Come creare un senso di appartenenza e utilizzare l’IA per eliminare i pregiudizi

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Vijay Pendakur: Come ogni cosa, è una questione di intenzionalità. Quindi, una volta che abbiamo chiarito cosa rappresenta la foresta e cosa rappresentano gli alberi, allora le aziende che stanno facendo un buon lavoro in questo senso, in realtà, negli ultimi 12, 24, 36 mesi hanno iniziato a riqualificare i loro team leader per guidare l’appartenenza.

David Rice: Benvenuti al podcast di People Managing People. La nostra missione è costruire un mondo del lavoro migliore e aiutarvi a creare ambienti lavorativi felici, sani e produttivi. Sono il vostro conduttore, David Rice.

Oggi continueremo con la seconda parte della mia recente conversazione con il dott. Vijay Pendakur, autore di "The Alchemy of Talent". Approfondiremo questo tema della crisi di appartenenza e vedremo quanto l’IA stia cambiando lo scenario dell’acquisizione dei talenti. Riprenderemo proprio da dove ci eravamo interrotti, quindi entriamo subito nel vivo. Buon ascolto!

Hai parlato di una crisi di appartenenza nella forza lavoro degli Stati Uniti e sono curioso di sapere cosa ritieni sia il più grande motore di questa situazione e come sta cambiando. Perché credo che appartenenza sia un termine di cui sentiremo parlare molto nei prossimi anni. E prima, come dicevamo, man mano che le persone iniziano a utilizzare questi termini in modo più spontaneo, questi assumono nuovi significati col tempo, giusto?

Mi chiedo quali siano secondo te i fattori principali per creare questo senso di appartenenza come lo intendiamo ora. E quali sono alcuni esempi di aziende che lo stanno facendo bene?

Vijay Pendakur: Certo. Sì. Wow. Questa è una domanda sostanziosa.

David Rice: Credo fossero tre domande.

Vijay Pendakur: Sì. Giusto. Giusto. Giusto. È una, è il panino con tripla farcitura, che è uno dei miei preferiti. Quindi, per comprendere innanzitutto la crisi dell’appartenenza, dobbiamo applicare un po’ di rigore a cosa significhi appartenere nel lavoro. Proprio come sicurezza psicologica o fiducia, di cui abbiamo già parlato, la parola appartenenza ha sia un uso quotidiano che uno tecnico.

E per me, come esperto di esperienza dei dipendenti, è importante definire anche qui un po’ di rigore tecnico. Mi piace molto il framework sviluppato da Coqual nella loro ricerca sull’appartenenza al lavoro, e lo uso anche nel libro (grazie Coqual). Le persone si sentono parte di un team quando si sentono viste, connesse, orgogliose e supportate.

Questi sono fattori molto più azionabili e, complessivamente, quando le persone li possiedono riferiscono un elevato senso di appartenenza. C’è quindi una forte validità in questo approccio delle scienze sociali. Per dettagliarli a chi ascolta e vuole mettere in atto qualcosa con il proprio team, “essere visti” è in gran parte un fattore di inclusione.

Giusto? Sono compreso e valorizzato per ciò che sono in questo team? Sono collegato? Ho l’opportunità di interagire in modo significativo con le persone con cui lavoro? Sono orgoglioso? Mi sento su un team in cui posso avere successo? Il mio team ha successo? Il mio team viene valorizzato dall’azienda e dall’organizzazione? Capisco come il mio lavoro contribuisce a una vittoria più ampia?

Questi sono elementi dell’orgoglio lavorativo, incluso fino alla domanda: la mia azienda o organizzazione è un luogo di cui mi sento orgoglioso per ciò che fa nel mondo o per come tratta i dipendenti? Infine, “supportato.” Questo è il quarto fattore. Ho un lavoro qui?

O una carriera? Questo è uno dei miei criteri per capire se una persona si sente davvero supportata o meno. Sono in una traiettoria? Posso imparare e crescere? Oppure è solo transazionale, un attimo? Quando ciascuno di questi quattro fattori viene rafforzato, le persone riportano un forte senso di appartenenza.

