente impossibile senza strumenti di AI e ML che aiutino a dare un senso a tutti i dati."

AI e ML non si limitano a identificare e associare le skill dei dipendenti ai diversi progetti o ruoli, ovvero un approccio tipico della gestione delle skill, ma aiutano invece le aziende a capire il legame tra le varie skill e le possibilità di evoluzione in skill contigue, il che rappresenta un'informazione cruciale, dato che le skill cambiano costantemente. Ad esempio, un dipendente esperto di Microsoft Excel potrebbe avere competenze in analisi dei dati, reportistica e attività analoghe. AI e ML sono utili per portare alla luce il patrimonio di skill presente nell'azienda e ottenere gli insight necessari per le iniziative basate sulle skill.

Capire e migliorare la cultura aziendale e l'employee engagement

Un tempo competenza esclusiva dei reparti HR, l'employee engagement è diventato una priorità del top management, dato che influenza molti driver aziendali, come la produttività e l'innovazione. I responsabili aziendali vogliono capire come i loro dipendenti percepiscono il datore di lavoro e come possono trarre vantaggio dagli insight raccolti. Gli HR manager, a loro volta, trasmettono questi insight al top management e li usano per migliorare l'engagement in azienda. 

Le qualità predittive dell'AI stanno aiutando le aziende a ottenere maggiori insight su uno degli aspetti più impegnativi dell'employee engagement: capire quali dipendenti sono più a rischio di dimettersi. Gli HR manager possono utilizzare questi insight per intraprendere azioni prescrittive volte a mitigare il rischio di burnout e abbandono dei dipendenti.

Somers ci dà un esempio di come l'elaborazione del linguaggio naturale, una tecnologia ML, può aiutare i dirigenti a comprendere il sentiment dei dipendenti. Spiega che le aziende stanno utilizzando una piattaforma di ascolto intelligente, Workday Peakon Employee Voice, per capire e determinare il rischio di abbandono. La piattaforma ha una funzionalità di previsione dell'abbandono alimentata da AI e ML che utilizza un modello statistico addestrato sul comportamento di abbandono ricavato da milioni di dati di sondaggi presenti nel suo database.

Spiega Somers: "Il modello calcola il rischio di abbandono per dipendente in base alle risposte che ha dato e ai punteggi che ha assegnato in un determinato periodo. Successivamente utilizza il rischio di abbandono di ogni dipendente per calcolare il rischio di abbandono medio per ciascun segmento e quindi per l'intera azienda. Confronta, inoltre, il rischio medio di ogni segmento con il rischio medio dell'azienda per definire un livello di rischio di abbandono. Ad esempio, potrebbe rivelare che il rischio di abbandono nel segmento marketing rientra nel 10% più alto dell'azienda."

Queste informazioni possono orientare le aziende verso iniziative volte a migliorare l'employee engagement, ad esempio aumentando i benefit per il benessere o valutando i carichi di lavoro.

Automatizzare le funzioni HR ripetitive ma dinamiche

La rivoluzione dell'automazione, ovvero la spinta a eseguire attività che non richiedono un intervento manuale, era una realtà del settore HR ben prima della pandemia. Ma affrontare uno sconvolgimento senza precedenti ha accelerato la necessità di trasformazione digitale e, di conseguenza, ha inaugurato l'ondata di adozione dell'AI e dato avvio a una nuova evoluzione dell'agilità e dell'efficienza in ambito HR: l'automazione intelligente, ovvero la capacità di leggere i dati e di elaborare previsioni a partire da essi. In altre parole, l'automazione intelligente è l'automazione abbinata al machine learning.

Ciò si rivela particolarmente utile per le attività HR che sono di routine ma dinamiche, come la pianificazione e la copertura del fabbisogno di effettivi. Ad esempio, le aziende utilizzano l'AI per abbinare il fabbisogno di effettivi alle qualifiche, alle skill, alla disponibilità, alle preferenze e ad altre caratteristiche dei dipendenti, in modo da ottimizzare le pianificazioni sia per loro che per l'azienda. Si tratta di un approccio particolarmente diffuso tra le aziende che impiegano frontline worker con turni che cambiano costantemente e i cui manager devono coprire slot e rettificare turni con un breve preavviso. 

"Grazie alle raccomandazioni generate dall'AI per la pianificazione della forza lavoro, dove la disponibilità e le skill dei dipendenti sono abbinate automaticamente ai turni aperti, le aziende possono evitare errori di pianificazione per eccesso o per difetto, controllare meglio i costi della manodopera e prevenire il burnout dei dipendenti", afferma Somers. 

Dati puliti per un'AI responsabile

Anche se l'AI sta certamente plasmando un nuovo ruolo per l'HR, sono gli HR manager, insieme agli altri dirigenti aziendali, a doversi fare promotori dell'implementazione dell'intelligenza artificiale. 

Un aspetto fondamentale dell'AI è che la sua capacità di eseguire attività, come condurre analisi predittive o generare nuovi contenuti (AI generativa), è strettamente legata alla qualità del suo modello di base e alla qualità dei dati che lo alimentano. Qualsiasi forte impegno per la governance dei dati inizia con la convinzione che i dati HR siano rilevanti per l'intera azienda, ovvero lo stesso principio su cui si basa Workday Human Capital Management (HCM). Costruito su un modello di dati unificato e un unico modello di sicurezza, Workday HCM può leggere diversi set di dati per ottenere un'ampia gamma di analytics e segnalare casi d'uso in tutta l'azienda.

"Uno dei principali aspetti a cui fare attenzione quando si implementa l'intelligenza artificiale è pertanto mantenere i dati puliti e coerenti per garantirne l'accuratezza e la qualità," afferma Somers. "Se i dati non sono puliti, gli HR manager e i people leader possono ritrovarsi con risultati imprecisi che possono generare errori costosi."

Gli HR manager plasmeranno il workplace di domani

Secondo vari sondaggi sull'AI condotti a livello globale e a livello nazionale in paesi come Gran Bretagna e Stati Uniti, sempre più persone immaginano un futuro in cui il potere dell'AI può avere un impatto positivo. Allo stesso tempo, questi sondaggi rivelano anche preoccupazione nei confronti dell'AI, in particolare riguardo la necessità di disporre di una regolamentazione adeguata.  

Per ogni utilizzo dell'AI volto ad aumentare l'impatto dell'HR, è importante ricordare cosa determina il successo di queste iniziative: ottimizzare il processo decisionale con insight aggiuntivi e maggiore efficienza. Non si tratta di sostituire il grande valore dei professionisti dell'HR, ovvero custodire la cultura aziendale collegando ciò che accade nel business agli obiettivi e ai valori dell'azienda.

Come spiega Somers: "In definitiva, è importante mantenere le persone al centro, in modo che siano loro le uniche responsabili della decisione finale. Grazie al nostro principio "umanocentrico", AI e ML possono aiutare le persone a essere più produttive e più consapevoli e consentire loro di risolvere problemi che prima apparivano insolubili."