L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore delle risorse umane, automatizzando e migliorando i processi: può liberare i dipendenti delle HR da attività ripetitive e manuali, e aiuta a identificare i migliori candidati per le posizioni disponibili. Ecco una rassegna delle soluzioni di gestione delle risorse umane che fanno uso di AI.
Chi si occupa della gestione delle risorse umane in azienda svolge un ruolo chiave e spesso incredibilmente complesso. Non solo è chiamato a selezionare i nuovi talenti, individuando le persone con il maggiore potenziale, ma deve anche gestire i percorsi di carriera interni. cercando di stimolare le persone e individuare i percorsi di crescita più adatti a ogni singolo lavoratore.
Un compito che sta diventando sempre più difficile, soprattutto in un periodo caratterizzato dal fenomeno delle grandi dimissioni. Un trend che ha fatto la comparsa con la pandemia da Covid e che ancora non si è esaurito. Come ha riportato Il Sole 24 Ore, nei primi 9 mesi dello scorso annio circa 1,6 milioni di lavoratori in Italia hanno lasciato il proprio posto di lavoro, un valore superiore del 22% allo stesso periodo del precedente anno. Un trend che non si è fermato nell’ultimo trimestre 2022, con 562.000 dimissioni, +6,6% rispetto al Q4 2021.
Bisogna poi tenere conto di un particolare: trovare nuovi talenti già in possesso di specifiche competenze, soprattutto in ambito STEM, diventa sempre più difficile, sia per il basso numero di laureati in questi ambiti, sia perché spesso le persone sono attratte da posizioni all’estero, dove gli stipendi sono mediamente più elevati a parità di ruolo.
L’intelligenza artificiale entra nella gestione delle risorse umane
Negli ultimi anni sempre più imprese stanno utilizzando l’intelligenza artificiale come supporto in ambito di gestione delle risorse umane. Non certo per sostituire la carenza di talenti, ma per velocizzare e rendere più efficace il processo di selezione dei candidati. Secondo Gartner nel 2020 il 17% delle imprese a livello globale aveva già adottato soluzioni di AI nel reparto risorse umane.
Sempre in un sondaggio di Gartner condotto fra ottobre 2022 e aprile 2023, il 79% degli intervistati (200 corporate leader a livello globale) considera l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle HR “critica per il successo nei prossimi due anni”.
Ma come viene applicata l’intelligenza artificiale alle risorse umane e perché è importante?
Due i principali vantaggi: da un lato, consente di automatizzare una serie di processi, come la stesura e la pubblicazione degli annunci di lavoro.
Dall’altro, permette di estrarre dai dati insight utili a indirizzare meglio i percorsi di carriera, riducendo il tasso di abbandono e suggerendo nuovi modi per migliorare la soddisfazione dei dipendenti. Che, giustamente, sono diventati più esigenti.
Se in passato lo stimolo economico era la leva principale per trattenerli, oggi non è più sufficiente, e bisogna lavorare molto sia sui benefit (come forme di lavoro agili) sia sulla motivazione, che è anche la chiave per garantire il rendimento dei lavoratori nel tempo.
I vantaggi dell’intelligenza artificiale per chi lavora nelle risorse umane
Già da molti anni gli ATS (Applicant Tracking Systems) sono fra gli strumenti più usati per accelerare il processo di selezione dei candidati.
Queste soluzioni inizialmente non erano basate su algoritmi di machine learning, e si limitavano a scremare velocemente i tantissimi CV ricevuti per scartare quelli privi dei requisiti fondamentali (anni di esperienza inferiori a quelli richiesti, titolo di studio non adatto alla posizione e via dicendo) e ottimizzare i processi, facilitando la comunicazione fra l’azienda e i candidati.
Si trattava però di applicazioni poco intelligenti, che andavano alla ricerca di specifiche parole chiave, ma non erano in grado di discernerne il contesto e di “capire” cosa analizzavano.
L’introduzione dell’IA ha migliorato notevolmente queste soluzioni, facendo leva sulle capacità di Nlp, natural language processing, cioè di comprendere meglio il contesto: le soluzioni moderne ottengono migliori risultati nel verificare se il profilo del candidato è conforme all’offerta di lavoro. E riducendo di molto gli errori.
