Affrontare il crescente divario di capacità delle HR con l'AI

Se ricopri un ruolo di leadership nelle HR, conosci già la scomoda verità: il divario tra ciò che la tua organizzazione si aspetta e ciò che il tuo team può effettivamente offrire si sta allargando, non chiudendo. Ti viene chiesto di agire come partner strategico per la crescita e la trasformazione aziendale e, contemporaneamente, di gestire un volume senza precedenti di problematiche complesse e ad alto impatto emotivo per i dipendenti, il tutto praticamente con lo stesso organico e gli stessi strumenti che avevi prima che la pandemia ridisegnasse radicalmente il mondo del lavoro.

Non si tratta di lavorare più duramente o di essere più efficienti; semplicemente, i conti non tornano più. La volatilità post-pandemia, la carenza cronica di competenze e i continui cambiamenti organizzativi hanno messo i dipartimenti HR in uno stato di crisi quasi permanente. Allo stesso tempo, dipendenti appartenenti a cinque diverse generazioni richiedono una personalizzazione di livello consumer in ogni ambito, 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, producendo risultati aziendali misurabili nel breve termine e preparando il personale a un futuro potenziato dall'AI.

Una sfida crescente per i risultati aziendali

La pressione si fa sentire. Ricerche recenti rivelano che l'84% dei leader delle HR riferisce uno stress frequente, l'81% si sente in burnout e il 95% descrive il proprio lavoro come "caratterizzato da troppo lavoro e stress". Altre indagini segnalano che i dipartimenti HR sono sempre più "sotto pressione oltre il limite delle proprie capacità", con i partecipanti che riferiscono un deterioramento della qualità e dell'efficacia del proprio lavoro.

Le implicazioni per le aziende sono enormi: il calo dei tassi di assunzione e di fidelizzazione dei dipendenti, legato a un team HR sovraccarico di lavoro, rende più difficile per le organizzazioni dotarsi del personale adeguato per le esigenze attuali, per non parlare di quelle future. Con il costo mensile di una posizione non coperta che varia da 5.000 a 25.000 dollari, a seconda dell'anzianità del ruolo e del settore, e costi di sostituzione che arrivano fino al 200% dello stipendio annuale di un tipico dipendente, ottenere il massimo dal personale esistente è assolutamente fondamentale.

Anche il coinvolgimento dei dipendenti è in calo a causa della mancanza di supporto, engagement e chiarezza sul percorso di carriera, con il fenomeno del "quiet quitting" che sta diventando una prassi sempre più comune. Questo sta diventando un trend preoccupante, considerando che un calo anche solo di pochi punti percentuali nel coinvolgimento dei dipendenti può tradursi in milioni di dollari persi in termini di produttività per un'azienda.

Chiaramente, qualcosa deve cambiare e, sempre più spesso, la risposta non risiede in un aumento dell'organico o in un'ennesima soluzione mirata. Le organizzazioni che stanno prendendo il sopravvento non stanno facendo di più con meno; stanno ripensando radicalmente ciò che fanno le HR, ciò che fa l'AI e il punto di incontro tra le due cose.

Il percorso delle HR verso la trasformazione guidata dall'AI

In qualsiasi discussione riguardante HR e AI, è importante riconoscere l'impatto limitato che l'AI ha avuto finora. In una recente indagine di Gartner condotta su leader delle HR, l'88% ha riferito di non aver ottenuto alcun valore aziendale significativo dagli strumenti di AI, nonostante i diffusi tentativi di integrare l'AI nelle proprie organizzazioni. Gli strumenti di AI hanno influito su attività HR strettamente definite, come il sourcing e la ricerca dei talenti, lo screening dei curricula, la presa di appunti e la sintesi dei colloqui, ma la fiducia rimane un ostacolo fondamentale a una più ampia adozione nelle funzioni di gestione della forza lavoro più complesse.

Nonostante ciò, indagine dopo indagine, i leader delle HR continuano a esprimere ottimismo per la trasformazione a lungo termine delle funzioni HR grazie all'AI e continuano ad aumentare i propri investimenti in questa tecnologia. Ciò che molte di queste organizzazioni stanno comprendendo è che la trasformazione guidata dall'AI non è una soluzione rapida e magica per esigenze organizzative di lunga data, bensì uno strumento che può essere integrato con attenzione e in modo incrementale nei processi esistenti e in quelli riprogettati, man mano che le capacità tecniche si evolvono e emergono politiche e pratiche di governance. Questo approccio reimmagina la trasformazione non come uno stato binario (raggiunto o non raggiunto) da parte di un dipartimento HR, ma come un percorso a lungo termine di cambiamento incrementale e miglioramento dei processi che offre vantaggi crescenti nel tempo.

Un percorso collaudato verso il successo

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

Fase 1: Costruire le fondamenta dei dati

È solo quando vengono combinati con gli asset informativi proprietari della tua organizzazione che i modelli di AI pronti all'uso possono offrire il valore che cerchi. Questo pone due sfide per la maggior parte dei team HR: come riunire i dati dei dipendenti provenienti da tutta l'azienda e come garantire al meglio che queste informazioni sensibili siano adeguatamente protette.

I team di marketing riconoscono da tempo queste sfide in relazione ai dati dei consumatori. Il modello principale adottato dalla maggior parte di questi team consiste nel creare un repository centralizzato di informazioni rilevanti, collegate attorno a un concetto condiviso di identità del singolo consumatore. Questo repository di informazioni, spesso denominato Customer 360, è facilmente adattabile alle informazioni sui dipendenti.

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

La governance dei dati è assolutamente fondamentale in questo contesto. Sebbene si presti molta attenzione a garantire che l'accesso ai dati sia concesso in modo appropriato e attentamente controllato, è altrettanto fondamentale prestare attenzione alla qualità delle informazioni nel repository. Prendere decisioni sulla forza lavoro basandosi su informazioni inaffidabili non è solo dannoso per l'azienda, ma può anche avere implicazioni normative e legali per l'impresa.

Fase 2: Rivedere gli insight sulla forza lavoro

Una volta create fondamenta di dati solide, affidabili e sicure, il passo successivo consiste nel metterle all'opera. Invece di continuare a fare affidamento su report manuali e analisi ad hoc, le organizzazioni possono ora fornire prodotti di insight sulla forza lavoro riutilizzabili, creati direttamente a partire da Employee 360, integrando i dati nei flussi di lavoro HR critici dove conta di più: assunzioni, gestione delle prestazioni, compensi, abbandono e pianificazione della forza lavoro.

Questo cambiamento fa molto di più che migliorare l'efficienza. Per le organizzazioni che hanno operato con una visibilità limitata dei dati, posiziona la workforce intelligence al centro di ogni decisione chiave delle HR, sviluppando la fluidità analitica di cui i leader, i manager e gli analisti delle HR avranno bisogno in futuro. Allo stesso tempo, l'ampliamento dell'accesso a una fonte condivisa e autorevole di informazioni sui dipendenti funge da naturale stress test per i dati stessi.

All'inizio di questa fase, i decisori si imbatteranno inevitabilmente in risultati che metteranno alla prova le loro aspettative. Alcune di queste sfide faranno emergere reali problemi di dati o di logica che vale la pena correggere. Più spesso, faranno emergere qualcosa di più prezioso: il divario tra le ipotesi consolidate da tempo e il modo in cui la forza lavoro opera effettivamente.

Entrambi i risultati sono costruttivi. Le organizzazioni che superano questa fase ne escono con dati più puliti, un intuito analitico più acuto e, cosa forse più importante, 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 delle HR da zero.

Fase 3: Potenziare i flussi di lavoro con l'AI

L'organizzazione è ora pronta a trarre vantaggio dall'AI, ma rimangono problemi di fiducia nella tecnologia. Invece di ripensare radicalmente i flussi di lavoro delle risorse umane (HR), è meglio iniziare ottimizzando quelli esistenti, mantenendo l'intervento umano per l'interpretazione dei risultati generati dall'AI e per tutte le decisioni critiche.

Sebbene una mappatura completa di tutti i processi HR sarebbe estremamente vantaggiosa, questa fase inizia spesso con una semplice enumerazione dei flussi di lavoro che presentano vincoli di risorse e che si affidano in gran parte all'interpretazione umana delle informazioni. Mappare questi flussi di lavoro, inserirli in uno strumento di gestione dei flussi di lavoro in grado di utilizzare l'AI e usare l'AI in modo selettivo per attività lunghe, ripetitive e interpretative inizia a dare maggiore struttura ai flussi di lavoro e getta le basi per ottenere vantaggi misurabili per il team.

