Come automatizzare il riconoscimento senza farlo sembrare automatizzato?

Tim Fisher: Salve e benvenuti a Future of AI in Human Resources, una serie in cui andiamo oltre le presentazioni commerciali e analizziamo come l’intelligenza artificiale stia realmente cambiando il modo in cui lavorano i team che si occupano delle persone. Oggi parliamo di Motivosity. Se siete responsabili delle risorse umane, delle persone o dei premi totali e state cercando di usare l’intelligenza artificiale senza perdere il legame umano da cui dipendono il riconoscimento e la cultura aziendale, questa è la conversazione giusta per voi.

Oggi analizzeremo l’approccio di Motivosity all’intelligenza dell’apprezzamento: l’uso dell’intelligenza artificiale per eliminare gli ostacoli legati a reportistica, amministrazione e attività di follow-up, mantenendo però umano l’apprezzamento. Oggi sono con noi Jesse Dowdle, Chief Product Officer di Motivosity, e Dano Gillette, VP of Engineering.

Jesse guida la strategia di prodotto di Motivosity, con l’obiettivo di sviluppare tecnologie che rendano il lavoro più umano. Dano guida il team di ingegneria che sta alla base dell’Intelligenza dell’Apprezzamento, concentrandosi sull’uso dell’intelligenza artificiale per ridurre il lavoro ripetitivo e rendere più semplice il riconoscimento e la connessione.

Jesse, Dano, è un piacere avervi qui.

Dano Gillette: È un piacere essere qui.

Jesse Dowdle: Ciao, Tim. È fantastico essere qui.

Tim Fisher: Jesse, dacci la versione di 30 secondi di Motivosity. Che cosa fa e per chi è stata creata, per le persone che magari non conoscono ancora la vostra azienda?

Jesse Dowdle: Sì. Grazie. Motivosity è una piattaforma di premi e riconoscimenti costruita intorno al legame personale. Siamo in attività da 12 anni e siamo stati fondati da un imprenditore seriale che aveva già creato e fatto crescere aziende e aveva visto in prima persona quanto possa essere difficile mantenere nel tempo un senso di connessione umana, soprattutto quando le aziende crescono.

Motivosity è quindi nata dall’idea che, concentrandosi sulla connessione sul posto di lavoro, si possa contribuire a rendere il lavoro un luogo migliore in cui stare. È stato quindi naturale investire nei premi e nel riconoscimento come categoria attraverso cui trasmettere il nostro messaggio.

Tim Fisher: Questa domanda sembrerà davvero sciocca, soprattutto nell’anno in cui ci troviamo, ma perché l’intelligenza artificiale è una priorità così importante per Motivosity in questo momento dell’evoluzione della tecnologia per le risorse umane?

Jesse Dowdle: Non penso affatto che sia una domanda sciocca. L’intelligenza artificiale sta trasformando senza dubbio ogni settore della nostra economia e il modo in cui interagiamo gli uni con gli altri. Non è mai stato così importante creare connessioni umane autentiche e significative e, allo stesso tempo, dobbiamo adattarci e adeguarci alla realtà di questa nuova tecnologia.

Ero quindi davvero entusiasta dell’opportunità di parlare con te del futuro dell’intelligenza artificiale nelle risorse umane, perché che cosa c’è di più umano della funzione aziendale responsabile delle persone? Penso che l’intelligenza artificiale abbia un ruolo enorme da svolgere, ma dobbiamo procedere anche in modo deliberato e responsabile.

Tim Fisher: Guardando al futuro, come pensi che l’intelligenza artificiale cambierà il ruolo delle risorse umane e dei responsabili delle persone, continuando però a mantenere autentico questo legame umano?

Jesse Dowdle: Adoro questa domanda. È ciò a cui penso quasi ogni giorno: quale sarà il futuro e come possiamo renderlo concreto nel mondo della connessione umana? Ci sono alcune cose che oggi l’intelligenza artificiale non sa ancora fare abbastanza bene da poterci costruire sopra un prodotto, ma penso che ci riuscirà. Penso che ci riuscirà. Abbiamo già alcuni modelli iniziali, alcuni primi prototipi di agenti, in cui gli agenti non si limitano a presentare i dati e ad aiutarti a interpretarli insieme ai tuoi programmi e alle tue persone, ma possono effettivamente gestire il tuo programma di riconoscimento al posto tuo.

