Sperimentazione all’Esecuzione: Come l’AI Possa Alzare la Sbarra nel Settore HR e Payroll

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

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

Il settore HR e payroll sta emergendo come un terreno di prova nel viaggio dalla sperimentazione all’esecuzione. Ecco un panorama di alcune delle sfide che i leader HR stanno affrontando in questo punto critico, perché l’controllo umano rimarrà fondamentale e come procedere in modo da fornire l’impatto più positivo sull’azienda.

Le Sfide Uniche dell’Applicazione di AI ai Processi HR e Payroll

In teoria, la funzione HR e payroll è un’area ideale per applicare l’AI perché ci sono molti processi ad alta volumetria, intensivi di dati, che richiedono precisione ed efficienza. Tuttavia, i dati non diventano più sensibili delle informazioni relative alla salute degli impiegati, alle prestazioni lavorative e allo stipendio.

Date queste premesse, ci sono due sfide principali che i leader devono affrontare per schierare l’AI nel contesto HR e payroll. La prima è la sicurezza dei dati. È semplicemente un rischio inaccettabile mettere le informazioni personali identificabili (PII) in un ambiente AI pubblico non sicuro.

Le funzioni AI di HR e payroll devono funzionare in un ambiente sicuro, conforme a HIPAA, non in un’istanza pubblica di ChatGPT. Questo è il primo limite di guardia, e non è negoziabile.

Decidere come applicare la tecnologia è la seconda sfida. Gli strumenti AI sono in grado di eseguire compiti laboriosi come condurre analisi comparative e scansionare le buste paga per le anomalie, ma l’accuratezza dei dati è la chiave del successo. Non c’è spazio per l’errore nello spazio HR e payroll a causa dell’impatto diretto sugli impiegati. Un punteggio del 99% ottiene un F in HR.

Per queste ragioni, i leader HR hanno bisogno di competenze specifiche della piattaforma e di un forte focus sulla governance per applicare efficacemente l’AI in HR e payroll; una conoscenza generale della teoria AI non basta. È anche imperativo scegliere una piattaforma che consenta agli strumenti AI di apprendere dai dati dell’organizzazione, non solo dalle informazioni pubblicamente disponibili su Internet.

Il Controllo Umano è un Fattore di Successo Critico

Mentre le applicazioni HR e payroll dimostrano che l’AI può fornire risultati misurabili, sta diventando sempre più chiaro che le strategie AI efficaci sono costruite non solo intorno alla governance e all’integrità dei dati, ma anche al controllo umano, che è un fattore di successo critico.

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

Il processo coinvolto nella definizione delle fasce di retribuzione è un buon esempio di un compito HR che richiede un attento controllo umano. Le aziende hanno bisogno di fasce di retribuzione competitive per attirare candidati di alta qualità, e molti stati hanno leggi sulla trasparenza salariale in vigore. È importante assicurarsi che il team HR stia prendendo decisioni basate su dati accurati.

Molti fattori sono coinvolti nell’ottimizzazione delle fasce di retribuzione, tra cui considerazioni sulla localizzazione. Quindi, un team HR che si affida a una piattaforma di tipo ChatGPT che accede a dati pubblicamente disponibili sarebbe svantaggiato se, involontariamente, stesse basando i livelli salariali sui dati di New York City per determinare le fasce di retribuzione per Orlando, in Florida.

Quando i team HR accedono a una piattaforma conforme a HIPAA con forti controlli di governance che basano le analisi sui dati dell’organizzazione, possono iniziare a dimostrare risultati reali. Ma anche allora, l’elemento umano rimane critico perché l’accuratezza non è opzionale in HR e payroll. Quindi, il ruolo assegnato all’AI è importante.

Invece di chiedere all’AI di stabilire le fasce di retribuzione o di identificare le aliquote fiscali, i leader HR dovrebbero utilizzarlo per l’analisi che viene poi confermata dagli esseri umani e per creare altri compiti che gli esseri umani eseguono. Ad esempio, l’AI può generare promemoria per assicurarsi che il team HR paghi le tasse in tempo e fornire report agli utenti in base ai dati del sistema, non di Internet.

Schierare l’AI per Creare Valore

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

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

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

Ciò dimostra una verità fondamentale sulle capacità AI mentre i leader HR e payroll si spostano 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 per prendere la decisione.

Mentre i leader HR costruiscono sistemi che centrano la governance, assicurano l’integrità dei dati e integrano il controllo umano come componente essenziale, l’AI può sostenere il carico quando incorporato nei flussi di lavoro, ma gli esseri umani rimarranno responsabili. È così che dovrebbe essere mentre i leader utilizzano l’AI per alzare la sbarra nelle prestazioni HR e payroll.