Colmare il crescente divario di capacità delle Risorse Umane con l'IA

Se sei un leader delle risorse umane, conosci già la scomoda verità: il divario tra ciò che la tua organizzazione si aspetta e ciò che il tuo team può effettivamente fornire si sta ampliando, non riducendo. Ti viene chiesto di agire come partner strategico per la crescita e la trasformazione aziendale, gestendo al contempo un volume senza precedenti di problemi complessi ed emotivamente intensi dei dipendenti, il tutto con essenzialmente lo stesso organico e gli stessi strumenti che avevi prima che la pandemia rimodellasse fondamentalmente il lavoro.

Non si tratta di lavorare di più o di essere più efficienti; la matematica semplicemente non funziona più. La volatilità post-pandemia, le carenze croniche di competenze e il costante cambiamento organizzativo hanno messo i dipartimenti HR in uno stato di crisi quasi continua. Allo stesso tempo, i dipendenti di cinque generazioni diverse richiedono una personalizzazione di livello consumer in tutto, dai benefit allo sviluppo della carriera, mentre i leader si aspettano che tu risolva sfide strategiche come la pianificazione della successione per una forza lavoro che invecchia, che generi risultati aziendali misurabili nel breve termine e che prepari la forza lavoro per un futuro aumentato dall'IA.

Una Sfida Crescente per il Bilancio

La tensione si fa sentire. Ricerche recenti rivelano che l'84% dei leader HR segnala stress frequente, l'81% si sente esaurito e il 95% descrive il lavoro come "troppo lavoro e stress". Altri sondaggi riportano che i dipartimenti HR sono sempre più "spinti oltre la loro capacità", con i partecipanti ai sondaggi che segnalano un deterioramento della qualità e dell'efficacia del loro lavoro.

Le implicazioni per le aziende sono enormi, con tassi di reclutamento e fidelizzazione dei dipendenti in calo legati a un team HR oberato di lavoro, che rende più difficile per le organizzazioni avere personale adeguato per le esigenze attuali, per non parlare del futuro. Con il costo mensile di una posizione non coperta che varia da $5.000 a $25.000, a seconda della seniority del ruolo e del settore, e i costi di sostituzione fino al 200% dello stipendio annuale di un dipendente tipico, ottenere il massimo dai dipendenti esistenti è assolutamente fondamentale.

Anche il coinvolgimento dei dipendenti è in calo a causa della mancanza di supporto, coinvolgimento e chiarezza di carriera, con il quiet quitting che sta diventando una norma crescente. Questa sta diventando una tendenza preoccupante quando pochi punti percentuali di calo nel coinvolgimento dei dipendenti possono tradursi in milioni di dollari di output persi per un'azienda.

Chiaramente, qualcosa deve cedere, e sempre più spesso la risposta non è più personale o un'altra soluzione puntuale. Le organizzazioni che stanno andando avanti non fanno di più con meno; stanno ripensando fondamentalmente cosa fa l'HR, cosa fa l'IA e dove le due cose si incontrano.

Il Percorso dell'HR verso la Trasformazione AI

In ogni conversazione su HR e IA, è importante riconoscere l'impatto limitato che l'IA ha avuto finora. In un recente sondaggio Gartner tra i leader HR, l'88% ha riferito di non aver ancora ottenuto alcun valore aziendale significativo dagli strumenti di IA, nonostante i tentativi diffusi di infondere l'IA nelle loro organizzazioni. Gli strumenti di IA hanno avuto un impatto su compiti HR definiti in modo ristretto come il sourcing e la ricerca di talenti, lo screening dei curriculum e la presa di appunti e il riepilogo dei colloqui, ma la fiducia rimane un ostacolo fondamentale all'adozione più ampia per funzioni di gestione della forza lavoro più complesse.

Nonostante ciò, in sondaggio dopo sondaggio, i leader HR continuano a esprimere ottimismo per la trasformazione a lungo termine delle funzioni HR con l'IA e stanno continuando a far crescere i loro investimenti nella tecnologia. Ciò che molte di queste organizzazioni stanno arrivando a realizzare è che la trasformazione guidata dall'IA non è una soluzione magica rapida per esigenze organizzative di lunga data, ma uno strumento che può essere attentamente e incrementalmente integrato nei processi esistenti e riarchitettati man mano che le capacità tecniche si evolvono e emergono politiche e pratiche di governance. Questo approccio re-immagina la trasformazione non come uno stato binario raggiunto o non raggiunto da un dipartimento HR, ma come un viaggio a lungo termine di cambiamento incrementale e miglioramento dei processi che offre benefici crescenti nel tempo.

Un Percorso Provato per il Successo

Insieme, MathCo e Databricks hanno permesso a una vasta gamma di team HR di integrare l'IA nel tessuto dei loro processi. L'approccio che abbiamo trovato offrire i migliori risultati procede in una serie di fasi, ognuna delle quali si basa sul successo delle precedenti e offre valore aziendale incrementale lungo il percorso (Figura 1).