Scremare a mano centinaia, se non migliaia, di CV richiede moltissimo tempo a una persona, ed è un processo molto prono all’errore e ai limiti delle persone. Nessuno, infatti, è esente da bias, siano essi di genere o altro, e questo Bias impediscono una seleziona totalmente oggettiva, interamente basata sulle capacità e sulle competenze dei candidati. Introdurre l’IA permette di superare questi pregiudizi.
E anche di migliorare il processo in ambiti estremamente specifici, dove non sempre le HR sono le più preparate per la fase di pre-screening. Pensiamo, per esempio, alla ricerca di figure estremamente specializzate, come gli sviluppatori.
Non è semplice per chi non è esperto del settore comprendere tutte le capacità richieste dal candidato, col rischio di perdere molto tempo per valutare profili che un’AI tenderebbe a scartare velocemente in quanto inadeguati. O, viceversa, di lasciarsi scappare l’opportunità di assumere figure che invece sarebbero in grado di portare un grande valore aggiunto.
Un altro vantaggio di adottare l’AI nelle risorse umane è quello di semplificare e velocizzare la comunicazione. Anche in questo un notevole vantaggio arriva dai chatbot evoluti, che possono occuparsi di gestire almeno una parte del processo di comunicazione coi candidati. Per esempio, rispondendo alle loro domande (per esempio quali sono le politiche dell’azienda sulla maternità, le opportunità di carriera, la disponibilità dell’aziende ad applicare policy di lavoro agile).
L’AI può insomma portare molta più efficienza nelle fasi di selezione iniziale, ma anche aiutare a valutare meglio, e più oggettivamente, le interviste coi candidati, soprattutto se queste vengono effettuate da remoto, tramite piattaforme come Teams o Zoom.
Non mancano però alcuni potenziali rischi, legati nella maggior parte dei casi al set di dati utilizzato per addestrare gli algoritmi.
Abbiamo detto prima che l’AI tende a ridurre eventuali Bias dei selezionatori, ma questo avviene solo se i dati usati per il training del modello sono di buona qualità: un’azienda che storicamente ha adottato pratiche discriminanti nei suoi processi di assunzione, non otterrà gli stessi benefici dall’AIA di chi, invece, ha sempre operato un processo di selezione orientato alla trasparenza e all’inclusione.
Un esempio arriva da un ambito completamente differente, quello del riconoscimento facciale: uno studio di Harvard rivela come sebbene gli algoritmi di facial recognition siano affidabili al 90%, il tasso di errore aumenti significativamente su specifiche demografiche, in particolare persone di colore, donne e in generale gli individui con età compresa fra i 18 e i 30 anni.
I vantaggi per i lavoratori
Adottare l’AI nel reparto HR non porta vantaggi solamente a chi lavora nel settore delle risorse umane ma, indirettamente, anche ai lavoratori stessi. I candidati, infatti, potranno contare su un processo di selezione più rapido ed efficace.
E, grazie ai chatbot che lavorano 24/7, potranno ottenere risposte in ogni momento. Un vantaggio soprattutto quando il candidato e l’azienda sono separati da diversi fusi orari.
Chi già lavora in azienda, invece, potrà contare sul fatto che l’HR avrà a disposizione nuovi e più potenti strumenti per valutare non solo il suo operato, ma anche le sue attitudini e le sue ambizioni.
Gli insight in mano ai responsabili del personale possono aiutare a delineare percorsi di crescita e formazione personalizzati sulla base di ogni singolo lavoratore, riducendo il rischio di assumere ruoli poco indicati e poco attraenti, e riducendo in ultimo il rischio di demotivazione.
Un win win, insomma: le aziende vedranno ridurre il tasso di abbandono e, allo stesso tempo, i dipendenti avranno la possibilità di approfondire e di concentrarsi su compiti più adatti alle loro capacità e ambizioni personali.
