Serie AI Frontiers Risorse Umane

AI Frontiers HR Series

Un’introduzione al puzzle di AI in territori inesplorati

Immagine generata dall'autore a Midjourney

Riflettendo sulla mia prima “sessione di brainstorming multi-industriale” di quasi tre anni fa, sono sorpreso da come i concetti di apprendimento automatico, una volta considerati ambiziosi, siano ora realizzabili per i dipartimenti HR. Il rapido ritmo dell’AI sta trasformando le industrie, dalla manifattura alla sanità. Tuttavia, il settore delle risorse umane è stato lento ad abbracciare questa rivoluzione digitale.

Mentre la combinazione di compiti qualitativi e quantitativi nell’HR può suggerire che sia un candidato improbabile per l’adozione dell’AI, questa ipotesi trascura il potenziale che l’AI porta al panorama dell’HR. In questo articolo, cerchiamo di esplorare questo potenziale inespresso. Ci concentreremo sulle sfide chiave del settore HR, sugli indicatori significativi delle performance e su come le tecnologie AI possono aiutare a superare queste sfide. Questo contrasta nettamente con i limiti delle tradizionali soluzioni di People Analytics.

A differenza del problema dei dati sulla catena di approvvigionamento discusso nell’articolo precedente, la preoccupazione principale qui non è solo la disponibilità di dati di alta qualità. L’elaborazione di questi dati e l’aderenza alle norme di regolamentazione dei dati sono altrettanto cruciali. Nelle sezioni seguenti, discuteremo come questi fattori possano essere affrontati per sbloccare il potere trasformativo dell’AI nell’HR.

Tuttavia, prima di approfondire questi casi d’uso, è importante notare che la vostra organizzazione dovrebbe valutare la sua prontezza a implementare queste strategie, come raccomandato da Chowdhury, S. et al., (2023). Inoltre, come continuo a sottolineare, la verifica di alcuni requisiti più ampi sarà sicuramente di grande aiuto (per questo potete fare riferimento a questo articolo).

Sfide nella gestione delle risorse umane

Un modo semplice per generare idee preziose è capire innanzitutto gli indicatori chiave di performance (KPI) rilevanti per un’industria specifica, un’area, un’azienda, ecc. Una volta ottenute tutte le risposte possiamo iniziare a pensare ad altre soluzioni “utili”. In questo senso, tutti i dipartimenti HR affrontano la stessa gamma di sfide, tra cui acquisizione e trattenimento di talenti, coinvolgimento dei dipendenti, gestione delle prestazioni, diversità e inclusione e conformità normativa (Pereira, V. et al., 2023).

Alcuni tipici KPI dell’HR includono:

  • tempo di assunzione
  • costo per assunzione
  • tasso di rotazione dei dipendenti
  • punteggio di coinvolgimento dei dipendenti
  • rapporti di diversità

È importante sottolineare che i processi che questi metrica misurano richiedono un delicato equilibrio tra analisi quantitative e comprensione umana. Quindi, per comprendere appieno il potenziale dell’AI nell’HR, dobbiamo prima porci alcune domande riguardo allo stato attuale dei processi che vengono misurati da ogni KPI. Notate che questa è una procedura standard che dovreste seguire mentre lavorate su qualsiasi progetto di apprendimento automatico. In questo senso, esamineremo ogni passaggio del processo utilizzando alcune domande di trigger.

1. La sfida dell’acquisizione di talenti

Mentre si assume nuovo personale, i professionisti HR devono pubblicare un’offerta di lavoro, selezionare una massiccia pila di curriculum, effettuare screening iniziali, programmare colloqui e infine prendere decisioni di assunzione basate su una combinazione di dati concreti e competenze soft. Ma hanno gli strumenti per svolgere queste attività in modo efficiente e trasparente? Come possiamo affermare che non ci sia alcun pregiudizio in determinati processi? Analizziamo tutta la storia.

