La decisione più importante sull’IA che prenderanno le risorse umane è cosa non automatizzare
Proteggere i momenti umani: L'IA nelle risorse umane dovrebbe eliminare il carico amministrativo preservando al contempo il riconoscimento autentico, il coaching e la costruzione delle relazioni.
Progettare il riconoscimento: Invece di scrivere elogi, l'IA può guidare i dipendenti verso un apprezzamento più specifico, personale e significativo.
Individuare i segnali: L'IA aiuta i responsabili delle risorse umane a interpretare dati affidabili sulla forza lavoro, individuare schemi significativi e concentrare l'attenzione dove l'intervento è importante.
Il giudizio dei manager: Una migliore conoscenza dei dipendenti dovrebbe permettere ai manager in prima linea di rispondere con attenzione, non centralizzare le decisioni sulla forza lavoro al di sopra di loro.
Assumersi la responsabilità: Le raccomandazioni dell'IA richiedono supervisione umana perché l'efficienza può riprodurre pregiudizi, indebolire la fiducia e trasformare il giudizio in automazione.
L’IA può scrivere il messaggio di riconoscimento, riassumere il sondaggio sul coinvolgimento e persino segnalare un dipendente che sembra allontanarsi. Sempre più spesso, può anche dire a un manager cosa dovrebbe fare dopo.
La domanda che ora si pongono i leader delle risorse umane non riguarda affatto la possibilità che la tecnologia partecipi all’esperienza dei dipendenti. Riguarda quanto lontano si voglia spingere.
Questa tensione ha attraversato la nostra recente conversazione sul futuro dell’IA nelle risorse umane con il Chief Product Officer di Motivosity Jesse Dowdle e il VP of Engineering Dano Gillette. La loro tesi era che il ruolo più utile dell’IA nelle risorse umane potrebbe non consistere affatto nel sostituire l’interazione umana. Potrebbe invece eliminare tutto ciò che la circonda e che rende più difficile un’interazione significativa.
Continua a leggere—e continua a guidare con intelligenza
Crea un account gratuito per terminare la lettura e unirti a una community di leader lungimiranti che sbloccano strumenti, playbook e approfondimenti per prosperare nell'era dell'IA.
Have an account? Log In
«Le parti del lavoro che riguardano le persone sono quelle che vale la pena proteggere», ha affermato Dowdle. Secondo lui, l’IA dovrebbe invece ridurre il tempo che le risorse umane dedicano alle «parti del lavoro che non riguardano le persone»: l’amministrazione, la reportistica e il carico cognitivo che allontanano i responsabili delle persone dalla consulenza, dal coaching e dalla costruzione di relazioni.
Sembra una distinzione semplice. È probabile che diventi molto più difficile mantenerla.
Quando l’efficienza inizia a divorare l’esperienza
Gran parte della prima ondata di IA aziendale è stata organizzata attorno a una domanda diretta: Che cosa possiamo automatizzare?
Ha senso quando il lavoro in questione consiste nel riconciliare fogli di calcolo o generare analisi e report. Diventa più complesso quando l’attività consiste nel ringraziare un dipendente, interpretare i segnali di disimpegno o decidere chi meriti una conversazione sul proprio futuro.
Il riconoscimento è un esempio utile.
Un programma generico di riconoscimento dei dipendenti è relativamente facile da scalare. Le aziende lo fanno da decenni con premi di anzianità, programmi per il dipendente del mese, targhe e messaggi standardizzati. Il problema, ha sostenuto Dowdle, è che la scalabilità è spesso avvenuta a scapito del significato.
«Ciò che l’IA rende possibile è un livello di riconoscimento personale su larga scala che prima non era mai stato possibile», ha affermato. «L’opportunità consiste nel fare in modo che quel tipo di apprezzamento individuale che le persone ricordano diventi qualcosa che accade ogni giorno in un’organizzazione, anche molto grande e distribuita.»
Ma qui c’è una trappola evidente. Se l’IA può scrivere l’apprezzamento, perché non lasciarle fare esattamente questo?
Durante lo sviluppo, Motivosity ha provato qualcosa di simile.
