L’IA Funziona Meglio Quando i Leader Partono dalla Storia Umana
Scopri perché il successo nell’adozione dell’IA dipende da una leadership centrata sulle persone e come le organizzazioni possono utilizzare l’IA per migliorare assunzioni, pianificazione della forza lavoro e crescita dei dipendenti.
Amy Cappellanti-Wolf
Chief People Officer di Dayforce
Approfondimenti sulla Trasformazione: L’IA è vista come una trasformazione delle persone, innalzando il potenziale umano oltre la semplice efficienza.
Maggiore Coinvolgimento: Gli strumenti di IA hanno migliorato il coinvolgimento e l’efficienza dei dipendenti ma richiedono formazione e supporto continui.
Sfide di Adozione: Un’adozione di successo dell’IA richiede di affrontare i gap di preparazione e garantire un cambiamento significativo e centrato sulle persone.
Approccio Umano-Centrico: Partire dalle storie umane invece che dai casi di business facilita transizioni più fluide e fiducia nell’adozione dell’IA.
Il Giudizio Umano è Vitale: L’IA supporta il processo decisionale ma non può sostituire la fiducia e la sensibilità del giudizio umano in aree chiave.
Amy Cappellanti-Wolf è Chief People Officer di Dayforce, leader globale nella gestione del capitale umano. L'azienda conta oltre 9.500 dipendenti e milioni di utenti in tutto il mondo.
Abbiamo intervistato Amy sul suo lavoro e su come l'intelligenza artificiale stia trasformando la leadership organizzativa. Ecco cosa ci ha raccontato.
Guidare le organizzazioni attraverso il cambiamento continuo
Come Chief People Officer in Dayforce, definisco ed eseguo la nostra strategia globale delle risorse umane — garantendo che attraiamo, sviluppiamo e coinvolgiamo i talenti su larga scala, mentre sosteniamo la crescita e l’innovazione continua dell’azienda.
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Inoltre, sono il “Cliente Zero” per il nostro prodotto. Il mio team e io non solo utilizziamo attivamente la piattaforma, ma portiamo anche una profonda esperienza come professionisti delle risorse umane. Questa doppia prospettiva ci permette di orientare la roadmap, influenzare le funzionalità del prodotto e collaborare con i clienti per favorire una maggiore adozione e risultati concreti.
Ho guidato organizzazioni attraverso cambiamenti continui in diversi settori — da Cisco e Symantec a Cohesity e ora Dayforce. In ogni esperienza, una cosa è rimasta costante: la tecnologia rende possibile la trasformazione, ma sono le persone a portarla avanti.
Quello che mi entusiasma di più dell’IA non è solo l’efficienza, ma l’opportunità di elevare il potenziale umano. Quando l’IA viene abbinata a una leadership forte, empatia e fiducia, può ridurre le frizioni, offrire insight migliori e creare esperienze lavorative più significative e personalizzate.
In definitiva, vedo l’IA non come un cambiamento tecnologico, ma come una trasformazione delle persone. Il mio obiettivo è sempre stato — e continua a essere — aiutare le organizzazioni a guidare questo cambiamento con chiarezza, responsabilità e un approccio centrato sull’uomo.
Come l’IA migliora coinvolgimento ed efficienza
Abbiamo riscontrato progressi misurabili sia nel coinvolgimento che nell’efficienza. Il nostro eNPS è attualmente sopra gli obiettivi e il sondaggio di coinvolgimento più recente mostra che i dipendenti utilizzano attivamente l’IA per supportare il proprio lavoro.
Sono entusiasti di poter utilizzare nuovi strumenti basati su IA. Fornire ai dipendenti gli strumenti giusti ha avuto un impatto significativo, oltre a generare un notevole risparmio di tempo nelle attività di routine.
Ad esempio, i nostri strumenti di coaching Lookback supportati dall’IA hanno aiutato i dipendenti a descrivere meglio i risultati ottenuti e hanno permesso ai manager di fornire feedback più significativi. Questi strumenti sono risultati tra i GPT più utilizzati internamente durante il nostro ciclo di lookback.
Detto ciò, l’adozione non è uniforme. La nostra ricerca Pulse of Talent mostra che l’84% dei lavoratori non ha ricevuto formazione sull’IA nell’ultimo anno, evidenziando un gap di preparazione. Colmare questa distanza richiede investimenti costanti, trasparenza e comprensione delle cause dell’esitazione.
