Il Chief People Officer afferma che le aziende penalizzano accidentalmente i dipendenti che usano bene l’IA
Scopri come una Chief People Officer utilizza l'IA per migliorare la pianificazione della forza lavoro, lo sviluppo di carriera e le operazioni, ridefinendo le performance sui risultati invece che sull'impegno.
Analiese Brown
Chief People Officer
Cambiamento culturale: L'IA non è vista solo come uno strumento ma come un cambiamento culturale che richiede integrazione strategica e leadership.
Priorità esecutiva: Inserire l'IA tra le priorità del management comporta investimenti in governance e la ridefinizione delle strategie aziendali.
Guadagni di efficienza: L'IA ha aumentato l'efficienza nelle operazioni delle Risorse Umane, anche se sorgono sfide con l'adozione e le diverse velocità di lavoro.
Pianificazione della carriera: Gli strumenti basati sull'IA ora supportano la crescita professionale fornendo indicazioni personalizzate direttamente collegate ai framework di carriera.
Pianificazione della forza lavoro: L'IA modifica la pianificazione tradizionale della forza lavoro, dando risalto a competenze future rispetto a ruoli statici e richiedendo pianificazioni più adattive.
Analiese Brown ha trascorso dodici anni a costruire funzioni People in aziende in fase di crescita. Oggi è Chief People Officer in un'azienda SaaS di 150 persone chiamata Campminder.
Abbiamo incontrato Analiese per capire come le funzioni People stiano venendo rivoluzionate dall’IA. Ecco cosa ci ha raccontato.
L’IA è una Disgregazione Culturale
Sono Analiese Brown, Chief People Officer presso Campminder, un’azienda SaaS con sede a Boulder.
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Da oltre 25 anni sviluppiamo software per il settore dei campi estivi e oggi serviamo migliaia di campi in tutto il Nord America. Siamo circa 150 persone.
Ho trascorso dodici anni a costruire funzioni People in aziende in crescita, gli ultimi nove dei quali a Campminder, dove ho avuto la rara opportunità di crescere con un’organizzazione attraverso veri punti di svolta. Una pandemia, un percorso di M&A, una rapida espansione, e ora quello che descriverei come il cambiamento più rilevante della mia carriera: l’integrazione dell’IA in come lavoriamo, organizziamo e pensiamo al potenziale umano.
La mia area di competenza comprende l'intero ciclo di vita del dipendente: design organizzativo, acquisizione dei talenti, performance, total rewards, employee experience, DEI e integrazione post-M&A.
Faccio parte del team direttivo e collaboro a stretto contatto con il nostro CEO e il consiglio di amministrazione su strategie sulla forza lavoro e salute organizzativa. In breve, il mio compito è garantire la nostra crescita senza perdere ciò che ci rende speciali.
Ho un background in antropologia culturale, una lente sorprendentemente utile in questo momento.
Come l’IA Diventa una Priorità nella Strategia Aziendale
Il cambiamento più significativo è stato anche il più semplice e difficile: rendere l’IA una vera priorità a livello esecutivo piuttosto che una missione secondaria.
Sembra ovvio, ma c’è una differenza sostanziale tra un’azienda che parla di IA e una che la rende una scelta strategica esplicita ai vertici.
In pratica, ciò ha significato investimenti concreti come la creazione di un team di ingegneri AI dedicato, un budget per gli strumenti e il coinvolgimento di competenze esterne che ci aiutassero a riflettere in modo strutturato su come dovrebbe essere una organizzazione abilitata all’IA per un’azienda nella nostra fase.
Quella partnership esterna ci ha spinto a passare dall’aspirazione all’architettura. Ora siamo agli inizi della costruzione di un modello formale di governance che definisce la responsabilità per la leadership dell’IA e la supervisione in tutta l’organizzazione.
Il modello è ancora in fase di definizione e condivisione, che è l’approccio corretto. Non si può semplicemente imporre una policy a una cultura e considerarla fatta. Bisogna coinvolgere le persone nella costruzione affinché si sentano parte attiva e ne assumano la proprietà.
