Talent Intelligence (e non solo) al tempo dell’IA

Si parla molto di Intelligenza Artificiale (IA) applicata al marketing, ma ancora poco di IA applicata alle risorse umane (HR). Si tratta di un tema di frontiera, non tanto sul tema dell’IA generativa e di tutto ciò che le intelligenze cosiddette artificiali aumentate possono fare, ma soprattutto su quanto si fa nell'ambito delle persone e quindi nei processi HR. Non è una novità parlare di questo tipo di strumenti e del fatto che l’IA, se ben allenata, possa da una parte predire e dall'altra fare sintesi ed entrare sempre più in conversazione con le persone (Conversational AI), perché lavora su volumi a livello algoritmico. Dobbiamo cominciare a pensare che tutti questi temi hanno a che fare con una persona che è un organismo complesso, fatto non solo di competenze, ma soprattutto di attitudini e motivazioni che indirizzano la conoscenza e migliorano le relazioni. Ford e Olivetti avevano una cosa in comune: la comprensione del ruolo delle macchine rispetto alle persone. Eppure, la loro sensibilità le ha portate a due risultati completamente differenti: in un caso l’ottimizzazione sistemica del processo, nell’altro un sistema ottimizzato intorno alla persona.

Intelligenza artificiale e risorse umane

Non possiamo parlare di IA nelle HR senza ricordare che cosa è successo nel tempo. Nel 2014, in ambito HR, il tema portante era la gamification, con quiz e live game. Le aziende implementavano la gamification nei programmi di formazione, marketing ed engagement e, attraverso questa, aumentava la motivazione e il coinvolgimento delle persone e al contempo la fidelizzazione e la soddisfazione dei clienti. Oggi di fatto noi facciamo esperienze gamificate e non ce ne rendiamo quasi più conto.

È interessante provare a verificare ex-post se è stato confermato lo scenario prefigurato da un report di Gartner nel 2015, anno entro cui il 50% delle grandi aziende avrebbe dovuto implementare la gamification. Effettivamente, oggi questa attività è entrata di fatto nelle nostre vite e ha ben superato il 50% di implementazione da parte delle aziende (non solo di software). Poi, nel 2018, il mondo del business si è focalizzato sul tema dell’experience. Le aziende hanno cercato di distinguersi dai competitor, così da offrire un’esperienza unica e personalizzata ai clienti, aumentandone la soddisfazione e la fidelizzazione.

Nel mondo HR, ma non solo, il punto focale ha riguardato soprattutto l’esperienza: nel caso di Amazon il tema era l'esperienza utente, in quello di Netflix l’esperienza d’intrattenimento. E l’HR, ovviamente, non è rimasta estranea a questo tema: esperienza personalizzata per l’onboarding, personalizzata per i programmi di formazione e così via.

Arriviamo, così, ai giorni nostri. Nell’HR si inizia a parlare di people analytics. Gli analytics prendono tutto, conquistano il mondo del trading, quello del marketing, anche in modo disruptive perché in questo campo nascono ogni giorno nuove aziende. Un report molto interessante di McKinsey dimostra come le aziende che hanno adottato gli analytics hanno registrato una riduzione media dei costi del 15%. Gli analytics aiutano i manager a prendere decisioni informate e a valutare l’efficacia delle azioni intraprese. Le aziende utilizzano sempre più i dati per migliorare le performance, la comprensione dei clienti e la gestione dei collaboratori.

Le analisi devono permettere di conoscere meglio le persone, ma occorre fare un patto: dobbiamo perseguire un’armonia tecnologica e insieme una tecnologia armonica: in altre parole, dobbiamo riuscire a costruire una relazione armoniosa con la tecnologia e la tecnologia può essere in armonia con le nostre vite. L’innovazione, per questo, non va né idolatrata né demonizzata, occorre invece trovare il giusto equilibrio e la giusta frequenza.

