Nel mondo in costante evoluzione delle tecnologie HR, in cui i confini del possibile si allargano sempre di più, un principio rimane immutato: l'AI etica. Non si tratta solo di innovazione, ma della capacità di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale con integrità ed empatia. Quando le risorse umane si intersecano con la massima espressione dell'AI, si crea un terreno fertile per ridefinire l'employee experience. Un punto di svolta in cui l'AI diventa il catalizzatore per la creazione di un luogo di lavoro che comprende, supporta e sostiene veramente le persone.
È possibile utilizzare l'intelligenza artificiale anche per automatizzare i processi, in modo da ottimizzare il lavoro e incrementare l'efficienza. L'AI ci consentirà inoltre di stabilire delle correlazioni che non risultano evidenti nell'immediato (va da sé che se lo fossero, basterebbe l'intelligenza umana!)
Se si combinano questi due fattori, i processi HR possono migliorare nettamente, ma l'algoritmo non può autoregolarsi. Ecco perché è essenziale parlare di etica e valutare come integrare il comportamento degli algoritmi nel corso della progettazione.
Non possiamo ignorare il fatto che l'AI generi incertezza e rischi, a cui neanche il settore HR è immune.
Un esempio spesso citato riguarda l'utilizzo di dati personali non filtrati per un algoritmo volto al recruiting, la cui applicazione porta alla discriminazione di genere. Una situazione del genere si è verificata perché, spesso, la programmazione dell'AI si basa sull'analisi di una mole enorme di dati storici utilizzati per individuare pattern che si ripetono. Questi dati possono rispecchiare realtà superate, come quella secondo cui determinati tipi di ruolo sono rivestiti prevalentemente da uomini.
Questo è il motivo per cui le aziende che lavorano con l'automazione hanno la responsabilità di selezionare data engineer e professionisti HR e del campo etico, se desiderano utilizzare questa tecnologia efficacemente.
Molti sono i motivi per cui è importante tenere il passo in questo ambito, data l'importanza sempre maggiore di fattori quali:
- Velocità
- Volume
- Cambiamenti rapidi
- Limiti dei tradizionali processi manuali
Per esempio, pensiamo a un'azienda che desidera adattarsi al cambiamento e che adotta una strategia di formazione basata sul reskilling. Il processo manuale risulterebbe limitato sia quantitativamente che qualitativamente, mentre l'automatizzazione dei processi basati sull'AI ci aiuterebbe a gestire queste procedure in modo più veloce e a garantirne l'utilità.
Tuttavia, per raggiungere questo obiettivo, i reparti HR dovranno essere rivoluzionati fino a diventare "esperti" di AI o, più precisamente, utilizzatori esperti dell'AI. A questo punto, entrano in gioco due elementi:
- Scegliere i dati giusti: quali dati utilizziamo per creare gli algoritmi? Se ci appoggiamo a dei dati storici, questi possono comportare delle conseguenze che dobbiamo prendere in considerazione in fase di progettazione.
- Utilizzare l'algoritmo: una volta introdotto l'algoritmo, gli utenti come i team HR dovranno imparare come funziona l'AI per valutare la precisione dei risultati, correggere gli errori, ridurre i rischi e contribuire a migliorare l'AI.
Queste dinamiche genereranno nuovi ruoli all'interno dei reparti HR, offrendo inoltre un'ottima opportunità per ampliare le proprie skill, sia in termini di upskilling che di reskilling.
In Cornerstone, basiamo l'innovazione sull'etica, tenendo sempre presenti questi sette requisiti per un'AI etica: intervento e sorveglianza umani, robustezza tecnica e sicurezza, riservatezza e governance dei dati, trasparenza, diversità, non discriminazione ed equità, benessere sociale e ambientale e responsabilità.
L'AI è uno strumento estremamente potente. Il modo in cui lo utilizziamo dipende da noi, i professionisti del comparto HR.
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