Come Usare l’Intelligenza Artificiale per Potenziare i Tuoi Dipendenti e Trasformare la Tua Organizzazione

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Becca Banyard: Sapevi che quasi il 50% dei migliori talenti lascia un'organizzazione entro due anni? E sai cosa è peggio? Alcuni dati suggeriscono che molti di loro sceglierebbero di restare se avessero a disposizione adeguate opportunità di apprendimento e crescita.

Benvenuto al Podcast People Managing People. Siamo in missione per costruire un mondo del lavoro migliore e aiutarti a creare ambienti di lavoro felici, sani e produttivi. Sono la tua conduttrice, Becca Banyard.

Nell’episodio di oggi parleremo di come l’intelligenza artificiale viene utilizzata per creare ambienti di lavoro migliori e più felici. Scoprirai alcuni modi nuovi ed entusiasmanti in cui l'IA può aiutarti a ridurre il turnover dei dipendenti, evitare licenziamenti e potenziare i tuoi collaboratori affinché crescano nella loro carriera e sviluppino nuove competenze.

La mia ospite di oggi è Alexandra Levit. È fondatrice e CEO di Inspiration at Work. È autrice bestseller a livello internazionale, editorialista del Wall Street Journal e futurologa per il mondo del lavoro.

Alexandra, benvenuta al nostro show. È un piacere averti qui oggi. Affronteremo un tema davvero attuale, cioè l’intelligenza artificiale nel posto di lavoro.

Ma prima di iniziare, perché non racconti ai nostri ascoltatori qualcosa su di te e su cosa fai in Inspiration at Work?

Alexandra Levit: Certamente. È un piacere essere qui. Mi chiamo Alexandra Levit. Sono autrice, speaker, consulente e futurologa sul business e sul mondo del lavoro. Futurologa è una parola che alcune persone trovano un po’ intimidente, ma in realtà significa soltanto essere una persona che osserva l’evoluzione e i segnali che emergono dal mercato, dalla società, dal mondo del business, cercando di fare un’ipotesi informata su ciò che potrebbe avere il maggiore impatto a livello di cambiamento.

Quindi, ad Inspiration at Work, che è la mia organizzazione, ci concentriamo specificatamente sulla forza lavoro. Di solito guardiamo avanti di 2-5 anni, talvolta anche fino a 10, e cerchiamo di determinare come sarà la forza lavoro in futuro. Aiutiamo le organizzazioni e i loro dipendenti a prepararsi per ciò che ci attende nel mondo del lavoro che cambia.

Svolgiamo molte attività diverse: consulenza, stesura di testi. E facciamo davvero il possibile per aiutare, senza pretendere di fare previsioni infallibili o di avere una sfera di cristallo. Semplicemente osserviamo la realtà intorno a noi, basiamo le nostre previsioni, ovvero i cosiddetti forecast, su ciò che è già successo, su ciò che vediamo accadere e cerchiamo di fare del nostro meglio per essere preparati a quello che sta per arrivare.

Becca Banyard: Fantastico. Sembra davvero molto interessante. Se avessimo più tempo oggi, sarei curiosissima di sapere quali previsioni hai fatto – beh, immagino che tu abbia detto che non si tratta di vere previsioni – ma cosa hai pensato della pandemia e della grande rassegnazione e di tutte quelle cose. Ma sarà forse argomento per un'altra volta.

A proposito di IA, il termine intelligenza artificiale può comprendere tante cose diverse. Quindi, per chiarire, vorrei chiederti cosa intendi tu quando parli di IA? So che può significare robot, chatbot, automazioni e un’ampia gamma di cose. Quindi, a cosa pensi quando parli di IA e che tipo di strumenti IA ti vengono in mente in questo contesto?

