Scritto da Martina Fieromonte (Area Valorizzazione Dati RES)
Oggi sempre più imprese scelgono di mettere al centro dei processi aziendali il potenziale umano dei propri dipendenti. Curriculum, feedback e risposte a questionari sono importanti in ambito Human Resource e People Analytics, in quanto capaci di far emergere competenze, talenti, attitudini e stati d’animo delle persone. Nelle seguenti sezioni, vedremo come il Natural Language Processing (NLP) possa facilitare questo processo di conoscenza e valorizzazione del personale in azienda.
Natural Language Processing: uno strumento per conoscere il personale
Molti eventi aziendali che coinvolgono i dipendenti producono una grande quantità di dati testuali. Si pensi, infatti, ai curriculum durante le selezioni, ai feedback degli impiegati, ai questionari aziendali, così come al materiale prodotto nei momenti di formazione e valutazione. La raccolta e l’analisi di questi testi può innescare un positivo processo di conoscenza, capace di far emergere non solo le capacità e le competenze dei propri dipendenti, ma anche una serie di qualità interpersonali, talenti, tratti caratteriali e attitudini.
Esiste però un problema di fondo: tale iter conoscitivo, se condotto con mezzi inadeguati, rischia di diventare dispendioso per le aziende in termini di tempo, risorse ed energie necessarie.
Per fortuna esiste il Natural Language Processing!
Con una riduzione notevole di tempi ed energie, le tecnologie automatiche del linguaggio processano i dati testuali raccolti, trasformandoli in dati di valore per l’azienda. Queste informazioni aiuteranno le imprese nel prendere decisioni, a invertire trend futuri, così come a beneficiare delle capacità e dei talenti del proprio personale prima sconosciuti.
Nelle prossime sezioni esploreremo l’applicabilità del NLP per le Human Resource (HR) e la People Analytics: un approccio innovativo di gestione del personale basato sui dati. Presenteremo, infine, un progetto di ottimizzazione in questo ambito, realizzato da Gruppo RES, attraverso le tecnologie di analisi del linguaggio.
Evoluzione degli approcci NLP per HR e People Analytics
L’analisi dei dati testuali prodotti in azienda ha rappresentato per anni uno strumento molto utile per l’HR. Tuttavia, tecniche come ricerche per parole-chiave o metodi di estrazione delle informazioni dal testo non hanno sempre portato a risultati soddisfacenti.
Grazie ai recenti avanzamenti in campo tecnologico, il NLP è oggi capace di estrarre informazioni dai dati linguistici con un più alto livello di dettaglio, granularità e accuratezza. Gli algoritmi di apprendimento automatico (Machine Learning, Deep Learning) possiedono infatti una più intima comprensione del linguaggio umano rispetto al passato, che consente di apprendere e riprodurre automaticamente compiti complessi e raffinati.
È quindi attualmente possibile analizzare non solo risposte brevi, come quelle tipiche dei questionari aziendali, ma anche frammenti di testo più lunghi e articolati, prodotti somministrando ai dipendenti domande aperte, dove è più facile che si esprimano con un linguaggio dettagliato, carico di emozioni e significati.
Grazie a questi nuovi strumenti, le aziende possono avere un quadro sempre aggiornato e di conseguenza migliorarsi per le proprie persone.
Applicabilità delle tecnologie del linguaggio in ambito HR e People Analytics
Le azioni che si possono ottimizzare e perfino automatizzare con le tecnologie del linguaggio sono molte e varie. Il NLP supporta le Risorse Umane nelle attività che le coinvolgono, facilitando alcuni processi tipici del loro lavoro: semplifica la selezione dei candidati, l’onboarding e in generale tutte le fasi che riguardano la crescita e valorizzazione del personale.
Nella tabella riportiamo degli esempi pratici di applicabilità del Natural Language Processing in ambito HR e People Analytics.
NLP per estrarre indicatori dai dati testuali: il progetto Lifeed
I modelli di NLP, oltre a facilitare la scoperta di talenti e competenze, possono essere utili per misurare e predire indicatori umani[1] come la self-efficacy, l’engagement, l’energia, il work-life balance. Tutti valori che le persone sviluppano nelle loro esperienze di vita personale e che possono essere trasferiti anche sul lavoro.
Lifeed, società che dà vita a soluzioni innovative per lo sviluppo del capitale umano, si è rivolta a Gruppo RES per individuare dei modelli di IA in grado di analizzare e comprendere le riflessioni del personale, e permettere alle aziende clienti di scoprire il potenziale nascosto dei propri dipendenti.
Per Lifeed abbiamo sviluppato dei modelli automatici utilizzando il Deep Learning (DL), evoluzione del Machine Learning tradizionale. Gli algoritmi DL si ispirano strutturalmente alle reti neurali biologiche e sfruttano una logica di funzionamento capace di apprendere meglio rispetto agli algoritmi del passato.
Nello specifico l’ecosistema di modelli automatici creati è in grado:
- interpretare il contenuto di testi prodotti dai dipendenti, in risposta a delle domande somministrate all’interno dei percorsi formativi Lifeed;
- identificare e classificare la presenza e il livello di alcuni indicatori umani, competenze, talenti e aspetti psicometrici;
- offrire una panoramica accurata del livello di questi indicatori tra i dipendenti di un’azienda.
Dal punto di vista procedurale, il progetto si è composto dei seguenti step:
Grazie ai modelli di Intelligenza Artificiale sviluppati, Lifeed dispone oggi di strumenti per ottimizzare il processo di conoscenza e valorizzazione dei dipendenti. Ottimizzazione declinabile in tre punti fondamentali per il Cliente:
- riduzione dei tempi di revisione delle risposte (da giorni a ore minuti);
- aumentata frequenza di rilascio di report alle aziende;
- migliore qualità dell’analisi condotte.
I modelli sviluppati consentiranno al management delle aziende che collaborano con Lifeed di avere uno strumento in più per capire e ascoltare le proprie persone, aiutandole a esprimere a pieno il proprio potenziale attraverso percorsi di valorizzazione ad hoc.
NLP: un valido strumento nelle mani delle HR
Il Natural Language Processing costituisce un valido strumento nelle mani delle HR: fornisce informazioni coerenti, prive di bias e aggiornate sulle evoluzioni, sullo stato d’animo e sul livello di benessere del personale.
Lo studio e l’analisi dei dati non perderanno il tocco umano ma al contrario la tecnologia, anche in questo ambito, potenzierà e supporterà il lavoro di analisi qualitativo degli esperti di settore. Il tempo guadagnato potrà essere investito per indagare in profondità i risultati ottenuti e muoversi verso aree di ricerca ancora inesplorate.
[1] Con il termine “indicatori umani” ci si riferisce, in modo più generale, ad una serie di dimensioni soggettive come emozioni, attitudini, competenze, e tratti interpersonali.