1.1. Creazione e pubblicazione di offerte di lavoro

La vostra azienda scrive ancora offerte di lavoro senza l’assistenza dell’AI? Dopo l’individuazione di un bisogno di assunzione, il primo passo di qualsiasi processo di selezione consiste nella creazione e pubblicazione di una descrizione del lavoro su una piattaforma di proprietà o di terze parti come LinkedIn. La creazione di queste descrizioni può essere piuttosto laboriosa; tuttavia, è un passo cruciale per attirare i migliori talenti e proiettare un’immagine di professionalità nel mercato del lavoro in rapida evoluzione di oggi. Inoltre, data la soluzioni che discuteremo in questo articolo, una definizione vaga di una posizione di lavoro può porre alcuni limiti sulla qualità dei risultati che otteniamo in alcuni casi d’uso (tornerò su questo presto).

Le descrizioni di lavoro mal redatte possono scoraggiare i candidati qualificati, attrarre quelli inadatti e complicare il processo di selezione. Inoltre, possono compromettere l’immagine pubblica di un’azienda suggerendo una mancanza di professionalità. Le descrizioni vaghe potrebbero causare complicazioni legali a causa di aspettative di lavoro ambigue e linguaggio potenzialmente discriminatorio, violando le leggi sull’uguaglianza di opportunità di lavoro. Al contrario, le descrizioni di lavoro ben redatte attraggono i migliori talenti, accelerano il processo di assunzione, promuovono la diversità e l’inclusione e rafforzano la reputazione dell’azienda. Pertanto, le organizzazioni devono investire risorse sufficienti nella creazione di descrizioni di lavoro complete, precise ed inclusive, garantendo così una selezione efficace, la conformità legale e un’immagine pubblica migliorata.

Una soluzione semplice è sfruttare il potere della generazione di testo AI. Utilizzando gli strumenti all’avanguardia dei Large Language Models (LLMs), è possibile ottimizzare i modelli di descrizione di lavoro e ottenere risultati sorprendenti.

A titolo esemplificativo, consideriamo una posizione di lavoro per un senior data scientist specializzato in HR con competenze in AWS. Utilizzando l’AI, la richiesta potrebbe essere redatta in meno di 10 secondi, dimostrando non solo efficienza ma anche altamente efficace.

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Si noti che possiamo fornire una richiesta più accurata per rispecchiare i valori dell’organizzazione e gli argomenti che dovrebbero essere valutati in tutto il processo di selezione.

Dopo aver pubblicato una descrizione di lavoro completa e coinvolgente, è naturale vedere un vasto pool di candidati e, di conseguenza, un aumento delle candidature. Questo progresso ci porta senza soluzione di continuità alla fase successiva del processo di selezione: l’analisi meticolosa e ardua del curriculum.

1.2. Analisi del curriculum

Stai ancora selezionando manualmente ogni singolo curriculum che arriva nella tua casella di posta? Il tuo specialista HR Talent Acquisition dedica prezioso tempo ad analizzare centinaia, se non migliaia, di candidature, anche dopo aver trovato un candidato adatto? Ti sei mai chiesto le specifiche variabili che i tuoi reclutatori stanno valutando nelle loro decisioni, o come stanno utilizzando i curriculum rimasti nel tuo database per abbinare i candidati alle future posizioni di lavoro?

Se queste domande ti sono passate per la testa, è evidente che riconosci che il metodo convenzionale di revisione manuale dei curriculum e di analisi dell’alto volume di candidature non è più sufficiente nella nostra era basata sui dati.

Le soluzioni di analisi del curriculum automatizzate sono state sicuramente un grande passo avanti, consentendoci di estrarre informazioni pertinenti dai curriculum con relativa facilità. Ma qui non si ferma tutto. Dopo la fase di parsing, ci troviamo di fronte a una montagna di dati che possono sembrare schiaccianti e difficili da gestire. Non è più sufficiente semplicemente ordinare questi dati in tabelle e fare un’analisi di base.

Inoltre, mentre potremmo presumere che le principali piattaforme HR abbiano padroneggiato l’arte del parsing del curriculum, la realtà è spesso deludente. Le loro prestazioni possono essere scarse, soprattutto quando si presenta un curriculum che si discosta dal formato convenzionale, portando alla perdita di informazioni critiche sui candidati.

Una soluzione per superare questi ostacoli è il matching semantico. Nel machine learning, questo concetto si riferisce al processo di comprensione e confronto del significato o della semantica di diversi pezzi di testo o dati. Comprende la valutazione della somiglianza o della relazione tra parole, frasi, frasi o addirittura interi documenti. L’obiettivo è determinare quanto bene diversi pezzi di testo si allineino in termini di significato sottostante, anziché affidarsi solo a schemi di livello superficiale o corrispondenza esatta di parole. Il matching semantico svolge un ruolo cruciale in varie attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come il recupero delle informazioni, la risposta alle domande, l’analisi del sentiment e la classificazione del testo. Aiuta a colmare il divario tra la comprensione umana del linguaggio e le capacità computazionali dei modelli di machine learning.

