Hr analytics e intelligenza artificiale, gli strumenti a supporto del business che cambia

“HR analytics e intelligenza artificiale sono necessari ad ottenere dati produttivi, il modello di business è cambiato ed è fondamentale avere un governo real time delle decisioni”. Ne è convinto Christian Pedergnana, HR product manager di TeamSystem HR, che il 2 dicembre terrà un webinar su questo argomento.

Pedergnana, cosa è successo al mondo HR?

Il cambiamento dei modelli di business ha visto l’HR protagonista; in molte aziende ne è stato l’agente almeno su due piani. Da un lato è partner del business e fornisce informazioni just in time, dall’altro promuove la trasformazione verso il digitale dei collaboratori e dei manager. C’è da dire che questo processo ha interessato gli ultimi dieci anni e pian piano la trasformazione ha portato allo sviluppo di nuove competenze, legate anche all’analisi dei dati. I dati, infatti, servono certamente nei processi di recruitment, ma non ci si deve più limitare al solo report, bensì bisogna leggerli, essere autonomi e avere una governance dei dati stessi.

Quali strumenti entrano in gioco?

Si sono susseguite diverse fasi. Nella prima, che era prevalentemente amministrativa, gli strumenti informatici erano per lo più utili a fare il cedolino paga e operazioni simili; negli anni ’90 si sono fatti strada strumenti di sviluppo del capitale umano utili a indirizzare processi più strategici, come il recruiting, l’onboarding, la misurazione delle performance: strumenti operativi che davano modo alla direzione HR di governare i processi e offrire ai dipendenti una modalità attraverso cui interloquire con le direzioni HR. La terza fase, per me, è quella dei tool data driven, ovvero strumenti che permettono a tutti gli stakeholder di entrare all’interno delle funzionalità di un sistema, partendo dai dati. Non si ha più a che fare con un sistema operativo dentro il quale si fanno operazioni e si produce un reporting, ma si assiste alla necessità di fondere questi due aspetti in un unico strumento, partendo dai dati, facendoli ‘galleggiare’, dando al manager la giusta visione dei dati stessi, e non un numero che vada bene per tutti.

Quali sono gli effettivi utilizzi che oggi fa una direzione HR?

Gli utilizzi non sono sganciati uno dall’altro; non è possibile fare previsioni se non si ha una base di reporting. Per cui innanzi tutto è necessario capire cosa è successo nel passato (1), osservare quanto è accaduto, vedere per esempio come è andato il turnover. Poi è fondamentale la fotografia in tempo reale (2), cosa succede adesso, se c’è assenteismo o se non c’è, e capirne le ragioni; avere, insomma, dati immediatamente comprensibili, lo stato dell’arte di oggi. Faccio un esempio: se in un call center ci si accorge che aumenta il numero delle chiamate in entrata, bisogna agire per rispondere alla crescita della curva. È evidente che essere in possesso di numeri ‘premasticati’ offre supporto alle decisioni da prendere in modo immediato. Infine, è possibile usare i dati per fare analisi predittive (3), fare ragionamenti e provare a proiettare ciò che è successo nel futuro; se, ad esempio, c’è stato assenteismo, quali sono state le cause? Il burnout o altro? I big data danno la possibilità di realizzare analisi su grandi numeri e le aziende possono farne sia su dati propri che su dati di benchmark. Se torniamo all’esempio del turnover, studiato in un arco temporale di due anni, emergono i motivi per cui le persone se ne sono andate. Ecco quindi che l’HR può maneggiare tantissimi dati che possono dare informazioni molto profonde sulla persona: se ha, ad esempio, attraversato cambi di ruolo e quanti, ma anche se la casa e la famiglia si trovano distanti. L’intelligenza artificiale, poi, può dare un ulteriore apporto, poiché permette di avere algoritmi che vanno oltre ciò che può fare un’operazione manuale e compiere analisi di tipo predittivo. Bisogna sperimentare e vedere quali risultati si possono ottenere. Nel recruiting, nell’analisi dei cv è già uno strumento consolidato: in una video intervista di 15 minuti standard possono emergere dati legati alla sicurezza, alla sincerità, al grado di stress della persona coinvolta, che diventano un supporto per le decisioni.

Quali sono gli aspetti peculiari dell’utilizzo dei dati che interessano gli HR? Il rispetto della privacy, ad esempio, come si inserisce in questo contesto?

Quello della privacy è un tema centrale ed è necessario capire anche quanto il dato anonimo può essere utile. Inoltre, bisogna fare attenzione al fatto che chi scrive gli algoritmi non inserisca pregiudizi. Anche in questo caso, meglio fare un esempio: esistono meccanismi che analizzano i cv sviluppati in Occidente che in Africa possono dare risultati e indicazioni falsate. Gli algoritmi più seri escludono indicazioni sul sesso e sulla nazione di nascita. Diverso il caso di algoritmi che danno feedback rispetto a processi legati alle performance: questa è una grande opportunità per il gli HR. Google ha presentato un importante studio sulle malattie cardiovascolari in una località di 40 mila abitanti, per tre anni. Si è scoperto che chi abbandonava la propria azienda lo faceva per motivi legati al burnout. E così si sono adottate politiche conseguenti, invitando i dipendenti a lasciare in ufficio i pc e i cellulari aziendali.

Quali altri strumenti vengono utilizzati oltre ai dati strutturati?

Sta espandendosi l’utilizzo di moduli di continuous feedback tra colleghi, così come da parte di dipendenti verso i manager, ad esempio per valutare i diversi gradi di collaborazione. All’inizio si può chiedere che i feedback siano anche anonimi, ma poi si osserva che la curva degli anonimi nei mesi scende.

Come reagiscono le aziende?

Pian piano si stanno creando le competenze; i timori sono spesso legati allo scarso controllo delle tecnologie.

L’uomo dovrà andare incontro alla tecnologia o viceversa?

A mio avviso, dovrà essere la tecnologia ad andare incontro all’uomo.

Appuntamento il 2 dicembre per un approfondimento sul tema nel corso del webinar promosso da TeamSystem insieme a HR Link.