Cosa l’IA Sostituirà — e Cosa No — nell’Analisi delle Risorse Umane

David Rice: L’IA non sostituirà il 90% di ciò che un forte team di analytics delle persone offre. Che cosa c’è in quel 90% che è esclusivamente umano?

Roxanne Laczo: Quello che c’è là dentro è quello che abbiamo nella nostra testa, il nostro cervello. C’è l’influenza degli stakeholder nello storytelling. Probabilmente a un certo punto quel 90% potrebbe cambiare, ma l’IA non potrà mai sostituire pienamente e completamente.

David Rice: Rischiamo di creare una sorta di sistema a due velocità dove l’IA diventa la soluzione abbastanza buona per la maggior parte delle organizzazioni?

Noelle London: Tradizionalmente, l’analytics delle persone è una risorsa che le grandi aziende possono permettersi. Non è una cosa che le aziende hanno di budget per fare. Quello che vediamo è che le organizzazioni stanno assumendo per queste capacità anche prima di quanto non vedevamo due, due anni e mezzo fa. Questo la rende molto entusiasmante.

David Rice: L’analytics delle persone è posizione per diventare una sorta di centro di potere dell’HR e quindi della trasformazione IA?

Cole Napper: Dico di no. E il motivo non è la mancanza di competenza, ma la mancanza di volontà.

David Rice: Guardando ai prossimi 12/18 mesi, quali competenze specifiche dovrebbero sviluppare per rimanere rilevanti? E, al contrario, quali competenze dovresti smettere di coltivare perché pensi che l’IA se ne occuperà?

Benvenuti a The People Managing People Podcast — il programma che aiuta i leader a mantenere il lavoro umano nell’era dell’IA. Sono David Rice, sono il vostro host. Nell’episodio di oggi sono felice di essere affiancato da tre menti brillanti che lavorano nel campo dell’analisi delle persone per una sorta di tavola rotonda.

Per cominciare, abbiamo Roxanne Laczo. È Head of People Analytics in Cloudflare. Benvenuta Roxanne!

Roxanne Laczo: Ciao, felice di essere qui!

David Rice: E abbiamo anche Cole Napper, che forse ricorderete da una precedente apparizione nel podcast. È il VP di Ricerca, Innovazione & Talent Insights in Lightcast. Benvenuto Cole!

Cole Napper: Grazie per l’invito, David.

David Rice: E infine, Noelle London. È la fondatrice e CEO di Illoominus. Benvenuta, Noelle!

Noelle London: Grazie, sono entusiasta di essere qui.

David Rice: Bene, oggi parleremo dello stato attuale dell’analytics delle persone, di dove la vediamo andare in futuro e di come ridefiniamo la funzione, cosa significa per l’HR.

Allora vorrei iniziare da qui. Quando stavamo parlando prima, abbiamo detto che l’IA non sostituirà il 90% di quello che fa un forte team di analytics delle persone, e Roxanne ci ha dato un pensiero piuttosto audace. Partiamo da lì. Roxanne, cosa c’è in quel 90% di esclusivamente umano? E pensi che quella percentuale terrà con l’avanzare delle capacità dell’IA?

Roxanne Laczo: Assolutamente. Quello che c’è là dentro è nella nostra testa, il nostro cervello. C’è il contesto strategico dell’organizzazione e del business che l’IA non può cogliere. C’è la conoscenza istituzionale e le relazioni che hai nell’organizzazione. Lì puoi accedere a informazioni, evidenze e dati che non sempre avrai a disposizione.

Uno strumento IA non può necessariamente estrapolare tutto questo. C’è l’influenza degli stakeholder nello storytelling, che è una cosa molto difficile da ricreare in uno strumento IA senza quel forte contesto di cui parlavo. Un’altra cosa è anche saper fare le domande giuste in base alle relazioni che hai, quello che sai dell’organizzazione, dei problemi di business.

Forse a un certo punto quel 90% potrà cambiare, ma nel breve termine il vero cambiamento sarà il valore di ciò che offriamo come individui, grazie al nostro networking e al nostro contesto, che l’IA non potrà mai sostituire pienamente e completamente al livello che tutti vorremmo vedere.

David Rice: Interessante. Cole, sono curioso di sapere la tua opinione, visto che sei molto dentro al tema delle competenze. Vedi concretamente cosa sta succedendo su trasformazione e automazione. Secondo te, cosa resterà intatto nella funzione di analytics delle persone?

Cole Napper: Tornando alla tua domanda di prima, hai detto che il 90% di un buon team di analytics delle persone non sparirà.

Penso che se non sei un team forte, il 90% potrebbe sparire. Ragiono in due categorie: lavori transazionali e lavori strategici/trasformazionali. Il 90% del lavoro strategico/trasformazionale non sparirà. Quello che ha detto Roxanne è vero. Il 90% del lavoro transazionale invece sì, sparirà.

Recentemente abbiamo fatto delle ricerche in Lightcast che ho condiviso con voi prima di registrare. Abbiamo mappato tutte le tecnologie HR o le competenze HR per valore, crescita e rischio di essere sconvolte dall’IA. E People Analytics era contemporaneamente la skill più preziosa dell’HR, ma anche tra quelle più a rischio di disruption da parte dell’IA.

Questo è un affascinante paradosso: molte delle componenti transazionali dell’analytics delle persone secondo me andranno perse nei prossimi anni.

David Rice: Noelle, il tuo punto di vista? Perché sei sempre attenta a come le persone costruiscono il loro stack tecnologico, giusto?

E a come l’IA si inserisce in tutto questo. Che impatto vedi su come le persone interagiscono con la tecnologia che già hanno?

Noelle London: Sì. Voglio fare una premessa: analytics delle persone può significare cose molto diverse in aziende di dimensioni e maturità differenti.

Quindi parlare di people analytics non è la stessa cosa in tutte le organizzazioni. Quando pensiamo all’analytics delle persone e ci rivolgiamo ad aziende che forse non hanno una Roxanne, penso che Roxanne sia una risorsa incredibilmente preziosa per la sua azienda, e forse il 90% è persino alto nel dire che non si può sostituire il 90%.

In realtà non la penso solo in termini di sostituzione, il termine “sostituire” è più come avere un copilota che ti aiuta su alcune cose che francamente logorano le persone. Quando parliamo con organizzazioni ancora all’inizio o più piccole, ci sono attività come mantenere integrazioni, occuparsi di pulizia e salute dei dati, che le tengono in una posizione reattiva.

Fanno reportistica regolare spesso retrospettiva. Questo può essere molto dispendioso in termini di tempo se non hai una squadra completa. Sono opportunità per alleggerire il lavoro, avere un copilota che ti dia supporto così da poterti concentrare di più, come dice Roxanne, su quel contesto che è nella tua testa.

Certo, ci sono ancora cose che sono difficili da gestire per l’IA. Cole e io abbiamo parlato di edge-case: stanno diventando sempre più numerosi. Ad esempio, trasferimenti o mobilità interna sono gestiti differentemente nei vari sistemi. Su queste situazioni dobbiamo restare vigili.

Quel contesto e quell’insight organizzativo su come sfruttare l’IA come copilota nell’analytics delle persone servirà per spendere più tempo a decidere il da farsi e meno tempo su lavori logoranti.

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

Mi chiedo: stiamo rischiando di creare un sistema a due livelli dove l’IA è la soluzione “abbastanza buona” per la maggior parte, e solo le grandi aziende riescono ad avere un vero insight strategico grazie al contesto?

Noelle London: Questa è la parte che mi entusiasma perché tradizionalmente abbiamo visto che l’analytics delle persone è una risorsa delle grandi aziende.

Non è una risorsa a cui le piccole aziende possono accedere — tipo sotto i 12.000 dipendenti. Roxanne sarà forse un’eccezione dove si trova ora, ma ciò che vediamo è che sempre più organizzazioni ricercano queste competenze e ruoli prima che in passato.

Più aziende si stanno chiedendo: come cambia la mia organizzazione? Mi serve pensare al futuro della mia forza lavoro. Mi servono dati per decidere. La tendenza è anticipare la funzione nelle aziende, e per me è una prospettiva entusiasmante. Certo, i grandi player hanno anche 30 persone dedicate all’analytics delle persone.

Ma il significato cambia radicalmente fra una grande squadra e un piccolo HR snello. Non parlerei di sistema a doppio binario. Penso sia appassionante l’opportunità che si apre condividendo dati fra imprese.

La vera opportunità è: benchmarking, imparare dai pari su cosa funziona nelle loro aziende. Non abbiamo “playbook” su questi grandi cambiamenti in HR. Il network effect di apprendimento fra aziende medie è importantissimo.

Serve anche a portare rapidamente le organizzazioni che si stanno aggiornando nell’analytics delle persone verso il livello successivo.

Roxanne Laczo: Torno a quanto diceva Noelle poco fa: come definiamo qui l’analytics delle persone? Ci potremmo fare un altro intero podcast. Io ho una visione precisa, ma garantisco che molte aziende che dicono di farlo in realtà non fanno quello che intendo io. E spesso aziende che non hanno un team dedicato fanno comunque analytics delle persone se valutano il talento, fanno assessment.

Non si può fare niente di tutto questo senza analytics. È una questione di readiness organizzativa, dipende dal contesto e dalla maturità aziendale. Quindi il rischio vero non è la capacità di fare cose o produrre insight.

Il vero rischio riguarda la capacità dei business partner di usare l’IA per prendere decisioni. Non deve per forza esserci un team di analytics delle persone: serve capacità e investimento nell’intera squadra HR, formare le persone affinché usino nuovi strumenti e sistemi digitali con IA, per raccogliere insight e decisioni. Analytics delle persone non sparirà, è questo il vero nodo: capacità, non investimento.

Cole Napper: Tornando alla questione del doppio binario: secondo me la storia dell’analytics delle persone è stata più a doppio binario che il futuro. Non molto tempo fa alcune aziende avevano team da 100, 200, 300 persone.

Ora questi team sono quasi smantellati. Il futuro non prevede più squadre da 50+ persone: questo è il modello più egualitario. L’IA abbatte le barriere d’ingresso. Passare da zero a una persona o tecnologia dedicata ora è molto più semplice rispetto a cinque o anche solo uno anno fa.

Questo favorirà l’HR e il futuro dell’analytics delle persone.

David Rice: Interessante per questa funzione, perché molte altre realtà si accontentano del “abbastanza bene”. Penso al marketing, dove si accetta spesso il “abbastanza”. Non so se questa mentalità si estenderà qui, dato che in tanti non capiscono bene la funzione.

Quindi anche usando l’IA, quanto facile è capire o fidarsi del risultato? Ti serve sempre una persona tra te e l’IA, se sei un leader?

Cole Napper: Su questo ho idee molto nette: penso sia stato un dramma che l’HR abbia avuto per così tanto leader non nativi digitali o non capaci di leggere i dati — e che l’IA forzerà finalmente questo cambiamento.

Non è più accettabile: per l’HR sarà questione di sopravvivenza. Abbiamo già visto l’esempio di Moderna che ha fuso HR e IT per dire “l’IT prende in mano l’HR perché sa usare i dati e HR no”. Spero non diventi tendenza, e non lo sarà se l’HR raccoglie la sfida. Non è più possibile essere leader HR analfabeti nei dati — per questo oggi è entusiasmante essere leader nell’analytics delle persone, perché prepara a diventare Chief People Officer del futuro.

Roxanne Laczo: Mi aggancio e voglio dire che qui prendiamo di mira i team HR. Il problema non è come applicare l’IA ma: comprendi davvero il business? Sei anche un leader di business oltre che HR tradizionale?

È il problema antico dell’HR business partner strategico. Se non parli il linguaggio del business, è il problema numero uno, quello cui si riferisce anche Cole. Non dobbiamo pensare all’IA come “il come”. Prima serve capire quale problema vogliamo risolvere. Altrimenti, stiamo lanciando spazzatura su spazzatura: più spazzatura come risultato. È insensato.

Noelle London: Mi inserisco anche per difendere un po’ l’HR: nel quotidiano lavoro con leader HR che vogliono davvero i dati. Faccio la loro difesa.

Spesso vedo leader HR che sono semplicemente in settori sempre sotto-inve-stiti. Tutte le aziende hanno una customer data platform; se nel 2025 non l’avrai, su cosa baserai il tuo business?

Quell’investimento si è sempre fatto per vendite e marketing perché lì si guarda al ricavo. Invece in HR si tagliano budget e non si compra la piattaforma di dati dei dipendenti. Non l’abbiamo avuta fino a poco fa.

C’è anche bisogno di recuperare: servono sistemi e basi dati solidi per poter davvero sfruttare l’IA. Ora è entusiasmante: ogni tool HR tech ha una componente IA. Solo lo scorso anno, avevamo clienti che impiegavano tre persone per tre settimane solo per analizzare la survey di engagement, spendendo per un paio di centinaia di persone anche 30mila sull’employee engagement tool.

Non serve più. Prima il kit HR tech era: HRIS, talent acquisition, engagement e — se andava bene — sistema per performance. Ora dico: analytics delle persone, ovvero come connettere quei sistemi, dev’essere centrale.

Ora il fatto di poter automatizzare parti di altri task lascia spazio allo strategic thinking su come mettere insieme i pezzi del puzzle.

David Rice: Interessante. Vorrei cambiare direzione, perché credo ci sia uno scollamento tra ciò che i board si aspettano da IA e HR e ciò che è realmente possibile oggi. Come si colma questo gap, secondo voi? Molti CEO dicono “Siamo una AI-driven organization”, e lo vogliono tradotto in HR, ma spesso non ci sono le fondamenta per soddisfarli.

Noelle London: In parte ciò che dicevo prima, ma puoi già parlare di casi d’uso nella tech stack HR presente, sfruttando strumenti esistenti.

Se oggi ti chiedono come integri IA e HR, questo è il momento per fare business case per l’analytics delle persone. Ora devi chiedere: vuoi strategia vera? Siamo tutti in focus sul profitto? Il costo maggiore è il personale. Dobbiamo capire cosa va e cosa no nell’organizzazione. Quindi: possiamo fare le singole azioni IA, ma ora è il momento della vera richiesta.

Roxanne Laczo: Serve grande empowerment. Non basta dire: usa l’IA. Perché costa, richiede tempo per imparare. L’aspettativa è alta, ma molti non sanno da dove partire.

Non si può dire ai recruiting coordinator di usare subito l’IA se non ci sono mai entrati in contatto. Serve empowerment vero. Bisogna investire nell’abilitazione delle persone, nei tool. Non puoi tagliare il budget HR e chiedere di comprare tools IA. Quindi: volete che HR sia più strategico? Investite in IA, tecnologia, analytics delle persone, upskilling.

Cole Napper: Mi collego a quanto detto. Dal punto di vista dei board, tipicamente si chiede a CEO di A) investire in IA, B) mantenere l’opex invariato. Così si taglia headcount, mentre l’IA dovrebbe aumentare la produttività.

Ma il 95% dei progetti IA oggi sta fallendo. Quindi si finisce per spremere di più i dipendenti attuali. Le persone lavorano di più, sale il disingaggio. I gap di competenze sono più evidenti, e i numeri di produttività in aumento spesso dipendono solo dal fatto che si sta “spremendo ancora di più il limone”, non dall’IA.

David Rice: Sono d’accordo. Ho sentito altre discussioni dove bisogna educare tutto il leadership team sulla differenza tra IA, apprendimento automatico e automazione: non sono sinonimi.

Quando ne parlavamo, distinguevi tra soluzioni AI micro (come usare GPT per un task giornaliero) e soluzioni macro (fornitori che integrano workflow IA). Se fossi un HR leader, su cosa investire tempo e formazione?

Cole Napper: Alcune riflessioni: dal board o C-suite ci si aspetta guadagni di produttività e trasformazione HR, ossia adozione IA macro — workflow e processi IA native. L’HR invece dice ai suoi di testare ChatGPT o Gemini per scrivere job description o usare chatbot interni.

C’è un disallineamento: aspettativa e realtà sono troppo distanti tra sguardo micro e macro. Ma questa è la V1 dell’adozione IA in HR. Il 95% della spesa attuale va su “nuovi wrapper IA”, quasi niente sulla base dati. Ma sta già emergendo che così non funziona.

La V2 sarà diversa: se avessi 100 euro extra da spendere in IA, 95 li metterei su dati e infrastruttura, 5 su wrapper IA. È questa la direzione. Ecco perché mi appassiona lavorare in Livecast: è sui dati che si fa la differenza. La ricerca “Beyond the Buzz” lo mostra. Siamo nella fase di trasformazione e non abbiamo ancora trovato la formula.

Noelle London: Sono molto d’accordo Cole. Questo è il momento di ottenere quick win con le funzionalità IA disponibili, ma non è vera adozione. È un primo passo.

Investi nella solidità dei dati, puliscili, collega i sistemi, così potrai davvero mappare l’intero employee journey, collegare i sistemi e affrontare la mobilità interna o il workforce planning, che oggi sembrano complessi.

Roxanne Laczo: Preciso che spingere le persone a usare ChatGPT o Gemini per accelerare compiti non è un use case IA forte. È solo essere più produttivi con uno strumento che hai. Con una collega parliamo spesso di “AI slop”, vale a dire non lo contiamo tra le attività a valore. Le attività a valore sono quelle che puoi misurare su larga scala: sono le più rilevanti. Non dico di smettere, ma che ormai è semplice produttività. Non è “ho risolto un problema enorme con l’IA”, è solo un normale progresso di produttività che tutti dovrebbero avere.

David Rice: È un vantaggio in velocità, così puoi avere tempo per il resto.

In qualunque ruolo, di qualunque settore, questo ormai fa parte del lavoro. Offrire “table stakes”: un termine caldissimo ora, che nessuno usava due anni fa e ora si trova su ogni post LinkedIn.

Torno indietro: Cole, hai detto che chi guida l’analytics delle persone è in buona posizione per diventare CHRO. Stai suggerendo che possa guidare la trasformazione IA?

Ho appena scritto un pezzo su come scegliere il primo Chief AI Officer: secondo me bisognerebbe cercare in HR, perché le persone sono spesso il collo di bottiglia di queste trasformazioni.

Quindi vi chiedo: il people analytics è destinato a diventare il centro di potere dell’HR e quindi della trasformazione IA?

Cole Napper: Voglio sostenere il contrario: non è una questione di abilità, ma di volontà. Quasi tutti i leader people analytics che conosco non vogliono né sono interessati a quel ruolo, e in realtà alcune parti del CPO, come le relazioni sindacali, la gestione della politica interna, la “terapia organizzativa” da fare in C-suite, sono poco coperte dal background analytics.

Per questo l’incarico dovrebbe cambiare per poter permettere ciò. Ho in mente da tempo un modello operativo futuro per l’HR, ma manca anche a me la volontà di pubblicarlo — rischierei molte critiche. C’è un possibile futuro in cui accade, ma oggi non lo vedo.

Roxanne Laczo: Ci sono tante strade per diventare chief people officer: essere forti sull’IA può aiutarti, sì. Ma se non capisci il business, non ci arrivi. Spesso le aziende scelgono anche leader esterni all’HR che fanno cose innovative. Chi lo vuole, lo fa, ma la maggior parte delle persone non vede il CHRO come prossimo step.