Come possiamo usarlo in questo caso? Attraverso la sommario del profilo di lavoro basato sui dati estratti dal curriculum e l’esecuzione di un matching semantico con la posizione di lavoro, è possibile generare un punteggio. Questo punteggio riflette quanto bene ogni attributo del profilo si allinea con i requisiti della posizione. Attraverso il matching semantico, è possibile valutare ed ordinare i candidati in base alla loro idoneità per il ruolo a cui hanno applicato (e per altri ruoli, tutto in modo automatizzato). Si noti che la qualità dei risultati può essere carente se le posizioni di lavoro non sono ben definite.

Se il matching semantico non ti convince, ci sono ancora altre alternative che puoi esplorare per risolvere questo problema in modo significativo.

  • Pre-screening automatizzato: implementare meccanismi che filtrano i candidati che non soddisfano determinati criteri o requisiti minimi. Ciò può essere realizzato attraverso sistemi basati su regole o modelli di machine learning addestrati sui dati di selezione storici. Ovviamente, per fare ciò, è necessario avere una soluzione di parsing.
  • Classificazione basata su ML: sviluppare un sistema di classificazione che valuti e classifichi automaticamente i candidati in base a vari attributi, come le competenze, l’esperienza e le qualifiche. Questo approccio consente una valutazione basata sui dati e elimina il pregiudizio nel processo di valutazione.

Nota che investire nell’implementazione di questi cambiamenti può rivelarsi più impattante di quanto tu possa pensare. Queste tecniche possono beneficiare le tue operazioni HR in diversi modi:

  • Scalabilità ed efficienza: Man mano che le aziende crescono e ricevono un maggiore volume di candidature, diventa sempre più difficile gestire il carico di lavoro manualmente. Le tecniche menzionate possono fornire scalabilità elaborando ed valutando in modo efficiente un gran numero di curriculum, garantendo un’analisi coerente e approfondita su tutte le candidature. Inoltre, automatizzando le fasi iniziali dell’analisi dei curriculum, le aziende possono ridurre significativamente il tempo e le risorse impiegate nella revisione dei candidati non qualificati. Ciò consente alle squadre HR di concentrare i loro sforzi su compiti più strategici, come l’intervista e la valutazione dei candidati più promettenti.
  • Riduzione del pregiudizio : l’implementazione delle soluzioni descritte ha il potenziale tanto necessario per ridurre il pregiudizio nel processo di valutazione del candidato. Concentrandosi sull’allineamento semantico tra i requisiti del lavoro e gli attributi del candidato, la valutazione diventa più oggettiva e meno suscettibile a pregiudizi inconsci che possono influenzare la selezione manuale dei curriculum.
  • Apprendimento continuo: Gli approcci basati sull’apprendimento automatico, tra cui, possono continuamente apprendere e migliorare nel tempo. Utilizzando i dati storici e il feedback dei recruiter, questi sistemi possono adattarsi alle esigenze specifiche dell’organizzazione, raffinare i loro algoritmi di abbinamento e diventare più precisi ed efficaci nell’identificare i candidati più adatti. Pertanto, fissare le fondamenta ora sicuramente produrrà benefici a dieci volte nel futuro.

Dopo aver analizzato i curriculum, passiamo alla fase cruciale delle interviste ai candidati.

1.3. Candidati intervista 2.0

Durante le interviste, i recruiter spesso cercano assistenza per razionalizzare il processo e garantire una comunicazione efficace con i candidati. Per rispondere a questa esigenza, il nostro team sta sviluppando un’app innovativa che utilizza modelli di riconoscimento della voce e algoritmi avanzati. Questa app mira a fornire supporto in tempo reale ai recruiter durante le interviste.

Sfruttando l’app, i recruiter possono migliorare la struttura delle interviste e assicurarsi che siano affrontate domande cruciali. L’app utilizza vari elementi, tra cui descrizioni del lavoro, una lista di domande standard per l’intervista, curriculum dei candidati e trascrizioni in tempo reale delle conversazioni.

