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L’AI amica dell’HR quando il mindset è analitico

E’ un dato di fatto: l’AI c’è e viene utilizzata. Open Ai ha annunciato la nascita di ChatGPT Enterprise per rispondere alle tematiche inerenti la privacy e la protezione dei dati. Microsoft Copilot, Google Bard, Amazon, Meta sono sempre più in presa di mercato.

C’è un altro dato di fatto: senza l’abilità di analizzare bisogni e output generati, senza sviluppare il mindset analitico non sarà possibile utilizzare le potenzialità dell’AI e guidare consapevolmente l’evoluzione del lavoro nel rispetto dell’etica.

Con questi presupposti, è importante che le professioniste e i professionisti HR siano allenati alla metodologia data driven applicata all’AI.

AI E AUTOMAZIONE DEI PROCESSI

Pensare all’AI fa pensare in primis al bisogno di automazione dei processi in tutti gli ambiti e, dunque, anche in ambito HR.

Alcuni esempi di utilizzo:

Gestione delle mail e comunicazioni ricorrenti ai collaboratori;
Screening dei curricula e comunicazioni con i candidati;
Assistenza ai collaboratori 24/7 con risposta tramite chatbot alle domande;
Pre-boarding e On-boarding dei neo assunti

NON SOLO AUTOMAZIONE, MA RISPOSTE NEL LAVORO QUOTIDIANO

Non tutto ruota, però, intorno all’automazione.

Il punto è: come non essere in attesa di un allineamento favorevole di interlocutori, strategie, investimenti e approfittare di quanto abbiamo oggi e non rimandare a domani? E come ne approfittiamo garantendo qualità e affidabilità?

Ecco, quindi, una proposta metodologica per utilizzare l’AI generativa con le domande giuste per ottenere risposte utili ad alcuni problemi quotidiani delle e dei responsabili HR.

Prima di cominciare, ricordiamo che le risposte che cerchiamo saranno efficaci solo se:

poniamo le giuste domande
analizziamo con attenzione le risposte

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AI IN… COMUNICAZIONE

“Voglio scrivere una e.mail per tutti i collaboratori dell’azienda sul tema xxx, ma non so da dove cominciare e non ho molto tempo per farlo!”

Soluzione:

uso un prompt (comando) in chat GPT (o altri similari) per attivare il brainstorming;
analizzo le risposte e ne genero altre;
cambio/miglioro il mio punto di vista iniziale arricchito dagli stimoli ricevuti e pongo altre domande;
sono contenta/o di aver trovato una soluzione o più soluzioni
prendo una decisione su come agire

“Agisci come una/un responsabile HR che deve comunicare xxxxxx (cosa) ai collaboratori dell’azienda (a chi/target). La comunicazione va fatta via mail (come/canale) e sarà di max 250 caratteri. Il tone of voice deve essere accogliente ma chiaro e diretto e la mail deve chiudersi con una call to action per i destinatari”.

In questo modo, Chat Gpt – o altri sistemi di AI generativa – genera un primo output, ma per garantire il brainstorming efficace è importante rigenerare altre risposte.

Grazie agli stimoli ricevuti, il bisogno si amplia e diventa quello di creare un palinsesto, ovvero una sequenza di email nel tempo. Possiamo approfondire il tema e chiedere alla nostra amica AI attraverso un altro comando una proposta di palinsesto (contenuti, frequenza, modalità).

Analizzate le risposte, verificata la sostenibilità/validità/realizzabilità, possiamo dire che il nostro confronto con l’AI ci ha portato a trovare una soluzione a breve (contenuto e stile mail) e una a medio/lungo termine (palinsesto informativo sul tema).

AI IN… FORMAZIONE

“Voglio preparare un progetto formativo sul tema xxx per il team di xxx e presentare una proposta al responsabile. Da dove comincio?”

Riprendiamo la metodologia e utilizziamola in questa situazione

“Agisci come una/un responsabile della formazione e prepara un progetto formativo su xxxxxx (cosa) per sviluppare la xxxx (competenza/abilità) destinato a xxxxxx (a chi/target). La formazione deve essere teorica ma deve prevedere anche 2 esercitazioni (come/canale). Si terrà in aula e durerà 4 ore (quanto tempo). Ogni partecipante deve realizzare, infine, un piano d’azione da attuare nei giorni successivi alla formazione.”

Come prima, abbiamo dato le informazioni affinché l’AI possa lavorare con precisione, rigeneriamo le risposte, poniamo altre domande di approfondimento al fine di migliorare l’output, ci godiamo il “golden moment” per aver trovato una o più soluzioni fattibili e in breve tempo, dopo averle analizzate e verificate. E decidiamo cosa fare.

CONCLUSIONI

Partire dall’identificare un obiettivo/problema in ambito HR è il cuore del metodo data driven applicato all’AI generativa e i passaggi necessari sono qui sintetizzati:

Per concludere, l’AI è amica dell’HR: non è esaustiva, non è onnisciente, non è infallibile. Diventa una grande opportunità quando è ben utilizzata dalle persone attraverso una metodologia di analisi, di consapevolezza, di fattibilità.

Rappresenta un vantaggio competitivo per le/i responsabili HR che vogliono dare valore aggiunto al proprio lavoro e a migliorare la people experience.

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Questo articolo è offerto da:

Patrizia Merola

Mi occupo di disegnare progetti formativi in ambito Risorse Umane per aziende, start up, business school. Integro il piacere per l’innovazione alla mia esperienza per migliorare le skills delle persone a lavoro in particolar modo per chi si occupa di HR. Lavoro per OKR e l’AI generativa, cultura del dato e della performance, mentorship e carrer coaching sono le mie leve.