Alexandra Levit: Ottima domanda. Quando affrontiamo una conversazione come questa, è fondamentale chiarire cosa intendiamo per IA. L'intelligenza artificiale significa semplicemente l’utilizzo di una piattaforma informatica per imitare tipi di intelligenza normalmente impiegati dagli esseri umani. Quando parliamo di IA nel contesto del libro Deep Talent, ci riferiamo specificamente a tipi di intelligenza applicata al talento che usano il deep learning.

Il deep learning consiste nell'utilizzare algoritmi basati su IA per valutare ciò che si chiama adiacenza delle competenze. Se sei bravo in una competenza A, probabilmente sarai bravo anche in una competenza B. Ad esempio, se te la cavi con l’algebra, un algoritmo basato su IA sarà in grado di analizzare una gran quantità di dati sia interni che esterni per valutare modelli e dedurre che, se sei bravo in algebra, probabilmente sarai capace anche in matematica avanzata come il calcolo.

Questo è molto potente perché noi esseri umani non abbiamo la possibilità di fare queste deduzioni in modo rapido o naturale, mentre l’intelligenza artificiale sì. Può prendere dati da tutte le fonti del mondo a nostra disposizione e dirci: ok, sappiamo che se sei bravo nella competenza A, potresti esserlo anche nella B. Questo tramite una particolare forma di intelligenza artificiale chiamata deep learning applicata a queste inferenze.

Ed è davvero emozionante. Ma, come hai giustamente detto, l’intelligenza artificiale copre una vastissima gamma di tecnologie diverse. Nello specifico, nel libro di cui parliamo, Deep Talent, ci riferiamo all’uso di natural language processing e deep learning per gestire attività molto specifiche che coinvolgono le competenze.

Becca Banyard: Davvero interessante. È incredibile vivere in questi tempi.

Alexandra Levit: Giusto, è davvero fantastico.

Becca Banyard: Sì, tutto quello che è possibile oggi grazie all'informatica e alla tecnologia. Quindi, hai appena menzionato Deep Talent, il libro che hai pubblicato di recente. Il titolo completo è Deep Talent: Come trasformare la tua organizzazione e potenziare i tuoi dipendenti tramite l’IA.

La mia prossima domanda è: come può l’intelligenza artificiale rendere il lavoro più significativo per le persone? E ci puoi fare qualche esempio concreto?

Alexandra Levit: Domanda molto importante. La ragione per cui abbiamo deciso di scrivere questo libro è che pensiamo che il mondo si trovi in un punto di svolta unico dal punto di vista sociale e tecnologico.

Dopo la pandemia, siamo pronti a dare ai dipendenti la possibilità di scegliere percorsi di carriera che siano significativi per loro, che possano scegliere attivamente all’interno dell’organizzazione anziché dover accettare passivamente ruoli imposti. Allo stesso tempo, i dirigenti aziendali oggi considerano il reclutamento e lo sviluppo dei talenti tra le loro principali sfide.

Assistiamo a carenze di competenze, lunghi tempi di assunzione, maggior ricambio. Nel periodo post-pandemico, inoltre, è difficile gestire le aspettative dei dipendenti, che pretendono ambienti specifici e non sono più disposti ad accettare situazioni che non si adeguano a come desiderano lavorare.

Stiamo vedendo una riorganizzazione delle priorità, e anche qualche attrito. Osservando i dati notiamo che quasi il 50% dei migliori talenti lascia un’organizzazione entro due anni. Ma, dall’altra parte, quasi tutti sarebbero contenti di restare se venissero offerte loro reali possibilità di apprendimento e crescita.

Spesso però questo non avviene. E mentre la forza lavoro cresce e le aziende diventano più grandi, tendono a perdere di vista cosa sanno realmente fare i loro dipendenti, quali sono le competenze che hanno acquisito e quali potrebbero sviluppare in seguito.

Non sanno come utilizzare certe competenze per far crescere le carriere individuali. Quello che fa l’IA, come abbiamo accennato prima, è proprio promettere di dirci cosa possono fare i dipendenti in futuro. I posti di lavoro ci sono, le persone di talento e fedeli pure: si tratta di realizzare gli abbinamenti giusti tra chi ha talento e le funzioni critiche da coprire.

