I leader stanno scambiando le competenze future per l’efficienza dell’IA a breve termine?

L’intelligenza artificiale può cambiare il lavoro, ma il rischio maggiore è ciò che accade quando le organizzazioni ottimizzano in modo così aggressivo l’efficienza di oggi da smettere di costruire le capacità di domani.

Registrato dal vivo alla conferenza AI4 di Las Vegas, il conduttore David Rice conversa con la dott.ssa Jana Brown, Responsabile delle risorse umane di eHealth, per analizzare le conseguenze a lungo termine della riduzione dei percorsi di accesso professionale, il motivo per cui le risorse umane hanno bisogno di una “padronanza della trasformazione” oltre alla sola competenza tecnica e ciò che distingue le iniziative di intelligenza artificiale utili dai costosi hobby aziendali. Esaminano inoltre i sistemi umani e operativi che devono evolvere insieme affinché la trasformazione duri nel tempo, e perché raramente è la tecnologia in sé a far fallire un progetto di intelligenza artificiale. Gli ascoltatori potrebbero sentire un po’ più di rumore del solito proveniente dall’area della conferenza, ma è il prezzo da pagare per registrare queste conversazioni nel luogo in cui stanno realmente avvenendo.

Cosa imparerai

  • Perché la sola padronanza tecnica non è sufficiente per i responsabili delle risorse umane che devono gestire l’intelligenza artificiale e la trasformazione digitale.
  • Come il calo delle assunzioni a livello iniziale possa indebolire silenziosamente il futuro bacino di leadership di un’organizzazione.
  • Perché la pianificazione della forza lavoro deve tenere conto sia dell’efficienza immediata sia delle capacità a lungo termine.
  • Come considerare i ruoli come insiemi di attività, distinguendo il lavoro che può essere affidato alla tecnologia da quello che richiede ancora il giudizio umano.
  • Perché le iniziative di intelligenza artificiale devono essere direttamente collegate alla missione e agli obiettivi dell’organizzazione.
  • Come il “sistema umano” e il “sistema operativo” di un’organizzazione debbano evolvere insieme.
  • Perché la storia dell’automazione nelle risorse umane offre alla funzione un’esperienza utile per guidare il cambiamento basato sull’intelligenza artificiale in tutta l’azienda.

Punti chiave

  • La padronanza della trasformazione conta più del fingere di essere tecnologi. I responsabili delle risorse umane non devono diventare ingegneri. Hanno bisogno di una comprensione tecnica sufficiente per porre domande migliori, individuare le implicazioni per la forza lavoro e combinare queste conoscenze con ciò che le risorse umane già sanno sul cambiamento, sull’adozione e sul comportamento organizzativo.
  • I tagli ai ruoli iniziali creano conseguenze ritardate. Eliminare i ruoli iniziali può sembrare efficiente da un trimestre all’altro. Ma, se ripetuta abbastanza spesso, una decisione isolata sulle assunzioni diventa uno schema e, alla fine, un’organizzazione scopre di aver smesso di sviluppare le persone destinate a diventare il proprio personale esperto e i futuri leader.
  • La pianificazione della forza lavoro deve andare oltre il semplice numero di dipendenti. Brown formula la questione chiedendosi se le organizzazioni debbano sviluppare, prendere in prestito, acquistare o automatizzare le capacità. Ciò richiede di comprendere le attività contenute nei ruoli, invece di trattare ogni posizione come un’unità indivisibile.
  • Attenzione al passatempo dell’intelligenza artificiale. Un’iniziativa che non risolve un problema legato alla missione o agli obiettivi dell’organizzazione consuma denaro e capacità per il privilegio di essere infine abbandonata. “Abbiamo un’iniziativa di intelligenza artificiale” non è, di per sé, una strategia.
  • La tecnologia raramente è l’unico vincolo. I progetti di intelligenza artificiale possono superare l’implementazione tecnica e fallire comunque perché flussi di lavoro, capacità, adozione e strutture organizzative non sono cambiati insieme a loro. Installare lo strumento è la parte facile. Ricostruire il lavoro attorno a esso è trasformazione.
  • Mantenere sincronizzati il sistema umano e il sistema operativo. La strategia e le esigenze aziendali possono fare da guida, ma le capacità della forza lavoro devono seguirle rapidamente. Brown descrive il giudizio umano, la leadership e la qualità delle decisioni come la “spina dorsale” che collega questi due sistemi.
  • Le risorse umane devono applicare il piano anche a se stesse. Se le risorse umane si aspettano di guidare il resto dell’organizzazione attraverso l’automazione, devono fare esperienza diretta della riprogettazione del proprio lavoro. Brown indica l’automazione della gestione dei compensi alle vendite come un’opportunità per spostare la sua squadra dall’amministrazione manuale verso analisi di maggior valore.
  • L’intelligenza artificiale responsabile a volte significa “sì, ma non ancora”. L’assistente conversazionale per le prestazioni accessorie di Brown è stato posticipato affinché fosse possibile testare prima le misure di sicurezza informatica e di tutela della privacy. Muoversi rapidamente è importante; essere in grado di difendere ciò che si mette a disposizione dei dipendenti lo è ancora di più.

Capitoli

  • 00:00 — Il costo dell'efficienza a breve termine
  • 01:52 — Padronanza della trasformazione
  • 06:58 — Il divario nei talenti alle prime armi
  • 09:23 — Chi è responsabile del bacino di talenti?
  • 10:19 — Costruire, prendere in prestito, acquistare o usare un agente automatizzato?
  • 12:46 — Il mandato della leadership
  • 14:42 — Utilizzare meglio i dati sulle persone
  • 16:32 — Quale problema dovrebbe risolvere l'IA?
  • 18:25 — Evitare gli hobby legati all'IA
  • 21:15 — Perché i progetti di IA falliscono
  • 23:14 — Persone contro sistemi operativi
  • 25:47 — Cosa dovrebbe automatizzare l'HR
  • 28:42 — Il piano d'azione per la trasformazione dell'HR
  • 31:02 — Quando l'IA dovrebbe aspettare
  • 35:27 — Conclusioni

Conosciamo la nostra ospite

La dottoressa Jana Brown è Direttrice delle risorse umane presso eHealth, dove guida la strategia del capitale umano e la trasformazione della cultura in ambiti quali talenti, sviluppo della leadership, pianificazione della forza lavoro, apprendimento e sistemi retributivi complessivi. Dirigente HR esperta, in precedenza ha ricoperto ruoli di leadership senior presso Centurion Health, TIAA e CareSource. Jana ha conseguito un dottorato in educazione nell'ambito dell'apprendimento e del cambiamento organizzativo presso la Baylor University, dove la sua ricerca ha esplorato come i dirigenti HR possano preparare le organizzazioni alla trasformazione digitale. Il suo lavoro si concentra sulla leadership, sul cambiamento organizzativo, sulla cultura del luogo di lavoro e sul ruolo in evoluzione dei responsabili delle persone nell'era dell'IA.

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