Come Creare un Senso di Appartenenza e Usare l’IA per Rimuovere i Pregiudizi

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Vijay Pendakur: Come per qualsiasi cosa, è una questione di intenzionalità. Una volta che abbiamo chiarito cosa siano la foresta e gli alberi, allora le aziende che stanno facendo un buon lavoro in questo senso hanno, negli ultimi 12, 24, 36 mesi, iniziato effettivamente a riqualificare i loro team leader per guidare verso il senso di appartenenza.

David Rice: Benvenuti su People Managing People, il podcast. Siamo in missione per costruire un mondo del lavoro migliore e per aiutarti a creare ambienti felici, sani e produttivi. Sono il tuo host, David Rice.

Oggi proseguiamo con la seconda parte della mia recente conversazione con il dottor Vijay Pendakur, autore di "The Alchemy of Talent". Approfondiremo il concetto di una crisi di appartenenza e vedremo come l'IA stia cambiando le cose nel panorama dell’acquisizione dei talenti. Riprendiamo da dove eravamo rimasti, quindi entriamo subito nel vivo. Buon ascolto!

Hai parlato di una crisi di appartenenza nella forza lavoro statunitense e sono curioso di sapere cosa secondo te la stia guidando maggiormente e come questa crisi stia cambiando. Credo che il senso di appartenenza sia un termine di cui sentiremo parlare di più nei prossimi anni. E come dicevamo prima, man mano che le persone iniziano a usare questi termini in modo più libero, essi assumono un nuovo significato col tempo, giusto?

Mi chiedo quali siano secondo te i principali fattori che contribuiscono a creare questo senso di appartenenza così come lo intendiamo oggi. E quali sono alcuni esempi di aziende che secondo te stanno facendo bene in questo campo?

Vijay Pendakur: Certo. Sì. Wow. È una domanda sostanziosa.

David Rice: Credo fossero tre domande.

Vijay Pendakur: Già. Esatto. È un triple sandwich di carne, uno dei miei preferiti. Credo che comprendere la crisi dell’appartenenza significhi prima di tutto applicare un po’ di rigore tecnico a cosa significhi appartenere in ambito lavorativo. Proprio come la sicurezza psicologica o la fiducia, di cui abbiamo già discusso, la parola appartenenza ha un uso quotidiano e poi uno tecnico.

Da esperto di employee experience, per me è importante introdurre un certo rigore tecnico qui. Mi piace molto il framework che Coqual ha sviluppato nella sua ricerca sull’appartenenza al lavoro, che cito anche nel libro: saluto Coqual! Le persone si sentono parte integrante di una squadra quando si sentono viste, connesse, orgogliose e supportate.

Questi sono fattori molto più tangibili e, nel complesso, quando le persone sperimentano queste dimensioni, dichiarano un forte senso di appartenenza. È un approccio di scienze sociali con forte validità. Per spiegare questi termini a chi è alle prime armi con questa ricerca e vuole metterla in pratica con il proprio team: sentirsi visti, innanzitutto, è un fattore di inclusione.

Giusto? Sono compreso e valutato per quello che sono in questo team? Sono connesso? Posso avere interazioni significative con le persone con cui lavoro? Sono orgoglioso? Sento di essere in un team in cui posso avere successo? Il mio team è di successo? Il mio team è considerato da questa azienda, in questa organizzazione? Capisco come il mio lavoro contribuisca a un obiettivo più grande?

Questi sono elementi dell’orgoglio sul lavoro, incluso: la mia azienda o organizzazione è un posto di cui sono orgoglioso per il lavoro che svolge o per il modo in cui tratta i suoi dipendenti? E infine, sentirmi supportato: questo è il quarto fattore. Ho solo un lavoro qui?

O ho una carriera? Una delle mie domande chiave per capire se le persone si sentono supportate è proprio questa. Sono su una traiettoria? Posso imparare e crescere? O è solo una relazione transazionale e momentanea? E quando ognuno di questi quattro fattori viene rafforzato, le persone riportano un forte senso di appartenenza.