Attraverso l’uso di LLMs, l’app analizza i contenuti delle interviste e genera domande e feedback pertinenti. I reclutatori possono personalizzare la frequenza con cui ricevono questo supporto, adattandolo alle loro preferenze e necessità.

Offrendo questa app, miriamo ad ottimizzare il processo di colloquio, risparmiando tempo sia per i recruiter che per i candidati, promuovendo conversazioni efficienti e perspicaci.

1.4. Automazione end-to-end?

Stai ora pianificando una completa automazione del processo di reclutamento? Nota che non ho mai suggerito di utilizzare chatbot o altri metodi di IA per automatizzare l’intero processo di reclutamento. Perché? Beh, non credo che siamo ancora a quel punto e possiamo beneficiare molto di più mantenendo il fattore umano. Mentre l’automazione e le tecniche avanzate possono migliorare notevolmente il processo di acquisizione del talento, è importante riconoscere il valore del giudizio e dell’esperienza umana. L’impiego di un approccio umano-nella-ciclo, in cui i risultati delle tecniche automatizzate sono valutati e convalidati dai recruiter umani, garantisce una valutazione equilibrata e accurata che combina i punti di forza sia dell’intelligenza umana che degli algoritmi di apprendimento automatico.

Come una bella chiusura, ti lascio qualcosa su cui meditare: se automatizziamo il processo utilizzando strumenti come i chatbot IA, i candidati possono anche utilizzare l’IA per imparare come convincere questi chatbot in una sorta di processo di apprendimento per rinforzo…

2. La Sfida del Conservare il Talento

Dopo aver gestito l’assunzione di un candidato, arriva la parte più importante del puzzle, mantenere il talento per evitare di sprecare tutti gli sforzi dedicati al processo di assunzione e prevenire i danni che l’uscita dell’impiegato potrebbe causare all’organizzazione. Per quanto riguarda questo problema, ci sono diverse cose che potresti fare.

2.1. Previsione dell’abbandono dei dipendenti

La tua organizzazione prevede la probabilità che ciascuno dei suoi dipendenti lasci l’azienda nel prossimo trimestre/semestre/anno? Il successo del mantenimento dei dipendenti spesso si basa su misure proattive prese prima che sorga il problema. Quante volte la tua organizzazione ha fatto controfferte troppo tardi per far cambiare idea a un dipendente? Probabilmente troppe da contare. Per affrontare questa sfida, è cruciale individuare i dipendenti ad alto rischio di lasciare l’organizzazione prima che raggiungano quel punto.

In questo contesto, possono essere sviluppati modelli di apprendimento automatico trasparenti per prevedere la probabilità che un dipendente lasci l’azienda nei prossimi n mesi e identificare i fattori che contribuiscono a questa probabilità. A differenza dei modelli black-box, i modelli trasparenti offrono interpretabilità, consentendo una comprensione chiara delle ragioni dietro le previsioni. Questa distinzione è cruciale perché stiamo trattando dati sensibili sui dipendenti e le azioni raccomandate dalle inferenze del modello potrebbero influire significativamente sulla traiettoria di carriera di un dipendente. Pertanto, la completa trasparenza e comprensione del funzionamento del modello sono fondamentali.

Tenendo questo in mente, i miei colleghi ed io abbiamo sviluppato un modello che affronta le carenze comunemente osservate nelle soluzioni più diffuse di questo problema. Per entrare nei dettagli tecnici su come affrontare questo problema seguendo un framework corretto, raccomando di fare riferimento a questo articolo.

2.2. Sviluppo Personalizzato dei Dipendenti

La tua organizzazione offre un percorso professionale personalizzato? I dipendenti spesso cercano un equilibrio tra compensi competitivi e opportunità di crescita professionale. Mentre entrambi gli aspetti sono desiderabili, i professionisti più giovani, ad esempio, possono dare priorità alla possibilità di sviluppare le proprie competenze e avanzare nel loro campo di interesse. Riconoscendo questo, le organizzazioni possono sfruttare piani di apprendimento e sviluppo personalizzati per migliorare la retention dei dipendenti adempiendo alla loro parte dell’accordo tacito.

