La rivoluzione dell’AI nelle risorse umane: le persone (e i dati) fanno la differenza

In qualità di responsabili dell’analisi dei dati sul personale, parliamo spesso del futuro del lavoro e di come la tecnologia lo plasmerà. Ma Snowflake non è solo una piattaforma di cui parliamo, la plasmiamo attivamente giorno per giorno per supportare meglio la nostra community di clienti, in particolare nell’area delle risorse umane. Questo è un periodo entusiasmante, in cui dobbiamo riflettere sul modo in cui diamo vita a nuove soluzioni e considerare le implicazioni più ampie dell’innovazione.

Per noi di Snowflake, il punto non è se utilizzare l’AI, ma come utilizzarla per fare la differenza in tutti i nostri team. Per affrontare questo problema, ci concentriamo su alcuni principi fondamentali che guidano la nostra strategia e ci aiutano a gestire le complessità del cambiamento organizzativo.

Trovare il problema giusto da risolvere

In tutti i settori, per chi si occupa di people analytics è facile farsi prendere la mano dalle possibilità tecniche dell’intelligenza artificiale. Ma come dice spesso Arnnon Geshuri, Chief People Officer di Snowflake: “La lezione chiave è stata che bisogna scegliere casi d’uso che abbiano un impatto significativo sul lavoro quotidiano delle persone”. Questo significa partire dall’esperienza umana, non dalla tecnologia.

Un ottimo esempio è il modo in cui utilizziamo l’AI per analizzare e standardizzare la descrizione delle nostre mansioni creando un’app personalizzata all’interno di Streamlit. I nostri clienti ci dicono spesso che la creazione e l’aggiornamento manuale delle descrizioni delle mansioni può richiedere molto tempo, quindi i nostri team hanno sviluppato un processo per automatizzare e standardizzare questo processo per alcune funzioni e Paesi in collaborazione con i team recruiting e people ops. In questo modo, non solo abbiamo risparmiato tempo, ma abbiamo anche sbloccato una grande quantità di dati non strutturati che ci hanno consentito di vedere per quali competenze stiamo assumendo e come si stanno evolvendo nel tempo. È un passo fondamentale che rende possibile la pianificazione strategica della forza lavoro in Snowflake. Non ci limitiamo ad automatizzare un task, ma creiamo un motore di insight.

Un altro punto dolente che stiamo affrontando? La frustrazione fin troppo familiare della ricerca delle policy per i dipendenti. Conosciamo tutti la procedura: una caccia infinita attraverso un mare di articoli di knowledge base per ottenere una risposta semplice. Sfruttiamo Snowflake Intelligence (in public preview) per fornire informazioni sulle policy e sui dipendenti in modo naturale e colloquiale, andando oltre la semplice visualizzazione di un elenco di link. 

L’obiettivo per i nostri dipendenti e per i nostri clienti che utilizzano questa tecnologia è creare un’esperienza simile a una chat con una persona, non a un motore di ricerca. Questo non solo migliora l’esperienza dei dipendenti, ma consente anche ai team operativi di smettere di rispondere a ticket ripetitivi e concentrarsi sulle domande complesse che richiedono necessariamente l’intervento umano. E proprio come per le descrizioni delle mansioni, questo lavoro è più di una soluzione rapida: si tratta di riunire tutti i dati non strutturati delle policy in un unico posto per promuovere coerenza e scalabilità.

Migliorare le capacità umane, non sostituirle

Uno dei maggiori ostacoli all’adozione dell’AI è l’accettazione da parte dell’organizzazione. La maggior parte delle persone che hanno scelto di lavorare nelle Risorse Umane era attratta dall’aspetto personale del lavoro. Quindi l’idea di affidarsi all’AI può essere scoraggiante per i dipendenti non tecnici. Il nostro people team ha adottato misure per mostrare alle nostre persone come gli agenti AI possono migliorare anziché sostituire le capacità umane.

Per creare questa fiducia, abbiamo iniziato con il nostro people team. Abbiamo dimostrato come l’automazione potrebbe eliminare le attività transazionali ripetitive, il tipo di lavoro che spesso impedisce di supportare e coinvolgere in modi significativi i dipendenti. Con più tempo a disposizione, il nostro people team può concentrarsi su attività di maggiore valore, come il coaching dei manager, fornendo supporto personalizzato ai dipendenti e creando una cultura più forte. L’obiettivo è rendere il lavoro dei nostri HR più gratificante, non meno.

Il punto di partenza non negoziabile: la qualità dei dati

Molte organizzazioni dispongono già dei dati di cui hanno bisogno per l’intelligenza artificiale, che spesso risiedono in sistemi di Human Capital Management (HCM), di tracciamento dei candidati (ATS) o in altri sistemi di registrazione dei dipendenti. Ma come sappiamo, avere i dati non è sufficiente. I dati delle persone possono essere disordinati ed è necessario investire tempo in una strategia dati solida, dalla governance alla pulizia, poiché per avere una strategia AI è necessaria una strategia dati.

È qui che la piattaforma dati Snowflake è fondamentale. Snowflake riunisce i dati provenienti da sistemi diversi in un’unica fonte di riferimento governata e offre le stesse funzionalità ai clienti. Questo aiuta ad addestrare i modelli AI su dati puliti, coerenti e affidabili. Senza questa solida piattaforma dati, i risultati potrebbero essere inaffidabili, erodendo la fiducia che stiamo creando con tanto impegno.

Questo è solo l'inizio. Il nostro lavoro testimonia la potenza di una partnership solida tra tanti team Snowflake: i nostri team enterprise technology, recruiting, HRIS e people ops. Con il supporto del nostro Chief People Officer, siamo in grado di correre rischi, imparare e costruire un futuro in cui l’AI ci aiuta a creare un’esperienza migliore per tutti in Snowflake. Continuiamo a cercare modi per eliminare gli attriti, automatizzare le attività ripetitive e consentire ai team di concentrarsi su ciò che conta di più: le nostre persone.