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La Generative AI per migliorare le competenze dei dipendenti



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Le aziende possono trarre preziosi vantaggi dalla Generative AI, soprattutto nel settore HR. I recruiter possono utilizzare questa tecnologia per semplificare il processo di talent attraction riducendo al minimo gli errori

Pubblicato il 25 mar 2024

Pierre Gousset

Vicepresidente EMEA Workday



Intelligenza Artificiale e Lavoro

L’Intelligenza Artificiale Generativa è protagonista di una fase di trasformazione importante, pronta a rivoluzionare il nostro modo di lavorare e apportare miglioramenti tangibili che molte aziende stanno già sperimentando. Secondo LinkedIn il mercato globale della Generative AI raggiungerà i 257 miliardi di dollari entro i prossimi 9 anni, una cifra 20 volte superiore a quella registrata nel 2022, pari a 11 miliardi di dollari. Uno studio di Ambrosetti, invece, evidenzia che in Italia sfruttare questa tecnologia potrebbe generare fino a 312 miliardi di euro di valore aggiunto ogni anno (circa il 18% del PIL). Per questo motivo, sempre più imprese stanno abbracciando la Generative AI, desiderose di sfruttare il suo potenziale di trasformazione. Queste innovazioni consentono di ottenere una moltitudine di vantaggi, tra cui un aumento della produttività, una maggiore talent attraction e retention e processi aziendali e decisionali semplificati.

La Generative AI per migliorare le competenze dei dipendenti

Le aziende possono trarre preziosi vantaggi dalla Generative AI, soprattutto nel settore HR. I recruiter possono utilizzare questa tecnologia per semplificare il processo di talent attraction riducendo al minimo gli errori. Il nostro modello di recruiting, per esempio, che lo scorso anno ha elaborato oltre 41 milioni di candidature a livello globale, può aiutare i recruiter a ridurre significativamente il tempo dedicato ad attività come la creazione delle job description, grazie alle informazioni disponibili all’interno della piattaforma, inclusi requisiti lavorativi, parametri salariali e dati storici.

Inoltre, gli HR Manager possono essere in grado di anticipare potenziali situazioni di rischio, identificando i primi segnali di dimissioni imminenti. I dati completi sui dipendenti consentono di valutare fattori quali la vicinanza al luogo di lavoro, l’adeguatezza salariale, le performance, le assenze e il coinvolgimento nelle iniziative aziendali. Identificando e affrontando in modo proattivo potenziali problemi, i professionisti HR possono ridurre il turnover, i costi di assunzione e onboarding, e mantenere l’efficienza nello sviluppo dei talenti.

Infine, la Generative AI permette di creare contenuti testuali in breve tempo, generare codici e algoritmi per lo sviluppo di app relative all’HR e al finance e sviluppare velocemente piani aziendali. L’integrazione con l’intelligenza artificiale conversazionale migliora ulteriormente l’esperienza dell’utente, consentendo alle persone di consultare applicazioni, siti web e piattaforme in modo più smart e immediato.

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Una significativa base dati

I modelli di intelligenza artificiale di base (general-purpose), che recentemente sono stati al centro dell’attenzione, sono progettati per affrontare una vasta gamma di problemi utilizzando un’enorme quantità di dati. Tuttavia, questo ampio dataset può variare in qualità e provenienza, portando a problemi come variazioni erratiche, imprecisioni, preoccupazioni circa la sicurezza o violazioni della proprietà intellettuale. Il nostro approccio alla Generative AI è significativamente differente: diamo priorità a modelli mirati, specifici per il dominio, e poniamo la qualità dei dati al di sopra di tutto per fornire risultati di cui i clienti possono fidarsi. Una distinzione fondamentale è che tutti i clienti operano sulla stessa versione della piattaforma, compresi il modello e la struttura dei dati. Abbiamo oltre 60 milioni di utenti che generano quasi 630 miliardi di transazioni ogni anno, una cifra in continua crescita. Con il permesso dei clienti, sfruttiamo questi dati come base per le capacità della nostra Generative AI. Questo set di dati ampio e di alta qualità ci permette di creare modelli che generano costantemente risultati precisi, significativi e affidabili per i settori HR e finance.

Inoltre, adottiamo la stessa strategia di piattaforma, sia per lo sviluppo, sia per l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa, così come facciamo con altre tecnologie di AI e ML. Questo ci consente d’integrare in modo efficiente le tecnologie emergenti, come i modelli di base, per sviluppare nuove funzionalità in modo semplice e rapido, mantenendo al contempo un’esperienza coerente nell’intero ecosistema. Inoltre, ci consente di rimanere all’avanguardia nel panorama dell’intelligenza artificiale in rapida evoluzione, adottando tempestivamente nuovi modelli.

Un ultimo aspetto, non meno importante, riguarda il nostro approccio alla Generative AI si distingue ulteriormente per la posizione ibrida e vendor-agnostic. Non solo sviluppiamo i nostri Language Model specifici per il dominio, ma collaboriamo anche con diversi fornitori terzi leader per creare modelli combinati o ensemble. Questo approccio ci consente di sfruttare le migliori tecnologie disponibili, offrendo ai nostri clienti soluzioni performanti, convenienti e affidabili.

Promuovere uno sviluppo e un uso responsabili della Generative AI

Il nostro obiettivo principale è promuovere un uso sicuro, etico e trasparente dell’Intelligenza Artificiale Generativa in tutto il mondo. Nel 2023, secondo Assintel, un terzo delle imprese italiane ha deciso d’investire in intelligenza artificiale e Machine learning, fiducioso che queste tecnologie rispettino le normative sulla privacy dei dati. Perseguendo questo impegno, oltre a instaurare solide partnership all’interno dell’Unione Europea, valutiamo tutte le nostre innovazioni attraverso un processo di valutazione del rischio accessibile ai product manager, secondo il nostro programma Responsible Artificial Intelligence (RAI).

A questo proposito, abbiamo anche pubblicato un white paper intitolato “Empowering Innovation through Responsible AI Governance”, che sottolinea la necessità di un controllo umano costante su tutti gli output prodotti dalla Generative AI. Questo elemento di vitale importanza sottolinea che questi progressi non sono destinati a sostituire il lavoro umano, ma piuttosto a supportare e valorizzare le capacità e le competenze dei professionisti.

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