La formazione dei dipendenti è una questione di fondamentale importanza per le imprese. Gli approcci tradizionali alla formazione non bastano più: oggi le aziende affrontano alti tassi di turnover, la sfida di trovare talenti qualificati, l’evoluzione continua delle competenze necessarie per essere innovative.

Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale che, insieme all’apprendimento automatico, viene sempre più utilizzata nelle strategie di miglioramento delle competenze per verificare set di competenze, consigliare percorsi di apprendimento, fornire formazione sul posto di lavoro e anche determinare come pagare per le competenze acquisite.

Con oltre 345.000 dipendenti e una necessità sempre presente di stare al passo con la curva tecnologica, IBM è tra le società che usa l’intelligenza artificiale per migliorare costantemente la sua forza lavoro forte.

“L’emivita delle competenze è ora di cinque anni”, afferma Anshul Sheopuri, Chief Technology Officer di IBM HR. “La metà di ciò che impariamo viene dimenticata o diventa obsoleta in cinque anni”.

La domanda di competenze nuove e specializzate in domini in rapida evoluzione, come il cloud computing e l’intelligenza artificiale, sta alimentando questa compressione della durata delle competenze. Quindi, trovare un modo scalabile per migliorare continuamente le competenze dei dipendenti “non è una possibilità, è un must”, afferma Sheopuri.

Anatomia di un piano di formazione basato sull’IA

Il primo passo di qualsiasi strategia di miglioramento delle competenze è identificare le competenze attualmente possedute dai dipendenti. In passato, ciò comportava un’autovalutazione delle competenze, ma “l’accuratezza di questo metodo è di circa il 75%”, sottolinea Sheopuri. “E’ altamente soggettivo e le valutazioni diventano obsolete rapidamente”.

Oggi IBM utilizza l’intelligenza artificiale per valutare le competenze scansionando 220 milioni di documenti interni, inclusi curriculum, blog, documenti pubblicati e comunicazioni aziendali. Il sistema si basa su Watson, il sistema AI di IBM, e include tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, clustering e apprendimento semi-supervisionato.

“Abbiamo verificato che l’accuratezza di questo metodo è vicina al 90%”, spiega Sheopuri, aggiungendo che queste valutazioni automatiche delle competenze sono più facili da mantenere aggiornate.

I dipendenti ricevono quindi consigli di apprendimento in base alle competenze che possiedono, alle competenze di cui IBM ha bisogno e alle competenze che i clienti IBM richiedono.

“In alcune aree strategiche, come l’intelligenza artificiale o il cloud, vogliamo che tutti abbiano le conoscenze di base”, afferma.

Il sistema fornisce anche consigli basati sul percorso di formazione che seguono altri dipendenti con lo stesso background, in modo simile al modo in cui gli utenti di servizi di streaming video ottengono consigli su quali film guardare in base a ciò che hanno visto altri utenti con le stesse caratteristiche.

“Questo sistema viene utilizzato dal 98% degli utenti IBM ogni trimestre”, afferma Sheopuri, aggiungendo che ha una valutazione di 58 nel Net Promoter Score (NPS). Secondo Bain & Co, che ha creato il sistema NPS, un valore superiore a 50 è eccellente.

Anche la retribuzione dei dipendenti in IBM è collegata alle competenze, grazie a un sistema di intelligenza artificiale che fornisce raccomandazioni salariali ai manager come un modo per premiare i dipendenti per il miglioramento delle competenze e affrontare i problemi delle disuguaglianze salariali. “Questa è un aspetto importante per noi”, dice Sheopuri. “Cerchiamo in tutti i modi di superare bias e pregiudizi”.

Il sistema di suggerimenti sulla retribuzione offre anche trasparenza, perché fornisce spiegazioni sui suoi suggerimenti, in modo che i manager abbiano tutte le informazioni di cui hanno bisogno per prendere la decisione finale.

Oltre agli aumenti, i dipendenti ricevono anche consigli sul lavoro, sempre grazie all’intelligenza artificiale. “Ci sono decine di migliaia di posti di lavoro sempre aperti in IBM”, afferma. “Per noi è una situazione win-win. Riduce potenziali frustrazioni e aiuta i nostri dipendenti a realizzare le loro aspirazioni”.