Quindi, avendo introdotto un approccio più tecnico a cosa significhi appartenere, torniamo un attimo indietro. Pensa a tutta questa conversazione, David. Pensa agli ultimi quattro anni e mezzo. Tutte quelle interruzioni di cui abbiamo parlato in apertura: il cambiamento nel modo di lavorare, remoto, ibrido, crisi economica e conseguenti licenziamenti, blocchi delle promozioni e delocalizzazione mentre le aziende cercano strategie di riduzione dei costi.

Aziende che hanno ridotto le spese sui benefit negli ultimi 12-18 mesi o sospeso programmi di scopo sociale, il senso di sostituibilità che arriva ai dipendenti che non sono stati coinvolti nei licenziamenti ciclici ma che ora sono ancora in azienda, provano senso di colpa da sopravvissuti e si chiedono: "sarò il prossimo?"

Tutto ciò è quello che sento quando parlo con forza lavoro e leader di team e rappresenta la crisi di appartenenza. Perché come si fa a sentirsi visti, connessi, orgogliosi e supportati in mezzo a questo caos e instabilità? Credo che tu abbia anche chiesto, nella tua domanda tripla, cosa possono fare le aziende, giusto?

Chi si sta comportando bene? Come ogni cosa, è una questione di intenzionalità. Quindi, una volta che abbiamo chiaro qual è la foresta e quali sono gli alberi, allora le aziende che lavorano bene su questo tema negli ultimi 12, 24, 36 mesi hanno iniziato a riqualificare i leader di team perché guidino l’appartenenza.

Dando loro consapevolezza del modello mentale e strumenti, competenze, comportamenti per accendere ciascuno dei fattori dell’appartenenza. Assicurando che i leader abbiano competenze di inclusione di base, che l’azienda crei molte opportunità per la forza lavoro ibrida, remota e in presenza di connettersi veramente con i colleghi.

Prevedendo percorsi di carriera e architetture dei ruoli e delle famiglie lavorative trasparenti, così che le persone capiscano: “Ok, se faccio queste cose e sviluppo queste competenze, posso arrivare al prossimo livello di crescita in questa azienda”. O magari il mio prossimo ruolo non sarà nel mio team, ma c’è un ottimo percorso di carriera non lineare nell’organizzazione.

Posso passare dalle vendite al prodotto a un team centrale o corporate. Le aziende che investono sull’orgoglio e che dicono: “Abbiamo finanziato programmi di scopo sociale o donato a cause meritevoli per un paio d’anni, ma ora non possiamo più permettercelo”.

Ci sono pratiche molto valide su cui puoi investire per aumentare l’orgoglio, come l’equità retributiva. Una delle ricerche più interessanti che ho visto mostra come le aziende che investono nell’equità salariale e poi ne danno comunicazione trasparente alla forza lavoro – con revisioni annuali da parte di terzi e azioni correttive sui casi di ingiustizia – aumentano l’orgoglio: le persone dicono “sono fiero di lavorare in un’azienda che tiene alla correttezza, e se ci sono situazioni di disuguaglianza le risolvono”.

Quindi ci sono anche pratiche con ritorni d’investimento aziendali concreti per aumentare questi fattori.

David Rice: Assolutamente. Ora, non riguarda il libro, ma avendo lavorato in aziende SaaS e tecnologiche, vorrei chiederti una cosa per pura curiosità personale.

Nel libro hai citato che le parole “IA generativa” compaiono ora ovunque, e vediamo ora l’IA integrarsi praticamente in ogni software HR sul mercato. Sono curioso: secondo te, è veramente in grado di eliminare i pregiudizi o aiutarci a creare organizzazioni più diversificate semplicemente grazie alla sua presenza?

Perché sono certo che anche tu abbia sentito tanti sostenitori parlare di IA, e anch’io, quindi sono curioso di sapere la tua opinione su dove siamo ora e dove saremo tra cinque anni.

Vijay Pendakur: Certamente. Sostenitori e critici, entrambi parlano molto. Non puoi partecipare a riunioni o conferenze HR senza sentire parlare di Gen AI. In primo luogo, credo che non siamo ancora arrivati al punto d’impatto reale. C’è ancora molta discussione.

Ma la corrispondenza col mercato, il valore, i tempi di implementazione, la prontezza della forza lavoro: ci sono vari aspetti che devono maturare. Non è una svolta da un giorno all’altro. In termini di strumenti per gli utenti finali, possiamo avere un account ChatGPT o Gemini e iniziare a usarlo come una sorta di copilota.

Quello è un aspetto. Ma quanto a cambiare davvero la struttura tecnologica HR tramite l’IA generativa, ci vorrà ancora tempo. Sull’argomento dei pregiudizi, ho una posizione duplice. Da un lato, so che le esperienze umane al lavoro sono fortemente influenzate da errori di giudizio umani.

Questi errori derivano da bias oppure da rumore, cioè errori indesiderati umani. I bias sono scorciatoie del cervello che provocano effetti negativi su colleghi e dipendenti. Li si trova in tutto: valutazioni delle performance, assegnazione di incarichi, scelta dei mentori, tutto è pieno di bias e rumore. Mi auguro che l’IA generativa ci possa offrire un contrappeso, che la partnership uomo-macchina ci aiuti a superare la nostra dipendenza storica dal cervello umano, così viziato e rumoroso. Nei meccanismi di controllo pilota-copilota possiamo arrivare a una valutazione più equa di talenti e impegno.

Sarebbe fantastico, perché al momento poche aziende possono dire di aver trovato la formula giusta. D’altro canto però, sono scettico e titubante perché, col mantra “muoversi in fretta e rompere le cose” tipico della Silicon Valley in cui ho trascorso anni, tanti hanno addestrato i grandi modelli linguistici con dati pieni di bias e rumore poiché derivano dall’esperienza umana.

Stiamo usando repository di dati umani che riflettono tutto il nostro bagaglio di errori e pregiudizi come società e specie. Quindi temo che stiamo inserendo nei modelli gli stessi problemi storici, muovendoci così velocemente. Prevedo sarà un progresso ricorsivo: due passi avanti, uno indietro, un passo avanti, due indietro. L’abbiamo visto con alcuni dei lanci più famosi dell’IA generativa, con errori e correzioni in tempo reale.

È un tema su cui sto ancora riflettendo. Spero che il mio ragionare a voce alta con te sia utile a entrambi e agli ascoltatori.

David Rice: Ottimo. È importante perché, se non altro, sottolinea che ancora oggi sappiamo poco e abbiamo più dubbi che certezze.

Quindi, prima di salutarci, ci sono due cose che vorrei fare, come da tradizione in questo podcast. Prima, voglio darti la possibilità di raccontare dove trovarti, cosa fai, e dove si può acquistare il libro. Spazio alla tua autopromozione.

Vijay Pendakur: Grazie per l’occasione di fare un po’ di autopromozione (spudorata). Chi è interessato a seguire me o il mio lavoro, può trovare il mio sito web con nome e cognome: VijayPendakur.com. È molto semplice trovarmi online. Vi consiglio di iscrivervi alla mia newsletter.

È il modo più veloce per restare aggiornati su ciò che faccio, su ricerche e scritti originali. Potete seguirmi su LinkedIn, dove sono molto attivo: un altro modo utile per restare in contatto. Il libro avrà un soft launch con l’editore a metà settembre.

Quindi dal 16 settembre tramite Amplify Publishing Group, e si può ordinare direttamente dal sito dell’editore. Se volete essere superfan, mi farebbe piacere dal 16 settembre in poi, oppure potete aspettare il lancio su Amazon, Barnes & Noble, Walmart, Books-A-Million che sarà ai primi di dicembre.

Al momento è previsto il 3 dicembre. Ci saranno molti eventi di lancio e spettacoli mediatici tra ora e allora, per celebrare l’opportunità di offrire alle persone un modello radicalmente semplice per fare il lavoro della loro vita e guidare team ad alte prestazioni.

Questa era la mia autopromozione.

David Rice: Mi piace! E la seconda cosa: qui abbiamo una tradizione per cui puoi ribaltare le parti e fare una domanda a me. Quindi parola a te: chiedimi ciò che vuoi, non per forza sul tema di oggi, ma qualsiasi cosa.

