Il reparto HR e pianificazione è composto da un mix di elaborazione amministrativa, lavoro testuale, colloqui e valutazioni. Alcuni di questi compiti sono puramente esecutivi e facili da automatizzare. Altri toccano direttamente gli interessi di un individuo, e lì è necessario il giudizio umano. Abbiamo mappato 53 compiti in questo ambito e li abbiamo classificati in base a ciò che il compito stesso richiede, non in base a ciò che sarebbe auspicabile per l'organizzazione.
I compiti che l'AI può assumere hanno generalmente un input chiaro, una struttura fissa e nessun margine di valutazione che riguardi una persona. Si pensi alla pubblicazione di un'offerta di lavoro approvata sui canali giusti, alla pianificazione di colloqui di selezione in base alle agende disponibili, o alla creazione di un fascicolo del personale non appena sono noti i dati di base. Questi compiti hanno una cosa in comune: una decisione è già stata presa da una persona, e il compito è la sua esecuzione. Anche la registrazione di una segnalazione di malattia rientra in questa categoria, poiché è una registrazione amministrativa di fatti, non un giudizio sul dipendente.
Ciò che caratterizza questa categoria è che un errore è di solito piccolo e correggibile. Un appuntamento pianificato male può essere corretto, un fascicolo può essere completato. Questo rende l'assunzione completa responsabile, a condizione che i dati di origine siano corretti. Chi utilizza l'AI per questo tipo di compiti farebbe bene a sapere quali sono i dati che la sua azienda non può utilizzare, poiché anche un compito esecutivo può andare storto se l'input non è corretto.
La seconda categoria è più ampia e variegata. Qui l'AI redige qualcosa o fa una prima valutazione, ma una persona approva o respinge e ne fornisce una motivazione. La stesura di un testo di offerta di lavoro è un buon esempio di ciò: l'AI può scrivere, sulla base di un profilo professionale, un testo che si adatta all'organizzazione, ma il responsabile delle assunzioni valuta se il tono, i requisiti e l'enfasi sono corretti prima che il testo venga pubblicato. Anche la stesura di un contratto di lavoro rientra in questo: l'AI può generare un contratto sulla base di funzione, retribuzione e accordi del contratto collettivo, ma qualcuno deve verificare che le condizioni siano corrette prima che venga firmato.
Anche la selezione delle candidature rientra in questa categoria, e proprio qui il motivo della supervisione umana è più evidente. Una prima selezione basata su curriculum e lettera di motivazione può essere fatta più velocemente dall'AI, ma il risultato riguarda direttamente le possibilità di un individuo di ottenere un colloquio. Senza una persona che valuti la shortlist e possa spiegare perché qualcuno procede o no, si crea una scatola nera in cui nessuno può più ricostruire perché un candidato è stato rifiutato. Questo non è solo un problema di qualità ma anche una questione di responsabilità: se un candidato chiede perché è stato rifiutato, deve esserci una motivazione verificabile, non un risultato automatico senza spiegazione.
Questa categoria richiede un metodo di lavoro fisso: l'AI fa la proposta, una persona approva o respinge, e questa scelta viene registrata con una motivazione. Come si presenta questa valutazione in pratica e quali criteri le appartengono, li spieghiamo nella pagina su come valutiamo un compito.
La terza categoria è composta da compiti in cui il colloquio, il giudizio su una persona, o la negoziazione stessa costituiscono il nucleo del compito. Condurre colloqui di selezione è l'esempio più chiaro di ciò: non si tratta solo di rispondere a domande, ma di valutare motivazione, atteggiamento e affinità, qualcosa che è e resta essenzialmente lavoro umano. Lo stesso vale per la negoziazione delle condizioni di lavoro, in cui spazio, aspettative e rapporti vengono sondati in un modo che non segue nessun copione.
Anche condurre colloqui sull'assenza per malattia resta lavoro umano. Un colloquio sul recupero e la capacità lavorativa richiede empatia e la capacità di approfondire in un modo che si adatti alla situazione del momento. Verificare le referenze si trova in un'area più grigia: contattare e porre le domande è in parte supportabile, ma valutare cosa un referente dice e non dice, tra le righe, è un'abilità umana.
Questi compiti hanno in comune che il risultato non dipende solo dall'input, ma dal momento, dal tono e dall'interazione tra due persone. Questo è difficile da strutturare e quindi difficile da trasferire a un sistema che funziona sulla base di modelli del passato.
Questa classificazione dice qualcosa sul compito, non sul dipendente che attualmente svolge il compito. Se la capacità liberata porti a un altro impiego, meno esternalizzazione, o una diversa struttura del personale, è una scelta che spetta al datore di lavoro e per la quale valgono requisiti legali propri. La nostra classificazione non fornisce alcuna motivazione a tale riguardo; descrive solo quale parte del lavoro può essere svolta oggi con l'AI e quale parte richiede ancora supervisione o intervento umano. Chi utilizza questi risultati per considerare passi ulteriori lo fa su base propria e con una consulenza propria.
La classificazione in tre categorie ricorre peraltro in quasi ogni reparto che abbiamo esaminato. Chi desidera vedere come si presenta lo stesso approccio in un'altra funzione può consultare la suddivisione analoga per il servizio clienti o per il reparto finanziario. Il modello è sempre lo stesso: l'esecuzione senza interessi di terzi può essere assunta, la valutazione con conseguenze per una persona richiede supervisione, e il colloquio umano resta lavoro umano.
Questa pagina descrive il modello per il reparto nel suo complesso, ma ogni team ha una propria combinazione di compiti e quindi un proprio risultato. Se desidera sapere come si presenta questo per la sua situazione, può compilare la quickscan gratuita di ftetoai: dodici domande, senza account, con come risultato un'indicazione di quale parte delle ore nel suo profilo può essere assunta oggi dall'AI. La scansione di lavoro completa, che entra nel dettaglio a livello di compito, è ancora in fase di costruzione; non la offriamo quindi ancora qui, ma la quickscan fornisce già ora una prima indicazione fondata.
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