Le risorse umane sono un’area di molte organizzazioni in cui l’intelligenza artificiale può avere un impatto operativo significativo. La tecnologia viene ora integrata nelle operazioni quotidiane, in attività come rispondere alle domande dei dipendenti e supportare la formazione. L’impatto più chiaro si riscontra laddove le organizzazioni possono misurare i risultati della tecnologia, in genere in termini di tempo risparmiato e numero di domande risolte con successo.
Meno ticket, più risposte al primo tentativo
L’agente virtuale interno di IBM, AskHR, lo era creato per gestire le domande dei dipendenti e automatizzare le azioni di routine delle risorse umane. IBM afferma che AskHR automatizza più di 80 attività interne delle risorse umane e ha avviato oltre due milioni di conversazioni con i dipendenti ogni anno. Utilizza un approccio a due livelli, in cui l’intelligenza artificiale risolve i problemi di routine e i consulenti umani gestiscono i casi più complessi.
L’azienda segnala alcuni vantaggi operativi: un tasso di successo del 94% nel rispondere alle domande più frequenti, una riduzione del 75% nel numero di ticket di supporto presentati dal 2016 e, il dato principale, una riduzione del 40% dei costi operativi delle risorse umane in quattro anni.
Ma è importante notare che l’intelligenza artificiale non viene utilizzata da IBM per indirizzare le query ai materiali esistenti. L’automazione è in grado di completare la transazione, riducendo così la necessità di affidare le richieste al personale umano.
Efficienze di reclutamento ed onboarding
Quella di Vodafone Rapporto annuale 2024 descrive una piattaforma interna che chiama ‘Cresci con Vodafone‘. L’azienda afferma di aver ridotto i tempi di assunzione da 50 a 48 giorni, di aver semplificato il processo di candidatura per un lavoro e di aver aggiunto consigli di lavoro personalizzati basati sulle competenze per i candidati. Ciò ha portato a una riduzione del 78% delle domande poste dai potenziali candidati e da coloro che assumono nuovi ruoli.
L’azienda dispone inoltre di uno strumento di pianificazione globale dell’organico che riduce il lavoro manuale necessario per raccogliere i dati necessari, inoltre esiste un “data Lake” globale delle risorse umane basato sull’intelligenza artificiale che standardizza i dashboard e riduce la necessità di reporting manuale: le parti interessate possono immergersi nei dati stessi e far emergere le informazioni di cui hanno bisogno.
Formazione e supporto interno
I grandi datori di lavoro hanno sfidanti che aggiornano rapidamente il nuovo personale; il cosiddetto time-to-competence. La redazione della Bank of Americas descrive come la sua organizzazione di onboarding e sviluppo professionale, “The Academy”, utilizza l’intelligenza artificiale per il coaching interattivo, con i dipendenti che completano oltre un milione di simulazioni in un anno.
L’organizzazione opera’Erica per i dipendenti‘, un assistente interno che gestisce argomenti come benefici sanitari e buste paga o moduli fiscali per i dipendenti. Viene utilizzato da oltre il 90% dei dipendenti: per il service desk IT, avere situazioni di triage di Erica ha un impatto significativo, con una riduzione di oltre il 50% delle chiamate in arrivo.
Tali strumenti riducono il lavoro nascosto (ricerca, ripetizione di domande, attesa di risposte) e i costi associati. Inoltre, un time-to-competence più breve è particolarmente utile negli ambienti regolamentati e a contatto con i clienti.
Lavoro in prima linea presso grandi datori di lavoro
L’aggiornamento aziendale di Walmart di giugno 2025 descrive l’implementazione Strumenti di intelligenza artificiale tramite l’app dei suoi associatiche includono uno strumento di flusso di lavoro che dà priorità e consiglia le attività lavorative. Al momento della pubblicazione, era solo l’inizio, ma sulla base dei primi risultati, Walmart afferma che i responsabili dei team e i responsabili dei negozi stanno iniziando a vedere i tempi di pianificazione dei turni ridotti da 90 a 30 minuti.
In quanto datore di lavoro con una forza lavoro diversificata, la capacità di traduzione in tempo reale della sua app (44 lingue) è inestimabile. L’azienda sta attualmente aggiornando il software dei suoi associati con l’intelligenza artificiale per trasformare le guide ai processi interni in istruzioni multilingue. Ha più di 900.000 dipendenti che utilizzano il sistema ogni settimana, con più di tre milioni di query al giorno che passano attraverso la piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale degli associati.
L’efficienza della forza lavoro su scala Walmart è impressionante, ma per aziende di ogni dimensione si possono ottenere chiari vantaggi fornendo ai dipendenti una guida più rapida e un migliore supporto tra i team multilingue. Oltre al risparmio immediato sui costi, un software di questo tipo semplice da usare ed efficace influisce sulla fidelizzazione, sugli standard di sicurezza e sulla qualità del servizio, il tutto in meglio.
Governance e reti di sicurezza umana
Banca multinazionale, pubblicazione di HSBC, “Trasformare HSBC con l’intelligenza artificiale” descrive oltre 600 casi d’uso dell’intelligenza artificiale in funzione presso l’azienda e afferma che i colleghi hanno accesso a uno strumento di produttività basato su LLM per attività come la traduzione e l’analisi dei documenti. In un ambiente in cui la governance e la sicurezza dei dati sono di fondamentale importanza, è garantito che tutti i sistemi automatizzati rispettino i codici esistenti, qualcosa che viene applicato da AI Review Councils dedicati e da quadri di gestione del ciclo di vita dell’AI.
Nelle risorse umane questo è importante, indipendentemente dal verticale. Le decisioni di governance dovrebbero definire cosa Potere essere automatizzato, Come vengono gestiti i dati delle persone e come viene mantenuta la responsabilità a lungo termine. I dati delle risorse umane sono spesso identificabili personalmente, quindi gli standard più elevati – e il loro mantenimento – sono di fondamentale importanza.
Compromessi operativi
L’impatto operativo riguarda la fiducia, nonché la velocità e l’efficienza. Un agente self-service che risponde in modo sicuro ma errato crea rilavorazioni, escalation e causa problemi. Un modello pragmatico per ridurre il rischio è quello di mantenere gli esseri umani coinvolti, soprattutto per decisioni complesse.
Il modello a due livelli di IBM, le raccomandazioni lavorative personalizzate di Vodafone e la governance e la sicurezza dei dati di Walmart e HSBC apportano supervisione. I modelli di servizi ibridi uniti alla disciplina e alla supervisione dei dati sono ciò che consente all’intelligenza artificiale di crescere senza compromettere la fiducia o l’equità dei dipendenti.
Dove stiamo andando?
Il modello di implementazione operativa di successo è stato coerente nei casi della funzione HR in queste grandi imprese. Ognuno di essi ha iniziato con un volume elevato di domande e transazioni ripetitive, per poi estendersi alle assunzioni e alla formazione, per poi spingere l’intelligenza artificiale in prima linea dove può risparmiare tempo. I maggiori vantaggi si ottengono quando l’intelligenza artificiale trasforma le risorse umane da una coda di servizi in una funzione più veloce e operativa.
(Fonte immagine: “Business Meetings” di thinkpanama è concesso in licenza con CC BY-NC 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
