Cosa l’IA Sostituirà — e Cosa No — nell’Analisi delle Persone

David Rice: L’IA non sostituirà il 90% di ciò che un forte team di people analytics offre. Cosa c’è in quel 90% che è unicamente umano?

Roxanne Laczo: Quello che c’è lì è ciò che sta dentro la nostra testa, il nostro cervello. C’è l’influenza degli stakeholder nel raccontare storie. Penso che forse quel 90% cambierà, ma l’IA non potrà mai sostituirlo veramente e completamente.

David Rice: Rischiamo di creare una sorta di sistema a due livelli in cui l’IA diventa la soluzione sufficientemente buona per la maggior parte delle organizzazioni?

Noelle London: Tradizionalmente, le people analytics sono una risorsa destinata alle grandi aziende. Non è una risorsa che tutti hanno il budget per permettersi. Quello che vediamo è che le organizzazioni stanno assumendo queste competenze prima di quanto vedevamo due, due anni e mezzo fa. Questo rende tutto molto entusiasmante.

David Rice: Le people analytics sono pronte a diventare il centro di potere dell’HR e quindi della trasformazione guidata dall’IA?

Cole Napper: Direi di no. E la ragione non è la mancanza di competenze, ma di volontà.

David Rice: Guardando avanti ai prossimi 12–18 mesi, quali competenze specifiche dovrebbero sviluppare per restare rilevanti? E, al contrario, su quali dovresti smettere di investire tempo perché pensi che l’IA prima o poi le gestirà?

Benvenuti a The People Managing People Podcast — il programma dove aiutiamo i leader a mantenere il lavoro umano nell’era dell’IA. Io sono David Rice e vi guiderò oggi. Nell’episodio di oggi, sono lieto di avere con me tre brillanti professionisti che lavorano nel campo delle people analytics per una discussione a più voci.

Per iniziare abbiamo Roxanne Laczo, responsabile delle People Analytics in Cloudflare. Benvenuta Roxanne!

Roxanne Laczo: Ciao, è un piacere essere qui!

David Rice: E abbiamo anche Cole Napper, che forse ricordate dalla sua precedente partecipazione al nostro podcast. È il VP Ricerca, Innovazione e Talent Insights a Lightcast. Benvenuto Cole!

Cole Napper: Grazie per l’invito, David.

David Rice: E infine con noi c’è Noelle London, fondatrice e CEO di Illoominus. Benvenuta Noelle!

Noelle London: Grazie, sono entusiasta di essere qui.

David Rice: Fantastico. Bene, oggi parleremo un po’ dello stato attuale delle people analytics, di dove pensiamo che andrà in futuro e di come ridefiniamo la funzione, analizzando cosa significa per l’HR.

Vorrei partire da qui. Come dicevamo prima, abbiamo discusso che l’IA non sostituirà il 90% di ciò che un team forte di people analytics garantisce, e Roxanne ci ha dato questa “hot take”. Quindi parto da qui. Roxanne, cosa comprende quel 90% di unico umano? E pensi che quella percentuale durerà man mano che le capacità dell’IA avanzano?

Roxanne Laczo: Sì, assolutamente. Ciò che c’è lì sta nella nostra testa, nel nostro cervello. C’è contesto strategico dell’organizzazione e del business che l’IA non può cogliere in automatico. C’è la conoscenza istituzionale e le relazioni che hai dentro l’organizzazione. Lì hai accesso a informazioni ed evidenze sui dati che non sono necessariamente disponibili altrove.

Uno strumento di IA non può semplicemente “raschiare” tutto. C’è l’influenza degli stakeholder nel raccontare le storie — qualcosa di difficile da ricreare in uno strumento di IA, a meno che tu non abbia il contesto forte di cui parlavo sopra. L’ultima cosa, secondo me, è anche saper porre le domande giuste date le relazioni che hai e ciò che conosci dell’organizzazione e dei problemi di business.

Forse a un certo punto quel 90% cambierà, ma penso che nel breve termine ciò che cambierà davvero sarà il valore di quello che offriamo come individui grazie alle nostre relazioni e al nostro contesto: questo l’IA non lo potrà mai sostituire pienamente al livello che tutti vorremmo.

David Rice: Interessante. Cole, vorrei la tua opinione — tu sei molto sul pezzo riguardo alle competenze. Stai vedendo cosa succede su trasformazione e automazione. Cosa resterà secondo te nella funzione people analytics?

