Come automatizzare il riconoscimento senza farlo sembrare automatizzato?

Tim Fisher: Salve e benvenuti a Il futuro dell'IA nelle risorse umane, una serie in cui andiamo oltre la presentazione commerciale e analizziamo come l'IA stia cambiando concretamente il modo in cui lavorano i team che si occupano delle persone. Oggi parliamo di Motivosity. Se sei un responsabile delle risorse umane, delle persone o dei benefit totali e stai cercando di usare l'IA senza perdere il legame umano da cui dipendono il riconoscimento e la cultura aziendale, questa è la conversazione giusta per te.

Oggi analizzeremo l'approccio di Motivosity all'intelligenza dell'apprezzamento: usare l'IA 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, concentrandosi sulla creazione di tecnologie che rendano il lavoro più umano. Dano guida il team di ingegneria che sta alla base dell'intelligenza dell'apprezzamento, con l'obiettivo di usare l'IA per ridurre il lavoro ripetitivo e rendere più semplice il riconoscimento e la connessione.

Jesse, Dano, è un piacere avervi qui.

Dano Gillette: Felice di essere qui.

Jesse Dowdle: Ciao, Tim. È un piacere essere qui.

Tim Fisher: Jesse, puoi darci la versione da 30 secondi di Motivosity? Cosa fa e per chi è stata creata, per le persone che potrebbero non conoscere ancora la vostra azienda?

Jesse Dowdle: Sì. Grazie. Motivosity è una piattaforma per 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 rendere il lavoro un luogo migliore in cui stare; ed è stato naturale investire in premi e riconoscimenti 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'IA è una priorità così importante per Motivosity in questa fase dell'evoluzione della tecnologia per le risorse umane?

Jesse Dowdle: Non penso affatto che sia una domanda sciocca. L'IA sta indubbiamente trasformando ogni settore della nostra economia e il modo in cui interagiamo gli uni con gli altri. Non è mai stato così importante creare legami umani reali e significativi e, allo stesso tempo, dobbiamo adattarci e adeguarci alle realtà di questa nuova tecnologia.

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

Tim Fisher: Guardando al futuro, come pensi che l'IA 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? Oggi ci sono cose in cui l'IA non è ancora abbastanza efficace da permetterci di costruirci un prodotto, ma penso che lo sarà. Penso che lo diventerà. Abbiamo già alcuni modelli iniziali, alcuni primi prototipi di agenti, in cui gli agenti vanno oltre il semplice recupero dei dati e l'aiuto nell'interpretazione dei programmi e delle persone, arrivando a gestire concretamente il programma di riconoscimento al posto tuo.

Possono quindi aiutarti a gestire il budget, individuare problemi nelle approvazioni e fornire supporto proattivo alla 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 usino 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 assorbire moltissimo tempo senza strumenti adeguati. Penso quindi che il futuro dell'IA nel riconoscimento deriverà in parte dall'amministrazione dei programmi stessi.

Significa toglierti sempre più attività dalle spalle. L'altra area in cui penso ci sarà una vera spinta, e in cui certamente noi saremo presenti, è il passaggio dalle comunicazioni reattive a quelle proattive. Il termine tecnologia dei suggerimenti, o suggerimenti nel software, esiste da molti anni, ma con la capacità dell'IA di individuare schemi, forse hai visto nella demo di Dano di poco fa, quando ha aperto gli approfondimenti sulle persone, che quel dipendente aveva un segnale elevato di rischio di abbandono.

Invece di limitarsi a segnalare un aumento dei segnali di abbandono, il sistema ha fornito due o tre motivi per cui quel dipendente aveva bisogno di un confronto con il proprio responsabile. La capacità dell'IA di individuare quello schema e poi raggiungere il responsabile sul canale che sta usando, che sia Teams, la sua casella di posta o un SMS sul telefono, può aiutare i responsabili a essere presenti nei momenti che contano 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 in due parti. Da un lato, è un'opportunità straordinaria e mi piacerebbe sapere cosa pensate di come cambieranno le aspettative dei responsabili delle risorse umane: con tutte queste informazioni davanti a voi, cosa si aspetteranno in modo diverso le organizzazioni?

Dall'altro lato c'è anche il rischio di affidarsi troppo a un approccio basato sui dati quando si lavora con le proprie persone. Posso immaginare situazioni in cui abbiamo sentito parlare di licenziamenti gestiti come fogli di calcolo, basati su numeri e non sulle persone, giusto?

Rischiamo di fare qualcosa di simile con tutti questi dati straordinari e di affidare al sistema una parte di quel lavoro umano, cioè filtrare i dati per arrivare a una conversazione su ciò di cui questa persona potrebbe avere bisogno. Per me sembra quindi un'opportunità straordinaria, ma anche un po' spaventosa, e mi piacerebbe conoscere il vostro punto di vista su tutti questi aspetti.