L’IA è ormai inseparabile dalla strategia e dai risultati nelle discussioni ai vertici. Le domande che poniamo sono cambiate: non più solo “stiamo usando l’IA?” ma “come sta cambiando l’IA le nostre possibilità, cosa possiamo offrire ai nostri clienti, e come possiamo ridefinire l’eccellenza?”
Questo cambiamento nella qualità delle conversazioni è l’indicatore di risultato più importante che abbiamo.
Abbiamo rafforzato questa direzione in modo pubblico e costante durante i nostri meeting plenari. Quando le persone sentono ripetutamente lo stesso messaggio dalla leadership, nello stesso contesto in cui si parla di risultati aziendali e valori dell'organizzazione, è chiaro che non si tratta di un progetto pilota, ma della direzione scelta.
Come l’IA Può Essere Integrata nei Sistemi Organizzativi
Solo all’interno della nostra funzione People & Culture, abbiamo ottenuto importanti guadagni di efficienza nel recruiting, nelle operazioni HR e nella reportistica.
Un agente IA sintetizza ogni mattina Gmail, Slack, Notion e il nostro ATS, automatizzando il nostro flusso di gestione quotidiana delle attività e risparmiando circa 15-20 minuti a persona al giorno. Su tutta la squadra, ciò equivale a stime di 300-400 ore all’anno di capacità recuperata.
Il nostro recruiter ha creato un progetto di intelligenza artificiale personalizzato per la stesura delle job description. Questo ha ridotto il tempo per la prima bozza da circa un’ora a pochi minuti, un risparmio significativo considerato l’attuale volume di assunzioni con oltre 25 posizioni aperte. Abbiamo eliminato un processo manuale di reportistica settimanale, sostituendolo con una dashboard di performance aggiornata automaticamente ogni mattina.
La parte più impegnativa non è la tecnologia, ma il comportamento umano. La maggiore resistenza l’abbiamo riscontrata nella curva di adozione disomogenea. Alcune persone si attivano immediatamente e imparano da sole come utilizzare gli strumenti, altre attendono, incerte o convinte di non avere sufficientemente tempo per sperimentare con l’AI. Questa disomogeneità crea un ambiente dove si lavora a velocità e con workflow differenti.
Aiutare i manager a creare aspettative chiare e gestire la performance quando i membri del team lavorano a ritmi diversi utilizzando processi differenti è una sfida reale, e credo che non l’abbiamo ancora risolta completamente.
Stiamo iniziando a porci nuove domande nella stanza: non solo “stiamo usando l’AI?”, ma “in che modo l’AI sta cambiando ciò che è possibile, cosa possiamo offrire ai nostri clienti e come possiamo definire il lavoro di qualità?”…La parte più impegnativa non è la tecnologia, ma il comportamento umano.
Come l’AI potenzia la pianificazione di carriera
Una delle soluzioni che mi ha colpito di più, sviluppata dalla nostra Director of People, è un progetto Claude collegato ai nostri livelli di carriera, job description e filosofia di performance, che funge da risorsa sempre attiva per manager e membri del team.
Se qualcuno vuole capire come raggiungere il livello successivo, oppure se un manager desidera definire un piano di sviluppo con un collaboratore, invece di fissare un incontro con le Risorse Umane per esaminare la documentazione, può usare questo strumento. Possono porre domande in linguaggio naturale e ottenere risposte basate sui nostri framework di carriera, non generici consigli reperiti online.
Vediamo sia le domande poste che le risposte generate. Questo ha due effetti: ci permette di migliorare continuamente lo strumento sulla base di ciò che le persone vogliono capire, e crea una rete di sicurezza naturale.
Se emerge una domanda che richiede la consulenza delle Risorse Umane invece di una risposta dello strumento, possiamo rilevarla e intervenire. L’automazione non sostituisce il bisogno di guida umana. Lo protegge aiutando a individuare dove quella guida è realmente necessaria.