L’anno scorso, afferma Sheopuri, circa 200.000 dipendenti IBM hanno esaminato i consigli di lavoro e migliaia hanno ottenuto nuovi incarichi in base alle loro corrispondenze personalizzate.

La formazione interna

Per la formazione stessa, IBM si affida a un mix tradizionale di corsi di terze parti, materiali didattici sviluppati internamente e nuovi canali educativi decentralizzati i cui contenuti vengono creati da altri dipendenti. Ma si basa sull’intelligenza artificiale per offrire formazione per alcuni tipi di lavori. Per esempio, nelle risorse umane, un chatbot può rispondere a domande relative a benefit, piani assicurativi e politiche di onboarding. C’è intelligenza anche nelle funzioni di supporto tecnico.

“Siamo una grande azienda tecnologica che gestisce l’infrastruttura IT per migliaia di clienti”, spiega Sheopuri. “Stiamo estraendo i log per comprendere i problemi storici dei ticket e i percorsi di risoluzione e rendiamo questa conoscenza disponibile agli agenti”.

È l’equivalente digitale di avere un dipendente esperto seduto alla scrivania accanto, pronto ad aiutare se qualcuno ha difficoltà.

“In effetti, formare i dipendenti offrendo aiuto proprio quando ne hanno bisogno è l’uso più comune dell’IA per il miglioramento delle competenze”, afferma Swaminathan Chandrasekaran, responsabile dell’architettura delle soluzioni digitali presso KPMG.

Ciò è particolarmente importante nei contact center, dove i tassi di abbandono sono elevati.

“I tassi di abbandono vanno dal 18% per i centri più piccoli al 40% in quelli più grandi”, spiega Chandrasekaran. “Il costo per la sostituzione di un agente va da 5.000 a 7.000 dollari, senza considerare il tempo necessario per cercare e formare nuovi talenti”.

Supponiamo, per esempio, che un agente debba spiegare come sostituire le batterie di un MacBook Pro. Un nuovo agente sarebbe facilitato se avesse le istruzioni immediatamente pronte e disponibili su uno schermo. Qui, l’IA può ricevere la richiesta di aiuto e recuperare le informazioni più rilevanti da manuali di prodotto e di supporto: tutti documenti che un’azienda ha a disposizione.

Inoltre, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere l’argomento di una chiamata in base alle interazioni passate e ottenere informazioni rilevanti fin dall’inizio. Per esempio, può contattare il consulente che ha già interagito con quel cliente e può guidare un consulente attraverso il processo di risoluzione del problema del cliente.

Questi sistemi possono essere utilizzati anche per fornire nuove informazioni a un gran numero di dipendenti nel contesto del loro lavoro, che quindi non devono formati quando, per esempio, esce un nuovo prodotto.

KPMG ha recentemente dovuto formare i propri dipendenti sulle modifiche al sistema London Interbank Offer Rate (LIBOR). KPMG ha utilizzato l’IA per leggere i contratti in tutti i formati, estrarre i riferimenti ai tassi bancari e altri linguaggi specifici del LIBOR e inserirli nei flussi di lavoro dei dipendenti. I sistemi ricevono anche formazione da esperti in materia per fornire ulteriore assistenza ai dipendenti.

Questo nuovo stile di apprendimento continuo “si adatta alla generazione che sta entrando nel mondo del lavoro”, afferma Chandrasekaran. “Non si possono più proporre corsi di formazione di sei settimane per essere pronti a svolgere un compito”.

Gli assistenti virtuali

Il potenziamento dell’intelligenza artificiale sul posto di lavoro fa intravedere un futuro in cui “ogni dipendente ha il proprio assistente personale pronto ad aiutarlo”, afferma Chandrasekaran. “È come avere un personal coach basato sull’intelligenza artificiale”.

L’idea non è nuova. Vent’anni fa Microsoft introdusse Clippy, il suo assistente di Office. Clippy è stato accolto con tale freddezza che la rivista Time, nel 2010, lo inserì nella lista delle peggiori invenzioni di tutti i tempi. “Ma questa volta è diverso”, afferma Chandrasekaran.

Le aziende ora dispongono di tecniche di riconoscimento vocale, tecnologie di analisi del sentiment e motori di raccomandazione ragionevolmente affidabili. E, con la digitalizzazione, hanno i dati necessari per addestrare questi sistemi in base ai requisiti specifici dell’azienda.