Possono quindi aiutarti a gestire il budget, individuare i problemi relativi alle approvazioni e sostenere in modo proattivo la gestione del programma. Quando parliamo con i nostri clienti del loro obiettivo principale, ce ne sono sempre due. Chiediamo: "Qual è la cosa più importante che volete realizzare?" E ci sono sempre due risposte. La prima è che vogliono che le loro persone utilizzino davvero il programma.

Vogliono che i loro programmi per le persone coinvolgano i dipendenti e che facciano la differenza. La seconda è che vogliono risparmiare tempo, perché amministrare i programmi per le persone può richiedere moltissimo tempo in assenza di strumenti adeguati. Penso quindi che il futuro dell’intelligenza artificiale nel riconoscimento dipenderà in parte dall’amministrazione dei programmi stessi.

Significa toglierti sempre più attività dalle mani. L’altra area in cui penso ci sarà una vera spinta, e in cui noi certamente saremo presenti, è il passaggio dalle comunicazioni reattive a quelle proattive. Il termine tecnologia dei suggerimenti, o suggerimenti nel software, esiste ormai da anni, ma grazie alla capacità dell’intelligenza artificiale di individuare schemi, forse hai visto nella demo di Dano di poco fa, quando ha aperto gli approfondimenti sulle persone, che un dipendente presentava un segnale elevato di rischio di permanenza.

Il segnale di permanenza era elevato e il sistema ha fornito due o tre motivi per cui quel dipendente aveva bisogno di un confronto con il proprio responsabile. La capacità dell’intelligenza artificiale di individuare quello schema e poi raggiungere il responsabile sul canale che sta utilizzando, che sia Teams, la sua casella di posta o un SMS sul telefono, può aiutare i responsabili a essere presenti nei momenti importanti e a intervenire quando la probabilità di successo è più alta. Questo arriverà.

Arriverà molto presto da parte nostra, ma penso che sarà anche una parte importante del futuro delle piattaforme di riconoscimento.

Tim Fisher: A questo proposito ho una domanda divisa in due parti. Da un lato, è un’opportunità incredibile, quindi mi piacerebbe conoscere il vostro punto di vista su come cambieranno le aspettative dei responsabili HR: con tutte queste informazioni davanti a voi, che cosa si aspetteranno diversamente le organizzazioni?

Dall’altro lato c’è anche il rischio di affidarsi troppo a un approccio basato sui dati per poi lavorare con le proprie persone. Riesco a immaginare situazioni in cui abbiamo sentito parlare, per esempio, di licenziamenti gestiti da un foglio di calcolo, basati su numeri e non sulle persone, giusto?

Rischiamo di fare qualcosa di simile con tutti questi dati straordinari, affidando al sistema una parte di quel lavoro umano che consiste nel filtrare i dati e trasformarli in una conversazione su ciò di cui questa persona potrebbe avere bisogno. A me sembra quindi un’opportunità straordinaria, ma anche piuttosto spaventosa, e vorrei conoscere il vostro punto di vista su tutti gli aspetti della questione.

Jesse Dowdle: E su come affrontarla. Le migliori organizzazioni che si occupano delle persone, partendo dai principi fondamentali, considerano innanzitutto l’umanità dei propri dipendenti. Come ho già detto, siamo un’azienda, non un hobby. Avete azionisti da sostenere, probabilmente un consiglio di amministrazione e dirigenti, e tutte queste cose sono molto importanti.

Ma non possiamo perdere di vista il fatto che sono le persone a prendersi cura dei nostri clienti. Le organizzazioni migliori hanno un allineamento molto chiaro tra i propri valori fondamentali, ciò che celebrano e la propria identità, giusto? Tra ciò che celebrano e premiano e il modo in cui si aspettano che le loro persone si comportino e facciano parte di tutto questo.

Spesso ci viene chiesto di sostenere le conversazioni sulle prestazioni attraverso una lente tridimensionale del dipendente. Questo accade anche nelle conversazioni con i responsabili di prima linea. Invece di sedersi a una riunione e dire: "Va bene, di cosa avevamo parlato l’ultima volta? Non ne sono davvero sicuro." O, peggio ancora: "Devo scrivere una valutazione delle prestazioni per questa persona: come posso ricordare tutto?" Una piattaforma come Motivosity aiuta a creare un’immagine tridimensionale di quella persona. Nel CRM puoi vedere, se è un rappresentante commerciale, se sta raggiungendo gli obiettivi. Nel sistema di gestione dell’apprendimento puoi vedere se ha ottenuto la certificazione.