Come l’AI sta rimodellando la pianificazione della forza lavoro
Ogni fase del ciclo di vita delle persone è importante, ma la pianificazione della forza lavoro è quella in cui il terreno cambia più rapidamente, e sbagliare qui comporta i rischi più alti per il business. Intere professioni cambieranno, alcune in modo radicale, e People & Culture deve essere pronta a questa trasformazione.
Il modello tradizionale di pianificazione della forza lavoro si chiede: "Quante persone ci servono, in quali ruoli e quando?"
Questa è la domanda giusta in un ambiente stabile. Ma non siamo in un ambiente stabile. Ora dobbiamo chiederci: "Quali competenze saranno importanti tra sei mesi o due anni, quali ruoli cambieranno radicalmente di conseguenza, e come possiamo aiutare le nostre persone a evolvere insieme alla tecnologia?" Sono domande più difficili e richiedono una struttura di pianificazione completamente diversa.
Per quanto riguarda il mix di talenti, investiamo in modo intenzionale su assunzioni AI all’interno delle nostre divisioni Prodotto e Ingegneria. Questa competenza è centrale per il futuro del nostro prodotto, e ci impegniamo a farlo in modo sicuro, etico e conforme alle normative.
Man mano che l’AI si inserisce sempre più a fondo nei nostri processi di sviluppo e delivery, abbiamo bisogno di persone che comprendano profondamente questi sistemi e sappiano utilizzarli con responsabilità. Ciò è particolarmente cruciale in un settore che tratta dati dei bambini.
Oggi chiunque può realizzare un prodotto accattivante con qualche riga di codice, ma solo la vera competenza garantisce che ciò che crei sia sicuro, affidabile e degno della fiducia delle famiglie che ne dipendono.
Come l’AI sposta il focus dalle attività ai risultati
Ho abbandonato la convinzione che un “lavoro” sia composto da un insieme statico di azioni quotidiane. Per gran parte della mia carriera, i lavori erano proprio questo: un elenco di compiti, un insieme di responsabilità e un’implicita previsione sul tempo necessario per ognuno. L’AI ha reso obsoleto questo modello.
Ci stiamo muovendo verso una definizione del lavoro basata sui risultati, non sulle attività. È una prospettiva più sana, indipendentemente dall'IA. Ma l'IA la rende urgente perché il "come" è ormai completamente aperto. Due persone possono arrivare allo stesso risultato seguendo percorsi completamente diversi, ma una potrebbe usare l'IA per fare in un'ora ciò che prima richiedeva una giornata.
Se il tuo sistema di valutazione delle prestazioni misura ancora input e azioni invece di risultati e impatto, non sei solo indietro. Stai penalizzando involontariamente l'ingegno.
La cosa entusiasmante è questa: quando smetti di presumere quanto tempo dovrebbe richiedere qualcosa, smetti anche di presumere cosa sia possibile. Il nuovo standard diventa l'impatto positivo che possiamo generare. Questo crea un'esperienza di lavoro fondamentalmente più interessante e appagante, se fatto nel modo giusto.
Come l’IA crea sfide nella retribuzione durante il processo di selezione
I dipendenti usano l'IA per informarsi sulla propria retribuzione, il che è perfettamente comprensibile. Ma la maggior parte degli strumenti IA generici non sa se sta attingendo da una descrizione di lavoro comparabile, da una geografia rilevante, da un’azienda di dimensioni simili o da un settore simile al nostro.
Ci è capitato che persone arrivassero ai colloqui sulla retribuzione facendo riferimento a dati salariali di aziende tecnologiche mature di San Francisco o di ruoli in organizzazioni dieci volte più grandi della nostra.
Questa discrepanza mette le Risorse Umane nella scomoda posizione di dover contestare le ricerche fatte dai dipendenti. Il lato positivo è che ci spinge a essere più proattivi e trasparenti sulla nostra filosofia retributiva e su come definiamo le fasce salariali.
Stiamo riprogettando il nostro programma retributivo rendendo l'approccio così chiaro che le persone non avranno bisogno di affidarsi a uno strumento IA generico per capire dove si collocano.
La lezione più ampia è che l'IA non cambia solo ciò che facciamo internamente, cambia anche il modo in cui i nostri dipendenti si approcciano e quello che si aspettano. Dobbiamo progettare pensando a questo.
Come l’IA fallisce nella comunicazione interna
C’è l’assunto che se l’IA può generare contenuti, possa scrivere qualsiasi cosa. Ma quando serve far provare qualcosa alle persone, farle fidare di un messaggio, far credere nella persona che lo manda, i contenuti generati dall’IA possono produrre un effetto uncanny valley. Sembrano giusti. Suonano quasi giusti. Eppure c’è qualcosa che non va, e le persone lo percepiscono.
Abbiamo imparato a nostre spese che tutto ciò che richiede la nostra voce autentica — lavoro sui valori aziendali, comunicazioni difficili di cambiamento, messaggi importanti ai clienti — è un ambito in cui un uso eccessivo dell’IA può minare l’intenzione.
Ecco un esempio. All’inizio, abbiamo usato l’IA per scrivere i messaggi Slack aziendali e inizialmente sembrava più efficiente. L’IA poteva sintetizzare il contesto da più fonti, strutturava logicamente i messaggi e scriveva rapidamente il contenuto. Tuttavia, il risultato era sempre troppo raffinato, troppo formale e troppo simile a un comunicato stampa aziendale. Non è così che vogliamo parlare alle nostre persone.
La relazione tra l'azienda e il suo team è uno dei nostri asset più importanti. Le persone si aspettano di sentirci parlare con una voce autentica. Quando quella voce diventa troppo uniforme e sembra che possa arrivare da qualsiasi azienda, si crea distanza proprio quando si desidera creare connessione. Abbiamo ricevuto feedback e l’abbiamo sentito anche noi stessi. Ci siamo aggiustati.
Perché l’IA dovrebbe essere usata con cautela nella selezione del personale
La selezione è un altro caso in cui l’IA non può gestire l’intero flusso di lavoro. L’IA può aiutarci a muoverci più rapidamente e ridurre alcune forme di incoerenza nella valutazione dei candidati. Ma siamo molto attenti a dove entra nel processo.
Automatizzare funzioni amministrative come la pianificazione e la presa di appunti va bene, ma valutare il potenziale o la capacità di crescita di qualcuno... sono decisioni che spettano all’essere umano, punto e basta.
La storia degli strumenti di selezione algoritmici che producono esiti distorti è ben documentata, e come leader impegnata a smantellare barriere sistemiche, prendo la cosa molto seriamente.
Perché le relazioni umane si deteriorano con l’IA
Quando l’IA accelera tutto, il ritmo del lavoro aumenta e le interazioni umane possono deteriorarsi sorprendentemente facilmente. Ti muovi più velocemente, produci di più, risolvi i problemi più rapidamente, e in tutto questo slancio la solidarietà umana può venir meno se non si sta attenti.
Ho dovuto imparare a essere molto più intenzionale nel trovare tempo per le relazioni. A fare conversazioni solo per sapere come sta qualcuno. A dare riconoscimenti personali, non generati. A prestare attenzione all’istinto di rallentare quando un membro del team sembra fuori fase, anche se la sua produttività è alta. L’IA semplifica molte cose. Restare in sintonia col proprio sistema nervoso e leggere i segnali degli altri non è una di queste.
Se mai, la velocità e il volume che l’IA consente possono soffocare quei segnali importanti.
Perché la trasformazione culturale è fondamentale
Tratta l’IA come una trasformazione culturale, non come una semplice implementazione tecnologica. Questo è il consiglio che do più spesso.
Le persone devono comprendere il perché, non solo il cosa. Hanno bisogno di sicurezza psicologica per sperimentare e sbagliare. Devono vedere i loro leader incarnare il comportamento, non solo imporlo. E necessitano di tempo dedicato per sperimentare, il che può essere in contrasto con la velocità urgente a cui molte aziende si muovono. Ciò richiede una vera introspezione e una reale volontà di evolvere la cultura, non solo la tecnologia.
Un altro punto è che non sono le aziende ad adottare l’IA, ma le persone. La resistenza raramente è un problema di formazione o di strumenti. È un problema di esperienza. Ognuno deve vivere il suo momento di rivelazione, quello in cui qualcosa scatta e percepisce in prima persona ciò che ora è possibile.
Un modo concreto per creare queste condizioni è ritagliare un tempo dedicato e concentrato in cui le persone si riuniscono attorno a un problema specifico e usano l’IA per sviluppare soluzioni in tempo reale.
C’è qualcosa di magico nella prima vera vittoria con l’IA. Una volta che qualcuno lo sperimenta personalmente, non ha più bisogno di essere convinto a usarla di nuovo.
Perché i leader devono ripensare il flusso informativo
La maggior parte delle aziende ha documentazione obsoleta, incoerente o semplicemente difficile da trovare. È sempre stato un problema. Ma l’IA rende tutto più urgente, perché è tanto affidabile quanto le informazioni da cui attinge.
Per usare efficacemente l’IA, bisogna prima preparare i dati interni. Indirizzare i leader verso le operazioni interne e la gestione dei progetti – in particolare il flusso di informazioni attraverso i sistemi organizzativi – è ciò che consiglierei.
Una volta preparati, l’IA può offrire una capacità potente, facendo emergere l’informazione giusta alla persona giusta al momento giusto, senza che debbano andarla a cercare.
Un esempio concreto dal nostro lavoro riguarda il ripensamento degli OKR. Storicamente, il processo era macchinoso. Un ciclo trimestrale di revisioni e approvazioni che sembrava già un po’ superato quando finiva.
Stiamo lavorando per utilizzare l’IA in modo che le persone colleghino il loro lavoro alla strategia aziendale in tempo reale, non solo una volta a trimestre. Il nostro obiettivo è che chiunque lavori su una specifica iniziativa possa vedere esattamente come il suo lavoro si collega agli obiettivi aziendali, senza dover fissare una riunione o cercare in una presentazione. L’allineamento diventa continuo anziché legato a singoli eventi.
Perché la governance è essenziale per evitare il caos con l’IA
Quando in un’organizzazione tutti accedono simultaneamente all’IA, senza che esista un modello operativo per il suo utilizzo, per ciò che viene creato o per chi risponde dei risultati, nasce una proliferazione di strumenti, flussi di lavoro e decisioni che nessuno vede nella loro interezza. Può sembrare produttività. Ma sotto la superficie è profondamente frammentato e le aziende accumuleranno alla lunga un “debito di caos” dovuto all’IA.
Per questo investiamo nella governance insieme all’innovazione, per assicurarci di muoverci in coerenza con i nostri valori, gli obblighi di conformità e la direzione strategica.
Metto in guardia i leader che vedono la governance solo come burocrazia. In un’organizzazione potenziata dall’IA, i binari di sicurezza rendono sostenibile la velocità.
Scegliere l’ottimismo
Molte conversazioni si concentrano su rischio, paura, perdita e interruzione. Ma credo che sottovalutiamo l’altro lato della medaglia. Questo momento è pieno di speranza, se glielo permettiamo.
Abbiamo l’opportunità di riprogettare il lavoro in modo da renderlo più umano, non meno. Eliminare quei compiti che non hanno mai sfruttato pienamente il talento delle persone. Creare organizzazioni dove il parametro è l’ingegno e il giudizio, non le ore o la produzione. Migliorare il lavoro — e quindi la vita — per i nostri dipendenti, clienti e comunità più ampie.
È qualcosa per cui vale la pena avanzare, non solo gestire.
Voglio circondarmi di leader che sappiano riconoscere sia i rischi e le difficoltà reali di questa transizione, sia l’autentica possibilità che c’è dall’altra parte. Questa narrazione è più difficile e complessa rispetto al cinismo o all’ottimismo cieco, ma è la storia di cui voglio far parte.
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