Fornito quindi un approccio più tecnico a cosa significhi appartenere, facciamo un passo indietro. Pensa a tutta questa conversazione, David. Pensa agli ultimi quattro anni e mezzo. Tutte queste interruzioni che abbiamo citato a inizio podcast: il cambiamento nel modo di lavorare, da remoto, ibrido, crisi economica e licenziamenti conseguenti, blocchi alle promozioni, delocalizzazione man mano che aziende cercano la strategia del minor costo.

Le aziende che negli ultimi 12-18 mesi hanno ridotto le spese per i benefit, o interrotto programmi di responsabilità sociale aziendale, il senso di precarietà che colpisce i dipendenti che, pur non essendo stati licenziati nei cicli di riduzione, ora sono rimasti ma provano senso di colpa e si chiedono: “Sarò io il prossimo?”

Tutto questo lo sento quando dialogo con i dipendenti e con i team leader, e rappresenta la crisi di appartenenza. Perché come si può sentirsi visti, connessi, orgogliosi e supportati quando si vive in un contesto così instabile e caotico? Penso tu abbia chiesto anche (nel tuo triplo sandwich di domande) cosa possono fare le aziende, giusto?

Chi sta facendo bene in questo? Ecco, come in ogni ambito, è una questione di intenzionalità. Una volta chiarito il quadro generale e i dettagli, le aziende che ottengono buoni risultati hanno davvero avviato (negli ultimi 12, 24, 36 mesi) programmi di riqualificazione dei team leader per favorire l’appartenenza.

Fornendo loro un modello mentale di riferimento e una cassetta degli attrezzi con competenze e comportamenti che consentano di potenziare i quattro fattori dell’appartenenza: offrendo ai leader competenze di base sull’inclusione, creando molte occasioni affinché il personale ibrido, remoto e in presenza possa instaurare connessioni significative con i colleghi.

Implementando percorsi di carriera e strutture di job family trasparenti e di livello, così che le persone possano dire: “Ok, se miglioro queste competenze posso fare carriera in questa azienda. Anche se il mio prossimo ruolo non sarà nella mia squadra attuale, ci sono ottimi percorsi di crescita non lineari qui dentro”.

Le aziende che valorizzano l’orgoglio pensano: “Abbiamo sostenuto programmi di responsabilità sociale per anni, ma ora non ne abbiamo più margini”.

Tuttavia esistono pratiche molto efficaci in cui investire per aumentare l’orgoglio, come l’equità retributiva. Un’interessante ricerca che ho visto è che le aziende che investono in equità retributiva e lo comunicano con trasparenza, conducendo revisioni annuali tramite audit terzi e sistemando eventuali disparità, aumentano l’orgoglio perché i dipendenti si sentono fieri di lavorare in un’azienda che si preoccupa della correttezza. Quando c’è una situazione ingiusta, viene corretta.

Ci sono anche azioni utili dal punto di vista del ROI aziendale, per migliorare questi fattori.

David Rice: Assolutamente. Questo non riguarda il libro, ma dato che hai lavorato in aziende SaaS e tech, sono curioso di una cosa.

Hai menzionato nel libro che le parole “IA generativa” si trovano ormai dovunque e che adesso vediamo l’IA infilata praticamente in qualsiasi software HR sul mercato. Qual è il tuo pensiero sulla potenziale capacità dell’IA di eliminare i pregiudizi o favorire la creazione di organizzazioni più diversificate tramite la sua stessa presenza?

Immagino che tu abbia sentito molti sostenitori dell’IA parlarne molto, io stesso ne ho sentiti tanti. Sono curioso di sapere come valuti la situazione attuale e dove pensi che arriveremo tra cinque anni.

Vijay Pendakur: Certo. Da un lato e dall’altro, vero? Tutti ne parlano. Impossibile oggi essere in una stanza HR senza sentire parlare di IA generativa. Anzitutto, dico che credo che ci vorrà ancora tempo perché abbia veramente impatto. Se ne discute molto, ma serve lavorare su product-market fit, proposta di valore, implementazione, preparazione della forza lavoro, e così via: non è uno switch che si accende da un giorno all’altro.

