L’intelligenza artificiale rivoluzionerà le risorse umane?

L’intelligenza artificiale al servizio delle risorse umane. Chi la usa, dove la usa, come la usa.

L’intelligenza artificiale (IA) sta aprendo nuovi orizzonti nel settore delle risorse umane, promettendo di cambiare radicalmente questo settore, offrendo soluzioni innovative per il reclutamento e la gestione delle carriere, per la formazione delle competenze, per l’assegnazione degli incarichi e più in generale per garantire all’azienda maggiore efficienza operativa. 

In questo post esploriamo i principali utilizzi dell’IA nelle risorse umane, utilizzando esempi concreti di aziende, grandi e piccole, in Europa e Nord America che stanno già sfruttando queste tecnologie. Proviamo anche a identificare e raccontarvi le opportunità, ma anche i rischi, che sta generando questa trasformazione tecnologica così importante per il nostro futuro.

Iniziamo. Guardiamo prima all’utilizzo di strumenti di IA nelle principali fasi della gestione delle risorse umane (reclutamento, formazione, gestione delle prestazioni e benessere aziendale).

1. Reclutamento e selezione

Cominciamo dal reclutamento e dalla selezione dei candidati, una fase cruciale in qualsiasi momento di vita di un’azienda, sia grande sia piccola, da cui dipende spesso la sopravvivenza o il successo di un’idea imprenditoriale. Come sempre, sono le persone il pivot dei cambiamenti, in positivo e in negativo. 

Ebbene, l’IA sta trasformando il reclutamento del personale, rendendolo un processo più veloce, accurato e personalizzato rispetto al passato. Strumenti come gli Applicant Tracking Systems basati sull’IA permettono di analizzare automaticamente i curriculum e le lettere di motivazione per identificare i candidati più idonei, riducendo significativamente i tempi di selezione. 

Pensate che già oggi circa l’88% delle aziende a livello globale utilizza già oggi una qualche forma di tecnologia AI nelle risorse umane, incluso proprio il reclutamento. Una delle applicazioni più note di AI nel reclutamento è Vera, un robot sviluppato dalla start-up russa Strafory. Vera è stata utilizzata da aziende come IKEA per selezionare il personale. Questo robot è in grado di condurre interviste con una voce che può essere sia maschile che femminile, avvalendosi di 13 miliardi di esempi di sintassi e parole.

Fonte: Linkedin, 2024

Un altro esempio di IA al servizio della selezione dei candidati per una posizione lavorativa viene da Google, che utilizza un progetto chiamato “Buffett” per affascinare i candidati con “storie” di esperienze, dimostrando un approccio innovativo all’uso dell’IA nel reclutamento.

E siamo solo all’inizio del percorso. Si prevede che il mercato globale del reclutamento di AI raggiunga i 590.5 milioni di dollari entro la fine del 2023 e i 942.3 milioni di dollari entro il 2030.

Fonte: Facts Factors, 2024

2. Formazione e sviluppo

Un’area in cui l’IA promette risultati molto incoraggianti è quella della formazione sviluppo del personale. Accade già oggi che, attraverso piattaforme di apprendimento intelligenti, i dipendenti di un’azienda possono accedere a percorsi formativi personalizzati, usufruendo di contenuti modulati rispetto alle proprie esigenze e progressi individuali. 

Pensate che si prevede un aumento del 40% nel numero di specialisti di IA e machine learning entro il 2027, con un aumento del 30-35% della domanda per ruoli come analisti di dati e data scientist o specialisti di big data. Peraltro, sempre in base alle stime più recenti, si ritiene che l’intelligenza artificiale nella formazione aziendale possa migliorare i tassi di conversione fino al 25%. Stesso discorso vale per i processi di onboarding, dove l’IA può fornire materiali di formazione personalizzati, suggerendo risorse pertinenti, creando quadri di competenze e mappe di carriera, e assegnando compagni o mentori di integrazione ai nuovi assunti.

Qualche esempio interessante: 

• Siemens utilizza sistemi di IA per offrire programmi di formazione su misura che si adattano allo stile di apprendimento di ciascun impiegato, migliorando l’efficacia della formazione.
• Deutsche Post DHL Group utilizza un motore basato su IA per individuare le competenze presenti all’interno dell’organizzazione e abbinarle ai ruoli in azienda, offrendo ai dipendenti percorsi di carriera fluidi e personalizzati.
• AstraZeneca ha avviato una collaborazione con Amazon Web Services per utilizzare Amazon SageMaker, semplificando il processo di analisi dei dati e l’implementazione del modello ML. Anche il colosso della telefonia T-Mobile utilizza il machine learning di Amazon per migliorare il servizio clienti estraendo il senso dai ticket di assistenza. 

