L’AI per la gestione e la formazione del personale

Utilizzare le AI per la gestione e la formazione del personale non è più uno scenario futuribile. Quella che, nella letteratura di settore, è chiamata workforce retention e che in italiano viene definita “fidelizzazione dei lavoratori” è un questione spinosa che lascia un’impronta sull’operatività e sull’immagine di un’organizzazione.

Si passa così da uno scenario nel quale il clima aziendale viene misurato con sondaggi (spesso accolti con freddezza dai dipendenti) a un quadro nel quale, grazie ad appositi strumenti AI, le organizzazioni possono avere una sentiment analysis continua capace di restituire informazioni su quelli che, secondo il personale, sono i punti di forza dell’azienda e su quali aree sono perfettibili.

Informazioni che aiutano i vertici aziendali a comprendere come intervenire per evitare un’eccessiva dispersione della forza lavoro.

Allo stesso modo, grazie a tali strumenti, è possibile personalizzare percorsi di formazione e sostenere i dipendenti nel raggiungere i rispettivi obiettivi o nel realizzare le proprie ambizioni.

In tutte le organizzazioni, soprattutto in quelle più grandi, c’è un tasso di turnover fisiologico che non viene considerato anomalo. Gli strumenti AI sono determinanti nel prevenire flussi anomali di uscita del personale e contenere quelli che – se non altro storicamente – vengono reputati normali o accettabili.

L’AI per il monitoraggio della soddisfazione dei dipendenti

La soddisfazione dei dipendenti è un indicatore storico e critico della qualità del lavoro in un’organizzazione.

Misurarla in modo analogico è compito arduo e ai limiti della sterilità: formulari e interviste i cui risultati – oltre a rappresentare una sincerità da relativizzare perché non tutti i dipendenti potrebbero essere propensi a scrivere ciò che pensano davvero – sono difficili da analizzare e quindi lungi dall’essere efficaci, oltre ad essere farraginosi e costosi.

Le AI sono in grado di trasformare queste analisi in un processo continuo e predittivo, integrato nei sistemi per gli uffici delle risorse umane (HR).

Un sistema di monitoraggio della soddisfazione potenziato dalle AI raccoglie dati in modo continuato e multimodale. Include diversi elementi (o moduli) e, tra questi, sono imprescindibili:

• L’analisi del sentiment: sondaggi e comunicazioni interne per identificare stati emotivi e, tra questi, segnali di insoddisfazione più o meno marcati
• People analytics e predictive analytics: consentono di correlare comportamenti di disaffezione all’azienda con i rischi di turnover
• Modelli personalizzati: mediante i quali ottenere previsioni a seconda, per esempio, del profilo del dipendente, del suo ruolo e dell’unità aziendale in cui è inserito.

Tutti elementi utili a misurare costantemente lo stato di soddisfazione dei dipendenti ma anche ad anticipare le dinamiche della soddisfazione in quanto tale che può aumentare e calare per diverse ragioni e non tutte prevedibili.

Le tecnologie sottostanti

Questi software AI fondano le proprie logiche sulla raccolta di dati continua e sull’analisi semantica, demandata ad algoritmi di Natural language processing (NLP) deputati a identificare emozioni, argomenti ricorrenti e segnali di soddisfazione o di insoddisfazione.

Parallelamente, modelli di Machine learning valutano le possibilità di cali di soddisfazione e sondano persino le intenzioni dei collaboratori di lasciare l’azienda.

Alcuni di questi sistemi, oltre a segnalare problemi, suggeriscono azioni mirate come, per esempio, percorsi di formazione personalizzati o interventi manageriali mirati a risolvere criticità.

Prevedere il turnover per gestirlo meglio

Perdere talenti è una preoccupazione per ogni organizzazione e il rischio di dimissioni (il cosiddetto attrition risk) dovrebbe essere previsto e anticipato.

Le applicazioni AI esaminano tale rischio tenendo conto di diversi parametri, tra i quali la frequenza con cui il lavoratore si assenta dall’azienda (richiesta di permessi, malattie, cambiamenti radicali nella richiesta di periodi di ferie), il periodo intercorso dall’ultimo scatto salariale o di carriera, ma anche il suo coinvolgimento professionale e la partecipazione al buon funzionamento dell’impresa.

Da qui, gli strumenti HR potenziati dalle AI generano rapporti che tengono conto di tutti i parametri osservati e ciò consente alle organizzazioni di procedere in modo attento, per esempio fissando colloqui individuali con i dipendenti che mostrano insofferenze e, da questi, comprendere quali meccanismi spingono le persone ad abbandonare l’azienda o ad abbracciare l’idea di farlo.