In termini di strumenti per l’utente finale, vediamo (ovviamente) che posso aprire un account ChatGPT o Gemini e usarlo come una sorta di copilota.

Ma riguardo a una vera rivoluzione dell’HR tech stack tramite l’IA generativa, servirà ancora tempo. Per quanto riguarda i pregiudizi, ho due visioni opposte. Da un lato, so che l’esperienza lavorativa umana è influenzata da errori di giudizio umani.

Errori dovuti a bias oppure a rumore, ovvero errori indesiderati nel giudizio umano. Il bias nasce da scorciatoie mentali che portano a effetti negativi su chi lavora. Questo si vede in tutto, dalle valutazioni delle performance a chi riceve progetti speciali o chi viene sponsorizzato: ci sono molte dinamiche cariche di bias e rumore. Spero che l’IA generativa possa essere un equilibrio, che la collaborazione umano-macchina, umano-software, ci permetta di superare la nostra storica dipendenza dal cervello umano, che è spesso rumoroso e di parte. E che, grazie al sistema di controlli e compensazioni tra pilota e copilota, possiamo riuscire a valutare meglio i talenti e il merito sul lavoro.

Sarebbe magnifico, perché oggi non credo ci siano molte aziende in grado di dire di aver risolto questo problema. Dall’altra parte, il mio scetticismo nasce dalla realtà che, nello spirito “muoversi in fretta e rompere tutto” della Silicon Valley (dove ho passato molto tempo), molte aziende hanno addestrato i loro grandi modelli linguistici su dati carichi di bias e rumore, perché raccolti proprio dall’esperienza umana.

Stiamo quindi rischiando di incorporare nei modelli linguistici tutti i nostri problemi, perché ci muoviamo troppo velocemente. Perciò credo che sarà un processo ricorsivo di avanzamenti e arretramenti. Lo abbiamo già visto nei lanci importanti di strumenti IA generativa che hanno avuto grosse lacune o errori, e il pendolo (e gli aggiustamenti eccessivi) avvengono ormai in tempo reale e sotto gli occhi di tutti.

È un tema su cui sto ancora riflettendo, ma spero che i miei pensieri aperti con te, David, siano utili sia per te che per chi ascolta.

David Rice: Ottimo spunto, anche perché credo sottolinei ancora una volta che c'è ancora tanto che non sappiamo, molto più di quanto immaginiamo.

Prima di salutarci, ci sono due cose che facciamo sempre per chiudere il podcast. Per prima cosa, voglio darti lo spazio per raccontare dove chi ti ascolta può collegarsi con te, scoprire di più sul tuo lavoro, acquistare il libro. Vai pure con la tua promozione!

Vijay Pendakur: Grazie di cuore per darmi l’opportunità dell’auto-promozione! Chiunque sia interessato a seguire me o il mio lavoro, il mio sito è il mio nome e cognome punto com: VijayPendakur.com. Facilissimo trovarmi online. Vi invito a iscrivervi alla mia newsletter.

È un modo veloce per ricevere aggiornamenti, miei scritti e ricerche originali. Potete anche seguirmi su LinkedIn; è una modalità molto efficace per restare in contatto. Il libro sarà disponibile in soft launch con l’editore a metà settembre.

Uscirà il 16 settembre con Amplify Publishing Group, direttamente dal sito dell’editore. Se volete essere super fan, mi farà piacere da metà settembre in poi, oppure potete aspettare l’uscita su Amazon, Barnes & Noble, Walmart, Books-A-Million, che sarà a inizio dicembre.

Siamo orientati per il 3 dicembre. Da qui a dicembre ci saranno molti eventi e iniziative mediatiche per lanciare un manuale radicalmente semplice che aiuti le persone a svolgere il miglior lavoro della loro vita e a guidare team ad alte prestazioni.

Questa era la mia auto-promozione senza vergogna!

David Rice: Fantastico. La seconda cosa è una piccola tradizione del podcast: ora puoi invertire le parti e fare una domanda a me. Ti passo la parola, chiedimi ciò che vuoi! Non deve per forza riguardare la puntata di oggi, scegli tu.