Noelle London: Vado su un’altra strada. Penso che l’analytics delle persone sia la perfetta “IA&HR”, cioè serve avere una formazione di analytics, capire i dati e forte capacità di interpretazione.

Avere qualcuno in HR che sa allineare strategia, interpretare i risultati prodotti dall’IA, è determinante per dare una direzione all’HR, per costruire strategia, raccordare i pezzi. Un altro punto: l’HR è stato sempre tanto frammentato. C’è chi si occupa di recruiting, chi di relazioni, chi di experience: personalità e target diversi che vanno in direzioni diverse. L’analytics delle persone aiuta a mettere insieme dati ed employee journey, a collegare ruoli e KPI. È un punto di forza nel ruolo. Sa leggere i numeri, prendere decisioni data-driven, costruire business case strategici.

Quindi, se manca la volontà non è il suo ruolo; ma storicamente dà grande valore in competenze mancate del dipartimento.

David Rice: Ha detto “pardon my French”, pensavo usasse una parolaccia!

Noelle London: Frammentazione.

David Rice: Siamo quasi alla fine, ma chiuderei chiedendovi questo: molte aziende devono ripensare HR e analytics delle persone, cosa sono e fanno oggi.

Guardando ai prossimi 12/18 mesi: chi lavora in questo ambito quali skill dovrebbe sviluppare per restare rilevante, e quali invece smettere di coltivare perché tanto l’IA se ne occuperà?

Roxanne Laczo: Salgo di nuovo sulla mia soapbox: business acumen. Se non parli il business è un problema. Continuo a esercitarmi anch’io, ma serve sapersi relazionare coi leader, essere più integrati nel business. Difficile fare il lavoro senza questo. Poi, alfabetizzazione sulle regole etiche IA: governance, leggi, comitati eccetera saranno sempre più importanti.

E ci sono team che non chiamerei nemmeno “people analytics”: fanno solo reporting basico. Serve puntare su storytelling e influenza. Il modello delle aziende grandi, in cui analytics ha consulenti per ogni divisione, è ottimo. È anche la direzione del mio team ora.

Cosa non sviluppare più: attività manuali, transazionali e ripetitive di “data cleaning”— spettano ai sistemi di origine, non al team analytics. L’IA permette di creare dashboard, scrivere codice, produrre prodotti rapidamente: non è più necessario passare ore a programmare. Strumenti disponibili già consentono di ottenere molto in poco tempo.

Noelle London: Concordo con Roxanne. Inserirsi nel business, costruire relazioni solide ti rende inestimabile. Roxanne, stavi indicando la testa rispondendo alla domanda uno: ciò che sai lo hai tutto nella testa, questo rende più preziosi. Tenete sempre d’occhio l’IA — aggiornarsi, autoformarsi è cruciale.

Cole Napper: Sono assolutamente d’accordo con quanto detto da Roxanne e Noelle.

Torno sul business acumen: è tutto. Ne parlo spesso e tanti si aspettano che si parli di formule Excel o codice; invece il punto è come creare valore differenziale per il business, tramite le persone, non perché sono un problema, ma perché proprio qui nasce la vera sfida dell’analytics.

Se vuoi innovare, compra uno strumento, usa l’IA, ma lo spazio transazionale sarà sempre più sconvolto. Capire i dati e investire nella giusta infrastruttura è la chiave. Ma chi esegue semplicemente report, avrà poco futuro.

David Rice: Grazie mille per questa chiacchierata, vi è stata molto utile. Grazie a tutti per essere stati con noi.

Cole Napper: Grazie a voi.

Roxanne Laczo: Grazie David.

Noelle London: Grazie.

David Rice: Ascoltatori, alla prossima: lavorate sulla sensibilità di business. Iscrivetevi alla newsletter People Managing People, come sempre.