Il processo di assunzione è solo l’inizio
Abbiamo accennato al fatto che l’AI supporta le aziende nel trattenere i talenti, ma come? All’atto pratico, tramite l’adozione di algoritmi predittivi per identificare dipendenti ad alto potenziale o a rischio di abbandono.
Utilizzando algoritmi di machine learning, i reparti HR possono elaborare i dati delle valutazioni dei dipendenti, le risposte ai sondaggi di soddisfazione, l’utilizzo delle risorse aziendali e altre metriche correlate al benessere dei dipendenti.
Analisi che consentono di individuare rapidamente i segnali precoci di insoddisfazione, consentendo ai responsabili HR di intraprendere azioni preventive. Un aumento di stipendio, per esempio, ma anche un cambio di ruolo, per assecondare le abilità. I parametri valutati dall’AI possono essere di vario tipo: l’età del dipendente, il ruolo, il suo coinvolgimento nelle attività aziendali.
L’AI può venire utilizzata non solo per analizzare, ma anche in maniera proattiva, fornendo ai lavoratori feedback in tempo reale sul loro operato, così da correggere rapidamente eventuali errori prima ancora che questi possano rappresentare un problema per le attività lavorative.
Le soluzioni
Workday
Workday è stata una pioniera nell’uso dell’intelligenza artificiale e del machine learning nelle sue soluzioni di gestione delle risorse umane e finanziarie.
L’azienda ha incorporato l’intelligenza artificiale e il machine learning nella sua architettura per consentire alle sue applicazioni di utilizzare queste tecnologie in modo nativo nel flusso di lavoro, senza richiedere complicate integrazioni.
L’intelligenza artificiale e il machine learning vengono utilizzati da Workday per automatizzare le attività ripetitive, migliorare la precisione e l’efficienza dei processi e fornire informazioni predittive ai dipendenti e ai responsabili delle decisioni.
Alcuni esempi di come Workday utilizza l’AI e il ML includono:
- Automatizzazione delle attività ripetitive: Workday utilizza l’AI per automatizzare attività come l’inserimento dati, la generazione di report e la compilazione di richieste. Ciò libera i dipendenti per concentrarsi su attività più strategiche.
- Miglioramento della precisione e dell’efficienza dei processi: L’intelligenza artificiale viene sfruttata per migliorare la precisione e l’efficienza dei processi come la gestione delle prestazioni, la pianificazione delle risorse e la compensazione. Questo aiuta le aziende a ridurre i costi e migliorare la soddisfazione dei dipendenti.
- Fornitura di informazioni predittive: Workday utilizza l’AI per fornire informazioni predittive ai dipendenti e ai responsabili delle decisioni. Ad esempio, Workday può utilizzare l’AI per prevedere l’abbandono dei dipendenti o il rischio di frode. Ciò può aiutare le aziende a prendere decisioni più informate.
Workday è impegnata a utilizzare l’AI e il ML in modo responsabile ed etico. L’azienda ha sviluppato un codice di condotta per l’AI che delinea i suoi principi guida per l’uso di queste tecnologie.
Ibm Watson Orchestrate
Ibm è fra i principali attori nel settore, e sicuramente una delle imprese con più esperienza sull’IA. Negli anni, Big Blue ha ampliato il portafoglio di soluzioni basate su Watson e l’ultimo arrivato è Ibm Watson Orchestrate. Nello specifico, parliamo di una piattaforma di automazione che fa leva sull’intelligenza artificiale generativa per velocizzare e semplificare una serie di operazioni relative ai processi di hiring. Orchestrate si connette ai database aziendali e servizi di terze parti, come LinkedIn e Indeed.
ll punto di forza della soluzione è la semplicità e la velocità: invece di eseguire una serie di operazioni ripetitive, bastìi dire a Watson di farle, in linguaggio naturale, come se fosse un collaboratore.
Per esempio, chiedendo a Orchestrate di creare un annuncio per una posizione di lavoro in una specifica sede dell’azienda, la piattaforma si occuperà di interrogare il database aziendale per ricavare le specifiche del ruolo, scrivere un annuncio e postarlo automaticamente su LinkedIn, Indeed o altri servizi.