E su questo l’IA ci può aiutare. Ed è fantastico che tutto ciò sia già possibile oggi. Ho svariati esempi reali di cui potrei parlarvi, perché esistono applicazioni sia nel settore pubblico sia in quello privato. Uno degli esempi che preferisco riguarda i governi degli Stati Uniti. Di solito infatti pensiamo alle aziende tecnologiche più innovative quando parliamo di nuove tecnologie all’avanguardia, ma in questo caso alcuni degli impieghi più innovativi stanno venendo dai governi statali.

Quando pensiamo ai governi statali, spesso li immaginiamo in ritardo rispetto alle nuove tecnologie. Eppure stati come New York e Indiana stanno guidando l’innovazione abbinando le competenze dei disoccupati con le offerte di lavoro disponibili, così da trattenere i talenti nel proprio territorio e, allo stesso tempo, abbassare il tasso di disoccupazione. Si riesce a centrare due obiettivi con una sola azione. So di aver usato diversi cliché in questa risposta, e mi scuso.

Se usassi davvero l’IA per queste risposte, forse sarei più sobria nei modi! Ma ci tenevo a dire che sono davvero fiera di queste applicazioni, anche se non ho partecipato direttamente a queste iniziative. È incredibile quando i governi sono disposti a investire in tecnologia e a dire: "Abbiamo molte persone senza lavoro e aziende pronte ad assumerle, perché non usare questa tecnologia per connettere domanda e offerta?" E l’hanno fatto, risolvendo entrambi i problemi.

Ed è straordinario: i governi possono aiutare tantissime persone contemporaneamente. Una delle ragioni per cui Ashu e Kamal di Eightfold Technology hanno puntato sui governi era proprio la capacità di intervenire su larga scala: si può generare cambiamento e aiutare molte più persone che non partendo da una piccola azienda.

Credo sia stata davvero una strategia intelligente.

Becca Banyard: Davvero notevole. Molte questioni interessanti. Sono curiosa: hai parlato di come i governi stanno aiutando le persone a trovare lavoro. Ma cosa possono fare le aziende che vedono i loro dipendenti migliori andarsene dopo due anni perché manca loro un supporto nella formazione e sviluppo?

Come può l’IA intervenire per trattenere queste persone?

Alexandra Levit: Anche questa è un’ottima domanda. Un aspetto fondamentale è utilizzare la conoscenza delle adiacenze tra competenze per profilare regolarmente la forza lavoro e avere una visione più ampia di quali competenze hai in azienda e di quali ti serviranno, sia a breve che a lungo termine.

Normalmente guardiamo al futuro prossimo, perché anche da futurologhi, conviene guardare a una prospettiva ravvicinata: potrebbero emergere nuove competenze nemmeno immaginabili oggi, fra 10 o 15 anni.

Ma creare profili di competenze per i diversi ruoli è qualcosa in cui l’IA può aiutare molto. Grazie a piattaforme di intelligenza per il talento puoi censire le competenze e pianificare la forza lavoro. Capendo quali competenze ti servono e quali hanno i tuoi dipendenti, puoi preparare percorsi di crescita – e addirittura prevedere cosa potrebbero fare in futuro.

Scrutando i dati di miliardi di profili lavorativi in tutto il mondo, puoi dedurre in modo accurato: "So che la maggioranza delle persone in questo ruolo tenderà a volere la posizione X come prossimo passo", quindi puoi avviare la formazione per dirottare le risorse all’interno dell’azienda.

Conviene all’azienda sviluppare competenze diffuse, perché nessuno sa quando arriverà la prossima crisi o rivoluzione tecnologica. Le aziende più intelligenti durante la pandemia non hanno licenziato, hanno ricollocato il personale.

