People analytics, il punto di vista degli HRD

In attesa di Officina Risorse Umane, alcuni dei protagonisti dell’evento fanno il punto su quanto big data e analisi predittive siano cruciali per il business.

people analytics

Big data, intelligenza artificiale e analisi predittiva per la gestione del capitale umano sono alcuni dei temi che verranno trattati durante la due giorni Officine Risorse Umane, in programma a Venezia il 23 e 24 ottobre. Fausto Fusco, Group HR Director di BIP, Michele Riccardi, Direttore Risorse Umane & CSR Edenred Italia, Adriano Caponetto, HR & Organization Director di Rhenus Logistics, Marco Monga, Human Capital and Organization Director dell’Istituto Italiano di Tecnologia, e Pasquale Natella, AD di EXS Italia, hanno raccontato a HR Link il proprio punto di vista, consapevoli di quanto raccogliere dati sia un’attività importante nell’ambito della strategia aziendale in generale, ma in particolare per i direttori delle risorse umane, che hanno la responsabilità di prevedere bisogni e necessità dei dipendenti armonizzandoli con gli obiettivi dell’organizzazione.

«Raccogliere e analizzare i dati sulle persone, tanto interni (ad esempio, Human capital management system) quanto esterni all’azienda (Linkedin, Glassdoor, ecc.), con i loro diversi gradi di affidabilità e significatività sta diventando sempre più un esercizio di vera e propria strategia aziendale – riferisce Fausto Fusco, Group HR Director di BIP – Rappresentare in maniera semplice l’interpretazione e la sintesi delle informazioni disponibili sul capitale umano, nelle varie fasi della people experience (candidati, dipendenti, collaboratori), diventa infatti un fattore di vantaggio competitivo per capire i trend del mercato del know how, la forza dell’employer branding, la consistenza della people value proposition». Sempre più cruciale, insomma, «raffinare la correlazione tra queste informazioni e le informazioni finanziarie che descrivono l’andamento del business, per capire dove l’azienda sta andando e per decifrare la coerenza della strategia con il purpose aziendale», aggiunge Fusco, convinto che «da questo tipo di esercizio dipenda la capacità dell’azienda di dare un indirizzo chiaro alle operations e a tutte le altre funzioni aziendali».

Il contesto in cui le organizzazioni oggi operano è di cambiamento continuo, molto veloce. E anche la pandemia ha insegnato quanto sia importante fare previsioni affidabili: «Essere predittivi oggi fa la differenza nel business, qualsiasi settore o responsabilità manageriale si abbia in un’organizzazione o come professionista – commenta Michele Riccardi, Direttore Risorse Umane & CSR Edenred Italia – Chi ha la responsabilità di gestire il capitale umano in un’organizzazione deve dotarsi della tecnologia necessaria per leggere i dati della popolazione attuale, predirne bisogni personali e professionali e continuarne il costante lavoro di rivalutazione nel tempo, essendo poi anche capaci di misurarlo. Lo stesso deve applicarsi anche per trovare sul mercato le persone e le competenze necessarie, in un mondo che evolve continuamente». Insomma, quando tutto si muove velocemente e la complessità avanza «le migliori aziende sono quelle che hanno tempi di predizione e azione più veloci delle altre. Per trattenere e attrarre». Ecco perché gestire dati è fondamentale, non un di più. E siccome i dati sono sempre di più «avere gli strumenti per gestirne una mole senza confini in modo strutturato e agile non è più solo un segno distintivo, è una necessità».

Anche Pasquale Natella, AD di EXS Italia, si sofferma sull’importanza delle analisi predittive: «Fallire nell’inserimento di un Executive in un’azienda può costare fino a undici volte il suo compenso annuo e avere ripercussioni più ampie sulla performance organizzativa», fa sapere. Prevedere, insomma, il successo di un candidato all’interno di una nuova realtà, è cruciale e «per far questo è necessario raccogliere una grande quantità di informazioni e avere poi la capacità di elaborarle per fare delle previsioni e trovare il fitting migliore tra candidato e azienda». EXS ha scelto di metodologia basata sull’uso di modelli, algoritmi e tecnologie innovative per rendere il più oggettivo possibile il processo di executive selection. «Il grado di fitting con la cultura aziendale e il team è stabilito sulla base di un modello di misurazione che prende in considerazione non solo il livello tecnico, cioè knowledge ed expertise consolidate per ricoprire il ruolo richiesto, ma anche la valutazione delle caratteristiche della personalità e delle attitudini, oltre che della leadership», aggiunge Natella.

«Chi ha avuto l’intuizione di comprendere le potenzialità dei sistemi di People analytics, oggi può offrire alla propria azienda un vantaggio notevole», scandisce Adriano Caponetto, HR & Organization Director di Rhenus Logistics, dal momento che «la trasformazione digitale delle imprese, nonché la gestione, la formazione e lo sviluppo dei talenti sono i principali driver per le aziende che vogliono produrre valore e distinguersi in uno scenario altamente competitivo». Per Caponetto ogni organizzazione, come “organismo mutevole nel tempo”, è «condizionata da fattori esogeni in continua mutazione e questi, se non puntualmente monitorati, possono rappresentare delle vere e proprie minacce alla stabilità organizzativa». In questo contesto, soluzioni data-driven, algoritmi e AI «possono rappresentare un elemento di successo per le funzioni HR». Questo perché «essere human-digital significa, oggi, integrarsi nei processi decisionali e contribuire al shaping business», così come «sviluppare il proprio capitale umano significa avere i giusti insight per migliorare le performance, la motivazione dei team e l’individuazione dei “veri” talenti».

Quando si parla di sistemi data driven si fa spesso ricorso al termine big data, il cui significato è letteralmente quello di un “dataset il cui volume è talmente grande che eccede la capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire e analizzare”, ricorda Marco Monga, Human Capital and Organization Director dell’Istituto Italiano di Tecnologia, citando una definizione di McKinsey. È quindi evidente come «parlare di big data per le funzioni del personale di organizzazioni che non abbiano decine di migliaia di dipendenti non abbia, dal punto di vista meramente semantico, molto senso». Cosa rimane allora di questo concetto tecnologico – si chiede Monga – per farne uno strumento gestionale per una organizzazione moderna, orientata al futuro?

«Il fattore chiave è l’attitudine mentale, che deve diventare un’abitudine a correlare dati per generare nuove informazioni di tipo predittivo – spiega l’HRD – prendendo in considerazione anche quelli di natura economica e gestionale, generati al di fuori della funzione HR». Tuttavia, sottolinea Monga, «vista la dimensione comunque oggettivamente ridotta dei fenomeni osservati/osservabili, utilizzare queste correlazioni per fare assunzioni che riguardino i singoli individui ha un tasso di errore molto elevato, per cui è opportuno concentrarsi sulla dimensione organizzativa collettiva». Così diventano più gestibili anche i vincoli posti dal GDPR «in quanto è plausibile anonimizzare i dati, evitando profilazioni specifiche e garantendo la tutela della riservatezza a favore dei dipendenti».

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