La talent intelligence

È quanto, analogamente, può succedere nel mondo del lavoro, dove è fondamentale affrontare il tema dell'intelligence che non è soltanto IA, ma è una trasformazione culturale che parte non dal mezzo (la macchina) ma dallo scopo (il talento). Il tema principale oggi nel mondo del lavoro è dunque la talent intelligence, che va adottata dalle aziende a supporto delle decisioni aziendali poiché aumenta la trasparenza, la velocità e la precisione delle decisioni. Aiuta a fare scelte più informate grazie alla maggiore quantità e qualità dei dati a disposizione. Secondo Gartner, il 90% delle aziende utilizza strumenti di intelligence o è intenzionata a farlo nel breve periodo. Nel 2023, l’IA è diventata mainstream, come accaduto con la gamification, l'experience, gli analytics. Il lancio di ChatGPT rende questa tecnologia nota e accessibile a tutti. Messa online il 30 novembre 2022, è l’applicazione che ha raggiunto 1 milione di utenti il più velocemente nella storia: soltanto 5 giorni. A gennaio del 2023 contava già 100 milioni di utenti e OpenAI ha raggiunto in Borsa la valutazione di 29 miliardi di dollari.

In Glickon, nell’utilizzo dell’AI, siamo partiti dai cosiddetti quality data, abbiamo allenato dei modelli sull’HR per fare in modo che lo strumento tecnologico rispondesse a determinati casi d'uso. Il primo tema è: quanti sono i casi d'uso? Questa è l'alleanza uomo macchina, cioè siamo noi che determiniamo i casi di utilizzo. Il dominio “.ai” esiste da molti anni e ci sono tante applicazioni che permettono di scrivere articoli di blog o creare post LinkedIn e anche molto altro; quindi, nel marketing, l’IA effettivamente era già molto utilizzata prima di ChatGPT.

Nel settore dell’HR non abbiamo trovato molti riferimenti cui ispirarci e abbiamo quindi creato degli use case su due ambiti: il primo è la generazione, mediante algoritmi di Natural Language Generation, mentre il secondo ambito è l'analisi, e in questo caso parliamo di Natural Language Processing.

In questi due ambiti si possono creare numerosissimi scenari. Per la parte di Natural Language Generation, il software genera dei testi, ad esempio per scrivere una job description, creare domande sulle competenze e generare feedback personalizzati. Si inseriscono poche keyword e l’IA genera un testo scritto in linguaggio naturale con delle sezioni che abbiamo inserito nel prompt. Mentre, per quanto riguarda l’analisi dei testi, abbiamo creato dei modelli per identificare le entità più rilevanti e la qualità del sentiment all’interno di testi, come ad esempio risposte a survey di engagement, di clima e molto altro.

La relazione uomo-macchina

Quando abbiamo iniziato, pensavamo che il tema dell’IA per l’HR consistesse nel risparmiare tempo. Oggi, invece, abbiamo capito che l’IA fornisce degli stimoli creativi: fa superare il blocco del foglio bianco, permette di avere un tone of voice uniforme e, soprattutto, di parlare nel linguaggio della macchina per ciò che essa legge come input. Per esempio, una job description elaborata con una piattaforma di IA permette di essere “SEO oriented” poiché già scritta nel linguaggio della macchina, accelerando tutti i processi in cui queste interagiscono tra loro. Per quanto riguarda il tone of voice, l’IA permette di avere unicità nel tono di voce del testo generato.

Un altro esempio applicativo concerne i feedback: Glickon è in grado di effettuare una selezione e quindi inviare un feedback specifico al candidato semplicemente inserendo pochi input, un testo scritto in un linguaggio naturale che arriva alla persona che lo sente come proprio.

Tutto ciò significa che, effettivamente, la macchina aumenta la capacità di relazione se usata in modo corretto. Quanti professionisti delle HR usano l’Applicant Tracking System per mandare il feedback standard “sei il migliore fra tutti, ma non sei tu il candidato scelto”? È, dunque, chiaro che tutto dipende da come usiamo l’IA, ma anche dal tipo di input fornito. Ecco perché occorre parlare di alleanza uomo-macchina: perché è l'uomo che dà l'input, è la persona che in qualche modo crea il veicolo affinché poi la macchina possa restituire un output.