Un’adozione efficace dell’IA può significare scegliere la strada più difficile
L’IA non è venuta meno dal punto di vista tecnologico, ma per quanto riguarda l’adozione e il seguito. Gli strumenti sono progrediti rapidamente, ma coinvolgere le persone richiede più tempo e intenzionalità. È lì che spesso si perde gran parte dell’impatto. Abbiamo imparato che si tratta più di una sfida legata alle persone e al cambiamento che non alla tecnologia.
Dobbiamo ricordare che siamo ancora all’inizio del percorso dell’IA e che persino la definizione di alto impatto può variare. Ci sono stati momenti in cui ci siamo fermati a chiederci se stessimo davvero migliorando un processo o semplicemente accelerando vecchi metodi di lavoro. L’IA può facilmente diventare solo uno strato aggiunto ai flussi di lavoro esistenti, producendo piccoli miglioramenti ma senza trasformare i risultati. Un impatto maggiore arriva quando si ripensa completamente il processo, ed è questa la strada più impegnativa.
Guidare con storie umane facilita la transizione all’IA
Il divario tra preparazione della leadership e preparazione dei dipendenti è spesso più ampio del previsto, e influisce su tutto ciò che segue. I leader in genere sviluppano una strategia per mesi prima di comunicarla, mentre i dipendenti cercano semplicemente di elaborare i cambiamenti. E quando la narrazione principale è incentrata su produttività ed efficienza, alcune persone non sentono “slancio”, bensì “incertezza sul proprio futuro”.
Quello che avrei voluto fare prima era partire dalla storia umana. Non dal business case o dal modello di ROI, ma dal racconto su come si sarebbero evoluti i ruoli, dove avremmo investito nelle persone e dove il giudizio umano sarebbe rimasto essenziale.
L’ansia tende a crescere nello spazio tra ciò che i leader sanno e ciò che i dipendenti iniziano appena a comprendere. Bisogna prima incontrare i dipendenti dove sono.
Perché nessuno strumento AI viene lanciato senza un vero supporto
Uno dei maggiori cambiamenti che abbiamo apportato in Dayforce nell’ultimo anno è stato introdurre nuovi strumenti e tecnologie in modo più intenzionale. Abbiamo deciso fin dall’inizio che nessuno strumento di AI viene lanciato senza un reale supporto — non solo una presentazione o una FAQ, ma un piano ragionato su come le persone lo useranno.
Ad esempio, come primi utilizzatori, sfruttiamo l’analisi del sentiment tramite AI all’interno di Dayforce per sintetizzare grandi volumi di commenti dei sondaggi dei dipendenti. Aiuta i manager a comprendere rapidamente i temi principali e aggiunge un contesto significativo ai risultati, evidenziando aree di opportunità e riducendo notevolmente il tempo necessario per interpretare i dati.
Abbiamo anche una rete di campioni dell’AI che orientano i colleghi nell’uso dell’intelligenza artificiale, organizzano workshop pratici, forniscono sportelli di assistenza e offrono vari formati di formazione per incontrare le persone dove si trovano.
Il cambiamento non è stato immediato, ma è reale.
Come l’AI ottimizza il flusso di assunzione end-to-end
Identifichiamo intenzionalmente dove i flussi di lavoro basati su AI possono migliorare in modo significativo il lavoro durante tutto il ciclo di vita del dipendente. Il nostro processo di assunzione è un esempio completo: ci concentriamo sul migliorare la coerenza, ridurre le frizioni e fornire al nostro team input migliori, mantenendo sempre il giudizio umano al centro di ogni decisione.
Si parte dalla definizione del ruolo, dove l’AI generativa redige bozze di descrizioni di lavoro basandosi su input del responsabile come responsabilità, livello e risultati attesi. Rivediamo e perfezioniamo queste bozze per assicurarci che riflettano accuratamente il ruolo, siano in linea con i nostri valori e utilizzino un linguaggio inclusivo.
Quando arrivano le candidature, l’intelligenza artificiale aiuta a riassumere i CV e ad evidenziare le esperienze più rilevanti. È importante per noi che questa rimanga una funzione di supporto e non una decisionale. I recruiter valutano i candidati e fanno le selezioni, ed evitiamo di affidarci eccessivamente ai segnali automatizzati per non perdere talenti eccellenti o non tradizionali.
Durante i colloqui, l’AI aiuta a creare domande strutturate in linea con il ruolo, migliorando la coerenza tra intervistatori. Raccogliamo i feedback in formato standard, e l’AI può sintetizzare i temi prima dei debrief. Le discussioni e le decisioni finali sull’assunzione sono condotte e calibrate da persone, per garantire equità.
Una volta accettata la proposta, l’AI genera piani di onboarding specifici per il ruolo, che i manager personalizzano per il singolo individuo.
