Riassunto analitico
Le organizzazioni aziendali mutano nel tempo in ragione di diversi fattori. Questi ultimi possono essere molteplici, tuttavia, taluni fatti dimostrerebbero che, più in generale, si possa parlare di un principale fenomeno, legato alle relazioni esistenti tra Tecnologia, Organizzazione Aziendale e Gestione delle Risorse Umane. La ricerca esposta nel presente elaborato ha lo scopo di sondare un’area di attuale interesse sempre più oggetto di considerazione da parte delle imprese. Il tentativo è quello di cercare di rispondere ad un primo quesito: cosa sono le tecnologie di machine learning e come queste possono essere d’aiuto alle imprese nella ricerca e nella gestione dei talenti? La domanda ha lo scopo di approfondire un tema caro alle imprese e che spesso sfocia in ricerche di personale costose e infruttuose sotto il profilo dei risultati ottenuti. L’interesse che emerge attorno a questa tematica si inserisce in un’arena competitiva che si vince solo attraverso l’apporto di personale altamente specializzato ed è in questo solco che l’uso della tecnologia evidenzia il proprio vantaggio competitivo. Le tecniche attorno all'intelligenza artificiale sono in grado di raccogliere quante più informazioni possibili su di noi: i nostri gusti in tema di consumo; le nostre passioni; i comportamenti che teniamo sulla rete. L’apprendimento automatico è in grado di elaborare tutte queste informazioni e formulare una serie di ipotesi su ciò che facciamo nel quotidiano; alcuni di questi comportamenti si dimostrano essere quelli con una maggiore probabilità di accadimento. Non è solo statistica che si avvale di potenti calcolatori bensì si tratta di profili creati su misura, attraverso potenti e complessi algoritmi, e legati alla nostra persona. Nella dinamica della relazione tra la tecnologia e le risorse umane, non mancano spunti e approfondimenti sul significato del valore di queste ultime in termini di capitale umano, sul ruolo che la Gestione delle Risorse Umane ha all'interno delle organizzazioni e come queste si allineano ai processi decisionali, perseguendo le strategie di business dell’impresa. La strategia è l’architrave dell’analisi proposta, che si sposta dal versante decisionale della Business Strategy a quello della People Strategy che, a sua volta, sottolinea l’importanza del capitale umano come leva capace di creare valore per l’impresa stessa. Non mancano spunti di riflessione empirica che aiutano il lettore ad una maggiore comprensione delle teorie riportate che, nella seconda parte dell’elaborato, trovano maggiore concretezza pratica, frutto di esperienze di Laboratorio basate sugli HR Analytics. Questi ultimi consentono di integrare e portare in azienda le migliori esperienze nell'ambito della Gestione delle Risorse Umane e dell’intelligenza artificiale. I vantaggi sono molteplici e vanno dalla possibilità di condividere esperienze interne ed esterne all'organizzazione attraverso una community che presuppone una unione di intenti e una condivisione dei risultati. Non ci sono preclusioni rispetto a questi ultimi, salvo il rispetto delle norme vigenti in ambito di sicurezza e privacy delle informazioni. L’obiettivo non è il risultato ottenuto in sé bensì l’approccio metodologico utilizzato. Il modello è quello della ricerca scientifica che, in questo caso, esce dal mondo accademico per entrare in quello aziendale. I costi sono condivisi e ridotti in ragione dei vantaggi indotti dal riutilizzo e dalla versatilità del mondo dei Big Data. Ogni laboratorio non parte da un foglio bianco e ogni nuovo use case si distingue per la capacità di far tesoro delle esperienze passate. Così come gli algoritmi di machine learning imparano dall'esperienza anche l’approccio metodologico si configura in una dimensione di continuo apprendimento.
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Abstract
Business organizations change over time due to various factors. The latter can be many, however, some facts would show that, more generally, we can speak of a main phenomenon, linked to the relationships between Technology, Business Organization and Human Resources Management. The research presented in this paper aims to probe an area of current interest that is increasingly the subject of consideration by companies. The attempt is to try to answer a first question: what are machine learning technologies and how can they help companies in the search and management of talent? The question aims to investigate a topic dear to companies and which often leads to costly and fruitless searches for personnel in terms of results obtained. The interest that emerges around this issue fits into a competitive arena that can only be won through the contribution of highly specialized personnel and it is in this groove that the use of technology highlights its competitive advantage. The techniques around artificial intelligence are able to collect as much information as possible about us: our tastes in terms of consumption; our passions; the behaviors we have on the network. Machine learning is able to process all this information and formulate a series of hypotheses about what we do on a daily basis; some of these behaviors are shown to be those with the highest probability of occurrence. It is not just statistics that make use of powerful calculators, but it is about profiles created to measure, through powerful and complex algorithms, and linked to our person. In the dynamics of the relationship between technology and human resources, there is no shortage of ideas and insights into the significance of the value of the latter in terms of human capital, the role that Human Resources Management has within organizations and how these align with decision-making processes, pursuing the company's business strategies. The strategy is the cornerstone of the proposed analysis, which moves from the decision-making side of the Business Strategy to that of the People Strategy which, in turn, underlines the importance of human capital as a lever capable of creating value for the company itself. There is no lack of empirical insights that help the reader to better understand the theories reported which, in the second part of the paper, find greater practical concreteness, the result of laboratory experiences based on HR Analytics. The latter allow you to integrate and bring to the company the best experiences in the field of Human Resource Management and artificial intelligence. The advantages are manifold and range from the possibility of sharing internal and external experiences within the organization through a community that presupposes a union of intentions and a sharing of results. There are no foreclosures with respect to the latter, except for compliance with the regulations in force regarding information security and privacy. The goal is not the result obtained in itself, but the methodological approach used. The model is that of scientific research which, in this case, leaves the academic world to enter the corporate world. Costs are shared and reduced due to the advantages induced by the reuse and versatility of the Big Data world. Each laboratory does not start from a blank sheet and each new use case stands out for its ability to treasure past experiences. Just as machine learning algorithms learn from experience, the methodological approach is also configured in a dimension of continuous learning.
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