Risorse umane: come affrontare la mancanza di competenza usando l’IA

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Cornerstone suggerisce quattro modi per affrontare il problema della mancanza di competenze sfruttando il potenziale dell’intelligenza artificiale.

Lo skill gap è un problema all’ordine del giorno già da molti anni nelle risorse umane, ma gli eventi del 2020 e la pandemia di coronavirus hanno ulteriormente aggravato la situazione. Un recente studio realizzato da Cornerstone ha evidenziato che, sebbene i datori di lavoro mettano sempre più spesso al primo posto lo sviluppo delle abilità dei dipendenti, resta comunque un divario tra la fiducia delle aziende e quella delle loro persone quando si parla di competenze.

Il 90% dei leader ha fiducia nella propria capacità di sviluppare le competenze delle persone, ma solo il 60% dei dipendenti crede che l’azienda sia veramente in grado di aiutarli a crescere per il futuro. Considerando le ulteriori incertezze che porta con sé il 2021, è tempo che le aziende inizino a pensare fuori dagli schemi e adottare soluzioni più smart.

Il potere dell’intelligenza artificiale in ambito HR

L’AI è diventata uno strumento cruciale nel mondo del lavoro, che si tratti di contribuire allo sviluppo dei prodotti o fornire insight sulle attività di marketing, ma il suo potenziale nelle HR per favorire l’acquisizione delle competenze rimane elusivo. Secondo Deloitte, le aziende utilizzano l’AI prevalentemente per massimizzare la coerenza e la qualità, mentre solo il 16% delle realtà imprenditoriali ricorre all’AI per migliorare le informazioni sui dipendenti. Per far fronte davvero allo skill gap, i dipartimenti HR devono capire come sfruttare appieno il potenziale dell’AI.

Di seguito, quattro suggerimenti dagli esperti di Cornerstone per far sì che l’intelligenza artificiale favorisca lo sviluppo delle competenze.

Individuare le giuste opportunità formative

La formazione è essenziale per ridurre lo skill gap, eppure la mancanza di formazione viene spesso citata come uno dei motivi principali per cui i dipendenti abbandonano la propria azienda. Anche laddove i programmi di formazione esistono, è sempre necessario chiedersi se l’offerta formativa sia realmente adatta ai dipendenti. Ogni persona ha le proprie esigenze formative, la propria idea di carriera, i propri obiettivi, alcuni dei quali sono sconosciuti anche ai dipendenti stessi. Raccogliendo ed elaborando i dati sui profili dei dipendenti e sui programmi formativi in essere, l’AI può analizzare il valore di questi programmi per ciascun dipendente. Di conseguenza, le aziende possono fornire consigli appropriati e personalizzare le opportunità formative in base a ogni singolo individuo e ai suoi obiettivi.

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Credit immagine: Depositphotos

Mobilità interna

L’assunzione di personale esterno viene spesso vista come la soluzione per risolvere lo skill gap. Tuttavia, se è vero che le nuove risorse possono portare una serie di nuove prospettive e capacità, è altrettanto vero che lo staff interno potrebbe possedere le stesse abilità e dimostrarlo se solo ne avesse l’occasione. L’AI può essere utilizzata per ottenere informazioni sulle attuali competenze dei dipendenti e su altre aree dell’azienda in cui queste competenze potrebbero essere utili, creando così nuove opportunità di mobilità interna. Non solo: categorizzare le competenze dei dipendenti e avere i dati in un unico luogo permette alle HR di avere un quadro migliore e stabilire più rapidamente se un certo ruolo richieda un recruiting interno o esterno.

Prevedere le esigenze future

Una delle caratteristiche principali dell’AI è la capacità di fare previsioni. I responsabili HR possono sfruttare questo elemento sia per i dipendenti e le loro esigenze future di formazione, sia per l’azienda e le sue esigenze future in termini di talenti. Per farlo, occorre che le aziende abbiano dati interpretabili sulle carriere e sui dipendenti, tali da poter elaborare modelli e fare previsioni significative.

Ad esempio, se un dipendente ha maturato esperienza nell’analisi dei dati ma al momento ricopre una funzione commerciale, potrebbe essere un buon candidato per un ruolo nel marketing? Quali sarebbero le sue opportunità di successo con questo cambio di ruolo? C’è il rischio che lasci l’azienda? Sono tutte domande per le quali l’AI può offrire una prospettiva.