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Fase 1: Costruire le Fondamenta dei Dati

Solo quando le informazioni proprietarie della tua organizzazione vengono combinate con modelli di IA pronti all'uso si può ottenere il valore desiderato. Questo solleva due sfide per la maggior parte dei team HR: come riunire i dipendenti da tutta l'azienda e come garantire al meglio che queste informazioni sensibili siano adeguatamente protette.

I team di marketing hanno da tempo riconosciuto queste sfide in relazione ai dati dei consumatori. Il modello principale adottato dalla maggior parte di questi team è costruire un repository centralizzato di informazioni pertinenti, collegato attorno a un concetto condiviso dell'identità del singolo consumatore. Questo repository di informazioni, spesso definito Customer 360, è facilmente adattabile alle informazioni sui dipendenti.

All'interno dell'Employee 360, i dati dei dipendenti sono centralizzati da tutta l'azienda. Le informazioni strutturate da vari sistemi operativi vengono replicate, così come le informazioni non strutturate da una varietà di sistemi di gestione e comunicazione. Vengono estratti metriche e classificazioni utili da questi dati, e vengono generate anche intuizioni predittive. L'obiettivo è rendere i dati grezzi contenuti nell'Employee 360 più immediatamente utilizzabili dai team HR e portare una certa standardizzazione alle interpretazioni critiche dei segnali nelle informazioni sui dipendenti.

La governance dei dati è assolutamente fondamentale qui. Mentre dedichiamo molta attenzione a garantire che l'accesso appropriato ai dati venga concesso e attentamente verificato, è anche fondamentale prestare attenzione alla qualità delle informazioni nel repository. Prendere decisioni sulla forza lavoro basate su informazioni inaffidabili non è solo dannoso per l'azienda, ma può avere implicazioni normative e legali per l'impresa.

Fase 2: Rivedere le Intuizioni sulla Forza Lavoro

Con una base di dati solida, affidabile e sicura in atto, il passo successivo è mettere al lavoro tale base. Invece di continuare a fare affidamento su report manuali e analisi una tantum, le organizzazioni possono ora fornire prodotti di insight sulla forza lavoro riutilizzabili, costruiti direttamente dall'Employee 360, integrando i dati nei flussi di lavoro HR critici dove contano di più: assunzione, gestione delle prestazioni, retribuzione, abbandono e pianificazione della forza lavoro.

Questo cambiamento fa più che migliorare l'efficienza. Per le organizzazioni che hanno operato con una visibilità limitata dei dati, pone l'intelligenza della forza lavoro al centro di ogni decisione chiave delle risorse umane, costruendo la fluidità analitica di cui avranno bisogno in futuro i leader HR, i manager e gli analisti. Allo stesso tempo, ampliare l'accesso a una fonte condivisa e autorevole di informazioni sui dipendenti funge da naturale test di pressione sui dati stessi.

All'inizio di questa fase, i decisori incontreranno inevitabilmente scoperte che sfideranno le loro aspettative. Alcune di queste sfide faranno emergere problemi di dati o logica reali che vale la pena correggere. Più spesso, faranno emergere qualcosa di più prezioso: il divario tra ipotesi di lunga data e come opera effettivamente la forza lavoro.

Entrambi gli esiti sono costruttivi. Le organizzazioni che attraversano questa fase emergono con dati più puliti, istinti analitici più acuti e, forse soprattutto, un team di leadership che ha visto in prima persona dove il pensiero convenzionale fallisce. Questa è precisamente la mentalità necessaria per ripensare i flussi di lavoro HR da zero.

Fase 3: Aumentare i Flussi di Lavoro con l'IA

L'organizzazione è ora pronta a sfruttare l'IA, ma persistono problemi di fiducia nella tecnologia. Invece di una revisione radicale dei flussi di lavoro delle risorse umane, è meglio iniziare con il miglioramento dei flussi di lavoro esistenti, mantenendo gli esseri umani nel ciclo per l'interpretazione dei risultati generati dall'IA e per tutte le decisioni critiche.

Sebbene una mappatura esaustiva di tutti i processi delle risorse umane sarebbe estremamente vantaggiosa, questa fase spesso inizia con una semplice enumerazione dei flussi di lavoro che hanno risorse limitate e si basano su una notevole interpretazione umana delle informazioni. La cattura di questi flussi di lavoro, l'inserimento in uno strumento di gestione dei flussi di lavoro in grado di impiegare l'IA e l'uso selettivo dell'IA per attività dispendiose in termini di tempo, ripetitive e interpretative, inizia a portare maggiore struttura ai flussi di lavoro e fornisce la base per catturare benefici misurabili per il team.

La trasparenza è fondamentale in questa fase. Ogni volta che viene utilizzata l'IA, i decisori umani devono avere accesso ai dettagli non solo su quale decisione è stata presa, ma anche sul perché. Questi decisori necessitano della capacità di fornire feedback e correzioni all'IA e questo feedback deve essere utilizzato per ottimizzare i risultati nel tempo. Non ci aspettiamo mai che l'IA fornisca risultati perfetti e puramente deterministici, ma con un uso corretto del feedback, può fornire risultati che superano l'affidabilità e la coerenza di un professionista esperto. Ma ci vuole tempo per arrivarci.