Un’azienda capace di contenere il turnover trasmette di sé l’immagine di un’organizzazione che premia la cultura del lavoro. Un’immagine realistica che riflette quanto avviene tra le mura aziendali, laddove i dipendenti si sentono parte di un progetto e sanno che impegno e sforzi non passano inosservati.

Non di meno, il turnover, è un costo.

Il costo del turnover

Il turnover ha un costo che, secondo diverse fonti, rappresenta per le aziende cifre variabili tra il 50% della retribuzione annua lorda di un dipendente (Ral) e il 200% della Ral per i profili manageriali.

Al di là delle percentuali, tutte le ricerche individuano costi diretti e indiretti che, nello specifico, sono:

• Costi di reclutamento (annunci, selezione, assesment e agenzie)
• Costi di formazione del nuovo personale
• Perdita di produttività nel periodo di formazione e di inserimento
• Perdita di know-how e di relazioni con i clienti
• Impatto sul morale degli altri dipendenti

Le prime due voci sono misurabili, tutte le altre sono pressoché difficili da iscrivere a bilancio con precisione, ciò non toglie che abbiano un peso sui conti economici.

La personalizzazione dei percorsi di formazione interni

Le politiche salariali e i percorsi di promozione sono una delle tante leve che un’azienda può muovere per soddisfare le attese dei dipendenti. Sono però leve temporanee il cui effetto decade con il passare del tempo.

Fermo restando che i lavoro è anche remunerazione, ogni professionista sa che la propria attività professionale è soprattutto crescita, cultura del lavoro, scambi interpersonali e un accumulo costante di conoscenze che lo portano a comprendere a fondo le dinamiche della sua professione e i meccanismi interni all’organizzazione per la quale lavora.

Individuare le cause che creano malcontento tra i dipendenti vuole dire esaminare i carichi di lavoro, le condizioni in cui si verificano i picchi di stress, l’ambiente tra le mura aziendali, la competitività degli stipendi ma anche la crescita professionale a seconda delle ambizioni del singolo lavoratore.

I sistemi AI consentono la personalizzazione dei percorsi formativi partendo dai dati dei dipendenti al fine di prevedere e suggerire azioni concrete.

Diventano così dei motori che conducono a decisioni mirate e ponderate capaci di apprendere. Infatti, sulla scorta della formazione già somministrata ai dipendenti, convergono verso percorsi e approfondimenti che diano continuità alla strada intrapresa, contribuendo – in ultima analisi – a fare in modo che ogni lavoratore possa essere inserito nel comparto aziendale a lui più confacente, sposando gli obiettivi aziendali e mostrando un alto grado di fidelizzazione.

Ciò significa, leggendo il contesto al contrario, che i software AI sono in grado anche di individuare gap formativi e di proporre come colmarli, anche inserendo i lavoratori in altre caselle degli organigrammi aziendali.

Questi strumenti AI valutano diversi elementi, tra i quali meritano evidenza:

• le capacità di apprendimento del lavoratore
• le sue performance passate
• gli obiettivi che si pone per la propria carriera e le sue preferenze in generale
• la disponibilità di tempo

Ciò si traduce in diverse declinazioni, a cominciare da quella più importante, ossia l’allestimento di un catalogo formativo realmente in linea con le aspettative del dipendente e dell’impresa, diminuendo le dispersioni.

Non di meno, le piattaforme per l’erogazione dei corsi si adeguano alle peculiarità dei singoli: accelerano o rallentano a seconda delle possibilità di apprendimento di chi usufruisce della formazione, propongono esercizi mirati e premiano quei contenuti che hanno maggiore efficacia (video, quiz, sessioni interattive…)

Allargando il focus a interi team aziendali, tali software possono anche prevedere quali competenze diventeranno cruciali in futuro, si pensi in particolare alle organizzazioni che intendono inserire strumenti AI in diversi comparti e che quindi necessitano di personale pronto a usarli.

Se questo aiuta l’azienda a comprendere quali team rischiano un calo di competenze, è anche utile a individuare quali dipendenti possono guidare le transizioni attraverso le quali l’azienda dovrà passare.

Non di meno, questi software sono in grado di misurare l’impatto che la formazione ha sulla produttività, sull’impegno e sulle performance in senso ampio di ogni lavoratore.

I software utili allo scopo

I software HR con AI sono di diverso tipo. Le categorie principali coinvolgono i Learning management systems (LMS), ossia le piattaforme per la formazione personalizzata.

Si accodano i Talent management systems (TMS), software per la gestione delle skill e delle performance che, a loro volta, suggeriscono percorsi di formazione.

Le People analytics platform esaminano i dati per prevedere i bisogni formativi e i rischi potenziale che derivano dai gap di formazione (si ritorna all’attrition risk citato sopra).

Vanno citati anche gli assistenti AI, i coach digitali che offrono micro-coaching personalizzati per somministrare nozioni utili al potenziamento delle skill e della cultura della leadership.