Abbiamo visto ovunque aziende che avevano reparti meno attivi – magari a causa della pandemia – ma invece di perdere il personale, lo spostavano su altre funzioni, pronti poi a riutilizzarlo quando la situazione cambiava di nuovo. Questo è il modo più intelligente di gestire una realtà moderna: non licenziare persone valide per poi doverle recuperare dopo. Le compagnie aeree, ad esempio, hanno licenziato molto durante la pandemia e ora si trovano in carenza di personale.

Se avessero mantenuto le risorse, ampliando la base di competenze attraverso la ricollocazione interna, oggi sarebbero più forti. Utilizzando talent intelligence puoi favorire mobilità interna e trattenere il personale, offrendo anche nuove opportunità di apprendimento e crescita.

Questo risolve pure il problema della fuga dopo due anni per mancanza di opportunità. Se riqualifichi, fai upskilling, offri nuove chance, le persone rimarranno più volentieri. E tutti saranno più soddisfatti.

Inoltre le informazioni sono disponibili non solo ai leader, ma anche alle risorse umane e agli stessi dipendenti. Spesso è una scoperta anche per il singolo individuo: "Non sapevo che, essendo bravo in algebra, potrei esserlo anche in analisi". E questo è davvero motivante. Persone che pensavano di non essere abbastanza preparate scoprono le proprie potenzialità, anche se non hanno un percorso formativo perfetto alle spalle.

Succedeva spesso, tornando all’esempio dei governi statunitensi, tra persone che lavoravano in negozi al dettaglio e pensavano sarebbe stata la loro unica via. Ma, grazie all’IA, hanno scoperto di aver acquisito competenze trasversali utili anche in ospedale, ad esempio.

È utile anche per i manager: spesso le resistenze maggiori ai cambiamenti interni vengono dai responsabili che non vogliono perdere il proprio personale. Ma vedendo che una mobilità interna porta benefici all’intera organizzazione, forse si potrebbe cambiare atteggiamento – magari la persona resta, assumendo nuovi incarichi o affrontando nuove sfide, e tutti ne beneficiano.

In sostanza, se implementata bene, la talent intelligence può democratizzare le opportunità, mettere tutto in chiaro e far crescere tutte le parti coinvolte. Davvero qualcosa di positivo e trasversale.

Gran bella domanda.

Becca Banyard: Verissimo. Vorrei tornare al tuo libro. Cosa ti ha portato, inizialmente, a scriverlo? Qual è stato il percorso?

Alexandra Levit: Hai delle domande davvero ottime. Direi che rifletto sul problema del gap di competenze da almeno un decennio. Mi ha sempre frustrato il fatto che, pur sentendo parlare continuamente di licenziamenti, non si riesca mai a trovare le giuste persone per i ruoli giusti. Questo problema di abbinamento fra talenti e posizioni sembra irrisolvibile.

Quando ho conosciuto Ashu e Kamal, con la loro tecnologia di Eightfold, in grado di usare l’IA proprio per affrontare questa sfida, sono rimasta subito colpita. Adoravo il fatto che ci fossero già tanti casi d’uso pratici e di successo, quindi potevamo offrire consigli concreti.

Non era solo teoria: questa tecnologia è già disponibile e ti dice "ecco come si fa davvero". Così potevo mostrare davvero cosa si cela dietro la talent intelligence: la possibilità di offrire una soluzione reale.

Ho scritto molto negli anni, spesso su argomenti più teorici. Chi si occupa di futuro di solito si muove nel campo delle ipotesi, di ciò che potrebbe arrivare. Ma stavolta era qualcosa di già esistente. Ci sono implementazioni in tutto il mondo e, spero, il libro offre una guida concreta per iniziare, senza aver paura.

Non è qualcosa di cui avere timore o per cui serva una business case da milioni: molte aziende hanno già iniziato con piccoli progetti pilota, a basso costo, ottenendo risultati reali. E quindi, perché non provare?