Jesse Dowdle: E su come gestirla. Le migliori organizzazioni che si occupano di persone, partendo dai principi fondamentali, considerano prima di tutto l'umanità dei propri dipendenti. L'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 loro valori fondamentali, ciò che celebrano e la loro identità, giusto? Tra ciò che celebrano e premiano e il modo in cui si aspettano che le loro persone si presentino e facciano parte di tutto questo.

Quello che spesso ci viene chiesto di fare, e questo accade anche nelle conversazioni con i responsabili di prima linea, è supportare le conversazioni sulla performance attraverso una visione tridimensionale del dipendente. Invece di sedersi a una riunione e dire: "Va bene, di cosa abbiamo parlato l'ultima volta? Non ne sono sicuro." O, peggio ancora: "Devo scrivere una valutazione della performance di questa persona, come faccio a ricordare tutto?" Una piattaforma come Motivosity aiuta a fornire un'immagine tridimensionale di quella persona. Se è un rappresentante commerciale, puoi vedere nel CRM se sta raggiungendo la quota. Puoi vedere nell'LMS se ha ottenuto la certificazione.

Ma è in una piattaforma come Motivosity che puoi vedere come si sentono nei confronti di quella persona le persone con cui lavora ogni giorno, quali sono i suoi punti di forza dimostrati, in cosa eccelle e in cosa magari è meno competente. Se sei una persona che, come me, crede nel coaching basato sui punti di forza invece che nel rafforzamento delle debolezze, quali sono le sue qualità migliori?

Come possiamo mettere questa persona nella condizione di avere successo? Solo attraverso un tessuto sociale davvero ricco, come quello che si ottiene da una piattaforma come Motivosity, puoi sviluppare una visione tridimensionale di un dipendente; e questo lavoro fondamentale, svolto in prima linea, si riflette 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 stata: metti i dati nelle mani dei responsabili di prima linea e lascia che la soluzione lavori dal basso verso l'alto per sviluppare le tue persone e pianificare in questo modo i tuoi interventi.

Tim Fisher: Secondo te, dove c'è il rischio di automatizzare troppo l'esperienza dei dipendenti? Hai parlato di questo e abbiamo visto dove tracciate il limite, ma cosa ti spaventa dell'automazione nel mondo delle risorse umane?

Jesse Dowdle: Penso ai sistemi di tracciamento dei candidati. Abbiamo tutti sentito storie dell'orrore, giusto? Sono semplicemente robot con curriculum, robot che filtrano curriculum e cercano di trovare un lavoro; e sembra che oggi il legame umano sia l'unico modo per trovare un vero lavoro. C'è quindi un rischio del 100% di automatizzare troppo in un settore in cui stai cercando una persona che si adatti in modo eccezionale al tipo di organizzazione che sei.

Non otterrai questo risultato da un'IA. Ma un'IA può certamente filtrare un gran numero di persone straordinarie con cui probabilmente avresti dovuto parlare, usando euristiche che non sono in linea con i valori della tua organizzazione. Penso che questo sia un rischio. Abbiamo già parlato di 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; una persona che ti ha visto in modo molto personale e significativo e che ha espresso il proprio apprezzamento in modo autentico e sentito per ciò che avevi fatto per lei.

Te lo porti dietro per tutta la carriera. Un ringraziamento che sembra provenire da una lettera standard e che dice: "Il team dirigenziale desidera riconoscerti per i tuoi 13 anni di servizio. Ecco un pezzo di carta." Non voglio essere troppo sminuente, ma può diventare demotivante se non viene gestito-

Tim Fisher: Può sicuramente diventarlo.

Jesse Dowdle: con tatto. Quindi la chiave è usare l'IA per sostenere ciò che è personale e significativo.

Tim Fisher: Quando progettate e costruite le cose, che aspetto ha in pratica un'IA incentrata sulle persone quando prendete decisioni all'interno della vostra... Tra poco parleremo di dove siete diretti in futuro, ma potresti pensare anche solo a qualcosa che è attualmente nella vostra roadmap di prodotto o su cui i vostri team stanno lavorando.

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 trovare scorciatoie per moltissime cose e credo che sia ciò che tutti vogliono fare: trovare quante più scorciatoie possibile. Ma per arrivare a buone soluzioni bisogna parlare con le persone.

E noi lo facciamo molto. Come dicevo, lavoriamo molto con persone a cui importa davvero; e so che i sondaggi sono una delle cose su cui stiamo lavorando molto in questo momento: la capacità di comprendere davvero le proprie persone e ottenere informazioni utili. Gran parte di questo torna al parlare con le persone, capire a che punto sono e cosa stanno cercando, per poi riuscire a capire...

E bisogna anche comprendere davvero l'IA. Si tratta di capire le persone e capire l'IA; più comprendi come funziona, meglio capirai come implementarla e dove può essere utile nel complesso.