Fonte: Spicework, 2023

3. Gestione delle prestazioni

Attualmente esistono già molti strumenti sul mercato basati sull’IA che permettono di monitorare e analizzare le prestazioni dei dipendenti in tempo reale, fornendo feedback costruttivi e personalizzati. 

Pensate che secondo un rapporto di McKinsey, oltre il 50% degli ambienti di lavoro intervistati utilizza una sorta di IA in almeno un’area dell'azienda, compresa la gestione dei lavoratori. Un altro studio curato dal National Bureau of Economic Research negli Stati Uniti ha rilevato che l’accesso all’IA aumenta la produttività dei lavoratori del 14%. 

Eccovi alcuni esempi:

• Zavvy offre sistemi di gestione delle prestazioni basati sull'IA che permettono di comprendere meglio le prestazioni dei dipendenti, identificando aree di forza e opportunità di sviluppo 
• IBM ha sviluppato un sistema di IA che valuta le prestazioni dei dipendenti e offre raccomandazioni per il miglioramento, facilitando il dialogo costruttivo tra manager e team. 
• Brain Computing ha recentemente sottolineato come l'IA possa essere implementata nelle aziende per gestire compiti ripetitivi e laboriosi, migliorando così l'efficienza operativa e la gestione delle prestazioni.

Anche nella pubblica amministrazione si inizia a far uso di queste forme di IA. L’INPS ad esempio ha introdotto un sistema basato sull'AI per la classificazione automatica delle PEC dei cittadini in base all'argomento, un ottimo esempio di come l’IA può migliorare l’efficienza e la gestione delle prestazioni nel settore pubblico.

Fonte: Capgemini, 2020

Un’ultima precisazione su questo punto. Come vedremo meglio nella parte dedicata alle opportunità e i rischi, il monitoraggio in tempo reale delle prestazioni di un lavoratore incontra limiti etici piuttosto importanti. È infatti dovere di qualsiasi datore di lavoro tutelare la riservatezza e garantire condizioni di lavoro accoglienti per i propri lavoratori. Questo, come vedremo, significa impedire forme di monitoraggio intrusive o tali da penalizzare i lavoratori.

4. Benessere dei dipendenti

Infine, l’IA può aiutare i responsabili delle risorse umane a identificare segnali precoci di burnout o insoddisfazione lavorativa analizzando dati sul comportamento dei dipendenti, consentendo alle aziende di intervenire tempestivamente. In pratica, attraverso l’analisi dei dati e l’automazione, l’IA può aiutare l’azienda a monitorare e gestire aspetti cruciali del benessere lavorativo dei dipendenti, con ricadute positive sulla produzione e sul fatturato.

Un’indagine dell’OCSE del 2022 ha svelato che il 63% dei dipendenti ritiene che l’IA abbia migliorato il benessere sul luogo di lavoro, automatizzando compiti pericolosi o noiosi e permettendo loro di concentrarsi su quelli più complessi e gratificanti. Anche Oracle è giunta alla stessa conclusione. Un’indagine interna del colosso informatico ha rivelato che l’82% dei lavoratori ritiene che l’IA possa aiutare a migliorare il proprio benessere mentale.

Fonte: Linkedin, 2018

Proviamo a fare qualche esempio anche qui.

• La start-up britannica Humu utilizza l’IA per inviare “nudge” (ossia dei piccoli stimoli comportamentali) personalizzati ai dipendenti, promuovendo comportamenti che migliorano il benessere e la collaborazione all’interno dei team.
• Framery ha testato una sedia da ufficio dotata di biosensori per misurare variabili come la variabilità della frequenza cardiaca e la frequenza respiratoria, al fine di determinare il livello di stress dei dipendenti e intervenire per migliorare le condizioni di lavoro.
• IBM e Intel invece utilizzano l’analisi del sentiment basata sull’IA per comprendere meglio il pensiero e le emozioni dei dipendenti, contribuendo a migliorare il clima aziendale e il benessere mentale.

Più opportunità o più rischi?