Tuttavia, è importante notare che il pregiudizio indotto dall’esterno ha una sua influenza quando si tratta di valutare i dati sui dipendenti, e i prodotti e gli algoritmi legati all’AI devono essere regolarmente controllati per scongiurare eventuali pregiudizi relativi all’etnia, al sesso, all’età, ecc. Per le aziende, avere previsioni a portata di mano significa poter essere un passo avanti e prendere decisioni cruciali per prepararsi al futuro.

Decisioni basate sui dati per le aziende più grandi

Le soluzioni AI sono trasversali e le interpretazioni che forniscono possono essere utilizzate anche per avere un quadro più chiaro e ottenere risultati in una vasta gamma di situazioni flessibili e mutevoli. Se è vero che l’uso dell’AI in ambito HR ha un impatto soprattutto sui dipendenti e sulle loro esigenze formative, i risultati e i pattern generati dagli algoritmi possono anche aiutare le aziende più grandi a prendere decisioni.

Ad esempio, se i responsabili HR usassero l’AI per tracciare in tempo reale le tendenze del mercato in termini di competenze chiave, queste informazioni potrebbero tornare utili per prendere decisioni più generali volte a migliorare i reparti dell’azienda. Una situazione tipo potrebbe essere il rilevamento di un trend positivo riferito a competenze che l’azienda in quel momento non sfrutta. È possibile quindi chiedersi se c’è un modo per metterle in campo. Intercettare competenze sconosciute nel mercato potrebbe essere il principale fattore innovativo per migliorare un’intera divisione o business unit.

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Gruppo Almaviva, Almawave compra uno spinoff dell’Università La Sapienza

Valeria Sandei CEO Almawave
La società di AI del gruppo ha acquistato OBDA Systems, startup specializzata in soluzioni per estrarre informazioni chiave da dataset complessi e di grandi dimensioni

Almawave, la società del gruppo Almaviva che si occupa di tecnologie di AI (Intelligenza Artificiale), Big Data e comprensione del linguaggio naturale, ha acquistato la quota di maggioranza di OBDA Systems, startup nata da uno spinoff dell’Università La Sapienza di Roma e specializzata in soluzioni per estrarre informazioni chiave da dataset complessi e di grandi dimensioni.

Almawave in un comunicato parla di operazione di carattere strategico, che le permette di allargare lo spettro di soluzioni proprietarie legate alle tecnologie del linguaggio e dei Big Data a sostegno di imprese e Pubblica Amministrazione.

Più in dettaglio, OBDA Systems è stata costituita nel 2017 da professori e ricercatori de La Sapienza, ideatori del paradigma dell’Ontology based Data Management (OBDM),  caratterizzato da metodologie e strumenti per l’accesso, l’integrazione e l’analisi della qualità dei dati, nell’ambito della gestione dei processi dei sistemi informatici di un’azienda.

L’acquisizione sancisce l’ingresso nel Consiglio di Amministrazione della startup di Raniero Romagnoli, CTO Almawave, che ricoprirà il ruolo di Amministratore Delegato. Confermato nel ruolo di Presidente il professor Maurizio Lenzerini, Ordinario di Ingegneria Informatica e leader del gruppo DASILab all’Università La Sapienza, al quale appartengono i fondatori della startup.

“Siamo convinti che l’acquisizione di OBDA Systems possa rappresentare una straordinaria occasione per entrambe le realtà”, sottolinea nel comunicato l’Amministratore Delegato di Almawave Valeria Sandei. “Almawave da oggi può far leva su ulteriori e preziose risorse applicate alle tecnologie semantiche, che trovano base nelle competenze e nella ricerca all’avanguardia perseguita dalla startup e dai suoi giovani talenti. A loro Almawave garantisce supporto e nuove possibilità di crescita. È con investimenti come questi che proseguiamo il nostro percorso di consolidamento volto a rafforzare know-how, capacità e innovazione per rispondere alle importanti sfide dei clienti e del mercato”.

Aggiunge il Presidente di OBDA Systems Maurizio Lenzerini: “Nell’attuale contesto in cui i dati rappresentano un patrimonio di inestimabile valore per le organizzazioni complesse, il paradigma dell’OBDM si integra perfettamente con le tecnologie di intelligenza artificiale, in particolare per la comprensione automatica del linguaggio naturale, nelle quali Almawave eccelle. Sono convinto che il matrimonio appena ufficializzato sarà stimolo e volano per una presenza importante e qualificata della nostra startup nel panorama dei sistemi per l’ingegnerizzazione e l’analisi dei dati, non solo a livello nazionale”.

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