Ex-HR aziendale, attuale formatrice HR, spiega cosa è richiesto ai leader in un mondo guidato dall’IA — e come scegliere i giusti strumenti di intelligenza artificiale per un’organizzazione
Lydia Wu è la creatrice di Oops, Did I Think That Out Loud. In qualità di persona che recensisce tecnologie HR per lavoro, sostiene che i professionisti delle risorse umane debbano smettere di valutare gli strumenti di intelligenza artificiale come facevano in passato con quelli SaaS. Secondo Lydia, questo momento di trasformazione richiede che diventiamo […]
Lydia Wu
Creatrice di Oops, Did I Think That Out Loud
Valutazione IA: Gli strumenti di IA richiedono un approccio di valutazione diverso rispetto ai SaaS tradizionali; l’attenzione deve essere posta sulla tecnologia di backend.
Competenze Tecnologiche: I leader HR devono diventare più esperti di tecnologia, comprendendo le complessità dell’IA oltre i semplici requisiti di utilizzo.
Sicurezza dei Dati: Valutare gli strumenti di IA significa comprendere i processi di gestione dei dati e l’infrastruttura tecnologica di backend.
Competenza nell’IA: Costruire competenza nell’IA richiede pratica diretta e coinvolgimento dei team HR in applicazioni reali dell’intelligenza artificiale.
Trasformazione Aziendale: L’adozione dell’IA implica la trasformazione dei flussi di lavoro e delle operazioni aziendali esistenti, prima di una piena integrazione.
Lydia Wu è la creatrice di Oops, Did I Think That Out Loud. In qualità di persona che recensisce tecnologie HR per lavoro, sostiene che i professionisti delle risorse umane debbano smettere di valutare gli strumenti di intelligenza artificiale come facevano in passato con quelli SaaS.
Secondo Lydia, questo momento di trasformazione richiede che diventiamo esperti di tecnologia e comprendiamo il funzionamento interno dei nostri strumenti prima di adottarli nelle nostre organizzazioni.
Abbiamo incontrato Lydia per scoprire come i leader possano scegliere la tecnologia giusta e integrarla in modo efficace. Ecco cosa ci ha raccontato.
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L'intersezione tra HR e tecnologia AI sul posto di lavoro
Mi considero un'osservatrice del settore, un'influencer e un'educatrice. Sono la fondatrice e creatrice di Oops, Did I Think That Out Loud, una piattaforma dedicata a conversazioni schiette sull'incontro tra risorse umane e tecnologia.
La piattaforma è nata due anni fa quando lavoravo ancora nelle HR aziendali. Mi sono resa conto che ci sono molti quelli che chiamerei "acquirenti HR traumatizzati" sul mercato. Sono persone che, per un motivo o per l'altro, hanno avuto esperienze molto negative con la tecnologia per le risorse umane.
Ci sono fornitori davvero brillanti che forse hanno investito troppo nello sviluppo del prodotto e nell'ingegneria, ma non abbastanza nella parte di marketing. Quindi, per me, col tempo è diventato un obiettivo mettere in contatto gli acquirenti HR con soluzioni davvero geniali, pensate per risolvere problemi reali senza tutti i fronzoli.
Inoltre, la mia carriera ha spaziato dallo sviluppo di prodotti HR tech, alla strategia delle persone, alle trasformazioni HR su larga scala. Ho recensito oltre 800 soluzioni di tecnologia HR, gestito un portafoglio HR da 40 milioni di dollari e guidato l'implementazione pratica di più di 60 soluzioni tecnologiche. Ho anche lavorato con organizzazioni di tutte le dimensioni – da startup in rapida crescita a imprese Fortune 500 – aiutandole a orientarsi nel complesso mondo della tecnologia HR.
Perché i leader HR devono diventare più esperti di tecnologia nell'era dell'AI
Penso che il modo in cui le HR hanno visto, interagito e selezionato la tecnologia stia cambiando rapidamente in un mondo con l'intelligenza artificiale. Dobbiamo acquistare gli strumenti in modo diverso.
Ai tempi tradizionali del cloud SaaS, in genere si valutava la tecnologia in base ai requisiti utente, poi si assisteva a una demo e si decideva se lo strumento fosse in grado di soddisfare le esigenze. Semplice.