Ma in una piattaforma come Motivosity puoi vedere come le persone con cui lavora ogni giorno percepiscono quella persona, quali sono i suoi punti di forza dimostrati, in cosa eccelle e in cosa magari è meno efficace. Se sei una persona che, come me, crede nel coaching basato sui punti di forza invece che nel colmare le debolezze, allora puoi chiederti: in cosa dà il meglio? Come possiamo metterla nella condizione di avere successo?

È solo grazie a un tessuto sociale davvero ricco, come quello che si ottiene da una piattaforma come Motivosity, che puoi sviluppare una visione tridimensionale di un dipendente. Questo lavoro fondamentale parte dalla prima linea e si estende verso l’alto. È un approccio dal basso verso l’alto. Tu hai iniziato la domanda chiedendo come una persona al vertice possa dare un senso a tutti questi dati e prendere buone decisioni.

La mia risposta è: metti questi dati nelle mani dei responsabili di prima linea e lascia che la soluzione operi dal basso verso l’alto per sviluppare le tue persone e pianificare gli interventi in questo modo.

Tim Fisher: Dove pensi che ci sia il rischio di automatizzare eccessivamente l’esperienza dei dipendenti? Hai parlato di questo e abbiamo visto dove tracciate il confine, ma che cosa ti preoccupa dell’automazione nel mondo delle risorse umane?

Jesse Dowdle: Penso ai sistemi di tracciamento dei candidati. Abbiamo tutti sentito storie dell’orrore, giusto? Sono solo robot con curriculum, robot che filtrano curriculum e cercano di trovare un lavoro. Sembra che oggi l’unico modo per trovare un vero lavoro sia il legame umano. Quindi c’è un rischio del cento per cento di automatizzare eccessivamente in un settore del genere, in cui si cerca una persona che sia eccezionalmente adatta al tipo di organizzazione che si è.

Non otterrai questo risultato da un’intelligenza artificiale. Un’intelligenza artificiale può però certamente filtrare molte persone straordinarie con cui probabilmente avresti dovuto parlare, usando criteri euristici che non sono in linea con i valori della tua organizzazione. Questo è un rischio. Abbiamo già parlato del riconoscimento. I riconoscimenti più significativi, quelli che ricordi per tutta la carriera, provengono da una persona di cui ti fidavi, in cui credevi o che ammiravi; da qualcuno che ti ha visto in modo molto personale e significativo e che ha espresso il proprio apprezzamento con autenticità e sentimento per ciò che hai fatto per lui.

Questo ti accompagna per tutta la carriera. Un ringraziamento che sembra arrivare da una lettera prestampata e dice: "Il gruppo dirigente desidera riconoscerti per 13 anni di servizio. Ecco un pezzo di carta." Non voglio essere troppo sprezzante, ma può diventare un elemento demotivante se non viene gestito-

Tim Fisher: Può esserlo senz’altro.

Jesse Dowdle: con tatto. Quindi la chiave è usare l’intelligenza artificiale per sostenere ciò che è personale e significativo.

Tim Fisher: Quando progettate e costruite qualcosa, che aspetto ha in pratica un’intelligenza artificiale incentrata sulle persone, quando prendete decisioni all’interno della vostra... Ne parleremo tra poco, quando parleremo del futuro, ma pensa magari a qualcosa che in questo momento è nella vostra roadmap di prodotto o su cui i vostri team stanno lavorando.

Che cosa significa quando siete seduti in una stanza a pensare a come implementare queste cose nei vostri strumenti?

Dano Gillette: Significa parlare prima con le persone, giusto? Penso che oggi sia facile saltare alcuni passaggi e che tutti vogliano farlo il più possibile, ma per arrivare a buone soluzioni bisogna parlare con le persone.

Ed è ciò che facciamo molto. Come dicevo, lavoriamo molto con le persone a cui importa davvero. E so che i sondaggi sono una delle cose su cui stiamo lavorando molto in questo momento: la possibilità di comprendere davvero le proprie persone e ottenere informazioni utili. Molto di questo nasce dal parlare con le persone, dal capire a che punto sono e che cosa stanno cercando, per poi riuscire a capire...

