Sperimentazione all’Esecuzione: Come l’Intelligenza Artificiale Possa Alzare l’Asticella nelle Risorse Umane e nella Gestione della Pagazione

L’intelligenza artificiale ha dominato le conversazioni sulla tecnologia aziendale negli ultimi anni perché i guadagni promessi in termini di produttività ed efficienza sono veramente trasformativi. Tuttavia, un rapporto di McKinsey sullo stato dell’intelligenza artificiale nelle imprese ha scoperto che, mentre quasi tutti i partecipanti alla survey stanno utilizzando strumenti di intelligenza artificiale in qualche capacità, la maggior parte è ancora nella fase di sperimentazione.

Quasi due terzi delle imprese sondagate non hanno ancora scalato la tecnologia in tutta l’organizzazione e non hanno eseguito in modo da consegnare valore. Allo stesso tempo, la tecnologia sta evolvendo rapidamente. L’intelligenza artificiale è un bersaglio mobile, il che rappresenta un’altra sfida per i leader aziendali che cercano di passare dall’ipotesi sull’intelligenza artificiale ai risultati misurabili.

Le risorse umane e la gestione della pagazione stanno emergendo come terreno di prova nel passaggio dalla sperimentazione all’esecuzione. Ecco un panorama di alcune delle sfide che i leader delle risorse umane stanno affrontando in questo momento critico, perché la supervisione umana rimarrà fondamentale e come procedere per ottenere il maggior impatto positivo sull’azienda.

Le Sfide Uniche dell’Applicazione dell’Intelligenza Artificiale ai Processi di Risorse Umane e Pagamento

In teoria, la funzione di risorse umane e pagazione è un’area ideale per applicare l’intelligenza artificiale perché ci sono molti processi ad alto volume e intensivi di dati che richiedono precisione ed efficienza. Tuttavia, i dati non possono essere più sensibili delle informazioni relative alla salute degli impiegati, alle prestazioni lavorative e alla paga.

Considerato questo contesto, ci sono due sfide principali che i leader devono affrontare quando desiderano implementare l’intelligenza artificiale nel contesto di risorse umane e pagamento. La prima è la sicurezza dei dati. È semplicemente un rischio inaccettabile mettere le informazioni personali identificabili (PII) in un ambiente pubblico di intelligenza artificiale non sicuro.

Le funzioni di intelligenza artificiale per le risorse umane e la pagazione devono funzionare in un ambiente sicuro, conformi alla legge HIPAA, non in un’istanza pubblica di ChatGPT. Questo è il primo limite di guardia, ed è irrinunciabile.

Decidere come applicare la tecnologia è la seconda sfida. Gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di eseguire compiti intensivi di lavoro come condurre analisi comparative e scansionare le paghe per le anomalie, ma l’accuratezza dei dati è la chiave del successo. Non c’è spazio per l’errore nello spazio delle risorse umane e della pagazione a causa dell’impatto diretto sugli impiegati. Un punteggio del 99% ottiene un voto F nelle risorse umane.

Per queste ragioni, i leader delle risorse umane hanno bisogno di competenze specifiche della piattaforma e di un forte focus sulla governance per applicare efficacemente l’intelligenza artificiale nelle risorse umane e nella pagazione; una generica familiarità con la teoria dell’intelligenza artificiale non basta. È anche imperativo scegliere una piattaforma che consenta agli strumenti di intelligenza artificiale di apprendere dai dati dell’organizzazione stessa, non solo dalle informazioni pubblicamente disponibili su Internet.

La Supervisione Umana è un Fattore di Successo Critico

Mentre le applicazioni di risorse umane e pagamento dimostrano che l’intelligenza artificiale può consegnare risultati misurabili, sta diventando sempre più chiaro che le strategie di intelligenza artificiale efficaci sono costruite non solo intorno alla governance e all’integrità dei dati, ma anche alla supervisione umana, che è un fattore di successo critico.

Il miglior approccio è quello di incorporare l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro reali utilizzando i dati dell’organizzazione stessa, con gli esseri umani che convalidano l’analisi dell’intelligenza artificiale. Questa strategia aiuta le organizzazioni a evitare la trappola comune di utilizzare l’intelligenza artificiale come strumento autonomo che attinge a dati pubblici da fonti online. Questo approccio è rischioso perché, anche se i suoi più entusiasti sostenitori riconoscono, l’intelligenza artificiale non è del 100% precisa e richiede una revisione come guardrail per minimizzare i rischi.

