People Analytics: i vantaggi di gestire le risorse umane sfruttando i big data

L'implementazione e l'utilizzo della metodologia basata sul People Analytics nelle risorse umane sono ancora molto limitati soprattutto nelle PMI, dove il livello di digitalizzazione è ancora molto ristretto.
Secondo quanto emerge dal Report "Imprese e ICT", rilasciato dall'ISTAT a gennaio 2022, infatti, l'80% delle imprese italiane con almeno 10 dipendenti si colloca ancora a un livello "basso" o "molto basso" d'adozione dell'ICT (Information and Communications Technology).

Se si vanno poi a valutare nello specifico i dati relativi all'utilizzo di tecnologie di Intelligenza artificiale (IA) legate a specifiche attività aziendali, la percentuale delle PMI che le utilizza è solo del 6,2% e principalmente per finalità economiche e di produzione, escludendo quasi totalmente l'ambito HR.
HRCoffee, HR-Tech Company, specializzata nello sviluppo di software per il People Management e People Analytics è invece convinta che l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle risorse umane rappresenti un vantaggio competitivo non indifferente per le imprese, perché consente di comprendere lo status e il funzionamento dei processi aziendali e di creare modelli predittivi utili per le decisioni strategiche di business quali per esempio: il benessere dei dipendenti e quindi la loro produttività, la capacità di attrarre e mantenere i talenti all'interno dell'azienda e la selezione di nuovi profili in linea con le esigenze, da integrare nel team.

Il nuovo modello di gestione del personale basato su approccio people based (persone al centro), sviluppato dalla startup pugliese, utilizza la tecnologia "IBM Watson", uno dei più importanti strumenti di intelligenza artificiale che consente di digitalizzare i processi aziendali attraverso sistemi innovativi di social collaboration e people analytics: partendo dalle persone che vivono l'azienda, le pone in connessione e permette loro di interagire.

Questo genera una serie di informazioni e report che le risorse umane potranno utilizzare per approfondire la conoscenza della cultura aziendale e delle singole persone, informazioni utili per creare percorsi individuali di crescita professionale.
In questo modo, inoltre, l'azienda ha piena consapevolezza delle competenze e conoscenze dei propri dipendenti e di chi siano i candidati più idonei per formare team di progetto.
"In Italia, l'utilizzo del People Analytics e dell'intelligenza artificiale in tutte le fasi della gestione del personale è ancora troppo limitato.
Tuttavia è fondamentale che le aziende comprendano le enormi potenzialità dello studio della cultura interna e delle singole persone, in quanto portatrici di conoscenza e vera ricchezza per l'impresa stessa.
La quantità di dati che è possibile raccogliere è gigantesca e di totale proprietà dell'azienda, che può fruire in modo semplice e veloce", spiega Maria Cesaria Giordano, CEO e co-founder di HRCofee.

Quali sono quindi gli step che un'azienda deve seguire per adottare un approccio data-driven nella gestione delle risorse umane? Ecco i consigli di HRCoffee per coloro che intendono implementare sistemi di People Analytics a sostegno della propria attività imprenditoriale:
1 - Definizione di obiettivi chiari e realizzabili: prima di utilizzare sistemi di People Analytics è bene avere chiari quali siano gli obiettivi di tale attività e definire con chiarezza la tipologia di dati essenziali e di conseguenza le informazioni che si intende ricavarne dall'analisi, per la strategia di business.
Stabilire obiettivi chiari, realizzabili e misurabili è il punto di partenza imprescindibile per la buona riuscita di ogni attività di acquisizione e di analisi di dati.
2 - Creazione di una base di dati di alta qualità: ogni azienda ha la capacità di produrre un elevatissimo numero di dati a partire dalla cultura interna e dalla mappatura delle conoscenze, competenze e relazioni dei propri dipendenti ma, per essere una fonte affidabile e un punto di partenza per l'elaborazione di strategie di business, è essenziale che siano di alta qualità.

Questo significa che i dati devono essere estrapolati da sistemi transazionali e standardizzati in cui vengono inseriti e quindi rimodellati, puliti e tradotti in una struttura più gestibile e di facile comprensione, che sia allineata agli obiettivi del team di HR.
3 - Adozione di strumenti di gestione e analisi dei dati flessibili e personalizzati: le tecnologie devono adattarsi alle differenti circostanze, in modo flessibile, per soddisfare le diverse esigenze e restare al passo con l'evoluzione dell'ambiente operativo.
É necessario che gli strumenti per l'estrazione e l'analisi dei dati si modellino in base alla cultura organizzativa e all'utilizzo da parte dei dipendenti e che abbiano la possibilità di attivare funzionalità differenti a seconda della strategia aziendale.