Mi ha attratto la possibilità di parlarne e divulgare. Come autrice e futurologa, il mio messaggio è sempre: aiutare il massimo numero di persone a vivere vite lavorative significative. E trovare la carriera giusta per te, per quanto mi riguarda, è centrale. Questo libro, scritto con Ashu e Kamal, era l’occasione per realizzarlo.

Becca Banyard: Bello! Mi ritrovo in quello che dici, anche noi a People Managing People cerchiamo di produrre contenuti non solo su "cosa fare", ma su "come farlo". Come implementare davvero questo approccio nella propria organizzazione, nella propria pratica, nella propria carriera?

Alexandra Levit: Esattamente. Avete la stessa missione.

Becca Banyard: Meraviglioso. Abbiamo già parlato dell’impatto dell’IA nella cultura organizzativa, dalla riduzione della disoccupazione alla fidelizzazione dei lavoratori che, magari, sarebbero andati altrove perché non vedevano possibilità di crescita interna.

Quali altri modi esistono in cui l’IA sta rivoluzionando la cultura aziendale?

Alexandra Levit: Vediamo sempre più spesso l'IA utilizzata non per sostituire, ma per affiancare la partecipazione umana alla forza lavoro. Non mi piace il termine "sostituire": non penso che l’IA sia in grado di rimpiazzare le persone.

Oggi si parla molto di ChatGPT e di tecnologie chatbot simili. Una delle cose che sottolineo sempre è che, ogni volta che si introduce un’IA in un processo tipicamente umano, è indispensabile la presenza umana per creare, gestire, aggiustare, ricalibrare e spiegare come funziona questa soluzione agli stakeholder. Servono molte persone per supervisionarne l’adozione. Quando ciò manca, nascono problemi.

Un esempio piccolo ma significativo: oggi stesso ho ricevuto proposte PR per la mia rubrica sul Wall Street Journal scritte da ChatGPT. Erano email inviate con indirizzi di veri professionisti delle PR, ma nessun umano le aveva lette prima di inviarle. ChatGPT non è ancora in grado di scrivere queste email come farebbe una persona. Il risultato erano messaggi insensati. Non ho dato una buona impressione delle agenzie e ho solo perso tempo a leggerle.

Questo è innocuo, ma in altri contesti la tua azienda risponde delle azioni scorrette commesse dall’IA, non il vendor o chi vende il software. Se qualcosa va storto o avvengono comportamenti scorretti, illegali o discriminatori, la responsabilità è tua. Una delle mie preoccupazioni principali è che esistano già molte implementazioni di IA, ovunque, senza una vera supervisione umana. I rischi etici e legali sono reali.

Dunque bisogna stare attenti: pensare che sostituire le persone con l’IA sia già possibile è un errore. Non lo è ancora e ci vorrà tempo. Quindi, sì: l’IA offre grandi possibilità – tanto che ho appena scritto un libro su quanto sia straordinaria! – ma serve sempre supervisione umana per ogni implementazione.

Becca Banyard: Concordo pienamente. Sono contenta che tu abbia citato ChatGPT, perché se non lo avessi fatto tu l’avrei nominato io! Tutti sanno che la sua uscita ha scatenato il web.

Vorrei parlarne ancora: in ottica di futuro del lavoro, come vedi l’impatto di ChatGPT sulle organizzazioni e sulle professioni?

Alexandra Levit: Come altri chatbot, ChatGPT non è così rivoluzionario se paragonato a esistenti. ChatGPT è un chatbot, sfrutta il natural language processing per costruire frasi o pensieri usando il linguaggio e apprende da ciò che conosce di ciò che hai già detto.

Perché dico che non è così rivoluzionario? Perché non "pensa da solo" e non sostiene davvero una conversazione umana originale e coerente. Esiste il test di Turing: serve a verificare se una macchina può essere scambiata per una persona. Secondo me, ChatGPT non supera questo test. Basta leggere ciò che produce per capire che non è umano: non suona autentico. Alcuni dicono il contrario, ma la maggior parte delle volte si capisce che è un bot.