Fase 4: Creare processi ottimizzati per l'IA

Si dedicherà molto tempo alla Fase 3, migliorando i flussi di lavoro esistenti attraverso un uso più limitato dell'IA. Benefici considerevoli possono essere accumulati in questa fase, ma man mano che i team diventano più a loro agio con l'uso dell'IA e più profondamente familiari con i propri flussi di lavoro, si arriva a un punto in cui l'organizzazione è pronta per una revisione radicale in alcune aree.

A questo punto, la conversazione si sposta da dove l'IA può alleviare i vincoli di risorse all'interno dell'organizzazione a dove l'IA può aiutare l'organizzazione a trasformare la gestione delle risorse umane e della forza lavoro in una capacità differenziante.

Non esiste un unico percorso in questa fase poiché le esigenze di ciascuna organizzazione differiranno, ma avendo seguito l'approccio incrementale qui delineato, le organizzazioni hanno le basi di dati e tecnologiche necessarie per supportare tale sforzo. Hanno anche stabilito la familiarità e la fiducia sia del team delle risorse umane che dei leader delle persone in tutta l'azienda per esplorare la più ampia gamma di opportunità che l'IA può sbloccare per la loro forza lavoro.

Sfrutta l'esperienza di MathCo

Trasformare questa roadmap in quattro fasi in realtà richiede più dell'intenzione. Richiede la giusta base tecnologica per dare vita alla strategia. MathCo colma questo divario attraverso NucliOS, una piattaforma IA di livello enterprise progettata per accelerare la trasformazione aziendale (Video 1).

Video 1. Lo studio NucliOS di MathCo con blocchi di costruzione modulari e blueprint preconfigurati

Invece di partire da zero, NucliOS applica blocchi di costruzione modulari e blueprint HR preconfigurati che aiutano le organizzazioni a passare rapidamente da dati frammentati a una vista Employee 360 unificata e sicura. Questo approccio riduce i tempi di implementazione e garantisce che la base sia governata, affidabile e adattata alle sfumature uniche dei dati della forza lavoro.

Man mano che i team progrediscono nelle fasi successive, NucliOS fornisce acceleratori integrati che rendono l'adozione dell'IA scalabile e consapevole del contesto. Ogni modello e insight, dalle raccomandazioni di assunzione agli avvisi di abbandono, è trasparente e spiegabile, consentendo ai team HR di mantenere la piena visibilità su come funziona l'IA e di mantenere le persone coinvolte nella guida e nel perfezionamento dei suoi risultati.

Allineato con le quattro fasi di trasformazione, NucliOS offre tre ambienti integrati per supportare il progresso continuo:

• Data Studio automatizza e protegge la base dati.
• AI Studio opera i modelli e garantisce che i cicli di feedback umano rimangano centrali.
• Decision Studio consente la creazione di applicazioni personalizzate che trasformano insight maturi in azioni strategiche.

Insieme, queste capacità offrono alle risorse umane gli strumenti per evolvere i propri processi al ritmo del business, andando oltre l'automazione di base verso l'eccellenza guidata dall'IA basata su trasparenza, governance e innovazione sostenuta.

Alimenta la Trasformazione con Databricks

Ogni trasformazione IA di successo inizia con dati affidabili e di alta qualità. Databricks fornisce le basi che rendono ciò possibile: l'ambiente sicuro e governato in cui prende forma l'Employee 360. Agendo come hub centrale per tutti i dati della forza lavoro, Databricks unifica informazioni strutturate e non strutturate attraverso i sistemi HR, garantendo una visione coerente, verificabile e conforme alla privacy dell'organizzazione.

Costruito su un'architettura lakehouse, Databricks combina l'affidabilità dei data warehouse aziendali con la flessibilità dei data lake, consentendo la condivisione trasparente dei dati e la collaborazione in tempo reale tra i team. Robust control accessi, tracciamento della lineage e controlli di qualità proteggono le informazioni sensibili dei dipendenti mantenendo la trasparenza e la tracciabilità richieste per la conformità normativa.

Fondamentalmente, Databricks va oltre lo storage sicuro. La sua profonda integrazione con capacità avanzate di IA e machine learning consente ai dati di fluire in modo sicuro e intelligente in strumenti come NucliOS, dove alimenta modelli predittivi, flussi di lavoro human-in-the-loop e ottimizzazione continua dei processi. Questo equilibrio tra protezione e innovazione garantisce che i dati della forza lavoro non siano bloccati, ma attivati in modo responsabile per sbloccare nuovo valore strategico.

Inizia il Tuo Percorso di Trasformazione HR

Il crescente divario di capacità nelle risorse umane non si colmerà da solo, ma con la giusta base di dati, IA affidabile e partner esperti, può diventare un catalizzatore per il cambiamento organizzativo. L'approccio comprovato di MathCo, potenziato da Databricks, aiuta i leader HR a trasformare la visione in azione attraverso una trasformazione IA sicura, trasparente e scalabile.

Se sei pronto a esplorare come l'IA può reinventare le risorse umane nella tua organizzazione, contatta MathCo per iniziare il tuo percorso verso una forza lavoro più agile, data-driven e pronta per il futuro.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale