Come cambierà la People Experience con l’Intelligenza Artificiale

December 1, 2020 Mark Goldin

Se c’è una cosa che i lavoratori hanno imparato in questo 2020 è che l’agilità e la flessibilità sono doti imprescindibili per far fronte ai cambiamenti epocali – la famosa “disruption”. Per molte aziende, questo significa attingere alle risorse dell’Intelligenza Artificiale (o AI) per svolgere le attività più svariate: dall'ottimizzazione dei processi in ambito retail allo snellimento delle supply chain fino addirittura all’assistenza clienti per renderla più rapida e personalizzata. Fra queste attività, tuttavia, una sembra essere ancora tabù: trasformare la People Experience applicando l’AI sul posto di lavoro.

Secondo l’indagine di Gartner sull’intelligenza artificiale, attualmente solo il 17% delle aziende utilizza soluzioni basate sull’AI nei propri reparti HR e solo un ulteriore 30% ha intenzione di farlo entro il 2022. Eppure, l’intelligenza artificiale ha il potenziale non solo per aumentare la scalabilità delle risorse umane, ma anche per individuare dei modelli comportamentali nelle persone e offrire un supporto mirato quando e dove serve. Per “supporto” non si intende semplicemente utilizzare l’AI per automatizzare le mansioni di routine che rallentano il lavoro, bensì aiutare i dipendenti a svolgere al meglio il ruolo ricoperto e crescere con soddisfazione nel proprio percorso di carriera. L’altra faccia della medaglia è che le aziende hanno l’occasione di saperne di più sul business e sulle persone con cui lavorano, elaborare previsioni utili, favorire la diversificazione, aumentare la produttività e, in ultima analisi, reagire efficacemente ai cambiamenti improvvisi.

L’AI, ad esempio, può eseguire analisi prescrittive per fornire indicazioni su recruiting, formazione e sviluppo, coinvolgimento, fidelizzazione e molte altre aree. Tuttavia trasformare il potenziale dell’AI in realtà comporta diverse sfide, che vanno dal trattamento etico e imparziale dei dati fino all’implementazione di applicazioni pratiche quotidiane.

Ecco a voi il Cornerstone Innovation Lab for AI

Proprio quest’oggi abbiamo presentato il nostro rivoluzionario Innovation Lab for AI, un centro di eccellenza nato all’interno di Cornerstone che vede i nostri migliori data scientist ed esperti aziendali impegnati nel compito di mettere a punto metodi pratici ed etici per applicare le tecnologie AI negli ambienti di lavoro. Puntando sulla ricerca e sulla collaborazione, il Lab si propone di affrontare le problematiche dell’AI che risultano più critiche per le aziende: ad esempio, come preservare la componente “umana” del lavoro pur ricorrendo all’automazione o in che modo trattare i dati personali sensibili senza perdere di vista l’etica e l’imparzialità.

L’obiettivo finale? Sfruttare l’AI per trasformare il lavoro in un’esperienza migliore, sempre più personalizzata e gratificante.

Integrare l’AI sul posto di lavoro: quali sono le sfide e come superarle

L’ambiente di lavoro offre più di un’opportunità per implementare le tecnologie AI, dalle attività di recruiting del reparto HR (scrematura dei candidati, programmazione automatica dei colloqui, ecc.) fino a una formazione su misura per sostenere la crescita professionale di ciascun collaboratore. Tutti questi possibili scenari, però, pongono le aziende davanti a uno scoglio non indifferente: la gestione dei dati personali. Ed è proprio questo uno dei nodi che il nuovo Lab cercherà di sciogliere.

La prima sfida è il formato dei dati HR

Per funzionare, gli strumenti AI hanno bisogno di alimentare i loro algoritmi e modelli con flussi di dati – e più sono strutturati, meglio è. Ma se alcuni dati HR sono quantitativi e numerici (ad esempio, il tasso di retention o di assunzione), molti altri sono destrutturati: basti pensare ai curricula, alle revisioni delle performance e agli appunti raccolti durante i colloqui in uscita. Per sfruttare questo tipo di informazioni, non basta macinare numeri: serve una elaborazione del linguaggio naturale per raccogliere e analizzare con precisione i dati registrati sotto forma di parole.

Privacy e sicurezza: un’altra grande sfida
I dati raccolti sul posto di lavoro hanno un valore enorme, ma sono anche fra i più riservati tra quelli che passano dall’azienda. Per questo è fondamentale proteggerli non solo dai possibili attacchi esterni, ma anche da occhi indiscreti interni.

Asif Qamar, Vice President and Chief Analytics Architect di Cornerstone, spiega: “Quando analizziamo i dati, nemmeno noi di Cornerstone dovremmo sapere a chi appartengono. Dobbiamo spogliarli di qualsiasi informazione che riconduca alla persona”.

Guardare oltre i big data, immaginando casi di utilizzo interfunzionali

Molte delle soluzioni attualmente implementate in realtà non sono strumenti AI, bensì strumenti di business intelligence (i cosiddetti “big data”), il cui uso consente di ottimizzare una sola operazione con un solo set di dati finiti. Per potersi definire veramente AI, una soluzione deve essere applicabile a un ampio ventaglio di situazioni flessibili e variabili, attingere ai dati presenti in tutta l’azienda, fornire analisi predittive e sottoporre consigli e decisioni intelligenti.