Nella sezione precedente vi abbiamo raccontato i principali utilizzi dell’IA nel campo delle risorse umane, facendo molti esempi di aziende che li sviluppano. Come potete immaginare, c’è un mercato davvero enorme che sta nascendo intorno a questo settore.

Ma limitarsi al mercato sarebbe un errore. Lo abbiamo visto: in qualcuno degli esempi che vi abbiamo raccontato abbiamo anche fatto cenno ai benefici e ai rischi che possono nascere dalla combinazione tra questa tecnologia e le risorse umane. 

Se ci pensate, accade sempre così quando si ha a che fare con una tecnologia nuova e dirompente. Ci imbattiamo in un panorama di opportunità affascinanti e, al contempo, in una serie di sfide e rischi che richiedono attenzione e gestione consapevole. 

È venuto il momento di parlare più approfonditamente proprio di benefici e rischi, mettendoli a confronto. Iniziamo dalle opportunità:

1. Efficienza operativa 

Tanto per cominciare, l’IA può automatizzare compiti amministrativi ripetitivi, permettendo ai professionisti delle risorse umane di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto, come la strategia di talento e lo sviluppo organizzativo. Peraltro questo approccio oltre a ottimizzare le risorse umane rappresenta anche un passo fondamentale per un’integrazione più stretta delle funzioni HR nel sistema aziendale, promuovendo un equilibrio ottimale tra efficienza operativa e impatto strategico.

Secondo un report di LinkedIn (2020), il 67% dei professionisti delle risorse umane e di coloro che hanno responsabilità per le assunzioni ritiene che l’IA aiuti a risparmiare tempo durante il processo di reclutamento. 

Fonte: Medium, 2023

2. Decisioni basate sui dati

Un secondo grande beneficio dell’IA al servizio delle risorse umane sta nel miglioramento generalizzato della qualità delle decisioni, grazie al supporto di un volume di dati maggiore. In altre parole, gli strumenti di IA possono analizzare grandi volumi di dati per supportare decisioni più informate su reclutamento, formazione e gestione delle prestazioni. Un sondaggio condotto dalla Deloitte Insights nel 2019 ha rivelato che le aziende che utilizzano l’analisi predittiva per la gestione dei talenti hanno il doppio delle probabilità di migliorare i risultati di reclutamento e la conservazione dei dipendenti. 

Questo beneficio è orizzontale a moltissime attività di gestione delle risorse umane. Per esempio, può rivelare tendenze e modelli che aiutano a sviluppare soluzioni basate sui dati, riducendo i tassi di turnover; oppure può ottimizzare i processi interni, consentendo di apportare modifiche o miglioramenti per massimizzare l’efficacia dell’utilizzo di People Analytics; infine, può supportare la pianificazione della forza lavoro fornendo informazioni utili per prendere decisioni più informate e maturare un approccio data-driven.

Fonte: Visier, 2022

3. Esperienza personalizzata del dipendente 

Un terzo grande beneficio dell’IA è quello della personalizzazione. Abbiamo già visto prima come sia possibile “confezionare” percorsi di carriera e programmi di formazione personalizzati, migliorando enormemente l’engagement e la soddisfazione dei lavoratori. Secondo una ricerca pubblicata nel 2021, le organizzazioni che personalizzano i percorsi di carriera e di apprendimento dei dipendenti possono aumentare l'engagement del personale fino al 33%. 

Fonte: LinkedIn, 2023

Quali sono invece i rischi cui vanno incontro le aziende e i lavoratori che si misurano con l’IA?

Anche qui ne abbiamo identificati 3:

1. Bias e discriminazione

Se non progettati accuratamente, gli algoritmi di IA possono perpetuare bias esistenti nelle decisioni di reclutamento e valutazione. Uno studio della MIT Sloan Management Review ha scoperto che il 35% delle aziende non adotta misure sufficienti per prevenire il bias nell’uso dell’IA. Tra i casi più celebri c’è Google, il cui algoritmo di reclutamento favoriva i candidati maschi a scapito delle candidate femminili, essendo stato ideato e “addestrato” da ingegneri di sesso maschile, che avevano riprodotto involontariamente i loro bias nei dati di addestramento.