Non solo: si occuperà di rispondere a eventuali domande dei canditati, e anche di organizzare i colloqui. Attualmente sono disponibili numerosi connettori con vari servizi, fra cui Microsoft Outlook, Oracle Hcm (di cui parleremo più avanti in questo stesso articolo), Salesforce, Workday, Teams, Slack, Gmail e molte altre.
Il vantaggio principale è l’enorme risparmio di tempo: Ibm stima che su un singolo processo di assunzione consenta di risparmiare fino a 3,5 ore. Moltiplicate per 200 posizioni, si arriva a 700 ore. Moltiplicando questo per il numero di recruiter presenti in azienda, è possibile arrivare a un risparmio di migliaia di ore uomo.
Oracle
Abbiamo citato Oracle Hcm fra le soluzioni con cui si integra Ibm Orchestrate, ma di cosa si tratta? Hcm è l’acronimo di Human capital management, ed è una soluzione cloud, basata su Oci (Oracle Cloud Infrastructure) progettata per connettere i lavoratori coi processi relativi alle risorse umane.
Anche in questo caso l’obiettivo è quello di accelerare i processi di hiring, automatizzando le operazioni a minor valore aggiunto così da ridurre il carico di lavoro del reparto HR.
Non solo: al contrario della piattaforma di Ibm, Hcm di Oracle è una soluzione completa, che include strumenti per la gestione della employer experience come Oracle ME (My Experience).
ME, nello specifico, aiuta a creare percorsi di crescita personalizzati per ogni singolo lavoratore, tenendo conto del suo background, delle sue aspirazioni. Come? Creando flussi di lavoro personalizzati, che includono le milestone e linee guida personalizzate per raggiungerle.
Integra un assistente digitale basato su IA, che le persone possono interrogare per rispondere a domande specifiche su procedure e best practice aziendali, promuovendo il coinvolgimento. Per farlo, si connette con le altre app Oracle, per esempio quelle legate all’area finance, sales o supply chain.
Include numerosi moduli, come Oracle HR Helpdesk, per velocizzare e semplificare la comunicazione dei dipendenti con i responsabili HR. Fra i più recenti di questi moduli c’è Oracle Grow, che serve per gestire i percorsi di crescita interni. Consente ai dipendenti di sviluppare le proprie competenze, ottenere raccomandazioni di apprendimento ottimali per il loro ruolo attuale e per la posizione che aspirerebbero a ricoprire in futuro all’interno dell’azienda. I reparti HR, invece, potranno sfruttarlo per seguire i progressi effettuati dai lavoratori e valutarne la crescita.
Salesforce
Il Crm più utilizzato al mondo è strutturato per offrire strumenti adatti a tutti i reparti, HR incluse, e già da tempo integra strumenti di intelligenza artificiale, un’IA che l’azienda ha chiamato Einstein.
Sotto il profilo della gestione delle risorse umane, Salesforce è particolarmente indicato per spingere l’engagement dei lavoratori, e include strumenti per migliorare la comunicazione interna.
Strumenti che la multinazionale definisce “consumer like” per la loro semplicità di utilizzo. Salesforce, infatti, non è uno strumento banale da utilizzare per i non addetti al settore, ma le app al suo interno, come Chatter e Communities, sono estremamente facili da utilizzare, a livelli di soluzioni per gli utenti finali come WhatsApp.
L’idea di Salesforce è quella di offrire ai dipendenti dei workspace tramite i quali accedere a tutte i dati relativi ai sistemi HR, ai profili dei lavoratori, alle knowledge base interne.
L’approccio è di tipo self service, per consentire ai dipendenti di accedere ai dati in autonomia, eliminando gli attrici e facilitando la condivisione della conoscenza.
Sono inclusi anche strumenti per garantire la salute mentale dei lavoratori: accedendo a un’app le persone all’interno dell’azienda possono sottoporsi a un rapido test per la valutazione del benessere, che aiuta a individuare situazioni di stress e a bilanciare meglio il lavoro e la vita privata.
E l’intelligenza artificiale come si inserisce in questo contesto? Iniziamo col dire che uno dei moduli esterni più utilizzati per la gestione del personale e delle buste paga in Salesforce è sviluppato da XCD.