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

Cosa sta arrivando? 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 fase di sviluppo. Quello che abbiamo fatto è stato introdurre diversi aspetti dell'intelligenza dell'apprezzamento nel corso dell'anno, insieme a miglioramenti dell'usabilità e a una revisione dell'esperienza utente che sta arrivando proprio ora.

Parlando del ciclo di vita completo, 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. È necessario gestire molte comunicazioni e questa è una grande opportunità sia per alleggerire il carico delle risorse umane, sia per applicare strumenti di IA a comunicazioni più personalizzate e incisive.

Dano si riferiva poco fa all'ascolto dall'altra parte: la capacità di ascoltare i dipendenti in modi che permettano di comprendere cosa stia realmente accadendo. E quando comprendi davvero, puoi avere un impatto reale. Quindi passare dal semplice raccogliere informazioni in un sondaggio all'interpretarle, capire cosa può fare davvero la differenza e poi agire di conseguenza è altrettanto importante.

Penso quindi che in futuro vedrete in Motivosity un'enfasi continua sull'approccio molto umano all'IA dell'intelligenza dell'apprezzamento, non dell'intelligenza artificiale, e una spinta a rendere l'intero percorso del dipendente, dal momento in cui arriva alla vostra porta il primo giorno con la pianta in vaso per la sua scrivania fino al giorno in cui lo accompagnate al pensionamento, un percorso in cui senta di aver fatto parte di qualcosa di significativo e consideri il tempo trascorso con voi un momento importante della propria carriera.

La nostra massima aspirazione come azienda sarebbe aiutarvi a realizzare tutto questo per le vostre persone.

Tim Fisher: Assolutamente. Se c'è una cosa nel vostro mondo della connessione o del riconoscimento dei dipendenti che pensate l'IA eliminerà completamente, qualcosa che oggi sembra davvero difficile a causa della tecnologia, della roadmap, dello stato d'animo delle persone rispetto a questi strumenti o per qualsiasi altro motivo, quale sarebbe?

Qual è la cosa difficile che secondo voi scomparirà semplicemente grazie all'IA?

Jesse Dowdle: L'adesione aperta ai benefit?

Tim Fisher: Sarebbe fantastico.

Jesse Dowdle: Anche in questo caso, sono un po' utopista. Penso che il mondo del lavoro si trasformerà in modo così profondo e che, nel mondo della tecnologia per le risorse umane e per le persone, molti dei lavori orientati alla conformità, all'elaborazione delle paghe, alla gestione dei benefit e attività simili non saranno incentrati sulle persone.

Sono mali necessari. Come andare dal dentista: devi farlo, è importante, ma nessuno ne è felice, nemmeno il dentista, almeno quelli che conosco io. Penso che l'IA abbia il potenziale per rendere le attività relative alle persone maggiormente incentrate sulla cultura dell'organizzazione; e queste attività 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, e possiamo mantenere il tempo trascorso al lavoro concentrato sulle parti esclusivamente umane.

Non penso che un esercito di robot stia arrivando per sostituire le vendite, per esempio. Vendere significa ancora incontrare una persona faccia a faccia, costruire un legame, capire di cosa ha bisogno l'altra persona e fornirglielo. Sarà fantastico quando ci arriveremo, ma per ora stiamo ancora percorrendo strade acciottolate.

Per un po' sarà difficile, prima di riuscirci.

Tim Fisher: Tendo a essere d'accordo e adoro la tua prospettiva; condivido la tua visione utopistica. È davvero difficile da vedere oggi, credo, per alcune persone, ma questi strumenti stanno arrivando a un punto in cui possono svolgere il loro vero scopo: aiutarci a togliere di mezzo molte cose, così possiamo svolgere il lavoro reale per cui siamo qui.

E voi avete costruito qualcosa per farlo, quindi penso sia fantastico. È stata una panoramica davvero interessante. Grazie mille. Una prospettiva molto chiara su come l'IA possa essere d'aiuto. Jesse, magari potresti dire qualcosa a voce e certamente faremo sapere a tutti dove possono andare per saperne di più su Motivosity.

Jesse Dowdle: Sì, assolutamente. Potete visitare il nostro sito web, Motivosity.com, www.motivosity.com. Ci sono pulsanti ovunque per richiedere una demo, come potete immaginare. Basta compilare un breve modulo indicando chi siete e come possiamo contattarvi, e vi ricontatteremo sicuramente. Sul sito ci sono anche molti contenuti interessanti.

Se volete saperne di più sull'intelligenza dell'apprezzamento o su tutte le diverse funzionalità di una piattaforma sociale per il riconoscimento, Motivosity.com è il posto giusto.

Tim Fisher: Mi sono trovato molte volte nei panni 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 vorrei rivolgerle a voi.

