L’esperto di paghe e selezione del personale afferma che l’IA ha il potere di rivoluzionare la tua organizzazione HR
Scopri come un leader nella selezione del personale in ambito paghe utilizza l’IA per accelerare ricerca, assunzioni e strategie, proteggendo al contempo le relazioni umane che portano a risultati migliori.
Nick Day
Fondatore del Gruppo di Reclutamento JGA
Influenza: L’IA sta dando ai professionisti delle paghe la possibilità di passare da ruoli operativi a influencer strategici.
Efficienza: L’IA accelera la mappatura del mercato comprimendo una settimana di lavoro in meno di un’ora.
Ruolo Umano: L’IA migliora la selezione del personale gestendo le attività di routine, ma mantiene intatta la fondamentale interazione umana.
Sfide dell’IA: I leader devono riconoscere l’adulazione dell’IA e implementare processi che incentivino il feedback critico.
Focus comportamentale: Una reale adozione dell’IA richiede di affrontare il cambiamento comportamentale, non solo l’implementazione tecnologica.
Nick Day è il fondatore di JGA Recruitment Group, una società specializzata nel reclutamento di professionisti in ambito payroll e risorse umane che ha collocato migliaia di professionisti in sei continenti. Oltre a guidare l'azienda, conduce podcast di settore, fa coaching a dirigenti e si è affermato come uno dei principali thought leader nel campo del payroll, ottenendo per due anni consecutivi il riconoscimento di Thinkers360 come Top Global Thought Leader in Payroll.
Abbiamo parlato con Nick di come l’IA stia ridefinendo il reclutamento, della leadership e del futuro del giudizio umano nelle professioni payroll e HR. Ecco cosa ci ha raccontato.
Aiutare i professionisti payroll a passare dall’invisibilità all’influenza
I professionisti delle risorse umane e del payroll hanno già le competenze. Spesso manca loro il linguaggio e il coraggio di reclamare il posto strategico che si sono già guadagnati.
Sono Nick Day, fondatore di JGA Recruitment Group, una società di recruitment specializzata in payroll e risorse umane che ho avviato nel 2008. A prima vista, la tempistica era pessima. Siamo partiti due mesi prima del collasso della Lehman Brothers, nel mezzo della peggior recessione che molti di noi avessero mai conosciuto.
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Ma c’era una convinzione che da allora si è solo rafforzata: la gestione delle paghe è imprescindibile. Le crisi economiche vanno e vengono. Le persone devono comunque essere pagate. Questa convinzione è diventata il cuore di tutto ciò che ho costruito.
JGA ha collocato migliaia di professionisti payroll e risorse umane in sei continenti e ha ottenuto la certificazione B-Corp nel 2024. Oltre all’attività di ricerca e selezione, conduco The Payroll Podcast e The HR L&D Podcast, intervistando più di 400 leader, tecnologi e agenti del cambiamento nella professione.
Thinkers360 mi ha classificato come il principale Global Thought Leader in Payroll negli ultimi due anni consecutivi e PayrollOrg mi ha conferito il Global Vision Award nel 2024.
Sono anche executive coach certificato ILM di livello 7 e fondatore di T4M Coaching. Questo ruolo mi ha portato su palchi internazionali, dove ho tenuto keynote su leadership, influenza, paura e futuro del lavoro.
Nel marzo di quest’anno ho pubblicato il mio primo libro, The Payroll Pivot: From Invisibility to Influence, distillando gran parte di ciò che ho imparato in due decenni di carriera.
I professionisti del payroll e delle risorse umane hanno già la competenza necessaria. Spesso manca loro il linguaggio e il coraggio per rivendicare il ruolo strategico che hanno già meritato. A me sta maggiormente a cuore aiutarli a compiere questo passaggio, dall’invisibilità all’influenza. La mia ambizione è lasciare la professione più forte di come l’ho trovata.
Come l’IA può ridurre drasticamente i tempi nel market mapping
Il momento in cui ho capito che l’IA stava cambiando il mio modo di guidare è stato un martedì mattina all’inizio del 2025, mentre ero alla mia scrivania con un esercizio di market mapping che storicamente richiedeva al mio team una settimana intera di lavoro.
Nel corso dell’anno precedente mi ero dedicato intenzionalmente a migliorare le mie competenze. Ho completato un corso di Python per principianti che mi ha insegnato che non serviva conoscere il codice per sfruttare l’IA. Ho anche conseguito la certificazione AI for Business Leaders con Code Institute, che mi ha fornito un quadro pratico per implementare l’IA. Quel martedì mattina è stata la prima volta che l’investimento ha dato risultati concreti.
Un cliente ci ha presentato una richiesta complessa. Dovevano costruire una funzione globale di payroll da zero e volevano comprendere dove fosse disponibile il talento in tre diverse regioni, quali fossero i range salariali realistici, i background che avevano avuto successo in ruoli simili e quali competitor si stavano ristrutturando e potevano avere talenti disponibili.
Nel nostro flusso di lavoro pre-IA ciò avrebbe significato impiegare tre colleghi su questo compito per quasi una settimana, analizzando LinkedIn, confrontando sondaggi salariali, contattando professionisti e sintetizzando tutto in una presentazione.
Da alcuni mesi stavo sperimentando un approccio diverso. Ho inserito il brief in un LLM all’interno di uno spazio di lavoro creato appositamente per la nostra attività di market research, utilizzando il nostro database anonimizzato delle placement, i nostri dati di salary benchmarking e una cartella di report di mercato conclusi come materiale di riferimento. Gli ho chiesto di elaborare una prima bozza.
Quaranta minuti dopo, avevo una mappa di mercato strutturata con volumi di talenti per regione, fasce salariali, segnali dai concorrenti e aziende target nominate. Il lavoro non era perfetto. Abbiamo passato mezza giornata a verificare le cifre, ad aggiungere informazioni di mercato da conversazioni recenti e a rimuovere le aziende con cui l’IA non sapeva che avevamo già rapporti. Ma le basi di una settimana di lavoro erano sullo schermo prima che finissi il mio caffè.
Diversi fattori hanno fatto la differenza in come l’ho impiegata. Abbiamo creato uno spazio di lavoro dedicato all’interno del nostro LLM, incorporando i nostri dati anonimizzati, campioni della nostra voce aziendale, esempi di output efficaci e deboli, e un brief scritto che definisce cosa significa “buono” per la nostra azienda.
Abbiamo adottato una struttura di prompt coerente in tutto il team, utilizzando il framework ROSES (Ruolo, Obiettivo, Scenario, Soluzione Attesa, Passaggi). Lo usiamo per prompt per l’IA, così come utilizziamo un formato strutturato di colloquio per i candidati. Riduce le allucinazioni, affina i risultati e rende il lavoro verificabile.
Come l’IA può supportare il recruiting e la strategia
Inoltre, l’IA ora redige i documenti di presentazione dei candidati partendo dalle nostre note di intake. Il nostro team poi li revisiona e finalizza. Questo taglia il tempo di preparazione per ogni ricerca di circa un’ora e migliora la coerenza in tutto il team.
Un workflow IA strutturato gestisce la produzione di contenuti per i nostri podcast e newsletter, curando trascrizioni, sintesi e la bozza iniziale delle note per le puntate, lasciando il giudizio editoriale al mio team e a me.
La nostra analisi di benchmarking salariale, che una volta era un esercizio manuale trimestrale, ora si aggiorna in modo continuo sui dati di mercato in tempo reale.
E uso anche l’IA nella strategia e nelle decisioni, ma con disciplina specifica. La utilizzo come partner di riflessione, non come decisore. Quando affronto una questione aziendale — che si tratti di una decisione di assunzione, di un nuovo mercato che stiamo valutando o di una sfida di organizzazione — spesso chiedo all’IA di argomentare il contrario del mio istinto.
Questo è il prompt ostile che ho menzionato prima. Questa semplice abitudine mi ha evitato almeno due decisioni, nell’ultimo anno, di cui mi sarei pentito.
Trascorrevamo ore ogni giorno su attività collaterali al giudizio invece che sul giudizio stesso: scrivere specifiche di ruolo, sintetizzare chiamate coi candidati, incrociare migliaia di placement per capire perché uno specifico professionista nel payroll eccelle in una specifica azienda.
Ora l’IA fa la maggior parte di questo in pochi minuti. Usiamo il tempo recuperato per conversazioni con candidati e clienti che determinano i risultati.
Come l’IA può svuotare ciò in cui credi
Ma pongo un confine preciso. Non abbiamo alcuna intenzione di usare avatar IA per intervistare i candidati, anche se la tecnologia lo permetterebbe. In un’azienda fondata sulla qualità delle relazioni umane, impiegare l’IA nel momento di connessione umana svuoterebbe completamente ciò in cui crediamo. L’IA nel nostro mondo aiuta il candidato a prepararsi al colloquio. Non è mai il colloquio stesso.
Sono particolarmente cauto con la cultura e la progettazione organizzativa. L’IA è utile per stressare strutture o modellare scenari, ma il lavoro culturale spetta agli esseri umani. Le conversazioni, la costruzione di fiducia, leggere ciò che non viene detto. Non delego questo a una macchina e diffiderei di qualsiasi leader che lo facesse.
Prima di automatizzare qualsiasi cosa, ora mi pongo una domanda: “Dovremmo?” Questo filtro è diventato parte fondamentale del mio modo di guidare in un’epoca dominata dalle soluzioni guidate dall’IA.
Come la natura servile dell’IA influisce sulla leadership
L’IA è servile. Non credo se ne parli abbastanza.
Chiedi un feedback su qualcosa che hai scritto e ti dirà che il lavoro è solido. Mettila alla prova su una posizione appena presa e cadrà subito d’accordo con te.
Chiedi se la tua idea è valida e ti risponderà che è eccellente. I predefiniti sono progettati per farti sentire capace, che va bene per un uso occasionale, ma è un serio problema se usi l’IA per affinare il tuo pensiero.
Una volta individuato il pattern, ho iniziato a vederlo ovunque. Quindi, ho costruito dei processi specifici per contrastarlo, il più importante dei quali è ciò che chiamo "prompt ostile". Invece di chiedere "Cosa ne pensi di questo?", chiedo all'AI di argomentare contro. "Assumi la posizione di qualcuno che non è d'accordo con questo argomento. Esponi il caso più forte possibile per cui sia sbagliato."
Quel singolo cambiamento fa emergere debolezze che il prompt predefinito non avrebbe mai rivelato, e ora lo insegno a ogni consulente e cliente di coaching.
Inoltre, qualsiasi cosa rilevante per il nostro business viene sempre revisionata da una persona prima di uscire dall'azienda. L'AI si occupa della prima bozza. L'ultima parola spetta sempre a una persona. Quest'ordine ora è non negoziabile.
La terza cosa è più personale. Ho imparato a essere sospettoso di ciò che l'AI mi fa provare. Se concludo un'interazione sentendomi validato ed energizzato, per me è un segnale di rallentare anziché accelerare.
Le conversazioni con l'AI che mi sono più utili sono quelle che mi lasciano a disagio, perché mi hanno messo alla prova, hanno svelato qualcosa che non avevo visto o mi hanno spinto a riconsiderare una posizione cui ero già legato.
L’AI si occupa della prima bozza. L’ultima parola spetta sempre a una persona. Quest’ordine ora è non negoziabile.
Perché l'adozione dell'AI richiede un focus sul cambiamento comportamentale
Le organizzazioni acquistano AI più velocemente di quanto preparino i loro utenti. L'AI promette velocità, accuratezza e miglioramento strategico. La realtà è più silenziosa e disordinata.
Le organizzazioni distribuiscono uno strumento, forniscono agli utenti una demo di mezza giornata, un canale Slack per le domande e istruzioni vaghe su "sperimentare". Sei mesi dopo, i vertici si chiedono perché l'adozione non sia pienamente radicata e perché i guadagni di produttività non si siano materializzati. La tecnologia funziona. I sistemi intorno no.
Stanno sottovalutando la componente umana di quell'equazione, in particolare il ruolo della paura. L'AI viene lanciata come un programma tecnologico quando invece dovrebbe essere gestita come un programma di cambiamento comportamentale con la tecnologia al suo interno. Ho cambiato l'ordine dei nostri investimenti.
Prima di implementare qualsiasi nuova funzione AI, investi in tre cose:
- Chiarezza su cosa la tecnologia farà e cosa non farà, così che l'immaginazione non riempia lo spazio con scenari peggiori
- Sicurezza psicologica, affinché il team si senta libero di ammettere ciò che non comprende senza che questo venga usato contro di loro alla prossima valutazione
- Sviluppo delle competenze, sia tecniche che comportamentali, così che le persone sappiano di essere supportate, non sostituite.
Solo dopo aver creato queste tre fondamenta puoi avvicinarti allo strumento stesso.
L'AI non fallisce perché lo strumento è sbagliato. Fallisce perché a chi lo usa non è mai stato concesso il permesso di essere prima di tutto umano.
Come sviluppare la competenza nell'utilizzo dell'AI
Abbiamo iniziato a sviluppare la competenza AI dalle basi. Ho introdotto al team il framework di prompt ROSES menzionato in precedenza. Questo framework ci ha dato un linguaggio comune per strutturare i prompt: Ruolo, Obiettivo, Scenario, Soluzione Attesa, Passaggi.