XCD è in grado di fare leva su Einstein, l’IA che la multinazionale ha integrato nella sua piattaforma. Integrando dati storici HR come demografia dei dipendenti, metriche di performance, informazioni sul salario e livelli di coinvolgimento, il software XCD, potenziato da Einstein Analytics, può analizzare i modelli e le relazioni all’interno dei dati.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale all’interno di Einstein Analytics possono identificare i fattori chiave che contribuiscono al malcontento, come la scarsa soddisfazione professionale, limitate opportunità di crescita o discrepanze salariali.
Utilizzando questa funzionalità predittiva di analisi HR, XCD può generare informazioni e fornire ai professionisti HR predizioni azionabili. Ad esempio, il software può prevedere che dipendenti con certe caratteristiche, come un titolo di lavoro specifico, anzianità o valutazione delle prestazioni, siano più propensi a lasciare l’azienda nei prossimi sei mesi.
Ukg/Google
Google non offre una propria soluzione basata su IA per le HR, ma ha maturato grandi competenze sull’intelligenza generativa.
A maggio 2023, Big G ha siglato una collaborazione strategica con Ukg, multinazionale specializzata nello sviluppo di soluzioni di human capital management.
Al centro della partnership l’integrazione delle funzionalità di Google Cloud’s generative AI all’interno dei software di Ukg. L’idea è quella di combinare i Large language model (Llm) di Google Cloud con i modelli di IA di UKG e i dati di Great Place To Work, così da semplificare le interazioni fra i dipendenti, così da stimolare un maggior coinvolgimento.
Va detto che l’IA non è una novità per Ukg, che già da tempo la utilizza per offrire funzionalità di analisi del sentimento, per offrire suggerimenti in tempo reale, per generare automaticamente reminder e per individuare eventuali anomalie nelle buste paga.
La differenza è che ora i modelli di IA sviluppati da Ukg sono potenziati da un lato dall’IA generativa di Google, e dall’altro possono appoggiarsi ai data set proprietari di Great Place To Work, realtà globale che offre ai propri clienti strumenti per analizzare gli ambienti di lavoro tramite la raccolta e l’analisi delle opinioni dei collaboratori e dell’employee experience.
Sap/Microsoft
Sap propone da tempo la sua piattaforma Successfactor per supportare le aziende nella gestione del proprio capitale umano. Parliamo di una soluzione end to end, concepita per gestire tutti i processi, dalla fase di hiring sino all’uscita dei lavoratori dall’azienda, passando attraverso la formazione e la coltivazione del loro talento.
L’IA viene utilizzata da tempo in vari ambiti, per esempio per suggerire percorsi di formazione, arricchimento e crescita personalizzati tramite SAP SuccessFactors Opportunity Marketplace; per migliorare la pianificazione dei percorsi di carriera e analizzare le performance della forza lavoro con People Analytics and Workforce Planning. O, ancora, per stimolare l’engagement dei lavoratori tramite SAP SuccessFactors HXM Suite.
In tempi recenti, però, è stata annunciata un’importante novità: la multinazionale ha stretto una collaborazione con Microsoft per integrare in SuccessFactors l’IA generativa.
L’obiettivo è quello di integrare la piattaforma di Sap con Microsoft 365 Copilot, di aggiungere le funzionalità di Copilot in Viva Learning, la piattaforma per la crescita professionale dei lavoratori.
Due le aree di intervento principali. Potenziare i processi di recruiting, facendo leva sulle Api di Azure OpenAI e i dati di SuccessFactors, così da automatizzare e velocizzare la creazione di annunci di lavoro e pubblicare automaticamente gli annunci.
In pratica, l’idea è quella di creare flussi di lavoro ottimizzati per migliorare i processi di recruiting, sia dal punto dell’efficienza, sia dal punto di vista della qualità, sfruttando anche l’IA per eliminare il bias tipico degli umani nei processi di selezione e di crescita del personale.