E bisogna comprendere davvero anche l’intelligenza artificiale. Si tratta di comprendere le persone e comprendere l’intelligenza artificiale; più capisci come funziona, meglio riuscirai a capire come implementarla e dove può essere utile nel complesso.

Tim Fisher: Va bene. Non dovete rivelare nulla di riservato, ma mi piacerebbe davvero, davvero, davvero, davvero, e sono certo che piacerebbe anche a tutti quelli che ci ascoltano, sapere che cosa avete in programma per noi.

Che cosa arriverà? Che cosa vi entusiasma della vostra roadmap?

Jesse Dowdle: La fine del 2026 sarà il lancio più importante nella storia di Motivosity. Alcune di queste cose sono già in corso. Nel corso dell’anno abbiamo introdotto diversi aspetti dell’Intelligenza dell’Apprezzamento e miglioramenti nell’usabilità, oltre a una revisione dell’esperienza utente che sta arrivando proprio ora.

Parlando dell’intero ciclo di vita, dell’intero percorso del dipendente, abbiamo parlato molto di riconoscimento e penso davvero che sia il cuore pulsante. Costruisci una cultura dell’apprezzamento e questa diventa una cultura della connessione. Ma il ciclo di vita del dipendente è ampio. C’è molta comunicazione da gestire e questa è una grande opportunità sia per alleggerire il carico delle risorse umane sia per applicare strumenti di intelligenza artificiale a comunicazioni più personalizzate e incisive.

Dano si riferiva poco fa all’ascolto dall’altra parte: la possibilità di ascoltare i dipendenti in modi che permettano di capire che cosa sta realmente accadendo. Quando hai una comprensione autentica, puoi avere un impatto reale. Quindi non si tratta solo di raccogliere informazioni attraverso un sondaggio, ma di interpretarle, capire che cosa farà davvero la differenza e poi agire di conseguenza.

In futuro, quindi, penso che vedrai in Motivosity un’attenzione costante all’approccio molto umano all’intelligenza artificiale dell’Intelligenza dell’Apprezzamento, non dell’intelligenza artificiale, e una spinta a rendere l’intero percorso del dipendente, dal momento in cui arriva alla tua porta il primo giorno con la pianta sul tavolo fino al giorno in cui lo accompagni al pensionamento, un’esperienza in cui si senta parte di qualcosa di significativo e consideri il tempo trascorso con te un punto culminante della propria carriera.

Questa sarebbe la nostra più grande aspirazione come azienda: sostenerti nel raggiungere questo obiettivo per le tue persone.

Tim Fisher: Assolutamente. Se c’è una cosa nel vostro mondo della connessione o del riconoscimento dei dipendenti che pensi l’intelligenza artificiale riuscirà a eliminare completamente, qualcosa che oggi sembra davvero difficile a causa della tecnologia, della roadmap, del modo in cui le persone considerano questi strumenti o di qualsiasi altro motivo, quale sarebbe?

Qual è la cosa difficile che secondo te scomparirà semplicemente grazie all’intelligenza artificiale?

Jesse Dowdle: L’adesione annuale ai benefit?

Tim Fisher: Sarebbe fantastico.

Jesse Dowdle: Sono di nuovo un po’ utopista su questo tema. Penso che il mondo del lavoro si trasformerà in modo così profondo e che, nel mondo della tecnologia HR e della tecnologia per le persone, molti dei lavori orientati alla conformità, come l’elaborazione delle paghe e la gestione dei benefit, diventeranno più semplici. Non sono attività incentrate sulle persone.

Sono mali necessari. È come andare dal dentista: devi farlo, è importante, ma nessuno ne è felice, nemmeno il dentista, almeno quelli che conosco io. Penso che l’intelligenza artificiale abbia il potenziale per rendere le attività relative alle persone più concretamente incentrate sulla cultura dell’organizzazione. Le attività relative alle persone diventeranno il partner aziendale che comprende meglio di chiunque altro la qualità tridimensionale dei dipendenti, sa comunicare quali interventi produrranno il risultato migliore per aiutare l’organizzazione a vivere secondo i propri valori e a presentarsi al meglio nel mondo.