Altre forme purtroppo ancora frequenti di bias sono: (1) confirmation bias che si verifica quando l’IA, addestrata su dati storici, tende a cercare e favorire candidati che corrispondono ai profili di successo passati, ignorando potenzialmente candidati altrettanto o più qualificati che non si adattano a questi modelli; (2) Bias di Attribuzione che accade quando l’IA attribuisce erroneamente determinate caratteristiche o competenze a candidati basandosi su correlazioni deboli o non significative nei dati (ad esempio, potrebbe associare ingiustamente la capacità di leadership esclusivamente a candidati con specifiche esperienze lavorative, ignorando altre prove di leadership); (3) Bias di Similarità che si verifica quando gli algoritmi sviluppano una preferenza per candidati che somigliano in qualche modo a coloro che hanno preso decisioni di successo in passato, sia in termini di background professionale che di caratteristiche personali, portando a una mancanza di diversità.

Fonte: TechTarget, 2022

2. Privacy e sicurezza dei dati

La raccolta e l’analisi di dati sensibili dei dipendenti sollevano molte questioni di privacy e richiedono rigorose misure di sicurezza. Un report di Varonis nel 2021 ha rivelato che il 65% delle aziende non cripta i dati sensibili, esponendosi a rischi significativi di violazioni della privacy. Tra i casi più eclatanti c’è quello del 2018 della società britannica Cambridge Analytica che ha sollevato preoccupazioni globali sulla privacy dei dati, evidenziando l’importanza di gestire con cura e trasparenza le informazioni personali.

Fonte: India Today, 2020

3. Impatto sull’occupazione 

L’ultimo rischio riguarda l’automazione di compiti amministrativi che, sebbene utile, potrebbe ridurre la necessità di ruoli tradizionali, sollevando preoccupazioni sul futuro del lavoro nel settore. Il dibattito pubblico su questo punto è davvero sconfinato e ne abbiamo dato conto più volte anche su questo blog. 

C’è ad esempio un celebre rapporto del World Economic Forum che ha previsto che l’automazione e l’IA elimineranno 85 milioni di posti di lavoro a livello globale entro il 2025 (ma ne creeranno anche 97 milioni di nuovi – aggiungono gli ottimisti). 

Fonte: Yahoo Finance, 2021

Cosa e come cambierà concretamente con l’intelligenza artificiale nel settore delle risorse umane?

Tante opportunità, dunque. Ma anche qualche rischio di cui tenere conto. Dobbiamo partire da qui per pensare al futuro. In questa sezione conclusiva ci siamo chiesti quali potrebbero essere le principali evoluzioni dell’IA nel settore delle risorse umane, cercando di bilanciare tra proiezioni realistiche e innovazione. 

Ne abbiamo individuate 3. 

1. La prima è il reclutamento predittivo

Tecnologie avanzate di IA saranno in grado di prevedere il successo di un candidato in un determinato ruolo analizzando pattern nei dati storici, migliorando significativamente l'accuratezza del processo di selezione. Da fare molta attenzione alla trasparenza e ai bias di cui abbiamo parlato prima. Oltre a questo bisognerà garantire il pieno rispetto dei dati dei candidati da parte delle aziende. 

2. La seconda è la personalizzazione dei percorsi di carriera

Piattaforme di gestione della carriera basate sull’IA potranno offrire percorsi di sviluppo altamente personalizzati, considerando le aspirazioni individuali, le competenze esistenti e le opportunità di crescita all’interno dell'organizzazione. Anche qui bisognerà fare molta attenzione a evitare discriminazioni basate su un cattivo uso dei dati,

3. La terza riguarda il benessere e la produttività

L’IA contribuirà a creare ambienti di lavoro più sani e produttivi, monitorando il benessere dei dipendenti e offrendo raccomandazioni proattive per il mantenimento dell’equilibrio tra vita professionale e personale. Questo purchè l’elemento umano rimanga predominante in qualsiasi fase. Tutto il dibattito sul futuro tecnologico si gioca su questo bilanciamento tra componente umana e componente automatizzata. 

In conclusione, l‘intelligenza artificiale nelle risorse umane promette di trasformare radicalmente il settore, offrendo opportunità senza precedenti per l'efficienza operativa, la personalizzazione e il supporto decisionale basato sui dati. Tuttavia, affrontare i rischi legati al bias, alla privacy e all’occupazione sarà fondamentale per realizzare il pieno potenziale dell’IA nelle risorse umane, guidando verso un futuro in cui la tecnologia e l’umanità avanzano insieme verso l'ottimizzazione della gestione del talento.