Vijay Pendakur: Benissimo, sono contento di farlo perché guardando la tua presenza online, David, ho trovato molto interessante il tuo background nel giornalismo. Hai ricoperto molti ruoli importanti. È un settore profondamente segnato dal cambiamento e dalla concentrazione: oggi ci sono molto meno operatori rispetto a quando ero giovane, negli anni ’80 e ’90, e ora ci si mette anche l’IA generativa. Mi hai chiesto poco fa di immaginare il futuro dell’IA nell’HR: adesso ti chiedo di guardare tu nella sfera di cristallo — dove saremo tra cinque anni con l’IA generativa nel giornalismo?

David Rice: Credo che sarà molto diffusa. Vedremo sempre più il fenomeno dei “giornalisti cittadini” perché la fase di scrittura e anche alcune attività di editing diventeranno più meccaniche. Il vero problema sarà però continuare a saper individuare le domande giuste da porre, sapere con chi parlare e come trovare quelle persone.

Le competenze del giornalista — ovvero sapere come ottenere le informazioni in modo sistematico — rischiano di perdersi via via che ci si affida sempre di più allo strumento. Temo che perderemo quel “muscolo” che ci serve per raccontare storie.

Questa per me è una preoccupazione, ma credo che ciò che distinguerà il buon giornalismo sarà proprio la capacità di fare domande, di trovare le fonti giuste, di raccontare storie davvero autentiche.

L’IA generativa può aiutarti a scrivere o a limare qualche passaggio, certamente anche a lavorare su questioni come la SEO (ormai importante pure per i giornalisti), ma alla fine della fiera o hai una storia valida o non ce l’hai. Rimarrà cruciale la capacità umana di cercare esempi, fonti e persone da ascoltare.

L’IA può darti una base, una tela con una linea per l’orizzonte; ma non dipingerà mai davvero il paesaggio.

Vijay Pendakur: Già. Questo mi fa pensare al caso Sports Illustrated di qualche mese fa: l’affidarsi troppo allo strumento ha prodotto articoli mediocri, sia nei fatti che nella scrittura, alcuni addirittura si interrompevano a metà!

David Rice: Esatto, testo difficile da leggere — quale era l’intenzione?

Vijay Pendakur: Sì, proprio così.

David Rice: Perché una rivista tanto illustre ha pubblicato certe cose? Questo continuerà a essere un problema. Spesso mi chiedono: "Qual è il futuro di questo lavoro?" In realtà il futuro era già stato compromesso tempo fa da alcune delle stesse interruzioni di cui parlavi — pochi operatori rimasti, concentrazione di proprietà, molto giornalismo corporate e content marketing, poche grandi aziende che controllano tutto.

È stato questo il danno maggiore. L’IA generativa porterà pro e contro. La gente sta già imparando a riconoscere il testo scritto da un’IA e a formarsi un’opinione.

E la fiducia — lo abbiamo detto per le aziende, ma anche per l’audience, che è il cliente dei media — sarà sempre più dura da conquistare, perché cresce lo scetticismo. La disinformazione correva anche prima dell’IA, non è colpa sua, ma certo non aiuta davvero.

Sì, è un po’ un’arma a doppio taglio. Dove saremo tra cinque anni? Sarà più diffusa, ma servirà sempre saper raccontare storie buone.

Vijay Pendakur: Ottimo. Mi hai convinto, David, grazie.

David Rice: Grazie a te per aver partecipato oggi. È stato un piacere averti qui.

Vijay Pendakur: Un piacere essere qui e spero di continuare questa conversazione con te, anche fuori onda.

David Rice: Bene, ascoltatori, grazie per essere stati con noi anche oggi. Se non l’avete ancora fatto, andate su peoplemanagingpeople.com/subscribe e iscrivetevi alla newsletter. Così riceverete anche questo podcast e tutti i nostri ultimi articoli. A breve usciranno tante recensioni di software! Non perdetele. Iscrivetevi!

E fino alla prossima volta, giocate pure con l’IA ma non prendetela troppo sul serio.