Per molte aziende, il primo vero test dell’intelligenza artificiale non sono i prodotti rivolti ai clienti o le appariscenti demo di automazione. È il meccanismo silenzioso che fa funzionare l’organizzazione stessa. Le risorse umane, con il loro mix di flussi di lavoro di routine, esigenze di conformità e grandi volumi di dati strutturati, stanno emergendo come una delle prime aree in cui le aziende stanno spingendo l’intelligenza artificiale nelle operazioni quotidiane.
Questo cambiamento è visibile nel modo in cui i grandi datori di lavoro stanno ripensando i sistemi della forza lavoro. Il gruppo di telecomunicazioni e& ha iniziato a spostare le proprie attività relative alle risorse umane verso quello che descrive come un modello basato sull’intelligenza artificiale, coprendo circa 10.000 dipendenti in tutta la sua organizzazione. La transizione si basa su Oracle Fusion Cloud Human Capital Management (HCM), in esecuzione in una regione dedicata di Oracle Cloud Infrastructure. I dettagli dell’implementazione sono stati delineati in un recente annuncio di Oracle.
Il cambiamento riguarda meno l’introduzione di un’unica funzionalità di intelligenza artificiale e più la ristrutturazione del modo in cui vengono gestiti i processi HR. Si prevede che strumenti automatizzati e basati sull’intelligenza artificiale aiuteranno i dipartimenti delle risorse umane nello screening delle assunzioni, nel coordinamento dei colloqui e nei consigli sull’apprendimento dei dipendenti. L’obiettivo dichiarato è standardizzare i processi tra le regioni e fornire ai manager un accesso più rapido ai dati e agli approfondimenti sulla forza lavoro.
Le risorse umane come banco di prova per l’intelligenza artificiale aziendale
Dal punto di vista aziendale, le risorse umane rappresentano un punto di ingresso logico. Molte attività delle risorse umane seguono schemi ripetibili: abbinamento dei candidati, documentazione di onboarding, gestione delle ferie e incarichi di formazione. Questi flussi di lavoro producono tracce di dati coerenti, il che li rende più facili da modellare e automatizzare rispetto al lavoro di conoscenza vagamente definito. Lo spostamento di tali funzioni su sistemi supportati dall’intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di testare l’affidabilità, la governance e l’accettazione degli utenti in un ambiente controllato prima di espandersi in aree più sensibili.
La scelta dell’infrastruttura indica anche il modo in cui le imprese riescono a bilanciare l’innovazione con la conformità. Oracle afferma che il sistema è distribuito in una regione cloud dedicata progettata per soddisfare la sovranità dei dati e i requisiti normativi. Per le multinazionali, i dati sulla forza lavoro si trovano all’intersezione tra la legge sulla privacy, la regolamentazione del lavoro e la governance aziendale. L’esecuzione di strumenti di intelligenza artificiale in un ambiente controllato fa parte del modo in cui le aziende cercano di contenere i rischi mentre sperimentano l’automazione.
Governance, conformità e gestione interna del rischio
L’implementazione di e& riflette un modello più ampio nell’adozione dell’intelligenza artificiale aziendale: la trasformazione interna è spesso più realizzabile rispetto alla disruption esterna. I sistemi di intelligenza artificiale rivolti al cliente attirano l’attenzione, ma in caso di fallimento introducono rischi operativi e reputazionali. Le piattaforme HR, al contrario, operano dietro le quinte. Gli errori possono ancora avere conseguenze, ma sono più facili da monitorare, verificare e correggere all’interno delle strutture di governance esistenti.
La ricerca di settore supporta l’idea che le operazioni interne stanno diventando un banco di prova primario. Il rapporto 2026 State of AI in the Enterprise di Deloitte ha rilevato che le organizzazioni stanno spostando sempre più i progetti di intelligenza artificiale dalle fasi pilota agli ambienti di produzione, con la produttività e l’automazione del flusso di lavoro citate come prime aree di ritorno. Il rapporto si basa su un sondaggio condotto su oltre 3.000 dirigenti senior coinvolti in iniziative di intelligenza artificiale, compresi intervistati nel sud-est asiatico. Anche se lo studio abbraccia più funzioni aziendali, i processi amministrativi e operativi sono stati più volte identificati come punti di ingresso pratici per un’implementazione su larga scala.
I sistemi di forza lavoro forniscono anche un ambiente naturale per agenti e assistenti IA. I team delle risorse umane gestiscono le domande frequenti dei dipendenti su politiche, vantaggi e opzioni di formazione. L’integrazione di strumenti conversazionali in questi flussi di lavoro può ridurre il carico di lavoro manuale offrendo ai dipendenti un accesso più rapido alle informazioni. Secondo la descrizione dell’implementazione di Oracle, e& prevede di introdurre assistenti digitali progettati per supportare il coinvolgimento dei candidati e le attività di sviluppo dei dipendenti. Se tali strumenti forniranno un valore coerente dipenderà dall’accuratezza, dalla supervisione e da quanto bene si integreranno con i processi HR esistenti.
Scalare l’intelligenza artificiale all’interno dell’organizzazione
La lezione non è che l’automazione delle risorse umane sia una novità, ma che l’intelligenza artificiale sta cambiando la portata di ciò che può essere automatizzato. Software HR tradizionali incentrati sulla tenuta dei registri e sulla gestione del flusso di lavoro. I livelli di intelligenza artificiale aggiungono corrispondenza predittiva, analisi dei modelli e supporto decisionale. Questa espansione solleva questioni di governance familiari: qualità dei dati, pregiudizi, verificabilità e fiducia dei dipendenti.
Esiste anche una dimensione relativa alla forza lavoro. L’automazione di parti delle risorse umane non elimina la necessità della supervisione umana; cambia dove si concentra lo sforzo. I professionisti delle risorse umane possono dedicare meno tempo al coordinamento di routine e più all’interpretazione delle politiche, al coinvolgimento dei dipendenti e alla gestione delle eccezioni. Le imprese che adottano sistemi basati sull’intelligenza artificiale avranno bisogno di percorsi di escalation chiari e di processi di revisione per evitare di fare eccessivo affidamento su risultati automatizzati.
Ciò che rende diverso il momento attuale è la scala. Le implementazioni che coprono migliaia di dipendenti trasformano l’intelligenza artificiale da un esperimento a un’infrastruttura operativa. Costringono le organizzazioni ad affrontare problemi di affidabilità, formazione e gestione del cambiamento in tempo reale. I sistemi devono funzionare in modo coerente tra giurisdizioni, lingue e quadri normativi.
Poiché le aziende cercano punti di ingresso a basso rischio nell’intelligenza artificiale, è probabile che le operazioni della forza lavoro rimangano in cima alla lista. Combinano dati strutturati, flussi di lavoro ripetibili e risultati misurabili: condizioni che si adattano all’automazione pur lasciando spazio al giudizio umano. L’esperienza dei primi utilizzatori determinerà la rapidità con cui altre funzioni interne, dalla finanza agli appalti, seguiranno un percorso simile.
(Foto di Zulfugar Karimov)
Vedi anche: Barclays scommette sull’intelligenza artificiale per ridurre i costi e aumentare i rendimenti
Vuoi saperne di più sull’intelligenza artificiale e sui big data dai leader del settore? GuardareFiera dell’intelligenza artificiale e dei big data che si svolge ad Amsterdam, in California, e a Londra. L’evento completo è parte di TechEx ed è situato in concomitanza con altri importanti eventi tecnologici, cliccaQui per ulteriori informazioni
AI News è alimentato da Media TechForge. Esplora altri prossimi eventi e webinar sulla tecnologia aziendale Qui.
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