Ora non è più così. I componenti e gli strati digitali necessari per creare strumenti AI sono molto più complessi rispetto alle precedenti versioni dei software HR — non tutti i fornitori sono in grado di conservare ed elaborare i propri dati, né di addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale. Ciò significa che devono stipulare contratti con provider terzi per la loro infrastruttura tecnologica.
Dal punto di vista dell'acquirente HR, questo aggiunge complessità e rischi per la protezione e la sicurezza dei dati, poiché potresti non sapere sempre chi gestisce i dati della tua organizzazione o dove vengono trattati.
Per questo motivo, anche il livello di backend della tecnologia, che rappresenta l'intelligenza che alimenta la piattaforma, deve essere valutato.
Come valutare gli strumenti AI per le HR prima dell'implementazione
Per farlo, devi prima comprendere lo scopo di uno strumento e abbinarlo ai problemi della tua azienda.
- L'AI basata sull'automazione automatizza i processi esistenti. È utile quando l'azienda ha bisogno di fare qualcosa in modo più veloce e ordinato.
- La Assistive-AI aiuta le persone a completare i workflow. Va bene quando si vuole aiutare l'organizzazione a lavorare in modo più coerente.
- L'AI predittiva prevede i risultati. È utile quando vuoi comprendere i modelli e prevenire rischi.
- L'AI adattiva offre esperienze personalizzate adattandosi alle persone. È ideale quando hai bisogno di ampliare la cultura e la crescita.
Una volta trovato l'abbinamento, consiglio di rivolgere tre domande al fornitore del software — e verificare se è disposto a rispondere:
- Tra l'inserimento dei miei dati organizzativi e la ricezione dell'output, dove vanno i miei dati, chi li gestisce e dove vengono elaborati?
- Cosa usate come backend LLM?
- Quali ulteriori addestramenti riceve il vostro modello e come vengono svolti?
Come i professionisti HR possono sviluppare la competenza in AI
È anche più importante che mai che i professionisti HR si informino e si aggiornino sul ventaglio di backend abilitati all'AI disponibili.
Come si fa ad acquisire queste competenze? Seguendo me, LOL. Scherzi a parte, ci sono alcune cose che puoi fare:
- Sii curioso. Solo perché qualcosa sembra tecnico non significa che ChatGPT non possa scomporlo in componenti più facili da comprendere.
- Non avere paura di fare domande. I buoni partner tecnologici sono sempre disponibili a svolgere il ruolo di educatori. Se le tue domande restano senza risposta, questo dice molto sulla soluzione proposta.
- Parlane. Condividendo le tue sfide e le migliori pratiche in comunità più ristrette, puoi ottenere una visione molto più olistica dai tuoi pari e connetterti con chi ha esperienze simili.
- Mettiti all'opera. Non puoi apprendere l'AI studiando solo teoria e concetti online. Devi viverla in prima persona per capirla davvero.
Perché i Leader HR Devono Rivalutare i Flussi di Lavoro Prima di Integrare l'AI
Ma ricorda, l'AI è solo un'altra forma di tecnologia. Siamo nel mezzo di una trasformazione, ma ne abbiamo già vissute molte in passato. L'AI è semplicemente una tecnologia diversa che sta abilitando la trasformazione.
Alcuni principi fondamentali utilizzati in trasformazioni precedenti saranno ancora validi anche in questo caso. Solo perché è una nuova tecnologia non significa che dobbiamo dimenticare tutto ciò che sappiamo. Dobbiamo comunque essere in grado di:
- Capire e diagnosticare i processi attuali
- Definire cosa significa generare valore per l'azienda
- E collaborare con altre figure aziendali di diverse funzioni per lavorare insieme e proiettare l'azienda verso il futuro.
Penso che molte persone saltino questo primo passo, ossia esaminare la situazione attuale e comprendere a fondo come l'azienda funziona a livello di workflow — e perché certi passaggi del flusso di lavoro sono come sono.
Se sei un leader che vuole trasformare un'organizzazione con l'AI, ma pensa di non conoscerla abbastanza, direi che è il momento di tornare alle basi. Comprendi come viene svolto il lavoro attuale prima di provare a reinventare il futuro del lavoro. Poi, trova opportunità all'interno di quei workflow. E lavora all’interno della cultura della tua organizzazione per portare avanti la trasformazione.
Ridefinire il Valore Aziendale e l'ROI nell'Era dell'AI
Non si tratta solo di come lavora l’organizzazione; dobbiamo anche riconsiderare come generiamo valore.