In generale, inseriamo l’AI dove può ridurre il lavoro amministrativo e dare maggiore struttura al processo, chiarendo anche dove non sostituisce il giudizio umano. Questo equilibrio è stato importante non solo per i risultati, ma anche per costruire fiducia sia con i candidati che con i nostri team.
Il giudizio umano resta fondamentale nelle decisioni guidate dall’AI
L’AI dimostra il suo valore quando il lavoro coinvolge più dati di quanti una sola persona possa gestire. Tuttavia, alcune decisioni restano profondamente umane, come il feedback sulla performance.
L’AI può aiutare ad organizzare i pensieri e scrivere più chiaramente, ma far crescere una persona richiede comprensione del suo contesto, delle sfide che ha affrontato e di come fornire feedback che colga nel segno. Questo non è qualcosa che l’AI può replicare. Lo stesso vale per decisioni su cultura, allineamento ai valori e tutto ciò che riguarda il senso di appartenenza al lavoro.
L’intelligenza artificiale può alleggerire il nostro carico di lavoro, ma non può sostituire la fiducia. I momenti che si basano sulla fiducia — tra manager e dipendente o tra leader e team — richiedono ancora il tocco umano. L’AI eccelle nel fornirci input più ricchi per quelle conversazioni, in modo da essere più informati e prendere decisioni migliori.
L’IA può aiutare a organizzare i pensieri di una persona e a scrivere in modo più chiaro, ma aiutare qualcuno a crescere dipende dalla comprensione del suo contesto, di cosa ha affrontato e da come fornire un feedback che risuoni. Questo non è qualcosa che l’IA può replicare.
Dove l'IA livella il campo da gioco
Per molti anni, le capacità di scrittura hanno favorito ed anche accelerato l'efficacia della gestione. Un grande scrittore poteva fare la differenza nel fornire documentazione per promozioni, nella ricerca di finanziamenti, ecc. L’IA ha contribuito a livellare il campo da gioco.
Sebbene le capacità di scrittura siano ancora importanti per fornire feedback chiari sulla gestione delle performance, che portino a crescita e miglioramento, la capacità di scrittura varia tra le professioni, specialmente nelle aziende globali e multilingue.
L’IA consente a manager e dipendenti di comunicare in modo più chiaro tra loro, condividendo risultati e desideri di crescita. E aiuta i manager a rispondere con chiarezza e sicurezza.
Perché la pianificazione della forza lavoro deve essere riprogettata per un futuro guidato dall’IA
La maggior parte delle organizzazioni gestisce ancora la pianificazione della forza lavoro come faceva dieci anni fa. La leadership analizza la situazione attuale, stabilisce gli obiettivi di personale, elabora un piano e lo esegue. Sembra rigoroso. Ma è già obsoleto prima di essere completato. Il ritmo dei cambiamenti nelle competenze, dovuto in gran parte all’IA, fa sì che un divario identificato a gennaio possa non avere più importanza nel terzo trimestre.
La pianificazione della forza lavoro moderna prevede che la modellazione degli scenari tenga conto dei cambiamenti nel business in tempo reale, non a posteriori. Significa che HR, finanza e leader aziendali guardano agli stessi dati contemporaneamente e in modo continuo, piuttosto che riconciliare tre versioni diverse della verità sei mesi dopo.
Come i leader possono navigare le trasformazioni guidate dall’IA
I leader devono essere i primi a lanciarsi. Quando le persone vedono i leader usare attivamente questi strumenti e discutere apertamente cosa funziona e cosa no, si crea un ambiente favorevole alla sperimentazione, a errori rapidi e a successi. Quel tipo di trasparenza genera fiducia in un modo che una comunicazione troppo curata non può.
Sii intenzionale nel modo in cui presenti l’IA. Se ti concentri solo sull’efficienza, spesso le persone fraintendono il messaggio, percependolo come una domanda sulla loro stessa rilevanza. Prima di introdurre qualsiasi cambiamento, chiarisci dove il giudizio umano rimane essenziale tanto quanto chiarisci ciò che la tecnologia può fare. Questo equilibrio conta più di quanto la maggior parte dei leader immagini.
La gestione del cambiamento è un altro aspetto cruciale: il 95% dei progetti pilota di IA nelle aziende fallisce. Raramente ciò accade per un fallimento tecnologico. Di solito, la causa è la mancanza di chiarezza su come utilizzarla, dove applicarla e sulle pratiche di governance necessarie per sostenerla.
Se dovessi dare un ultimo consiglio: non aspettare una strategia perfetta. Inizia ora, ma basa il tuo approccio su come le persone lavorano realmente e su ciò di cui hanno bisogno per sentirsi sicure nell’uso dell’IA.
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