“Non c’è alcun sostituto per i dati”, dice Chandrasekaran. “Per esempio, nei contact center, è necessario fornire dati validi partendo da parole pronunciate male, con accenti particolari e rumore di fondo, per ottenere un buon motore di trascrizione vocale. Per i contratti è necessario fornire esempi di documenti in diverse lingue e diversi formati”.

Le aziende devono inoltre assicurarsi di disporre di un meccanismo di feedback per continuare a formare e migliorare il sistema. “Quando si creano applicazioni tradizionali, il giorno migliore è il primo giorno perché tutto funziona e i problemi si verificano in seguito”, afferma Chandrasekaran. “Con l’IA, il primo giorno è il giorno peggiore. Le aziende devono essere preparate per le prime iterazioni”.

“In molte aree i sistemi di intelligenza artificiale sono già a un punto abbastanza stabile e possono essere utilizzati per svolgere un lavoro utile”, aggiunge. “Ci sono ancora aree emergenti, come per esempio estrarre da un documento le note scritte a mano”.

Apprendimento “a piccole dosi”

Carmen Fontana, membro dell’IEEE e responsabile delle tecnologie emergenti presso Centric Consulting, definisce il nuovo approccio all’apprendimento basato sull’intelligenza artificiale “a piccole dosi”.

“Non ci piace stare in classe per 40 ore a settimana per imparare qualcosa”, spiega. “Con l’intelligenza artificiale è possibile imparare a piccole dosi, con piccoli suggerimenti al momento in cui servono. In questo modo le cose nuove sono più facili da assorbire“.

In Centric, Fontana stessa è sia creatrice che utilizzatrice di questo tipo di apprendimento.

“Creo contenuti in base al mio ambito di lavoro, in modo che le persone al di fuori della mia area possano capire cosa facciamo”, afferma. “Per me è meno impegnativo e, anziché tenere corsi di formazione formale su ciò che fa il mio team, posso pubblicare contenuti che le persone ricevono a piccole dosi”.

“Il nuovo approccio conferisce ai dipendenti la proprietà del proprio apprendimento”, aggiunge. “Questo è un grande elemento di differenziazione rispetto alle precedenti strategie di formazione”.

I potenziali rischi della formazione basata sull’IA

Kamlesh Mhashilkar, responsabile delle pratiche di dati e analisi presso Tata Consultancy Services, ritiene che l’intelligenza artificiale venga utilizzata per lo sviluppo di competenze consapevoli del contesto, per identificare i dipendenti che trarrebbero vantaggio da un particolare corso e per piani educativi personalizzati in singoli ambiti.

Più recentemente, l’intelligenza artificiale è diventata utile per gestire esami e test a distanza. Ai bei vecchi tempi, le persone potevano recarsi fisicamente presso i test center per sostenere gli esami di certificazione.

“Con il COVID, l’intelligenza artificiale è stata usata per la supervisione degli esami attraverso l’auto-monitoraggio o il doppio monitoraggio”, afferma Mhashilkar. “Se un candidato muove continuamente gli occhi di qua e di là, sta davvero sostenendo l’esame o sta cercando di imbrogliare?”.

Alcune scuole utilizzano già l’intelligenza artificiale per valutare i documenti degli studenti e ricevono cattiva pubblicità quando le valutazioni non vanno bene.

“C’è stato un contraccolpo a causa del modo in cui vengono implementati i sistemi”, afferma Joe Tobolski, CTO di Nerdery, società di consulenza per i servizi digitali. “E’ un problema attuale, a causa della capacità dei pregiudizi di introdurre falsi negativi nel sistema”.

L’uso dell’intelligenza artificiale per trasferire la conoscenza dai dipendenti esperti a quelli nuovi, che è sempre più rilevante per le aziende, comporta anche dei rischi.

“Lo vediamo negli accordi di outsourcing in cui ai lavoratori viene chiesto di insegnare il loro lavoro a una società di outsourcing”, spiega Tobolski. “Spesso i dipendenti fanno atti di sabotaggio nella formazione”.

Se la formazione fosse affidata a una macchina potrebbe andare meglio, ma anche qui ci sono dei rischi. “Ci possono essere conseguenze impreviste”, conclude Tobolski. “Qualcuno potrebbe abusarne? Certamente, e probabilmente lo farà”.