Cole Napper: Ricollegandomi a quanto detto prima: hai affermato che il 90% di un team solido di people analytics non scomparirà.

Penso che se il team non è solido, anche il 90% potrebbe scomparire. Distinguerei tra lavoro transazionale e lavoro strategico/trasformazionale: il 90% di quello strategico non scomparirà, tutto ciò che Roxanne ha detto è vero. Ma il 90% del lavoro transazionale sì che sparirà.

Abbiamo recentemente svolto una ricerca in Lightcast che ho condiviso con voi prima del podcast. È stata fatta una mappatura di tutte le tecnologie e competenze HR su quanto siano preziose, quanto siano cresciute e quanto siano esposte al rischio di essere sconvolte dall’IA. Le people analytics risultano essere sia la competenza più preziosa in HR, sia tra le più esposte alla disruption dell’IA.

Questo è affascinante perché molte delle componenti transazionali delle people analytics secondo me spariranno nei prossimi anni.

David Rice: Noelle, dal tuo punto di vista, visto che pensi spesso a come le persone assemblano il proprio parco tecnologico…

E a come l’IA si inserisce in tutto ciò. Qual è l’impatto sulle persone nell’interazione con le tecnologie che hanno attualmente?

Noelle London: Sì. Inizio col dire, e penso che ne parleremo dopo, che quando diciamo people analytics significa cose molto diverse in aziende di varie dimensioni e a livelli di maturità differenti.

Le people analytics non sono la stessa cosa né hanno lo stesso fabbisogno in tutte le organizzazioni. Se pensiamo alle realtà senza una Roxanne, sono una risorsa preziosa e difficilmente sostituibile.

Però non lo vedo come una sostituzione. Il termine sostituire è più come avere un copilota che può aiutarti in tante attività che, francamente, sono lavori che stanno logorando le persone. Quando parliamo con organizzazioni in una fase più iniziale o piccole, fanno cose come gestire integrazioni o la pulizia dei dati; questi lavori li tengono in una modalità reattiva.

Fanno reportistica, spesso retrospettiva, molto dispendiosa se non hai un team strutturato. Queste sono opportunità per alleggerire il carico grazie a un copilota IA, così da dedicare più tempo al contesto mentale di cui parla Roxanne.

L’IA cambia ogni settimana, ma alcune cose sono ancora difficili da gestire. Per esempio, i casi estremi: le aziende gestiscono temi come la mobilità interna dei trasferimenti in modo differente nei propri sistemi, e questi casi limite richiedono ancora molta attenzione.

In sostanza, la vera opportunità della IA in people analytics è essere copiloti, così possiamo concentrarci su cosa fare e meno sul lavoro che ci consuma.

David Rice: Interessante, perché molte aziende non hanno una Roxanne, giusto?

Mi chiedo, stiamo rischiando un sistema a due livelli in cui l’IA è abbastanza buona per la maggior parte e solo le aziende più strutturate hanno la vera visione strategica e il contesto?

Noelle London: È un tema che mi entusiasma, perché da sempre le people analytics sono una risorsa per le grandi aziende.

Non è una risorsa a cui possono accedere realtà sotto i 12.000 dipendenti. Roxanne forse ora fa eccezione, ma vediamo che le aziende assumono competenze e ruoli di questo tipo molto prima di quanto accadeva due anni fa.

Sempre più aziende chiedono di poter pensare al futuro della forza lavoro e avere dati che aiutino le decisioni. Lo vediamo arrivare prima e questo è entusiasmante. Ovvio, c’è chi ha 30 persone nelle people analytics team, ma in quelle realtà si parla di una funzione molto diversa rispetto a un HR più snello. Non si crea necessariamente un sistema a due vie; vedo una grossa opportunità di portare i dati insieme per condividere insight tra aziende.

Questo porta benchmarking e apprendimento tra pari, poiché non abbiamo ancora playbook per i grandi cambiamenti nell’HR. È una grande occasione per colmare il gap delle aziende che prendono velocità nelle people analytics e raggiungere il livello successivo.

Roxanne Laczo: Collegandomi a Noelle: come stiamo definendo le people analytics qui? Potremmo fare un altro podcast su questo.