L’uso, anche in parallelo, di queste piattaforme, è un toccasana per quelle aziende che cercano:

• Modalità di formazione efficaci e meno dispersive
• Riduzione dei costi della formazione
• Fidelizzazione dei dipendenti
• Crescita delle competenze dei lavoratori, non solo quelle critiche
• Mobilità interna e riduzione del turnover.

Per usare termini più tecnici e utili alla presentazione di alcune soluzioni AI, si parla di adaptive learning e upskilling-reskilling mirati. Nel primo caso, le AI esaminano le competenze attuali dei dipendenti e suggeriscono contenuti formativi specifici. L’upskilling il reskilling mirati fondano invece sulla capacità degli algoritmi di tenere conto delle aspettative del lavoratore e anche di quelle dell’azienda, preparando forza lavoro per le sfide future a cui questa è chiamata a rispondere.

Piattaforme per misurare clima e performance

Lattice AI è una piattaforma cloud che pone l’accento sul monitoraggio continuo del contributo che ogni dipendente conferisce al raggiungimento degli obiettivi aziendali (performance management) e sul feedback continuato.

È pensata per aiutare gli uffici HR e i manager a monitorare e migliorare le performance individuali e di team, per allineare gli obiettivi, facilitare conversazioni regolari e ottenere valore dai dati.

È una soluzione modulare che, a seconda del modulo acquistato, consente di:

• Valutare le performance mediante feedback
• Impostare e monitorare gli obiettivi individuali
• Creare sondaggi per misurare coinvolgimento e sentiment
• Organizzare e tracciare colloqui tra manager e collaboratori
• Definire piani per la crescita delle competenze dei lavoratori (e il tracciamento delle competenze acquisite)
• Valutare le condizioni salariali adottate dall’azienda

Lattice AI è usata da medie e grandi organizzazioni e il suo costo parte da 11 dollari al mese per dipendente (9,40 euro), ai quali occorre aggiungere altre spese a seconda del modulo scelto.

Culture Amp

Una piattaforma cloud che si concentra sulla misurazione e sul miglioramento dell’esperienza dei dipendenti, con enfasi sul loro coinvolgimento (e quindi sulla loro affezione), sul feedback continuo e sulla valutazione delle performance.

Culture Amp è progettata per supportare gli uffici HR e il management aziendale nella comprensione dei fattori che influenzano la motivazione e la produttività e nel miglioramento della qualità delle relazioni tra persone e organizzazione.

La piattaforma offre strumenti di people analytics e performance management, con l’obiettivo di trasformare il feedback dei dipendenti in decisioni operative basate sui dati.

Anche in questo caso, si tratta di una soluzione modulare che include anche la possibilità di definire percorsi di sviluppo basati sulle competenze e sui risultati dei dipendenti.

Culture Amp è utilizzata da medie e grandi organizzazioni, spesso con strutture HR e cultura dei dati già mature.

Infatti, tra i punti di forza della piattaforma, spiccano una marcata capacità analitica e un forte orientamento data-driven, utili a spingere partecipazione e cultura organizzativa.

Il prezzo viene definito su base contrattuale a seconda del numero di dipendenti e dei moduli selezionati.

Viva Glint

Acquistata da LinkedIn nel 2018 e poi trasferita alla divisone Microsoft Viva nel 2022, Viva Glint è una soluzione cloud usata da realtà aziendali medie e grandi e richiede l’acquisto di almeno 50 licenze.

I punti positivi sono molti, a partire dal fatto che l’interfaccia utente richiama quella dei prodotti Microsoft ormai famigliari a qualsivoglia azienda e, non di meno, si integra con Teams, SharePoint e altre tecnologie Microsoft.

Copilot AI riassume commenti, sondaggi e le interazioni 1:1 con i dipendenti e contribuisce a disporre i dati in dashboard che evidenziano gli andamenti dei dati raccolti.

Sul fronte opposto, vanno considerate le difficoltà di integrazione in quelle organizzazioni che non usano prodotti Microsoft.

Inoltre, alcune recensioni di chi ne fa uso lamentano il costo di Viva Glint che, a seconda dei moduli selezionati, può raggiungere i 12 dollari mensili per utente (10,25 euro).

Piattaforme people analytics

Visier è una risorsa cloud specializzata in people analytics e in workforce insights, pensata per trasformare i dati HR aziendali in informazioni utili alle decisioni strategiche.

L’obiettivo principale è quello di sostenere le organizzazioni nel capire meglio la propria forza lavoro, anticipando eventuali rischi di dimissioni ma anche sostenendo i lavoratori più promettenti.