I sistemi di raccomandazione alimentati dall’AI possono svolgere un ruolo significativo in questo senso. Questi sistemi sfruttano i dati sulle prestazioni dei dipendenti e analizzano i punti di forza, le debolezze e gli obiettivi di carriera individuali. Considerano anche le informazioni provenienti da dipendenti “simili” che hanno raggiunto il successo in ruoli o percorsi di carriera simili. Integrando queste informazioni, le organizzazioni possono creare raccomandazioni personalizzate per opportunità di formazione e “upskilling” che si allineano alle esigenze e alle aspirazioni specifiche di ciascun dipendente.

Inoltre, dal lato più comune, i sistemi di raccomandazione alimentati dall’AI possono fornire una guida continua suggerendo materiali di apprendimento, corsi, opportunità di mentorship o eventi di networking rilevanti che si allineano con il piano di sviluppo di ciascun dipendente. Adattandosi alle preferenze individuali e ai percorsi di carriera in evoluzione, questi sistemi garantiscono che i dipendenti abbiano accesso a esperienze di apprendimento pertinenti e coinvolgenti lungo tutto il loro percorso con l’organizzazione.

Inoltre, strettamente collegato al problema di retention, abbiamo il problema dell’engagement.

3. La Sfida dell’Engagement dei Dipendenti

L’engagement dei dipendenti, misura dell’impegno emotivo e fisico di un dipendente nel proprio ambiente di lavoro, è fondamentale per il successo di un’organizzazione. Contribuisce ad una maggiore performance, soddisfazione lavorativa e tassi di retention. Attualmente, l’engagement viene valutato insieme alla soddisfazione lavorativa attraverso sondaggi periodici, ma questo approccio presenta due limiti:

  • Frequenza: La natura non frequente di questi sondaggi porta a uno snapshot obsoleto dell’engagement.
  • Complessità: Queste valutazioni spesso richiedono analisi multidimensionali che sono difficili per gli umani da eseguire con precisione.

Per affrontare questi problemi, proponiamo un approccio che considera l’organizzazione come una rete di nodi interagenti, fornendo una prospettiva olistica.

3.1. Analisi della Rete Organizzativa

L’Analisi della Rete Organizzativa (ONA) utilizza tecniche della teoria dei grafi per esplorare e comprendere sistematicamente la rete di un’organizzazione, inclusa la struttura di gestione, le relazioni interpersonali e il flusso di informazioni (Barabási, A. L., 2013).

Per implementare l’ONA, la rete viene costruita attraverso sondaggi di nomina o utilizzando le impronte digitali delle piattaforme di lavoro (tenendo conto delle considerazioni sulla protezione dei dati). Dopo aver stabilito la rete, gli algoritmi tradizionali dei grafi possono essere utilizzati per determinare la centralità di ciascun membro e la loro influenza all’interno dell’organizzazione. Queste metriche, combinate con le caratteristiche dei dipendenti e le informazioni dei sondaggi passati, possono quindi essere utilizzate per sviluppare un modello che prevede l’engagement dei dipendenti.

Sfruttando l’ONA, le organizzazioni possono ottenere preziose informazioni sulla loro dinamica interna, identificare i principali influencer, valutare il ruolo di ciascun individuo e prevedere i livelli di engagement dei dipendenti. Tuttavia, è imperativo garantire la privacy e la protezione dei dati durante il processo. Deve essere mantenuta la rigorosa conformità agli accordi di protezione dei dati e alle considerazioni etiche durante la raccolta e l’analisi dei dati.

Si noti che l’ONA non è AI … ma un primo passo per raccogliere dati rilevanti in modo funzionale che ci consentirà di creare o aggiungere ai nostri sviluppi di modelli attuali. Ad esempio, potremmo estrarre dati preziosi sui livelli di interazione o connettività all’interno dell’organizzazione e utilizzare queste informazioni come funzionalità per il modello di attrition o il modello di engagement che mira a prevedere il livello di engagement all’interno di un’organizzazione in qualsiasi momento. Per coloro che sono interessati ad ottenere una spiegazione più dettagliata su questo argomento, raccomando di fare riferimento a questo articolo.