Ho una visione molto chiara, ma garantisco che la maggior parte delle aziende che dice di farle, non le fa come dovrei definirle io. Molte realtà senza un team people analytics stanno facendo people analytics secondo la mia definizione: selezione, valutazione del talento…

Non puoi fare nessuna di queste cose senza analytics. Dipende dalla prontezza e dal contesto, dalla maturità aziendale. Il rischio di cui si parla non è nell’eseguire o generare insight, ma nella capacità dei business partner di saper usare l’IA per decidere. Non serve necessariamente una struttura people analytics: serve competenza e investimento su tutto il team HR, nell’abilitazione e formazione per gli strumenti, ai sistemi con IA integrata per capire e prendere decisioni. Non è un problema di investimento, è un problema di competenze, secondo me.

Cole Napper: Ritorno sul tema dei due livelli: la storia delle people analytics era più “a due livelli” del futuro. C’erano team di 100, 200, 300 persone non molto tempo fa.

Ma ora vengono smantellati. Non vedo un futuro in cui serva un team di people analytics da 50 persone, anzi, sarà il futuro più egualitario. L’IA riduce le barriere d’accesso: passare da zero tecnologia a uno è molto più facile ora. Questo è meglio per HR e per il futuro delle people analytics.

David Rice: Interessante, perché in questa funzione, guardando altre posizioni nell’organizzazione, c’è una tendenza a puntare al “abbastanza buono”. In marketing, ad esempio, spesso ci si accontenta. Ma non so se sarà così anche qui; molti non ne colgono neanche del tutto il senso. Quando si cerca di applicare l’IA, non sono sicuro di quanta fiducia ci sarà nei risultati. Servirà ancora un intermediario tra la leadership e l’IA?

Cole Napper: Ho opinioni forti qui. È stato un errore che l’HR abbia avuto leader non “data native” che non sanno usare i dati per decidere. L’IA forzerà questo salto.

Non è più accettabile, anzi, sarà esistenziale per l’HR. L’esempio di Moderna: HR e IT sono fusi perché IT può usare i dati per decidere — e HR no. Questo è il sottotesto dell’annuncio. Spero che HR sappia cogliere la sfida e non sia più accettabile essere leader HR senza cultura del dato. Per questo è entusiasmante essere leader people analytics oggi: è la funzione che prepara al ruolo di CHRO del futuro.

Roxanne Laczo: Mi aggancio: il problema non è “come IA-izzare” qualcosa, ma se capisci il business. Sei anche un leader aziendale e non solo un classico HR leader?

Questo è il problema dello strategic HR business partner che sento da vent’anni: se non sai parlare il linguaggio del business, lì c’è il primo problema. Bisogna smettere di pensare all’IA come al “come”. Dobbiamo prima capire qual è il problema da risolvere, altrimenti lanciamo cose a caso con scarsi risultati.

Noelle London: Difendo l’HR, perché collaboro ogni giorno con leader HR che davvero vogliono i dati. Il problema è che i loro reparti sono stati cronicamente sotto-investiti. Ogni azienda ha una piattaforma dati clienti — se nel 2025 non ce l’hai, su cosa lavori?

Questi investimenti andavano sempre a sales e marketing in quanto si pensa al fatturato e loro possono ottenere ciò che vogliono. Ma HR, se taglio il budget, non ha la piattaforma dati dipendenti. Non era disponibile finora! L’HR deve recuperare sulle fondamenta dati e di sistema per poter sfruttare l’IA. È entusiasmante: ogni strumento tech HR ora ha l’IA. L’anno scorso, per un sondaggio engagement dipendenti in un’azienda da poche centinaia di persone servivano tre persone e tre settimane di lavoro, spendendo 30k su strumenti di engagement.

Non è più necessario. Per la CFO, fino a ieri, lo stack critico era solo HRIS, talent acquisition, engagement e se va bene la performance. Ora serve la componente people analytics per connettere questi sistemi: questo deve entrare nello stack critico. L’IA libera lavoro altrove, e bisogna pensare strategicamente a come mettere insieme i pezzi.

David Rice: Interessante. Vorrei cambiare tema: c’è uno scarto tra cosa i board si aspettano da IA e HR e cosa invece è realistico. Come colmare questo gap tra la pressione dei dirigenti verso l’IA e la realtà dei sistemi e competenze HR di adesso?

Noelle London: Come dicevo, puoi già parlare di casi d’uso nella tua stack HR, iniziando a sfruttare strumenti. Se ti chiedono ora come includere IA in HR, è il momento di fare business case per le people analytics. Se siamo tutti concentrati sulla redditività e il tuo costo principale sono le persone, bisogna capire cosa funziona nell’organizzazione. Si possono fare piccoli passi, ma ora è il momento di chiedere gli investimenti.