Oltre i big del settore: le soluzioni di nicchia adatte alle Pmi (e non solo)
Fino a ora abbiamo trattato le soluzioni più evolute, adatte alle esigenze di aziende di grandi dimensioni. Non sono le uniche sul mercato, che offre numerose alternative sviluppate da aziende meno note, ma non per questo di qualità inferiore. Anzi: nonostante le piattaforme di nicchia siano progettate tenendo a mente le esigenze delle Pmi, alcune di queste sono state adottate anche dai big del settore.
Skillate
Skillate è una abilitata dall’IA progettata per automatizzare e migliorare i processi di recruiting. Offre funzionalità di resume matching, per individuare in automatico i profili più adatti alle varie posizioni, e include un chatbot conversativo che si interfaccia coi candidati per i primi contatti con i potenziali nuovi talenti e di calendarizzare i colloqui con i responsabili HR. È in grado di recuperare informazioni dettagliate sui profili grazie ai suoi algoritmi di deep learning.
Secondo chi la produce, permette di abbattere del 40% i costi dei processi di hiring e ridurre i tempi del 65%.
Può funzionare in totale autonomia, un dettaglio importante soprattutto per le realtà di piccole dimensioni, ma è in grado di integrarsi con le principali soluzioni Ats oltre che con piattaforme aziendali come Workday e Sap Successfactor, un dettaglio che le rende adatte anche alle realtà pià strutturate, quelle di livello enterprise.
Entelo
Entelo è una soluzione sviluppato con l’obiettivo di accelerare i processi di hiring. Una soluzione di talent acceleration, come viene definita dagli stessi sviluppatori, che fa leva sull’automazione per velocizzare le procedure e assicurare di portare in casa i migliori talenti.
L’azienda sottolinea che l’IA in questo caso è fondamentale per accelerare i processi, ma non vuole sostituire l’intervento umano con algoritmi, bensì offrire alle persone strumenti più potenti per svolgere meglio il loro lavoro.
Non è un caso che l’azienda, oltre alla soluzione, offra anche una serie di servizi gestiti. Il punto di forza della soluzione è la sua capacità di andare a ricercare fra i profili “passivi”, cioè quelle persone che non necessariamente sono alla ricerca attiva di un nuovo lavoro.
Ed è qui che entra in gioco l’IA, che analizza dati da svariate fonti: social media, web, database professionali e via dicendo.
Fra le abilità analizzate, anche le caratteristiche comportamentali (dedotte da dati pubblici e dalle risposte ai colloqui di lavoro), in modo da focalizzarsi sui talenti che hanno più probabilità di integrarsi con la cultura e i valori dell’azienda. Fra i clienti di Entelo spiccano realtà come Netflix, The New York Times e Goldman Sachs.
Harver
Il focus di Harver è quello di risolvere uno dei classici dubbi di chi è alla ricerca di personale: meglio puntare sulla qualità della selezione o sul trovare velocemente le persone che servono?
L’IA di Harver è in grado di verificare la correttezza delle referenze indicate dai candidati, facendo risparmiare parecchie ore di lavoro, così come di valutare i loro comportamenti per valutare le loro potenzialità sulla base del ruolo che si vuole assegnare.
Non solo l’automazione velocizza i processi, ma elimina anche i pregiudizi che potrebbero avere i responsabili HR, riducendo così gli inevitabili errori umani. Tramite un sistema di gamification è in grado di studiare i comportamenti e valutare le soft skill dei candidati, offrendo così un quadro più completo delle persone, basato non solamente sulle esperienze passate ma anche sul reale potenziale degli individui.
Potenziale che può essere valutato anche tramite una serie di test di logica e ragionamento. Harver si occupa anche di gestire i colloqui di lavoro: i responsabili HR potranno registrare una serie di domande e test da sottoporre ai candidati, che dovranno registrare le loro risposte in video.
Questo può essere un vantaggio non indifferente anche per i talenti, che potranno rispondere in ogni momento, anche fuori dagli orari lavorativi, rendendo più efficiente il progresso. Harver è utilizzata da aziende del calibro di Burger King, Danone, Amplifon, Booking.com, ma anche da realtà specializzata nella selezione del personale come Adecco.
