Come l’IA sta trasformando le valutazioni delle prestazioni dei dipendenti
L'intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente cambiando il modo in cui viviamo e lavoriamo. Dagli assistenti intelligenti all'analisi avanzata dei dati, l'AI si è fatta strada in quasi ogni ambito aziendale e le valutazioni delle prestazioni non fanno eccezione.
In questo articolo analizzeremo come l'AI stia trasformando il tradizionale processo di valutazione dei dipendenti, i vantaggi e gli svantaggi, nonché le migliori pratiche da considerare se si sta pensando di utilizzare valutazioni delle prestazioni basate sull'AI nella propria azienda.
Come l'AI sta influenzando le valutazioni delle prestazioni
Le valutazioni delle prestazioni erano eventi annuali (e spesso temuti) durante i quali i dipendenti si sedevano con i propri manager per discutere di ciò che era andato bene e di ciò che era andato male nell'anno precedente. Negli ultimi anni, c'è stato un grande ripensamento di questo approccio alla gestione delle prestazioni, con le aziende che si stanno orientando verso valutazioni semestrali e trimestrali con maggiore regolarità.
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Ora, l'AI sta sconvolgendo ulteriormente l'approccio tradizionale offrendo informazioni continue e basate sui dati, più obiettive e meno dispendiose in termini di tempo.
Gli strumenti di valutazione delle prestazioni basati sull'AI stanno iniziando a dimostrare di poter analizzare i dati dei dipendenti in tempo reale e fornire feedback basati su metriche effettive anziché su pregiudizi o ricordi umani.
Ad esempio, l'AI può valutare i tempi di completamento dei progetti, i modelli di comunicazione e persino i livelli di produttività utilizzando diversi strumenti integrati con sistemi di lavoro come Slack o piattaforme di gestione dei progetti.
Un esempio pratico è il modo in cui il sistema "Watson" di IBM viene utilizzato per prevedere le prestazioni dei dipendenti sulla base di una combinazione di punti dati quali coinvolgimento, sentimento e indicatori chiave di prestazione (KPI).
Il sistema fornisce ai manager valutazioni più obiettive, consentendo loro di prendere decisioni migliori in merito a promozioni, aumenti salariali o piani di miglioramento delle prestazioni.
Vantaggi dell'AI per le valutazioni delle prestazioni
L'utilizzo dell'AI per le valutazioni delle prestazioni offre numerosi potenziali vantaggi con cui i metodi tradizionali faticano a competere.
Analizziamone alcuni.
1. Maggiore accuratezza e obiettività
In teoria, l'AI potrebbe contribuire a eliminare i pregiudizi e gli errori umani. Ma non fraintendiamoci: non è intrinsecamente priva di pregiudizi, poiché viene addestrata sui dati storici e sulle conoscenze delle persone che la sviluppano. Tuttavia, se utilizzata correttamente, potrebbe avere un impatto positivo in questo ambito.
Le valutazioni tradizionali delle prestazioni possono essere influenzate da fattori come il pregiudizio della recenza (quando i manager si concentrano solo sugli eventi recenti) o il favoritismo. Con l'AI, le valutazioni si basano su punti dati raccolti nel tempo, fornendo una valutazione più completa ed equa del lavoro di un dipendente.
2. Feedback continuo
Il feedback continuo consente ai lavoratori di adattarsi e migliorare durante tutto l'anno, invece di affannarsi subito prima di una valutazione. E con l'AI, questo feedback avviene in tempo reale man mano che emergono problemi relativi alle prestazioni.
Secondo uno studio di Gallup, i dipendenti che ricevono feedback quotidiano dai manager sono tre volte più coinvolti rispetto a quelli che ricevono feedback una volta all'anno.
Con le valutazioni basate sull'AI, il feedback a supporto della gestione continua delle prestazioni non è solo possibile, ma anche scalabile in tutta l'organizzazione.