Roxanne Laczo: Serve molta formazione. Non puoi semplicemente dire “fate IA”. L’IA costa, bisogna imparare. Spesso chi è abituato a tutt’altro non sa da dove iniziare. Non puoi dire a dei coordinator del recruiting di usare l’IA se non sanno nemmeno cos’è. Serve investire su formazione e strumenti e le risorse, non puoi chiedere a HR di tagliare e poi voler miracoli.

Vogliamo un HR più strategico? Serve investire in IA, tecnologia, people analytics, upskilling.

Cole Napper: Mi collego a quanto detto da Noelle e Roxanne. Dal punto di vista del board — e varia molto da azienda a azienda — emerge una richiesta: A) investire in IA, che costa, B) mantenere stabile l’o.p.ex., quindi C) ridurre la spesa sul personale. In teoria, l’IA dovrebbe aumentare la produttività a costi invariati. Ma il 95% dei progetti IA fallisce e finisce che spremi ancora di più i tuoi attuali dipendenti per vedere quei guadagni di produttività, e aumentano stress e disimpegno, proprio come diceva Roxanne. Così i numeri vanno su non per merito dell’IA, ma perché spremiamo di più le persone.

David Rice: Sono d’accordo. Ho ascoltato diversi interventi recentemente: servirebbe più formazione alla leadership sulla differenza tra IA, machine learning e automazione. Non sono sempre la stessa cosa.

Parlavamo prima tra “micro” soluzioni IA (come usare GPT per una task quotidiana) e macro (integrata nei workflow dai fornitori). Dove dovrebbe focalizzarsi un HR leader che ascolta?

Cole Napper: Ho alcune idee: dal punto di vista del board o del C-suite si chiede trasformazione profonda e produttività: quello è l’adozione macro dell’IA.

Si vuole workflow e processi completamente “AI native”. Ma HR invece invita solo a provare ChatGPT, Gemini, o i chatbot nei tool. C’è una distanza enorme tra le attese alta e la realtà praticata dagli HR employee.

Ma questa è la versione uno dell’adozione IA: il 95% della spesa è su “wrapping IA” attorno a ciò che già c’è, poco su dati e capacità. Ma questa realtà non sta funzionando.

La V2 sarà diversa: se avessi 100 euro per l’IA, ne metterei 95 in dati e infrastruttura, solo 5 nel “wrapping IA”. Per questo sono entusiasta di lavorare in Livecast: la possibilità di avere questi dati è tutto. Con la nostra ricerca ‘Beyond the Buzz’, vediamo che siamo in una fase trasformativa ancora tutta da capire.

Noelle London: Concordo, Cole. Ora il tema è vincere con alcuni “quick win”: le funzioni IA integrate nei sistemi possono rendere subito. Ma non si tratta solo di adottare quella funzione. Bisogna rimettere in ordine, rendere affidabile la base dati, connettere i sistemi. Così si sbloccano temi come mobilità interna e workforce planning, oggi molto difficili.

Roxanne Laczo: Aggiungo che abituare le persone a ChatGPT o Gemini accelera i task, ma non rende subito “forti” in IA. È solo diventare più produttivi con lo strumento, ma non sono “use case forti” di IA. Un collega mi parlava di “AI slop”: cioè, queste sono ottimizzazioni, non generano valore aggiunto significativo. Bisogna puntare sulle attività di valore, misurabili, che alzano l’impatto a livello scalabile. Quindi, non smettete di sperimentare, ma non pensate che sia “innovazione IA” il solo rendersi più rapidi.

David Rice: In molti casi, è un guadagno in velocità: permette di ottenere più tempo per provare altro. In ogni ruolo, in qualsiasi settore, ormai è parte integrante — come la base su cui tutti devono partire (“table stakes”). Fino a due anni fa nessuno parlava di “requisiti minimi” come ora; è dappertutto.

Torno un attimo indietro: Cole, hai menzionato come il leader people analytics sia in posizione per diventare il futuro CHRO. Quindi un manager proattivo potrebbe guidare la trasformazione AI?

Ho appena scritto sulla figura del Chief AI Officer: forse serve una persona dalla funzione HR più che tech, perché spesso il “collo di bottiglia” della trasformazione sono proprio le persone, non la tecnologia.

Quindi, le people analytics sono il centro di potere dell’HR e quindi della trasformazione AI?