Lo stesso succede con i chatbot di assistenza clienti: la gente capisce che è un software, non una persona reale. Fatico a capire perché ci sia tanto entusiasmo per ChatGPT in particolare, che a me non sembra molto più avanzato di precedenti tecnologie.

Detto ciò, credo che a breve arriverà il salto di qualità e le tecnologie diventeranno molto più raffinate. E col tempo dovremo adattarci a strumenti sempre più sofisticati. Cosa devono fare le persone? Da anni dico che bisogna guardare oltre e pensare a quali parti del nostro ruolo sono più esposte all’automazione, e come evolvere per restare occupabili.

Per esempio, nel mio caso: sono editorialista del Wall Street Journal. E se tra poco ChatGPT fosse in grado di scrivere una rubrica come la mia? Oggi non può, magari fra tre anni sì. Sarebbe la redazione a lasciarlo fare da solo? Probabilmente no: servirà chi lo revisiona. Quindi il mio ruolo dovrà evolvere più verso la revisione che non solo la scrittura.

Tutti devono farsi questa domanda: "Quale competenza in più devo sviluppare per essere utile anche dopo che alcune attività verranno automatizzate?". Questa è la realtà.

Le macchine saranno sempre più intelligenti e arriverà il giorno in cui sostituiranno davvero molte funzioni. Ma non è ancora questo il momento: oggi i chatbot, compreso ChatGPT, sono ancora molto limitati. Miglioreranno, è inevitabile. Tuttavia, ci sarà sempre bisogno di supervisione umana, di giudizio, di empatia e contatto personale. Dovremo sviluppare queste capacità.

Perciò, ad esempio, se sei un programmatore, non puoi più contare solo sulle tue competenze tecniche: occorre diventare più completi, sviluppare anche le soft skill. Credo che l’epoca in cui ci si poteva basare solo su una specializzazione sia agli sgoccioli.

Becca Banyard: Giusto. Prima che arrivi Skynet!

Alexandra Levit: Esatto.

Becca Banyard: Ok, dobbiamo chiudere, ma ho un’ultima domanda per te. È una domanda che pongo a tutti i miei ospiti.

Secondo te, qual è la cosa numero uno che rende felici i dipendenti sul lavoro?

Alexandra Levit: La cosa più importante sono le nuove sfide. Avere la possibilità di imparare, di crescere, sentirsi valorizzati e apprezzati. Forse è più di un elemento, ma penso che siano tutti connessi. Sentire che il proprio lavoro è apprezzato e che si sta crescendo, che i nostri contributi hanno un significato per sé e per l’azienda, è più importante di un aumento di stipendio o benefit vari. Sentirsi parte di qualcosa di più grande.

Becca Banyard: Verissimo, adoro questa riflessione. Alexandra, è stato un piacere averti qui. Ho apprezzato moltissimo questa conversazione.

Alexandra Levit: Anche per me.

Becca Banyard: Se avessimo più tempo, avrei ancora tantissime domande da farti: magari faremo un'altra puntata in futuro. Grazie ancora per essere stata con noi.

Per chi ci ascolta e desidera entrare in contatto con te o seguire il tuo lavoro, come può fare?

Alexandra Levit: Certamente. Potete visitare il mio sito alexandralevit.com. Date una occhiata al nostro libro Deep Talent. Sono anche su Twitter @alevit, e su LinkedIn. Mi farebbe piacere ricevere impressioni o domande, e tornare come ospite, Becca.

Becca Banyard: Fantastico, grazie mille.

E ai nostri ascoltatori: grazie per averci seguito, non dimenticate di mettere like e iscrivervi per rimanere aggiornati sui nostri nuovi episodi. A presto e buona giornata!