Il processo coinvolto nella definizione delle fasce di paga è un buon esempio di un compito di risorse umane che richiede una supervisione umana attenta. Le aziende hanno bisogno di fasce di paga competitive per attirare candidati di alta qualità, e molti stati hanno leggi sulla trasparenza salariale in vigore. È importante assicurarsi che il team di risorse umane stia prendendo decisioni basate su dati precisi.

Molti fattori entrano nella determinazione delle fasce di paga, tra cui considerazioni sulla località. Quindi, un team di risorse umane che si affida a una piattaforma di tipo ChatGPT che accede a dati pubblicamente disponibili sarebbe in svantaggio se stesse involontariamente basando i livelli salariali sui dati di New York City per determinare le fasce di paga per Orlando, in Florida.

Quando i team di risorse umane accedono a una piattaforma conforme alla legge HIPAA con controlli di governance solidi che basano le analisi sui dati dell’organizzazione stessa, possono iniziare a dimostrare risultati reali. Tuttavia, anche allora, l’elemento umano rimane critico perché l’accuratezza non è opzionale nelle risorse umane e nella pagazione. Quindi, il ruolo assegnato all’intelligenza artificiale è importante.

Invece di chiedere all’intelligenza artificiale di stabilire le fasce di paga o di identificare le aliquote fiscali, i leader delle risorse umane dovrebbero utilizzarla per l’analisi che viene poi confermata dagli esseri umani e per creare altri compiti che gli esseri umani eseguono. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può generare promemoria per assicurarsi che le risorse umane paghino le tasse in tempo e fornire rapporti agli utenti in base ai dati del sistema, non da Internet.

Implementazione dell’Intelligenza Artificiale per Creare Valore

Un fattore che rende l’intelligenza artificiale unica è la sua evoluzione incredibilmente rapida. Poiché sta costantemente imparando ed espandendo le sue capacità, decidere dove e come implementare l’intelligenza artificiale sarà sempre come cercare di colpire un bersaglio mobile.

Una strategia che vale la pena considerare è che i leader delle risorse umane identifichino i loro tre o cinque processi più dispendiosi in termini di tempo e determinino come l’intelligenza artificiale possa aiutare a semplificare quei compiti. L’aiuto è già disponibile in diverse forme, sia che si tratti di intelligenza artificiale agente che può essere incorporata nei flussi di lavoro per completare i compiti, o di un modello LLM che può eseguire l’analisi dei dati.

Ad esempio, le società di software stanno iniziando a utilizzare l’intelligenza artificiale per semplificare notevolmente l’amministrazione dei benefici per i dipendenti agendo come traduttore intelligente tra documenti di piano di beneficio densi e complessi e le regole di configurazione altamente strutturate richieste dai Sistemi di Informazione delle Risorse Umane (HRIS). Utilizzando un’elaborazione del linguaggio naturale avanzata (NLP), l’intelligenza artificiale può leggere attraverso contratti legali intricati o riassunti di beneficio per estrarre automaticamente punti di dati critici — come i criteri di idoneità, i livelli di copertura, le franchigie e i limiti di contribuzione. Quindi, mappa e converte queste variabili direttamente nei formati digitali specifici e nella logica che il software HR comprende intrinsecamente. Questa automazione trasforma il processo tradizionalmente tedioso e soggetto a errori dell’inserimento manuale dei dati, abilitando i dipartimenti di risorse umane a implementare cambiamenti annuali di piano, aggiornare le regole di conformità o lanciare interamente nuove offerte con una velocità, accuratezza e facilità senza precedenti.

Questo dimostra una verità fondamentale sulle capacità dell’intelligenza artificiale mentre i leader delle risorse umane e della pagazione passano dalla sperimentazione all’esecuzione. Possibilità emozionanti come le discussioni tra agenti autonomi sono all’orizzonte, e questo sarà un cambiamento di gioco, ma alla fine, le decisioni richiederanno leader umani che prendano la decisione.

Mentre i leader delle risorse umane costruiscono sistemi che pongono al centro la governance, assicurano l’integrità dei dati e integrano la supervisione umana come componente essenziale, l’intelligenza artificiale può sostenere il carico quando incorporata nei flussi di lavoro, ma gli esseri umani rimarranno responsabili. È così che dovrebbe essere mentre i leader utilizzano l’intelligenza artificiale per alzare l’asticella nelle prestazioni di risorse umane e pagamento.