Cole Napper: Prendo il lato opposto: direi di no. Il problema non è di skill, ma di volontà. Quasi nessun leader people analytics che conosco lo vuole davvero, e alcuni aspetti del ruolo di CHRO non sono coperti dalle analytics (es. relazioni sindacali, politica interna, “terapia di gruppo” con il C-suite). Non è spesso un lavoro divertente. Personalmente l’ho sfiorato… Secondo me, il ruolo dovrebbe cambiare per renderlo attraente a un leader delle analytics. Potrebbe accadere, ma non ci siamo ancora.

Roxanne Laczo: Ci sono tanti percorsi per diventare CHRO. Diventare esperti di IA può aiutare, ma torno a dire: conta la comprensione del business. Se un leader people analytics non è collegato al business, non dovrebbe diventare CHRO. Spesso aziende prendono manager da fuori HR (ingegneria, altri settori) e fanno grandi cose. È una via, ma non la sola, e non vedo molti “analytics lead” dire: il mio prossimo passo è diventare CHRO.

Noelle London: Lo approccio diversamente: le people analytics sono la AI-HR “perfetta”: capisci i dati ma sai anche interpretarli. Così si può aiutare HR a definire la strategia integrando i risultati prodotti dall’IA. Storicamente HR era molto a compartimenti stagni: recruiting, employee relations, employee experience — ciascuno una mentalità. Il people analytics manager può unire tutto, raccontare il percorso delle persone, farlo diventare un lavoro di squadra e aiutare a costruire business case strategici.

Quindi, anche se non tutti hanno la volontà, chi ce l’ha può portare grandi benefici proprio su quei punti su cui HR spesso inciampava.

David Rice: Hai detto “pardon my French”, pensavo di dover usare il beep!.

Noelle London: Intendevo “funzioni a compartimenti”.

David Rice: Siamo quasi in chiusura, ma vi lascio con questa: molte aziende dovrebbero ripensare HR e people analytics in base a cosa fanno davvero oggi. Guardando avanti 12–18 mesi, quali competenze devono sviluppare oggi i professionisti delle people analytics per restare rilevanti? E quali invece non vanno più coltivate perché saranno gestite dall’IA?

Roxanne Laczo: Salgo sulla mia “soapbox”: il business acumen, la visione del business, è fondamentale. Se non sai parlare la lingua dell’azienda, è un problema. Non è facile, io stessa continuo a lavorarci. Bisogna imparare a collaborare col management e integrarsi nel business. E poi, alfabetizzazione generale su etica dell’IA, governance, regole, comitati… sono temi sempre più centrali. Molti team people analytics sono ancora reporting team di base: serve puntare sullo storytelling e sull’influenza, un approccio consulenziale al servizio delle diverse aree. Le grandi aziende hanno analytics consultant legati a ciascun business — è un buon modello che stiamo sviluppando anche nella mia squadra.

Tra le attività su cui non serve più puntare: lavori manuali, ripetitivi, di pulizia dati. Quello spetta a chi gestisce i sistemi sorgente, non alle people analytics. L’IA può abilitare dashboard, codice, prodotti e deliverable: non serve passare ore a sviluppare codice dove ci sono già strumenti che abilitano output rapidi.

Noelle London: Concordo pienamente. Bisogna integrarsi nel business, costruire relazioni solide con gli stakeholder per diventare indispensabili, accumulare quella conoscenza non esplicita che ti rende unico. E, ovviamente, non smettere mai di aggiornarsi su cosa succede nell’IA: resta al passo, informati. Questo è fondamentale.

Cole Napper: Anch’io sono pienamente d’accordo. Il business acumen di Roxanne è fondamentale. Molti vengono da me aspettandosi di parlare di formule Excel… invece è quasi sempre come creare valore per la tua azienda attraverso le persone. Le people analytics sono interessanti e divertenti per questo. Quindi investire in business acumen è dove punterei il mio tempo.

Se vuoi solo creare l’ennesimo widget, compra qualcosa, usa l’IA… tutto ciò che è transazionale verrà automatizzato. Capisci i tuoi dati e assicurati di avere la giusta infrastruttura. Fare solo report? La “half-life” di quella funzione è breve.

David Rice: Esatto. È stata una discussione affascinante. Mi ha fatto piacere parlare con tutti voi. Grazie di essere stati qui oggi!

Cole Napper: Grazie a te.

Roxanne Laczo: Grazie, David.

Noelle London: Grazie.

David Rice: Bene ascoltatori, alla prossima: lavorate sul vostro business acumen e iscrivetevi come sempre alla newsletter di People Managing People.