Perché quando ci prendiamo cura delle nostre persone, loro si prendono cura dei nostri clienti. Possiamo così mantenere il tempo trascorso al lavoro concentrato sulle parti unicamente umane. Non penso che un esercito di robot stia arrivando per occuparsi delle vendite, per esempio. Vendere significa ancora incontrare una persona faccia a faccia, costruire un legame, capire di che cosa ha bisogno l’altra persona e fornirglielo. Sarà fantastico quando arriveremo a quel punto, ma per ora siamo ancora sui ciottoli lungo il percorso.

Per un po’ sarà un percorso accidentato.

Tim Fisher: Tendo a essere d’accordo e adoro il tuo punto di vista; condivido la tua visione utopistica. In questo momento è davvero difficile da vedere, penso per alcune persone, ma questi strumenti stanno arrivando a un punto in cui possono svolgere il loro vero scopo: aiutare a togliere di mezzo molte attività, così che noi possiamo svolgere il lavoro vero per cui siamo qui.

E voi avete costruito qualcosa per farlo, quindi penso sia fantastico. È stata una dimostrazione davvero interessante. Grazie mille. Una prospettiva molto chiara su come l’intelligenza artificiale possa essere d’aiuto. Jesse, magari puoi darci qualche indicazione a voce e poi seguiremo con tutti le informazioni su dove possono andare per saperne di più su Motivosity.

Jesse Dowdle: Sì, assolutamente. Potete visitare il nostro sito, Motivosity.com, www.motivosity.com. Ci sono pulsanti ovunque per richiedere una demo, come potete immaginare. Basta compilare un breve modulo per indicare chi siete e come possiamo contattarvi, e vi ricontatteremo sicuramente. Sul sito c’è anche moltissimo contenuto interessante.

Se volete saperne di più sull’Intelligenza dell’Apprezzamento o sulle diverse funzionalità di una piattaforma sociale per il riconoscimento, Motivosity.com è il posto giusto.

Tim Fisher: Ho ricoperto molte volte il ruolo del pubblico per software di questo tipo, quindi ci sono diverse domande che le persone tendono a fare e che anch’io ho fatto, e ora le farò a voi.

Una delle domande più frequenti sui software di questo tipo riguarda la quantità di dati. Questa domanda è per chi non conosce Motivosity. Immaginate che si iscrivano la prossima settimana e siano entusiasti di tutto ciò che avete mostrato oggi. Quando potranno iniziare a sfruttarlo? Dopo sei mesi, un anno, due anni, cinque anni?

Quanto deve essere grande un’azienda? Quanti dati servono nel sistema, quanto tempo richiede e quanto è difficile, se si proviene da un altro sistema, ottenere valore da questi strumenti di intelligenza artificiale?

Jesse Dowdle: È certamente vero che bisogna stabilire una qualche forma di base di riferimento, anche se noi disponiamo già di parte di questi dati grazie alle centinaia di migliaia di persone che utilizzano il sistema. Tutto questo è naturalmente completamente anonimo, ma possiamo almeno dirti che cosa significa ottenere buoni risultati per un’azienda delle tue dimensioni e del tuo settore.

Non posso sottolineare abbastanza quanto sia importante un lancio davvero efficace per qualcosa di questo tipo. Abbiamo un intero team dedicato al successo dei clienti, ossessionato dal rendere il più efficaci possibile i primi 90 giorni di utilizzo di Motivosity, perché è in quel periodo che si formano le abitudini. Questo è uno strumento pensato per essere utilizzato ogni giorno dai dipendenti.

È quindi molto importante abituarsi a vedere chi ringraziare, gli annunci pubblicati e quali elementi di rilievo sono presenti. Una volta ottenuto un buon coinvolgimento, e per buon coinvolgimento intendo che il 70, l’80 o il 90% dei dipendenti acceda molto regolarmente, non ci vuole molto prima che nel sistema ci siano abbastanza informazioni per iniziare a sviluppare conoscenze concrete.

Se qualcuno riceve apprezzamenti o apprezza regolarmente gli altri e poi questa attività diminuisce in modo sostanziale, questo è uno dei segnali più forti di rischio di permanenza che esistano. Anche in un periodo di novanta giorni, se si instaurano presto queste abitudini, puoi immaginare che un dipendente partecipi per diverse settimane consecutive e poi smetta improvvisamente: questo è un rischio di permanenza che emergerà già nei primi mesi di utilizzo di Motivosity.

Quindi no, non è un processo che richiede diversi anni.