La trasparenza è fondamentale in questa fase. Ogni volta che si utilizza l'AI, i decisori umani devono poter accedere ai dettagli non solo sulla decisione presa, ma anche sul perché sia stata presa. Questi decisori devono avere la possibilità di fornire feedback e correzioni all'AI, e questo feedback deve essere utilizzato per perfezionare i risultati nel tempo. Non ci si aspetta mai che l'AI 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'AI

Si trascorrerà diverso tempo nella Fase 3, ottimizzando i flussi di lavoro esistenti attraverso un uso più limitato dell'AI. In questa fase si possono ottenere vantaggi consistenti, ma man mano che i team acquisiscono maggiore familiarità con l'uso dell'AI e con i propri flussi di lavoro, arriva un momento in cui l'organizzazione è pronta per un ripensamento radicale in alcune aree.

A questo punto, l'attenzione si sposta da dove l'AI può alleviare i vincoli di risorse all'interno dell'organizzazione a come l'AI può aiutare l'organizzazione a trasformare le risorse umane e la gestione del personale in una capacità distintiva.

Non esiste un unico percorso da seguire in questa fase, poiché le esigenze di ogni organizzazione sono diverse, ma avendo adottato l'approccio incrementale qui descritto, le organizzazioni dispongono delle fondamenta tecnologiche e di dati necessarie per supportare tale sforzo. Hanno anche consolidato la familiarità e la fiducia sia del team HR che dei leader aziendali per esplorare la gamma più ampia di opportunità che l'AI può sbloccare per il proprio personale.

Sfrutta l'esperienza di MathCo

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

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

Invece di partire da zero, NucliOS applica blocchi modulari e blueprint HR preconfigurati che aiutano le organizzazioni a passare rapidamente da dati frammentati a una visione 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 del personale.

Man mano che i team avanzano nelle fasi successive, NucliOS fornisce acceleratori integrati che rendono l'adozione dell'AI scalabile e sensibile al contesto. Ogni modello e insight, dai consigli sulle assunzioni agli avvisi di abbandono, è trasparente e spiegabile, consentendo ai team HR di mantenere la piena visibilità sul funzionamento dell'AI e di mantenere le persone coinvolte nella guida e nel perfezionamento dei risultati.

In linea con le quattro fasi della trasformazione, NucliOS offre tre ambienti integrati per supportare un progresso continuo:

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

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

Alimenta la trasformazione con Databricks

Ogni trasformazione AI di successo inizia con dati affidabili e di alta qualità. Databricks fornisce le fondamenta che rendono possibile tutto questo: l'ambiente sicuro e governato in cui prende forma l'Employee 360. Fungendo da hub centrale per tutti i dati del personale, Databricks unifica le informazioni strutturate e non strutturate tra i vari sistemi HR, garantendo una visione dell'organizzazione coerente, verificabile e conforme alle normative sulla privacy.

Basato su un'architettura lakehouse, Databricks unisce l'affidabilità del data warehousing aziendale con la flessibilità dei data lake, consentendo la condivisione fluida dei dati e la collaborazione in tempo reale tra i team. Controlli di accesso robusti, tracciamento della derivazione dei dati (lineage) e controlli di qualità proteggono le informazioni sensibili dei dipendenti, mantenendo al contempo la trasparenza e la tracciabilità necessarie per la conformità normativa.

In particolare, Databricks va oltre l'archiviazione sicura. La sua profonda integrazione con funzionalità avanzate di AI e machine learning consente ai dati di fluire in modo sicuro e intelligente in strumenti come NucliOS, dove alimentano modelli predittivi, flussi di lavoro human-in-the-loop e l'ottimizzazione continua dei processi. Questo equilibrio tra protezione e innovazione garantisce che i dati del personale non siano bloccati, ma attivati in modo responsabile per sbloccare un nuovo valore strategico.

Inizia il tuo percorso di trasformazione delle risorse umane

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

Se sei pronto a scoprire come l'AI può reinventare le risorse umane nella tua organizzazione, contatta MathCo per iniziare il tuo percorso verso un personale più agile, guidato dai dati e pronto per il futuro.

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