All’inizio avevamo pensato: ehi, creiamo semplicemente un pulsante che ringrazi le persone al posto tuo. Le persone non volevano sentirsi parlare da un robot.
Invece, l’azienda ha creato un coach basato sull’IA che invita i dipendenti a rendere più specifico il proprio riconoscimento, chiedendo che cosa è successo, perché è stato importante o quale impatto ha avuto qualcuno, senza comporre l’apprezzamento al loro posto. Gillette ha affermato che questo approccio ha prodotto apprezzamenti più lunghi di circa il 20% all’interno della piattaforma.
La parte interessante non sono le parole in più. È la decisione di prodotto che vi sta dietro.
L’IA era tecnicamente in grado di completare l’attività. Motivosity ha deliberatamente deciso di fermarla prima.
Gillette ha descritto l’obiettivo come un aiuto per diventare «più specifici, più premurosi, più autentici», riconoscendo però che l’autenticità in sé non è qualcosa che l’IA possa fornire.
«L’IA può indirizzarti nella giusta direzione», ha affermato.
Il modo migliore di usare l’IA potrebbe essere decidere dove guardare
C’è un altro ambito in cui la proposta di valore dell’IA appare decisamente più solida: aiutare le risorse umane a dare un senso alle informazioni di cui già dispongono.
I team che si occupano delle persone hanno raramente sofferto per la mancanza di dati. I punteggi di coinvolgimento, l’attività di riconoscimento, i dati sulle prestazioni, i sistemi di apprendimento e le metriche di fidelizzazione ne producono in abbondanza. La sfida consiste nel determinare ciò che merita attenzione.
Durante la dimostrazione, Gillette ha mostrato l’IA utilizzata come interfaccia per i dati sul riconoscimento e sul coinvolgimento, consentendo a un responsabile delle risorse umane di passare da una panoramica dell’intera azienda ai reparti, alle tendenze e ai segnali dei singoli dipendenti.
Ma anche qui Motivosity ha fatto un’altra distinzione deliberata. L’IA non calcola le statistiche sottostanti.
Gillette ha affermato che l’azienda ha capito presto che chiedere ai modelli linguistici di eseguire direttamente operazioni aritmetiche poteva produrre risultati inaffidabili. Invece, i numeri vengono generati attraverso sistemi convenzionali e possono essere verificati tramite API o dati esportati. L’IA viene utilizzata per interpretare i risultati.
Questa separazione è importante ben oltre una singola piattaforma.
Per le risorse umane, la promessa dell'AI generativa potrebbe riguardare meno la creazione di nuove informazioni e più la riduzione della distanza tra un leader e le informazioni che già possiede.
Il sistema può essenzialmente rispondere: Dove dovrei cercare? Che cosa è cambiato? Quale schema potrei non aver notato?
Gillette ha descritto l'obiettivo come un aiuto per i leader a esaminare le informazioni e determinare “dove posso compiere lo sforzo più significativo?”.
Questa è potenzialmente un'applicazione dell'AI molto più rilevante che scrivere un altro riepilogo.
Se un leader delle risorse umane riesce a individuare un reparto in cui il riconoscimento è crollato, un manager il cui team sta perdendo coinvolgimento o un dipendente il cui comportamento è cambiato improvvisamente, l'AI può trasformare un oceano di dati organizzativi in uno stimolo all'azione.
Ma poi deve ancora agire una persona.
Informazioni migliori rendono i manager più importanti
È forse qui che si colloca il cambiamento più ampio per le risorse umane.
Man mano che diventa più facile far emergere le informazioni sui dipendenti, le organizzazioni potrebbero rispondere centralizzando un numero maggiore di decisioni. Dare ai leader senior una dashboard, individuare i valori anomali statistici e gestire la forza lavoro dall'alto.
Dowdle ha sostenuto l'approccio opposto.
Ha descritto l'utilizzo dei dati sul riconoscimento e di altri dati sui dipendenti per creare quella che ha definito una “visione tridimensionale” di una persona. Non si tratta semplicemente di sapere se un venditore ha raggiunto la quota o se un dipendente ha completato una certificazione, ma di capire che cosa i colleghi apprezzano del lavorare con quella persona, dove emergono i suoi punti di forza e come contribuisce socialmente all'organizzazione.
La sua raccomandazione è stata quella di mettere queste informazioni nelle mani dei manager in prima linea.
Lasciate che la soluzione operi dal basso verso l’alto per sviluppare le vostre persone.
Questa è una visione della gestione abilitata dall'AI considerevolmente diversa da quella in cui un algoritmo prende decisioni sempre più rilevanti sui dipendenti.
La tecnologia nota. Il manager interpreta. La persona risponde.
E le risorse umane restano responsabili della progettazione del sistema in cui avvengono tutte e tre queste cose.
L'AI non elimina la responsabilità
Man mano che i sistemi per le risorse umane passano dal semplice far emergere informazioni al raccomandare azioni, la responsabilità resta un aspetto importante del modo in cui viene progettato l'intero sistema.
Dowdle prevede che le piattaforme per l'esperienza dei dipendenti diventino sempre più proattive. Invece di aspettare che qualcuno apra una dashboard, l'AI potrebbe individuare uno schema che suggerisce un rischio per la permanenza del dipendente e invitare proattivamente un manager a contattare il dipendente tramite Teams, e-mail o un altro canale.
L'obiettivo, ha affermato, è aiutare i manager a “esserci nei momenti che contano” mentre l'intervento può ancora fare la differenza.
Questa idea ha un potenziale enorme. Presenta anche un pericolo piuttosto evidente.
Quanto più un sistema identifica un problema e raccomanda una risposta in modo convincente, tanto più diventa facile confondere una raccomandazione con una decisione.
Dowdle ha indicato il recruiting come un avvertimento già esistente. L'automazione può rendere le assunzioni più efficienti, ma può anche escludere candidati validi utilizzando euristiche che hanno poca relazione con ciò che un'organizzazione considera realmente importante. Allo stesso modo, il riconoscimento automatizzato può trasformare qualcosa di profondamente personale in un'altra lettera circolare aziendale.
La soluzione consiste nel preservare la responsabilità.
“Alla fine qualcuno è responsabile”, ha affermato Dowdle. “Anche quando l'AI svolge il lavoro alla base, una persona deve comunque assumersi la responsabilità del risultato.”
Per i leader delle risorse umane, ha sostenuto, ciò significa mantenere la responsabilità di decidere se un'azione supportata dall'AI sia appropriata, invece di trattare il sistema come il soggetto responsabile.
Questa sta diventando una delle capacità distintive della gestione nell'era dell'AI: sapere quando accettare la raccomandazione della macchina, quando esaminarla criticamente e quando ignorarla completamente.
L'obiettivo non è avere risorse umane meno umane
Esiste una versione del futuro dell'AI in cui le risorse umane diventano drasticamente più piccole perché il software gestisce il recruiting, i benefit, le buste paga, le domande dei dipendenti, l'analisi delle prestazioni e le decisioni sulla forza lavoro.
Esiste un'altra possibilità.
L'AI elimina una quantità sufficiente di lavoro amministrativo affinché le risorse umane si concentrino maggiormente sull'aspetto che le organizzazioni hanno storicamente faticato a rendere sistematico: comprendere le persone.
Dowdle è decisamente ottimista riguardo a quel futuro. Immagina che l’AI si faccia carico di gran parte del lavoro orientato alla conformità e delle attività transazionali legate all’elaborazione delle paghe, ai benefit e all’amministrazione del personale, consentendo alla funzione di gestione del personale di concentrarsi più direttamente sulla cultura e sull’efficacia organizzativa.
La realizzazione di questa visione dipenderà meno da ciò che l’AI sarà eventualmente in grado di fare che da ciò che le organizzazioni sceglieranno di delegarle.
Perché la capacità è un confine sempre meno efficace.
L’AI è già in grado di generare il ringraziamento. Presto potrebbe sapere chi ne ha bisogno, quando ne ha bisogno e cosa dovrebbe dire un manager.
La vera decisione progettuale riguarda il fatto che l’organizzazione voglia che l’AI sostituisca quel momento o faccia in modo che una persona non se lo lasci sfuggire.