Una delle domande più frequenti con software di questo tipo riguarda la quantità di dati... Questa domanda è per chi non conosce Motivosity. Immaginate che si iscriva la prossima settimana e che sia entusiasta di tutto ciò che avete mostrato oggi. Quando potrà iniziare a sfruttarlo? Ci vogliono 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 IA?

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 fin dall'inizio grazie alle centinaia e centinaia di migliaia di persone presenti nel sistema. Tutto questo è completamente anonimo, naturalmente, ma possiamo almeno dirti come si presenta una situazione positiva per un'azienda delle tue dimensioni e del tuo settore.

Non sottolineerò mai abbastanza l'importanza di un lancio davvero ben organizzato per qualcosa di questo tipo; abbiamo un intero team per il successo dei clienti ossessionato dall'idea di rendere il più efficace possibile il primo periodo di 90 giorni di chiunque adotti Motivosity, perché è in quel periodo che si formano le abitudini. Questo è uno strumento pensato per essere usato ogni giorno dai dipendenti.

Abituarsi a vedere chi ringraziare, gli annunci pubblicati e quali elementi salienti sono disponibili è una dimensione fondamentale di tutto ciò di cui abbiamo parlato. Una volta ottenuto un buon coinvolgimento, e per buon coinvolgimento intendo che il 70, l'80 o il 90% dei dipendenti accede molto regolarmente, non ci vuole molto prima che nel sistema ci siano abbastanza informazioni per iniziare a sviluppare intuizioni reali.

Se qualcuno riceve o offre apprezzamenti regolarmente e questa attività diminuisce in modo sostanziale, questo è uno dei segnali di fidelizzazione più forti che esistano. Anche in un periodo di novanta giorni, se si instaurano presto queste abitudini, puoi immaginare un dipendente che partecipa per diverse settimane consecutive e poi interrompe bruscamente la propria attività: questo è un rischio di abbandono che il sistema può evidenziare già nei primi mesi di utilizzo di Motivosity.

Quindi no, non è una cosa che richiede diversi anni.

Tim Fisher: Come descriveresti la differenza tra l'utilizzo di uno strumento come il vostro, naturalmente con le funzionalità di IA, e il semplice inserimento di tutti i dati dei dipendenti in ChatGPT per poi porre domande su quei dati?

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

Gli dai dei dati e ottieni dei dati in risposta. Quando usi Motivosity, una cosa su cui vogliamo essere molto chiari è che vogliamo aiutarti ad agire sui tuoi dati. È qualcosa a cui teniamo profondamente: non devi limitarti a raccogliere una grande quantità di dati, cosa che chiunque può fare, ma quando accedi e osservi come lavorano le tue persone, come interagiscono, come collaborano tra loro e quali intuizioni puoi ricavare dai sondaggi che hai svolto, devi poi sapere cosa puoi fare come amministratore.

È questo che cerchiamo di fare durante l'intero processo: fornirti azioni e intuizioni. 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 tenere in equilibrio così tante attività che 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'IA lavora con i dati relativi al riconoscimento e all'esperienza dei dipendenti?

Jesse Dowdle: La presenza di una persona nel processo è così importante, non è vero? Abbiamo investito e siamo orgogliosi degli investimenti fatti nella moderazione dei contenuti, che è alimentata dall'IA. Utilizziamo alcuni dei modelli più avanzati per la moderazione dei contenuti, perché è davvero importante, quando hai una piattaforma sociale progettata per essere condivisa pubblicamente, evitare che vengano pubblicate situazioni capaci di oltrepassare un limite.

Allo stesso tempo, penso che il principio più importante, e questo sarà vero per l'IA ancora per molto tempo, sia che alla fine qualcuno è responsabile. Quando rilasciamo una funzionalità in Motivosity, una nuova capacità software, il 100% delle righe di codice può essere stato scritto dall'IA. Ma c'è un ingegnere che se ne assume la responsabilità, lo controlla, verifica che rispetti gli standard di qualità e sicurezza, che è la nostra priorità più alta, e che i principi di sicurezza vengano rispettati. Alla fine, è lui il responsabile.

Hai posto una buona domanda, Tim: quale limite non vuoi oltrepassare? Penso che il limite sia questo: come responsabile delle risorse umane, sei ancora responsabile. Devi essere tu, in ultima istanza, a dire: "Questo va bene" oppure "Questo non va bene"; e 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, credo, sii saggio.

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 descritto, questo è uno dei principali. È stata una conversazione davvero interessante, ma il tempo a nostra disposizione per oggi è terminato.

Jesse, Dano, grazie mille per essere stati con noi. Buona giornata e ci vediamo tutti alla prossima sessione di Il futuro dell'IA nelle risorse umane.

Dano Gillette: Grazie mille.

Tim Fisher: Fantastico. Ciao a tutti.

Jesse Dowdle: Grazie a tutti.