Il ruolo dell’AI nella gestione delle prestazioni

L’AI è già dentro la gestione delle prestazioni, quasi sempre in punti che nessuno ha annunciato. Legge feedback a una scala che nessuna persona reggerebbe, trova schemi nelle valutazioni, scrive bozze di testo. La domanda interessante non è cosa sa fare, ma cosa le si può lasciar decidere.

A cosa viene usata davvero

Modelli sul rischio di uscita, che segnalano chi probabilmente se ne andrà prima che consegni le dimissioni. Analisi del linguaggio, che legge migliaia di commenti scritti e restituisce temi e sentiment invece di una cartella che nessuno apre. Analisi dei gap di competenze, che confronta quello che l’azienda sa fare oggi con quello che le servirà. Rilevamento dei bias, che segnala le incoerenze fra valutatori diversi. E suggerimenti di sviluppo personalizzati, che sono i meno spettacolari e probabilmente i più utili dei cinque.

Il filo comune è la scala. Ognuna di queste cose la potrebbe fare un analista molto paziente per dieci persone, e nessuno per mille.

I rischi che arrivano insieme

Il bias algoritmico è il primo, e non è teorico: un modello addestrato sulle decisioni passate impara i pregiudizi passati e li ripete con un’interfaccia sicura di sé. Gli audit periodici non sono facoltativi.

La privacy è il secondo. I dati che fanno funzionare questi sistemi sono esattamente quelli che le persone non sono a loro agio a far raccogliere, e la differenza fra accettabile e invasivo di solito sta nella trasparenza.

Poi ce n’è uno silenzioso: manager che smettono di farsi un’opinione perché il sistema ne ha già una. E la trasparenza, perché un punteggio che nessuno sa spiegare distrugge la fiducia più in fretta di nessun punteggio.

Dove mettiamo la linea

Partire da un caso d’uso preciso invece che da una strategia. Tenere una persona nel ciclo, che in pratica vuol dire che l’AI assiste e le persone decidono. Essere in grado di spiegare qualunque risultato alla persona che descrive. Controllare i bias a calendario e non dopo una lamentela. E investire sui dati, perché niente di tutto questo sopravvive all’incontro con un HRIS disordinato.

In TalentRewards l’AI aiuta a scrivere, non a giudicare: completa ed espande testo, genera questionari, trascrive. Non assegna punteggi alle persone. I contenuti assistiti dall’AI sono segnalati nell’interfaccia, e il testo è elaborato in UE in modalità Zero Data Retention, quindi non viene conservato né usato per addestrare modelli.

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