L’articolo in breve

  • L’AI Generativa (GenAI) cambia il mondo del lavoro, offrendo diversi vantaggi a chi la integra nei propri task e processi aziendali.  
  • I Large Language Models (LLM) hanno limiti, ma alcune tecniche come il Prompt Engineering possono ottenere risultati accurati. 
  • L’AI migliora la gestione delle risorse umane, ottimizzando l’analisi dei dati e supportando decisioni strategiche per il coinvolgimento e la crescita dei dipendenti. 
  • Le capacità predittive dell’AI permettono di individuare trend e rischi, come il turnover, e di agire in anticipo per migliorare l’ambiente lavorativo. 

L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) sta rafforzando il suo ruolo come risorsa chiave per modellare il futuro del lavoro e il mondo delle Risorse Umane non può rimanere indifferente a questa evoluzione. Questo settore, infatti, prevede un’integrazione sempre più profonda della tecnologia, dove l’AI giocherà un ruolo determinante nella gestione dei talenti, nell’analisi delle performance e nella creazione di esperienze personalizzate per i dipendenti.  

I Large Language Models (LLM) – come ChatGPT – non solo semplificheranno il recruiting e la formazione, ma aiuteranno le HR a risolvere sfide complesse come l’engagement e la retention, grazie alla loro capacità di analizzare enormi quantità di dati.  

Per sfruttare al meglio queste potenzialità è fondamentale che le organizzazioni comprendano come utilizzare l’AI in modo strategico e sicuro. Vediamo alcune di queste potenzialità e i relativi vantaggi. 

Ottimizzare le risposte dell’AI: il Prompt Engineering 

Gli LLM generano testi basandosi su probabilità statistiche, senza una vera comprensione logica. Questo porta a limiti importanti, come le allucinazioni dell’AI, ovvero la generazione di informazioni errate o prive di fondamento, specialmente quando il modello non ha accesso a dati aggiornati o verificabili. Per ridurre questo rischio, si possono adottare alcuni approcci come la Retrieval-Augmented Generation (RAG), che arricchisce le risposte dell’AI integrando fonti esterne affidabili, migliorando la precisione e la pertinenza delle informazioni generate.  

Oltre alla qualità delle informazioni, un altro aspetto chiave nell’uso della GenAI è il Prompt Engineering, ossia l’attività di strutturare richieste (prompt) in modo chiaro e strategico affinché lo strumento di GenAI e generi risposte accurate e utili. 

Per costruire un prompt ben strutturato, è possibile seguire una serie di passaggi: 

  1. Definizione dell’obiettivo: se si inseriscono troppi obiettivi in un’unica richiesta il modello potrebbe generare risposte vaghe o inesatte (allucinazioni). Definire un solo obiettivo specifico per ogni prompt aiuta a ottenere risultati più precisi. 
  2. Identità del modello: è utile specificare il ruolo che l’AI deve assumere nella risposta. Definire un’identità chiara (es. “Rispondi come un esperto di marketing digitale”) aiuta a ottenere risposte più pertinenti e contestualizzate. 
  3. Strutturazione dei passaggi: per garantire che il modello segua un processo logico, è possibile suddividere la richiesta in più passaggi. 
  4. Fornire il contesto: un prompt efficace include informazioni rilevanti per ottenere una risposta contestualizzata.  
  5. Definizione delle proibizioni: in alcuni casi, è importante indicare cosa escludere dalla risposta. Ad esempio, si può specificare di evitare gli esempi, di non usare emoji o di non ripetere concetti già espressi.  
  6. Specificare un template: se l’output deve seguire una struttura particolare, è utile indicarlo esplicitamente nel prompt. 
  7. Fornire esempi di output desiderati: l’AI è più efficace quando riceve esempi concreti di ciò che ci si aspetta. 

 

Ottimizzare le Risorse Umane con l’Intelligenza Artificiale

Le aziende gestiscono una grande quantità di dati sui propri dipendenti. Queste si dividono in informazioni “strutturate”, che spaziano da informazioni strutturate come anagrafiche, stipendi e ruoli aziendali, e “non strutturate”, come valutazioni dei manager o appunti sulle performance individuali.  

Tutte queste informazioni sono fondamentali per comprendere la forza lavoro, pianificare strategie di crescita e migliorare il coinvolgimento dei dipendenti. Tuttavia, spesso questi dati sono dispersi in sistemi diversi, aggiornati con frequenze differenti e utilizzati per scopi specifici, rendendo difficile una visione unitaria. 

Anche le aziende che centralizzano i dati in un Data Lake incontrano ostacoli nella loro effettiva fruibilità: alcuni dati sono aggiornati in tempo reale, altri hanno validità limitata, altri ancora sono soggettivi, come le valutazioni dei manager, influenzate da fattori personali e culturali. 

 

L’AI al servizio delle Risorse Umane 

L’intelligenza artificiale diventa un alleato prezioso quando si tratta di gestire e interpretare grandi volumi di dati in modo rapido ed efficace. L’AI non si limita a raccogliere informazioni, ma le analizza e le organizza per fornire insight immediati. Ciò consente agli HR manager di ottenere una visione più chiara e consolidata delle informazioni di ogni collaboratore, evitando di dover navigare tra database e sistemi frammentati. 

Uno degli utilizzi più avanzati dell’AI nel settore HR è la capacità predittiva e di individuare correlazioni e trend che sarebbero difficili da riconoscere manualmente. Analizzando dati storici e comportamenti individuali, l’intelligenza artificiale può stimare il rischio di turnover, segnalando in anticipo i dipendenti più inclini a lasciare l’azienda. Oppure, può rilevare segnali di cambiamento nell’engagement di un dipendente, evidenziando variazioni nelle performance, nei rapporti con il team o nel livello di partecipazione ai progetti.  

L’AI è inoltre in grado di identificare sinergie negative, ovvero quelle combinazioni di piccoli eventi che, presi singolarmente, non avrebbero un impatto significativo, ma che sommati possono portare un dipendente a prendere decisioni drastiche, come lasciare l’azienda. Riconoscere questi pattern in anticipo consente ai manager HR di intervenire in modo tempestivo, migliorando l’ambiente di lavoro e prevenendo criticità. 

Un ulteriore vantaggio è la possibilità di confrontare i nuovi assunti con dipendenti con profili simili, analizzando i loro percorsi di crescita e prevedendo eventuali necessità di formazione o supporto. Questo approccio consente di ottimizzare i processi di onboarding e favorire un’integrazione più efficace all’interno dell’azienda. 

 

AI Generativa: considerazioni per il futuro

La GenAI è destinata a trasformare il mondo delle risorse umane, ottimizzando la gestione dei talenti, la formazione e l’engagement dei dipendenti. Le aziende che sapranno integrare l’AI in modo strategico e responsabile otterranno un vantaggio, migliorando l’efficienza operativa e creando esperienze personalizzate per i dipendenti. 

L’adozione dell’AI richiede una visione chiara e una gestione attenta, per garantire che le soluzioni siano utilizzate in modo etico e sicuro. Essa è dunque un alleato prezioso per le risorse umane, ma il suo successo dipenderà dalla capacità di integrarla senza perdere di vista il fattore umano. 

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