Risorse umana e Big Data 

Le risorse umane hanno tante sfumature diverse e che ormai si stanno consolidando nel nostro mercato. C’è sicuramente molta confusione ancora, ma grossomodo abbiamo individuato le aree di riferimento: selezione, formazione, amministrazione e gestione del personale. Recentemente grazie allo sviluppo tecnologico e i processi di digitalizzazione si sta affermando un’ulteriore sfumatura per chi vuole lavorare ed opera nelle risorse umane legata all’uso e analisi dei noti Big Data, Vorrei dunque trattare una nuova tipologia di HR che si sta piano piano delineando soprattutto nel mercato internazionale e lentamente anche da noi: HR Analyst o Talent Analytics.

Inquadramento della figura

Premetto che la letteratura è ancora abbastanza scarna sul tema, in quanto è una declinazione del mestiere molto recente e ancora di nicchia. In Italia è estremamente rara perché c’è poca digitalizzazione e le imprese sono mediamente piccole (il 70% sono piccole e medie imprese). Dunque questa figura, essendo altamente specializzata, è presente nelle grandi imprese (multinazionali ecc.) o nelle imprese fortemente digitalizzate.

Sono abbastanza sicuro che tale figura emergerà con maggiore rilevanza nei prossimi anni, ma con una funzione tendenzialmente di consulenza esterna. Il meccanismo sarà un ibrido tra i consulenti del lavoro e un consulente big Data. La situazione globale non è che sia “super-avanzata”, nel senso che solo il 15% delle aziende si dichiara pronta per questa nuova modalità di gestione e pianificazione delle risorse umane (Studio fatto da Harvard qui).

L’HR Analytics utilizza l’applicazione di Data mining e Business Analytics alle risorse umane. Ha competenze HR, sa leggere i dati, li sa creare in modo scientificamente rigoroso per comprendere meglio i processi aziendali che impattano sulle risorse umane a 360°. Potremmo dire che una azienda che utilizza questa metodologia voglia comprendere meglio le proprie risorse, perché sono un investimento e non un semplice costo.

Ambito di applicazione

I settori di applicazione sono notevoli. Da una parte i big data aiuteranno i processi di selezione tramite l’analisi dei colloqui e dei dati raccolti in fase di scrematura iniziare dei cv e nelle varie prove che i candidati affronteranno. Già numerose aziende si sono dotate di software ATS ( Applicant Tracking System) per gestire al meglio le numerose mole di candidature che ricevono. Servirà dunque a comprendere come utilizzare le numerose informazioni già a disposizione per scegliere il candidato che maggiormente coincide con il profilo ideale. Spesso il focus è sul social recruiting (linkedin stesso, facebook, instagram) o sul reclutamento digitale (e-recruiting, inteso come sito aziendale, motori di ricerca come google o indeed, portali del mondo del lavoro come Infojobs o Monster). Il problema è che questi strumenti hanno dei limiti e combinarli con analisi ulteriori basate sui big data potrebbe migliorare la qualità dei candidati da assumere. Per esempio analisi di fattori biometrici o cognitivi-comportamentali tramite test o processi di gioco (gamification).

Altra applicazione sarà quella della formazione. Infatti tramite la digitalizzazione la formazione potrà essere sempre maggiormente flessibile e personalizzata, tuttavia misurare i risultati e dunque l’efficacia non è ancora possibile in senso ampio. In tal senso ci aiuta l’analisi dei big data che ci offrirà una comprensione misurabile delle perfomance del lavoratore proprio in relazione alla formazione effettuata.

Un altro settore riguarda quello della gestione del personale. Infatti analizzando i dati e feedback del personale sarà possibile individuare le aree di intervento per migliorare la qualità della vita del lavoratore ed intercettare i suoi bisogni. Un lavoratore soddisfatto è un lavoratore più produttivo, ma anche meno soggetto a l’assenteismo, permessi, turnover e così via. Se si iniziassero in Italia a fare i percorsi di carriera, piuttosto che macinare stagisti e senior ogni tot anni perché giustamente vanno via dopo aver fatto sempre le stesse cose con stesso ruolo e stipendio e con pochissime margini di innovazione e sperimentazione. Magari questi percorsi di carriera potrebbero non solo essere pianificati a 5 anni (una sfida non impossibile!) ma anche essere basati su dei dati piuttosto che basarsi su sensazioni più o meno empiriche. Non possiamo ridurre la crescita di carriera solamente in base ai ruoli e gli anni di esperienza, quello è il modello “non efficiente” del posto fisso o statale. Le imprese multinazionali non possono diventare la versione aziendale privata delle logiche del Comune o la pubblica amministrazione di un tempo.

Un esempio di informazioni utili da conoscere per un HR:

  • “il movimento storico di carriera di ogni persona in uno specifico ruolo
  • il tempo che c’è voluto per la maggior parte dei dipendenti a ottenere uno certo ruolo (e per quanto tempo l’ha avuto)
  • dati provenienti da diverse aree aziendali di semplice accesso e lettura” (approfondimento qui).

In generale sono tantissimi gli aspetti : coinvolgimento dei dipendenti alle attività; i livelli raggiunti delle performance; il trattenimento del personale (retention); salari, aspettative di carriera e di stipendio ecc.

Un ulteriore aspetto fondamentale è che la creazione di dati da parte degli utenti è già spontanea e potrebbe essere utile anche per valutare singole politiche introdotte dal dipartimento HR, come ad esempio monitorare i livelli di produttività di una singola persona che inizia ad usare lo smart working o individuare proprio il personale che ne ha maggiormente bisogno senza “assegnarlo” a caso, come se fosse un premio o un dolce di Natale.

Qualche esempio pratico di aziende di primissimo livello:

AT&T e Google si sono discostate dalla tendenza, largamente diffusa, ad assumere dipendenti provenienti dalle migliori accademie e università.” questo è avvenuto proprio a seguito dell’analisi dei big data. Allo stesso modo Oracle “Oracle è riuscita a prevedere quali top performers avrebbero abbandonato l’organizzazione e perchè. Questa informazione ha portato cambiamenti nelle policy internazionali.” (qui)

HR Analyst o Talent Analytics sarà una figura che con buona probabilità potrà usufruire dello smart working o di lavorare totalmente in remoto. Questa previsione deriva da alcune caratteristiche del ruolo e le mansioni. Da una parte il lavoro prevede l’uso di un pc, una connessione e dei software, tutti punti facilmente esternalizzabili o gestibili in outsourcing. Il lavoro infatti è un tipo di lavoro totalmente digitale, perfetto per il controllo delle prestazioni in remoto e l’identificazione chiara dei KPI. Inoltre questo lavoro sarà con buona probabilità nei prossimi anni presente nelle aziende di consulenza esterne, che dunque spesso già lavorano in remoto, o nelle grandi aziende che sono molto più propense (almeno in Italia) rispetto alle piccole all’uso dello smart working, come emerge dai dati dell’Osservatorio sullo smart working (qui).

Dunque il futuro delle risorse umane sarà sicuramente influenzato dai big data, ma relativamente possiamo parlare di futuro visto che ci sono esempi già rilevanti. Sono certo i corsi di specializzazione online e offline universitari o master, formazione online non convenzionale inizieranno maggiormente a trattare questo tema.