Tim Fisher: Come descriveresti la differenza tra usare uno strumento come il vostro, naturalmente con le funzionalità di intelligenza artificiale, e riversare semplicemente tutti i dati dei dipendenti in ChatGPT per poi porgli delle domande?

Dano Gillette: Nel complesso, penso che scoprirai che ciò che abbiamo in Motivosity, insieme a... Una cosa che si perde usando semplicemente ChatGPT è che ChatGPT è un ottimo posto per raccogliere dati e ricevere dati in risposta, giusto?

Gli dai dei dati e ottieni dei dati. Quando usi Motivosity, una cosa che vogliamo chiarire è che vogliamo aiutarti ad agire sui tuoi dati. Ci teniamo molto al fatto che tu non debba semplicemente raccogliere una grande quantità di dati, cosa che chiunque può fare, ma che quando accedi e osservi come lavorano le tue persone, come interagiscono, come collaborano tra loro e quali informazioni puoi ricavare dai sondaggi che hai realizzato, tu possa sapere che cosa fare dopo come amministratore.

È questo che cerchiamo di fare durante tutto il processo: offrirti azioni e approfondimenti. Una cosa che oggi non abbiamo mostrato sono quelle che chiamiamo azioni intelligenti. Quando accedi alla piattaforma, cerchiamo di indicarti la migliore azione successiva che puoi compiere oggi. Non un elenco di moltissime cose, ma una sola: qual è l’unica cosa che, se accedessi oggi, potrebbe avere un impatto sulla tua cultura aziendale?

È qualcosa che ci entusiasma molto. Investiamo molto in questo per assicurarci che tu senta di avere un impatto ogni giorno nella tua azienda. È qualcosa a cui teniamo molto per i responsabili, perché oggi ci sono così tante persone che devono gestire così tante attività contemporaneamente. In questo modo puoi assicurarti di concentrarti su ciò che aiuterà una persona del tuo team a sentirsi speciale o a ottenere il massimo da ciò che fa.

Tim Fisher: Fantastico. Come considerate i pregiudizi o le conseguenze indesiderate quando l’intelligenza artificiale lavora con i dati sul riconoscimento e sull’esperienza dei dipendenti?

Jesse Dowdle: La presenza dell’essere umano nel processo è fondamentale, non è vero? Abbiamo effettuato investimenti di cui siamo orgogliosi nella moderazione dei contenuti, che è alimentata dall’intelligenza artificiale. Utilizziamo alcuni dei modelli migliori disponibili per la moderazione dei contenuti, perché è estremamente importante, quando si dispone di una piattaforma sociale progettata per essere condivisa pubblicamente, evitare che vengano pubblicati contenuti capaci di superare un limite.

Allo stesso tempo, penso che il principio più importante, e questo sarà vero per l’intelligenza artificiale ancora per molto tempo, sia che alla fine qualcuno è responsabile. Quando rilasciamo una funzionalità in Motivosity, una nuova capacità software, il cento per cento delle righe di codice è stato scritto dall’intelligenza artificiale. Ma c’è un ingegnere che ne è responsabile, che controlla il codice e si assicura che rispetti gli standard di qualità e di sicurezza, che è la nostra massima priorità, e che i principi di sicurezza vengano rispettati. Alla fine, quella persona è responsabile.

Hai fatto una buona domanda, Tim: quale limite non vuoi superare? Penso che il limite sia questo: come responsabile delle risorse umane, sei ancora responsabile. Devi essere tu, alla fine, a dire: "Questo va bene" oppure "Questo non va bene". Gli strumenti servono a renderti più semplice farlo e ad aiutarti a ridurre al minimo il tempo necessario.

Ma alla fine la responsabilità resta tua. Quindi sii prudente, direi.

Tim Fisher: Sì, è una buona risposta. Ho sentito qualcosa che in realtà sento ripetere continuamente: in questo mondo tutti diventano responsabili, e per i motivi che hai spiegato, questo è uno dei principali. È stata una conversazione davvero interessante, ma per oggi il tempo a nostra disposizione è terminato.

Jesse, Dano, grazie mille per essere stati con noi. Buona giornata e ci vediamo tutti al prossimo incontro di Future of AI in HR.

Dano Gillette: Grazie mille.

Tim Fisher: Fantastico. Ciao a tutti.

Jesse Dowdle: Grazie a tutti.