Un altro ambito, come già anticipato, riguarda l’analisi. Una volta realizzate le survey interne con i colleghi e i candidati, la macchina permette di effettuare l’analisi. Un’azione che ChatGPT, ad esempio, non compie perché non ha questo tipo di funzionalità. In altri termini, l’IA permette di categorizzare il dialogo dei colleghi e definirne contenuti e ambiti (ad esempio, l’organizzazione, la fiducia, il coinvolgimento, etc). Azione che l'essere umano non può compiere perché ha una capacity machine limitata. Questo tipo di opzione è importante perché assai spesso si fanno le cose ma non si restituiscono i risultati o, comunque, occorre molto tempo per l’analisi. Il punto critico è la capacità di sintesi, non solo avere il dato ma anche il “so what”. Avere la consapevolezza, una volta ottenute determinate informazioni, delle possibilità di utilizzo, delle azioni da implementare come, ad esempio, cambiare il processo di candidatura. È in questo che entra in gioco l'essere umano: la macchina, infatti, è in grado di analizzare e generare, ma è l’essere umano a operare il pensiero critico che permette di decidere con cognizione di causa le azioni che dovranno seguire.

Un’altra questione di cui forse si parla troppo poco concerne l’allenamento: decidere, cioè, su che cosa allenare l’IA. Se non è allenata sulla mia realtà specifica - torniamo al tema della personalizzazione, del contesto particolare - quel tipo di macchina è pressoché inutile. La prima cosa che abbiamo fatto in Glickon non è stata quella di dire “usiamo l’IA”, ma “dobbiamo allenarla sui temi HR”: fornire input, feedback, job description, etc. Il risultato di questo allenamento si può testare gratuitamente a questo link: www.glickon.com/flow. Quando si incontra un candidato o una candidata o quando occorre dare un feedback o inviare un’email di onboarding, è necessario conoscere il contesto, in caso contrario si rischia di avere un ritorno addirittura peggiore in termini di employer branding.

L’OBIETTIVO DA PERSEGUIRE è dunque fatto di creatività, risparmio di tempo, relazione e riduzione dei processi operativi. C'è un tema di “algoretica”, di attenzione al contesto, di allenamento continuo e di bias. È importante darsi il giusto tempo. E stabilire un’alleanza: perché se usiamo le mappe di Google per fare sempre lo stesso tragitto stiamo semplicemente spegnendo il cervello, esattamente come se utilizzassimo l’IA in quello stesso modo. È dunque fondamentale stimolarci su questo aspetto e ricordarci il percorso da cui arriviamo. L’essere umano ha in sé la capacità di sviluppare una forte consapevolezza, di porsi delle domande come, per esempio: “quale alleanza posso creare? Cosa può fare la macchina meglio di me? Cosa posso fare io meglio della macchina?”

Il futuro dell'umanità sarà intrecciato con l'intelligenza artificiale che abbiamo creato. Abbiamo la straordinaria opportunità di integrare l’unicità della nostra umanità e delle nostre capacità con l'IA. Il cuore della creazione di valore tra gli esseri umani e l'IA è la comprensione dei loro punti di forza e l'assegnazione di ruoli specifici all'interno del flusso di lavoro, in modo da creare un potente team collaborativo.

Non si tratta di lavorare meno, ma di lavorare meglio e (perché no?) anche di divertirsi un po', soprattutto nella routine quotidiana del lavoro.

Carlo Rinaldi, Chief Marketing Officer di Glickon.

I ruoli principali che gli esseri umani e l'IA svolgono nei flussi di lavoro ad alto valore.

Nel grafico vengono mostrati i ruoli principali delle persone e dell'IA generativa nelle situazioni di lavoro quotidiane. I ruoli sono indicativi, ma evidenziano con precisione i punti in cui le persone e l'IA possono integrarsi al meglio per creare un valore enormemente superiore.