Solo questo ha migliorato la qualità dei risultati in tutto il team nel giro di due settimane. Abbiamo smesso di trattare l'AI come un motore di ricerca e abbiamo iniziato a considerarla come un ricercatore che necessita di un briefing adeguato.
Abbiamo anche formalizzato la governance. Abbiamo introdotto una policy interna per l’utilizzo dell’AI. Essa stabilisce quali dati possono o non possono essere inseriti negli strumenti AI, quando è obbligatorio un controllo umano incrociato e cosa è completamente vietato. Inoltre, ogni consulente riceve formazione sul Regolamento sull’AI dell’UE e sui suoi regolamenti attuativi. Lavoriamo con clienti in tutta Europa e l’ambiente normativo si sta evolvendo rapidamente.
Quasi tutti i problemi che abbiamo incontrato erano di natura umana. Alcuni consulenti si bloccavano silenziosamente, imbarazzati perché non capivano. Altri si fidavano troppo del risultato e saltavano la verifica. Per questo, costruire fiducia attorno all’uso dell’AI è stato fondamentale.
Come decidere quali strumenti di AI adottare
La nostra stack copre quattro livelli:
- Un ambiente LLM centrale dove conduciamo la maggior parte delle nostre ricerche, bozze e analisi, configurato con spazi di lavoro per i progetti e i nostri dati.
- Un CRM che gestisce le relazioni con candidati e clienti.
- Un livello dedicato alla produzione di podcast e contenuti.
- Un livello di workflow che integra tutto.
Gli strumenti in sé sono ormai per lo più delle commodity. Tuttavia, credo ancora che un grande team con strumenti nella media supererà ogni volta un team mediocre con i migliori strumenti.
Il principio che ora applico a qualsiasi decisione sugli strumenti è: elimina attriti dal lavoro che richiede giudizio umano o aggiunge un altro livello tra le persone che serviamo e noi? Se è la seconda, non lo acquistiamo.
Perché l’IA polarizzerà il settore del recruitment
Nei prossimi anni, il mercato dei generalisti transazionali ad alto volume si svuoterà completamente. L’IA sostituirà i recruiter che competono su velocità, volume e accesso a LinkedIn, facendo tutte e tre le cose meglio e a costo inferiore.
Il mercato che resterà si polarizzerà. All’estremità alta, aziende specializzate con profonda esperienza settoriale, vere relazioni e il giudizio necessario a rendere assunzioni complesse difendibili davanti a un consiglio. All’estremità bassa, piattaforme completamente automatizzate che gestiranno le attività transazionali a una frazione del prezzo attuale.
I leader che vinceranno nei prossimi cinque anni non saranno i più competenti tecnicamente. Saranno i più umani. Quando tutti avranno accesso alla stessa IA, la conoscenza smetterà di essere il fattore differenziante. Chi sei disposto a essere nella stanza diventa tutto. Questo richiederà coraggio e leadership senza paura.
Consigli di leadership per integrare con successo l’IA
Ecco il mio consiglio:
- Impara tu stesso l’IA prima di chiederlo al tuo team.
- Sii spietato su dove l’IA non deve entrare nella tua azienda. La tentazione di automatizzare tutto ciò che è automatizzabile è reale, ed è sbagliata. Ogni leader deve avere una lista chiara dei momenti nel proprio lavoro in cui l’essere umano è il vero valore, e deve difendere apertamente quei momenti. Se non lo fa, la tecnologia si insinuerà silenziosamente in spazi dove non dovrebbe mai entrare e, quando te ne accorgerai, la fiducia che hai costruito in anni starà già erodendo.
- Costruisci prima le condizioni umane della tecnologia. Sicurezza psicologica, chiarezza su cosa fa lo strumento, e una cultura che premi chi ammette di non capire qualcosa. Senza questi elementi, nessuna implementazione dura, indipendentemente dai finanziamenti.
Per i leader in senso più ampio, il mio consiglio è più semplice. Il lavoro che l’IA non può fare è quello che i leader evitano da anni. Le conversazioni difficili. Le scelte etiche. Custodire la fiducia quando intorno tutto cambia.
Quel lavoro ora è il lavoro, non un elemento marginale, e i leader che continueranno ad affidarlo alla frenesia verranno superati da chi invece lo assumerà in prima persona.
Se non sai da dove iniziare, inizia dalla paura. Prima la tua, poi quella del tuo team. La paura è quasi sempre la variabile sotto la resistenza, le promesse eccessive e l’esitazione camuffata da prudenza.
Chiamala per quello che è, e la maggior parte dei problemi che sembrano di strategia si riveleranno problemi di coraggio.
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