3.2. Assistenti di Engagement AI

Hai mai considerato di estrarre informazioni quantitative e qualitative dai moduli di soddisfazione scritti? L’AI può svolgere un ruolo fondamentale qui. Piuttosto che creare assistenti AI per monitorare i dipendenti – il che rischia di svalutare il fattore umano – proponiamo di utilizzarli per sollecitare feedback anonimi sulle opportunità di miglioramento dell’azienda. Questi feedback possono essere analizzati e strutturati per consentire al dipartimento HR di estrarre insight azionabili, simili alla funzione dell’assistente di intervista proposto in precedenza.

Questo approccio può essere utile anche per compiti più specifici. Ad esempio, quando si cerca un feedback sui workshop, invece di utilizzare sondaggi su scala da 1 a 5, i partecipanti potrebbero essere incentivati a fornire feedback scritti dettagliati. Questi dati qualitativi possono essere analizzati utilizzando LLM per scoprire insight più profondi e significativi.

Anche se il feedback scritto a volte può mancare di qualità e specificità, il contesto ricco che fornisce lo rende una strada degna di esplorazione.

Successivamente, esploreremo le sfide interconnesse di coinvolgimento, mantenimento e gestione delle prestazioni.

4. La sfida della valutazione delle prestazioni

I processi tradizionali di valutazione delle prestazioni spesso affrontano problemi legati alla qualità non uniforme, incompletezza e consumo di tempo.

La qualità non uniforme: derivata dalle varie abilità di scrittura e capacità di comunicazione tra i manager quando fornisco feedback. Feedback mal costruiti o poco chiari possono non avere un impatto positivo sui dipendenti, non riuscendo a affrontare efficacemente le aree di miglioramento o riconoscere i successi.

L’incompletezza deriva da successi trascurati o aree di miglioramento durante il periodo di valutazione. Questa mancanza di feedback completo può portare a perdere opportunità per guidare i dipendenti verso una migliore performance o riconoscere i loro successi.

Il processo di creazione di valutazioni delle prestazioni approfondite è teso, il che può allontanare il tempo prezioso dei manager da attività più produttive, come il coaching o il mentoring dei dipendenti.

Queste sfide richiedono un approccio efficiente e snello alle valutazioni delle prestazioni che ottimizzi l’utilizzo delle risorse, garantisca l’equità e migliori la qualità e l’integralità del feedback.

4.1. Assessment Assistant

Per coloro che si scontrano con la necessità di ricordare i dettagli principali durante la conduzione di molte valutazioni dei dipendenti, una soluzione potrebbe essere quella di sfruttare i modelli di sintesi. Infatti, abbiamo costruito una soluzione per questo problema.

Immagina di avere un’organizzazione chiamata “TheBestCompany”. In TheBestCompany, utilizzano i modelli LLM per elaborare molteplici fonti di dati e generare valutazioni dei dipendenti. Diverse fonti di dati, come il feedback, la partecipazione alle iniziative e il feedback dei clienti, vengono raccolte e inserite nel LLM, che distingue tra successi e aree di miglioramento e consolida questo feedback in un modello di valutazione delle prestazioni che può quindi essere modificato dal revisore umano corrente.

Questo processo automatizzato di generazione di recensioni risparmia tempo e risorse, minimizza i pregiudizi e gli errori e genera recensioni dettagliate e accurate. La flessibilità dei LLM consente la personalizzazione in base alle esigenze organizzative, migliorando l’accuratezza, l’efficienza e l’equità delle valutazioni delle prestazioni. Questa soluzione consente alle organizzazioni di concentrarsi su altre importanti attività e obiettivi.

5. Affrontare la sfida della diversità e dell’inclusione

La diversità e l’inclusione pongono sfide durature in molte organizzazioni, estendendosi oltre il processo di assunzione per includere promozioni e valutazioni delle prestazioni. La soggettività in queste aree può oscurare involontariamente i meriti di un dipendente e le carenze di un altro (Rodgers, W., et al., 2023).

Due strategie possono aiutare a mitigare questo problema. La prima prevede lo sviluppo di algoritmi che ignorano variabili sensibili come età, genere, etnia e religione. Questi algoritmi, concentrati sulle qualifiche, le competenze e le prestazioni, incoraggiano valutazioni oggettive che possono ridurre i pregiudizi e garantire decisioni eque.

La seconda strategia utilizza modelli che tengono conto di queste variabili sensibili per comprendere il loro impatto su determinati risultati. Analizzando i dati storici, questi modelli possono rivelare potenziali pregiudizi associati a determinati attributi, aiutando le organizzazioni a identificare e correggere in modo proattivo problemi sistemici, promuovendo pari opportunità e inclusività.