In passato, quando creavamo business case e calcolavamo l'ROI, ipotizzavamo un percorso incredibilmente lineare tra le azioni e i risultati. Ad esempio, adottando una piattaforma digitale, si presupponeva che ci sarebbero state efficienze, fosse per la riallocazione della forza lavoro o una riduzione complessiva della spesa.
Tuttavia, con l’AI, il percorso verso l’ROI non è così lineare.
Ad esempio, quando le risorse umane adottano determinate soluzioni di AI, potresti non vedere un risultato diretto nel PNL complessivo del team HR, ma inizierai a notare differenze nel modo in cui il servizio clienti o i team di vendita, ecc. si comportano in termini di tasso di chiusura dei casi e simili.
Quindi, nell’era dell’AI, si tratta più di riunire l’intera organizzazione e collaborare tra funzioni per definire e generare valore per tutta l’azienda, piuttosto che ciascuna funzione agisca per conto proprio, come abbiamo visto in passato.
Perché le Aziende Non Possono Trattare l’Era dell’AI Come l’Era di Internet
Non possiamo gestire le aziende nell’era dell’AI come facevamo nell’era di Internet. Questa tecnologia richiede una trasformazione fondamentale nel modo in cui pensiamo alle nostre operazioni aziendali, ai nostri processi e alla generazione di valore.
Non possiamo gestire le aziende nell’era dell’AI come facevamo nell’era di Internet. Questa tecnologia richiede una trasformazione fondamentale nel modo in cui pensiamo alle nostre operazioni aziendali, ai nostri flussi di lavoro e alla generazione di valore per l’azienda.
Questa è la grande discrepanza. Stiamo ancora cercando che l’AI generi valore su processi antiquati pensati per l’era di Internet. E certo, aggiungere strumenti di AI sopra processi esistenti porterà un certo valore, ma crea anche ostacoli che impediscono alle aziende di scalare oltre un proof of concept o un progetto pilota verso operazioni più ampie, perché la tecnologia non è stata progettata per quei vecchi processi.
Una trasformazione nell’era dell’AI richiederà a tutti noi di tornare indietro e osservare il nucleo di come vengono gestite le nostre aziende. Solo allora potremo cambiare i processi obsoleti, prima di applicare l’AI ai principi fondamentali.
Sviluppare la padronanza dell'IA attraverso esperienze di apprendimento HR pratiche e a piccoli passi
Come ho già accennato, la padronanza dell’IA si acquisisce tramite la pratica e l'apprendimento pratico e tattico. È necessario incoraggiare tutta la forza lavoro a "sporcarsi le mani".
La padronanza dell’IA si acquisisce tramite la pratica e l’apprendimento pratico e tattico. È necessario incoraggiare tutta la forza lavoro a sporcarsi le mani.
Ho visto alcuni esempi in cui questo è stato fatto molto bene, ed avevano tutti una cosa in comune: hanno cominciato in piccolo, rendendo l’IA molto concreta e d’impatto.
Ad esempio, un'organizzazione HR ha avviato un “prompt-a-thon” in cui il team globale HR si è riunito per ideare prompt, testarli in contesti reali, e i migliori prompt sono stati raccolti in una libreria di prompt che ora tutta l'azienda può utilizzare.
Un altro esempio è un team HR che si incoraggia a vicenda a riflettere su come utilizza l’IA nella vita personale e a condividere le migliori pratiche derivanti da tali esperienze. Da lì, cercano di capire come queste possano essere applicate anche in ambito professionale.
È importante ricordare che i team HR non devono diventare esperti di IA dall’oggi al domani. La confidenza con l’IA si sviluppa gradualmente, attraverso esperienze pratiche e a piccoli passi.
Il modello operativo HR cambierà entro 12 mesi
Se guardiamo indietro alla funzione HR dagli anni Settanta e Ottanta, la struttura funzionale delle risorse umane in realtà non è mai cambiata. Certo, abbiamo usato nomi diversi—recruiting, talent acquisition, servizi operativi o servizi condivisi—ma la realtà è che il lavoro viene svolto in vari compartimenti funzionali separati.
Ma la tecnologia dell’IA sta per cambiare il modello operativo HR — entro i prossimi 9-12 mesi.
Per cogliere davvero il valore e i vantaggi dell’IA, dobbiamo riorganizzare il modo in cui il lavoro viene svolto nell’HR e abbattere i compartimenti funzionali. Dobbiamo concentrare l'attenzione sui risultati finali.
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