Vijay Pendakur: Bene! Sono contento, perché ho dato un’occhiata alla tua presenza online, David, e sono stato colpito dalla tua esperienza nel giornalismo, tanti ruoli notevoli. Sei nel settore da molto. Un ambito colpito da grandi cambiamenti e aggregazioni. Oggi ci sono molti meno attori rispetto a quando ero ragazzo tra anni 80 e 90, e ora c’è Gen AI. Mi hai chiesto di pronosticare le sorti dell’IA nel settore HR, quindi ribalto la domanda: dove saremo tra cinque anni con l’intelligenza artificiale generativa nel giornalismo?

David Rice: Credo che sarà più diffusa. Sempre più ci sarà il fenomeno del “citizen journalist” perché la scrittura e persino l’editing diventano processi più meccanici. Il difficile per queste persone resterà però sapere quali domande porre, a chi farle, come trovare la persona giusta.

Gli strumenti del giornalismo vero ti insegnano come ottenere informazioni in modo sistematico, mentre temo che, affidandoci troppo all’IA, rischiamo di perdere questa capacità come muscolo allenato per raccontare storie.

Quindi questa è una preoccupazione, ma credo che ciò che farà la differenza tra buon e cattivo giornalismo sarà proprio la capacità di fare questo. Potremo usare un po’ l’IA per scrivere, revisionare, velocizzare alcune operazioni (inclusa la SEO), perché ormai anche i giornalisti ci pensano.

Sì, puoi usarla per tutto ciò, ma alla fine o hai una storia vera o no. E questo resterà un valore pregiato: la capacità di trovare le persone giuste e i giusti casi da raccontare.

L’IA può aiutarti, ma non può fare tutto da sola. Lo vediamo già adesso: ci confrontiamo spesso su questo tema. Diciamo sempre che ti offre una base: è come una tela con una linea per l’orizzonte, ma non disegnerà nulla sopra.

Vijay Pendakur: Sì. Mi viene in mente la débâcle di Sports Illustrated di qualche mese fa. Sì. Troppa fiducia nello strumento ha generato articoli pessimi, sia controfattuali che a volte interrotti di colpo.

David Rice: Sì, difficile da leggere e capire quale fosse l’obiettivo.

Vijay Pendakur: Esatto.

David Rice: Perché questa storica rivista ha pubblicato contenuti del genere? Ecco, sarà un tema ricorrente. Molti parlano del futuro di questo lavoro. Ma in realtà, il destino del mestiere era stato segnato tempo fa, come hai detto tu, con le trasformazioni del settore, la riduzione degli editori, la concentrazione dei media nelle mani di pochi grandi gruppi. Il resto sembra quasi più marketing che giornalismo.

E quindi questa è stata la trasformazione più dannosa. L’intelligenza artificiale generativa porterà cose buone e cose cattive. Le persone stanno già diventando più brave a riconoscerla. Si percepisce se un testo è scritto dall’IA, si formano opinioni su questo, decidono se fidarsi o meno. E quella fiducia, di cui abbiamo parlato anche a livello organizzativo, per chi lavora nei media significa lavorare ancora più sodo per guadagnarsela perché il pubblico è sempre più scettico di ciò che vede – e ciò succedeva già prima dell’IA. Ora siamo nell’era della disinformazione. Non è colpa dell’IA generativa, ma certamente non aiuta.

Ecco, è una situazione a doppio taglio. Tra cinque anni l’IA sarà usata, ma serviranno sempre competenze per raccontare una buona storia.

Vijay Pendakur: Fantastico. Applausi, David. Mi piace.

David Rice: Grazie per il tuo tempo oggi. Sono davvero felice che tu sia stato con noi.

Vijay Pendakur: È stato un piacere e spero di continuare questa conversazione anche fuori onda.

David Rice: Bene. Cari ascoltatori, grazie per essere stati con noi anche oggi. Se non l’avete ancora fatto, visitate peoplemanagingpeople.com/subscribe per iscrivervi alla newsletter. Riceverete contenuti come questo podcast, tutti i nostri ultimi articoli. Abbiamo molti contenuti sui software in arrivo, quindi tenete d’occhio le novità. Recensioni di strumenti, e molto altro. Iscrivetevi alla newsletter.

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