Tuttavia, è fondamentale ricordare che gli algoritmi e i modelli dovrebbero integrare il giudizio e l’esperienza umana, non sostituirli. Inoltre, questi strumenti dovrebbero essere regolarmente auditati per garantire che non perpetuino involontariamente i pregiudizi.

6. La sfida della qualità dei dati

La qualità dei dati è un ostacolo frequente in HR, con input manuali che portano a potenziali errori, formattazione inconsistente o record incompleti nelle piattaforme HR come Workday o SAP HR. Questi problemi possono compromettere l’accuratezza e l’affidabilità degli algoritmi di apprendimento automatico, racchiusi dalla frase “Spazzatura dentro, spazzatura fuori”. Implementare un processo ETL (Extract, Transform, Load) meticoloso è quindi vitale per l’integrità dei dati, tenendo a mente le considerazioni etiche e la prossima sfida della protezione dei dati. Infatti, quasi il 90% del tempo destinato allo sviluppo di tutti i casi d’uso menzionati in questo articolo dovrebbe essere dedicato al processo ETL.

7. La sfida della protezione dei dati

I dati HR spesso includono informazioni personali sensibili, che richiedono robuste misure di protezione dei dati. Per salvaguardare questi dati, le organizzazioni devono utilizzare pratiche di governance dei dati solide, tra cui stringenti misure di sicurezza, controlli di accesso e tecniche di crittografia dei dati (Hamilton, R. H., & Davison, H. K., 2022).

È essenziale stabilire politiche chiare per la gestione, la conservazione e la condivisione dei dati, concedendo l’accesso solo al personale autorizzato. Priorizzando la protezione dei dati e aderendo alle normative legali, le organizzazioni possono costruire fiducia con i dipendenti preservando la privacy e la riservatezza dei dati HR.

Lavorare a stretto contatto con i team legali e di conformità è anche necessario per rispettare tutte le leggi e i regolamenti applicabili, in particolare le specifiche leggi sulla protezione dei dati come il GDPR nell’UE. In tutti questi processi, è importante cercare il consiglio legale e l’aiuto da parte di professionisti della protezione dei dati per garantire la conformità alle leggi e ai regolamenti locali.

Osservazioni conclusive

Tutto sommato, abbiamo visto che l’intersezione tra AI e HR apre un mondo di possibilità in attesa di essere esplorate. In questo scenario, la sfida per i data scientist e i professionisti d’affari è quella di tradurre queste possibilità in soluzioni tangibili che semplifichino i processi HR preservando al contempo il prezioso elemento umano. Ciò implica sia sfruttare la potenza dell’AI che capire le sottigliezze della gestione delle risorse umane. Senza dubbio questo equilibrio guiderà il futuro, creando un’industria HR più efficace, inclusiva ed empatica.

Rimanete sintonizzati per ulteriori articoli illuminanti in questa serie mentre ci impegniamo insieme per migliorare il mondo attraverso la democratizzazione di soluzioni innovative.

Riferimenti

[1] Chowdhury, S., Dey, P., Joel-Edgar, S., Bhattacharya, S., Rodriguez-Espindola, O., Abadie, A., & Truong, L. (2023). Sbloccare il valore dell’intelligenza artificiale nella gestione delle risorse umane attraverso la struttura delle capacità dell’AI. Human Resource Management Review, 33(1), 100899.

[2] Pereira, V., Hadjielias, E., Christofi, M., & Vrontis, D. (2023). Una revisione sistematica della letteratura sull’impatto dell’intelligenza artificiale sui risultati del lavoro: una prospettiva multi-processo. Human Resource Management Review, 33(1), 100857.

[3] Barabási, A. L. 2013. Network science. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 371(1987), 20120375.

[4] Rodgers, W., Murray, J. M., Stefanidis, A., Degbey, W. Y., & Tarba, S. Y. (2023). Un approccio algoritmico di intelligenza artificiale per la presa di decisioni etiche nei processi di gestione delle risorse umane. Human Resource Management Review, 33(1), 100925.

[5] Hamilton, R. H., & Davison, H. K. (2022). Sfide legali ed etiche per HR nel machine learning. Employee Responsibilities and Rights Journal, 34(1), 19–39.