Visier aggrega e unifica dati provenienti da molteplici sistemi HR e di business per creare una vista integrata e storicizzata dei dati delle persone, con dashboards, metriche predefinite e strumenti di analisi avanzata che permettono di esaminare aspetti come turnover, composizione demografica, competenze, mobilità interna e costi legati alla forza lavoro.

Le recensioni esaltano la flessibilità di Visier, soprattutto nelle grandi organizzazioni, pure riconoscendo che, per potere sfruttare al meglio la piattaforma, occorrono tempi di implementazione lunghi e competenze dedicate.

I costi sono comunicati a chi ne fa richiesta.

Workday è una piattaforma cloud che integra in un unico sistema le principali funzioni di gestione delle risorse umane, con enfasi sull’AI e l’analisi avanzata dei dati.

È progettata per aiutare le organizzazioni a gestire l’intero ciclo di vita dei dipendenti, dalla pianificazione del personale agli stipendi, passando dal talent management, dagli analytics e dai processi strategici, con l’obiettivo di rendere le decisioni più rapide, coerenti e data‑driven.

La piattaforma offre un insieme completo di strumenti per:

• Gestire i dati anagrafici e l’organico in modo centralizzato
• Automatizzare processi HR quali, per esempio, la formazione, le remunerazioni e il controllo delle presenze
• Analizzare competenze e skill dell’organico per allineare talenti e ruoli
• Monitorare performance e sviluppo delle carriere
• Generare report operativi e predittivi tramite AI integrata

Duttile e performante, secondo le recensioni Workday ha una curva di apprendimento irta e si situa in una fascia di prezzo che rischia di essere poco competitiva per le organizzazioni meno grandi.

Anche in questo caso, i costi – non comunicati pubblicamente – variano a seconda del numero di dipendenti e dei moduli acquistati.

Piattaforme per la formazione h3

Cornerstore OnDemand è una piattaforma cloud che unisce diverse funzionalità, tra le quali la gestione delle competenze dei lavoratori.

Pensata per fornire alle divisioni HR gli strumenti per migliorare il potenziale del personale e tracciare gli obiettivi di crescita, supporta anche i processi di recruiting.

È usata da medie e grandi organizzazioni, incluse multinazionali con strutture ramificate e complesse.

Le funzionalità di AI e workforce intelligence aiutano a identificare gap di competenze e opportunità di sviluppo e, questo, è il più grande vantaggio della piattaforma, assieme alla capacità di gestire percorsi di apprendimento con il supporto di contenuti multimediali.

La curva di apprendimento, definita ripida dagli utenti, è resa ancora più ostica dai frequenti aggiornamenti della piattaforma – a cadenza trimestrale – pensati per renderla più veloce e performante ma capaci di creare un po’ di confusione in chi vi fa ricorso.

Il costo non è pubblico, varia a seconda dei moduli scelti e degli utenti attivi e viene comunicato su richiesta.

Anche Deegred merita un breve approfondimento. Si concentra sulla creazione di percorsi di apprendimento personalizzati e sul tracciamento delle competenze.

Supporta upskilling e reskilling e tiene quindi conto della formazione del personale in rapporto delle necessità aziendali.

Capace di aggregare contenuti formativi interni ed esterni all’organizzazione, monitora i progressi fatti da chi beneficia della formazione e fa leva su raccomandazioni e coach gestiti da AI.

I costi, non pubblicati, possono essere stimati grazie alle recensioni degli utenti. Si parte da 10 dollari al mese per utente per i piani base (8,55 euro) pensati per le realtà aziendali più piccole, fino a 30 dollari (25,65 euro al mese) per le funzionalità più avanzate.

Limiti e criticità

L’uso di AI nel monitoraggio della soddisfazione del personale e della formazione non è privo di insidie. In gioco entrano la privacy e la trasparenza: i dipendenti devono sapere quali dati vengono raccolti, con quali finalità e come vengono usati.

Inoltre, fare leva su strumenti AI per valutare (e quindi giudicare) l’elemento umano può essere un meccanismo che tende a incepparsi sotto il peso dei bias algoritmici.

Va quindi trova un equilibrio nella simbiosi tra uso della tecnologia e supervisione dell’uomo, argomento sempreverde e non sempre di facile attuazione.

La questione etica è altrettanto scontata e complessa: le AI richiedono governance solide e, in questo caso, la loro adozione deve essere improntata al miglioramento delle competenze della forza lavoro e non al controllo dei lavoratori.

Conclusioni

Integrare strumenti AI per la gestione del personale non è una scelta tecnologica, è una necessità strategica per quelle organizzazioni che vogliono superare le continue e crescenti complessità dei mercati.

Le capacità di raccolta continua di dati e di farne uso per analisi predittive non è solo questione di misurare la crescita dei dipendenti, ma è strumento di governance che tiene conto dell’elemento umano come leva strategica e centrale per la competitività aziendale.