Il Cornerstone Innovation Lab for AI esplora nuove opportunità per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale in un’ottica interfunzionale, superando l’ormai obsoleta logica transazionale e basata sui processi per permettere alle aziende di abbracciare il cambiamento e accelerare la crescita delle persone e del business.

AI, uno strumento per umanizzare gli ambienti di lavoro e migliorare la People Experience

Mentre il nostro Lab continua a esaminare queste e molte altre sfide dell’AI, stiamo già cogliendo i primi frutti di questa iniziativa nell’applicazione delle best practice al nostro stesso motore AI.

Recruiting. Il motore AI di Cornerstone, Cornerstone Skills Graph, è in grado di analizzare il CV di un candidato e individuarne le competenze anche se non sono esplicitamente menzionate – una rivoluzione per i team responsabili del recruitment.

“In sostanza, il nostro sistema di AI può dedurre informazioni che il curriculum non specifica”, chiarisce Asif. “In particolare, studia i curricula di centinaia di migliaia di persone, coglie la relazione tra competenze e la interpreta per formulare previsioni accurate”.

Formazione e sviluppo. Analizzando il modo in cui ogni soggetto interagisce con i contenuti formativi già disponibili (che argomenti sceglie, con quale frequenza consulta i materiali, quanto efficacemente assimila le informazioni, ecc.), il nostro motore AI riesce a stabilire le preferenze di apprendimento personali e a indicare come proseguire il percorso di formazione.

Sviluppo professionale. Avendo un’impostazione interfunzionale, il motore AI di Cornerstone è in grado di fornire consigli che esulano dal singolo caso di utilizzo. Ad esempio, Cornerstone Skills Graph non si limita ad analizzare i comportamenti legati alla formazione, ma sa anche quale direzione sta prendendo una data carriera e può quindi suggerire al dipendente in questione come investire le nuove competenze acquisite per progredire nel suo percorso lavorativo.

“Disponendo dei dati di migliaia di dipendenti che hanno seguito percorsi ben tracciati, possiamo elaborare un modello probabilistico per capire dove altri colleghi vogliono arrivare”, continua Asif. “Sulla base di questa ipotesi possiamo fornire consigli che, oltre a tenere conto delle competenze maturate di recente, contribuiscono alla crescita professionale personale”.  

Risultato: un’esperienza di apprendimento ottimale sottesa da una cultura del lavoro più umana e olistica, incentrata sullo sviluppo.

Il ruolo delle persone: vitale, oggi più che mai

Una volta implementato con successo un sistema di intelligenza artificiale, le possibilità per trasformare (ossia: personalizzare, umanizzare e migliorare) l’esperienza dei dipendenti sul lavoro sono praticamente illimitate! Ma, come fa notare Asif, c’è una puntualizzazione da fare:

 “L’interpretazione finale dei dati è umana. L’AI può far emergere dettagli che meritano attenzione, ma non può sostituire le persone. È uno strumento che supporta il processo decisionale”.

Per trasformare concretamente il posto di lavoro con l’ausilio dell’AI, è importante non trascurare la questione dell’etica e dei pregiudizi. Dopotutto, i sistemi AI imparano dai modelli applicati dall’azienda, anche quando sono viziati da evidenti tendenze sessiste o razziste. Questo è un altro punto sul quale i nostri data scientist si stanno concentrando in modo particolare. In sostanza, l’AI può far emergere eventuali disparità, ma non può correggerle: questo compito spetta all’essere umano.

L’implementazione dei sistemi AI negli ambienti di lavoro sta prendendo sempre più piede, e le imprese devono portarla avanti con un obiettivo ben preciso in mente: migliorare l’esperienza del personale in modo concreto, pratico ed etico. In futuro, il nostro Lab continuerà a educare aziende, responsabili IT e, naturalmente, dipendenti sul ruolo che l’AI può avere sul lavoro. Non vediamo l’ora di condividere altre entusiasmanti notizie in futuro!

Informazioni sull'autore

Mark Goldin

As Chief Technology Officer for Cornerstone OnDemand, Mark Goldin is responsible for building and directing the company's technology strategy, which will allow the organisation to scale effectively and efficiently in the midst of rapid growth. In this role, Goldin oversees application architecture, development, quality assurance and technology operations while leading a world-class team of engineers to assure Cornerstone's continued excellence in providing innovative and feature-rich talent management software Goldin joins the Cornerstone team with more than 15 years of experience as a Chief Technology Officer leading high growth companies to market leadership positions through technology-driven strategies. Prior to joining Cornerstone, Goldin was the Chief Operations and Technology Officer at Green Dot Corporation where he oversaw application development, IT infrastructure, supply chain and logistics, and call center operations with a team that helped grow valuation by greater than a factor of 10 in just three years. Prior to this, Goldin served as Senior Vice President and CTO at Thomson Elite where he conceived, founded and ran Software-as-a-Service (SaaS) pioneer Elite.com and helped lead the company to market dominance. Goldin also held positions as CTO at DestinationRx and Managing Director at Trace Alexander Ltd.

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