3. Informazioni basate sui dati
L'AI può elaborare enormi quantità di dati, cosa che gli esseri umani semplicemente non possono fare alla stessa velocità. Ciò consente di fornire feedback più personalizzati. Ad esempio, l'AI potrebbe rivelare tendenze che mostrano come un dipendente dia il meglio di sé nei progetti collaborativi o eccella nelle attività ad alto stress, aiutando i manager a offrire consigli più mirati su come un dipendente possa sfruttare al meglio i propri punti di forza.
4. Riduzione del carico amministrativo
I professionisti delle risorse umane e i manager trascorrono innumerevoli ore a raccogliere informazioni, programmare riunioni e compilare moduli per le valutazioni delle prestazioni. L'AI ha il potenziale per automatizzare gran parte di questo processo, consentendo ai team delle risorse umane di concentrarsi sulle iniziative strategiche anziché sulla burocrazia.
Svantaggi delle valutazioni delle prestazioni basate sull'AI
Nonostante gli evidenti vantaggi, ci sono anche sfide da affrontare nell'era dell'AI, soprattutto quando la si implementa nelle valutazioni delle prestazioni. Non è un sistema perfetto e, come qualsiasi strumento, presenta dei limiti.
Mancanza di intelligenza emotiva
L’IA è eccellente nell’elaborazione dei numeri, ma non è in grado di valutare le sfumature delle interazioni umane o dell’intelligenza emotiva. Ad esempio, potrebbe segnalare un dipendente per scarso rendimento sulla base di alcune metriche senza tenere conto di circostanze personali, come emergenze familiari o problemi di salute mentale.
Rischio di affidamento eccessivo
Sebbene l’IA possa fornire informazioni preziose, è importante non affidarsi esclusivamente a essa. L’intuizione umana, il contesto e l’empatia sono ancora fondamentali per valutare il contributo complessivo di un dipendente all’azienda.
Inoltre, se il sistema dovesse guastarsi o incontrare difficoltà, è importante che le persone possiedano ancora le competenze necessarie per portare avanti le attività aziendali critiche. In definitiva, sarà la collaborazione tra persone e IA a determinare il successo.
Potenziali pregiudizi negli algoritmi
Sebbene l’IA miri a ridurre i pregiudizi, è importante ricordare che i sistemi di IA sono validi solo quanto i dati con cui vengono addestrati. Se i dati storici sono influenzati da pregiudizi (ad esempio, favoriscono un genere o una razza rispetto a un’altra), l’IA può involontariamente rafforzare tali pregiudizi. Un esempio famoso è lo strumento di selezione del personale basato sull’IA di Amazon, che è stato abbandonato perché mostrava pregiudizi nei confronti delle candidate.
Buone pratiche per implementare le valutazioni delle prestazioni basate sull’IA
Se stai valutando l’adozione dell’IA per le valutazioni delle prestazioni, dovrai affrontare l’implementazione con attenzione. Ecco alcune buone pratiche che possono guidarti:
Lo strumento di IA giusto per le tue esigenze
Non tutti gli strumenti di IA per la gestione delle prestazioni sono uguali. Alcuni sono più completi di altri, mentre alcuni sono convenienti e aiutano a svolgere attività specifiche. Valuta le esigenze specifiche della tua azienda prima di selezionare uno strumento.
Ad esempio, alcuni strumenti si concentrano sul feedback continuo, mentre altri offrono analisi dei dati più complete. Assicurati che lo strumento si integri con il software per le risorse umane e le piattaforme di comunicazione che utilizzi attualmente.
Garantire la privacy dei dati
I dati dei dipendenti sono sensibili e qualsiasi sistema basato sull’IA che implementi deve essere conforme alle leggi sulla privacy dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) o la Legge californiana sulla privacy dei consumatori (CCPA). Comunica chiaramente ai dipendenti quali dati vengono raccolti e come saranno utilizzati.
Formare i tuoi manager
L’IA è utile solo se le persone sanno come utilizzarla. Forma i manager su come interpretare le informazioni generate dall’IA e su come combinarle con il proprio giudizio. Nel mondo del lavoro ci sono molti ottimi manager che non devono essere sostituiti da un’esperienza automatizzata.
Ancora una volta, l’obiettivo è potenziare, non sostituire, le persone nel processo di gestione delle prestazioni.
Verificare la presenza di pregiudizi
Verifica regolarmente il tuo sistema di IA per individuare eventuali segnali della presenza di pregiudizi. Se il sistema prende decisioni che favoriscono in modo sproporzionato un gruppo rispetto a un altro, dovrai modificare gli algoritmi o i dati di input.
Quando implementi un sistema di IA in un processo esistente che funziona ampiamente per la tua organizzazione, dovrai anche riesaminare le buone pratiche per la gestione delle prestazioni alla base dei processi attuali, per assicurarti che l’inclusione dell’IA si adatti al processo, e non il contrario.
Suggerimenti da provare per i manager
I manager possono avere difficoltà a integrare le informazioni dell’IA nelle conversazioni reali. Ecco alcuni suggerimenti per combinare il feedback sulle prestazioni basato sull’IA con l’interazione umana:
- "L’IA ha segnalato che i tempi di completamento dei tuoi progetti sono migliorati del 15% negli ultimi sei mesi. Puoi raccontarmi quali cambiamenti hai apportato per migliorare la tua efficienza?"
- "Secondo i dati del feedback, i tuoi punteggi relativi alla collaborazione sono costantemente elevati. Come possiamo sfruttare questa competenza nei prossimi progetti del team?"
- "I dati dell’IA mostrano un leggero calo nelle metriche relative alla comunicazione nell’ultimo trimestre. Quali difficoltà hai incontrato e come possiamo supportarti?"
Come i manager possono prevenire i pregiudizi nelle valutazioni delle prestazioni basate sull’AI
I pregiudizi nell’AI sono una preoccupazione reale. Possono essere presenti in qualsiasi fase, dall’analisi alle domande per la valutazione delle prestazioni che proponi ai dipendenti. Per garantire l’equità, i manager possono contribuire a rendere positiva l’esperienza della valutazione delle prestazioni seguendo alcuni semplici passaggi:
Monitora e adatta gli algoritmi
Controlla regolarmente gli algoritmi per assicurarti che non siano involontariamente condizionati da pregiudizi. In questo processo potrebbe essere necessario coinvolgere i membri dei tuoi team IT/tecnologici, quindi assicurati di ottenere il supporto delle persone appropriate all’interno di quel reparto.
Alcuni strumenti di AI offrono trasparenza sul modo in cui vengono prese le decisioni, rendendo più semplice per le risorse umane individuare potenziali problemi.
Combina AI e giudizio umano
Se sembra che mi stia ripetendo, è così. E c’è una buona ragione. L’eccessiva dipendenza dall’AI non consiste soltanto nel fatto che gli esseri umani utilizzano troppo l’AI e troppo rapidamente: riguarda l’impatto a lungo termine, per cui gli esseri umani perdono alcune delle proprie competenze a causa della mancanza di stimoli cognitivi.
Inoltre, come dimostra uno studio della Stanford University, c’è il problema della disponibilità delle persone ad accettare l’analisi o la decisione dell’AI anche quando è errata.
L’AI può fornire dati, ma non può cogliere ogni aspetto. I manager dovrebbero sempre considerare la situazione specifica, le competenze e i contributi del dipendente, andando oltre ciò che riporta il sistema di AI.
L’AI nelle risorse umane, che si tratti della gestione delle prestazioni o del reclutamento, richiede ancora un tocco umano.
Dati di addestramento diversificati
Quanto più sono diversificati i dati sui quali viene addestrato il sistema di AI, tanto meno è probabile che sviluppi pregiudizi. Assicurati che il tuo fornitore di AI si impegni a utilizzare set di dati diversificati e rappresentativi.
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