Human Resources & Neuroscience

L'evoluzione tecnologica, catalizzatore dell’Industria 4.0, sta portando ad un’esponenziale compenetrazione tra mondo fisico, biologico e digitale. La presenza di nuove tecnologie quali l’Intelligenza Artificiale, la Smart Process Automation, la Blockchain, la Realtà Virtuale, la Biotecnologia Robotica, i Big Data Analytics, l’Internet Of Things, la stampa 3D e i computer quantistici, ha avuto un impatto rilevante in molti settori portando dei cambiamenti indispensabili nella fruizione di beni e servizi quotidiani. Basti pensare alla possibilità di controllare i macchinari da remoto, ai suggerimenti personalizzati di Netflix, ai semafori con rilevatori di traffico, alla capacità di Facebook di riconoscere il volto, al tracciamento di presenze negli spazi commerciali e molto altro ancora.

In questo panorama, anche la gestione delle Risorse Umane è stata oggetto di tendenze innovative: dai processi di selezione, formazione, sviluppo e valutazione del personale all’ambito retributivo e di gestione delle relazioni sindacali. L’impiego dell’Intelligenza Artificiale nelle Risorse Umane può riguardare, ad esempio, numerosi software e app su percorsi di formazione specializzati o sulla gestione delle note spese. Un’altra applicazione di tali tecnologie in ambito HR riguarda la Smart Process Automation sulle attività “hard” standardizzate come l’Onboarding, le pratiche di assunzione, il payroll.

L’integrazione e la combinazione di queste tecnologie permettono di raccogliere dati che vengono utilizzati per automatizzare processi e attività, agevolare il processo decisionale e fare predizioni sul futuro. Tutto ciò si può tradurre in un duplice obiettivo: da un lato garantire soddisfazione, motivazione e benessere del dipendente (fattori chiave del successo di un’azienda), dall’atro gestire il cambiamento. È qui che le Neuroscienze si incontrano con le Risorse Umane, facilitandole nel raggiungimento dei loro obiettivi, oltre che rappresentare un valore aggiunto in termini di conoscenze sui meccanismi di funzionamento del cervello e sui processi emozionali.

Le Neuroscienze comprendono un insieme di discipline (medicina, psicologia, biologia, fisica, matematica, ecc.) che si occupano dello studio dei meccanismi neurali alla base del comportamento umano, soffermandosi sugli aspetti morfo-funzionali del sistema nervoso. È possibile distinguere le neuroscienze cognitive (basate sullo studio dei meccanismi responsabili dell'attività mentale), le neuroscienze sociali (focalizzate sui collegamenti tra cervello, emozioni e comportamento sociale) e le neuroscienze affettive (che studiano i meccanismi neuronali dell'esperienza emotiva).

L’applicazione delle Neuroscienze alle Risorse Umane si può riscontrare nel processo di selezione. I vantaggi sono relativi alla velocizzazione e automatizzazione di analisi e valutazione del curriculum vitae (sourcing, screening cv, interview), alla riduzione dei costi aziendali e al superamento di eventuali pregiudizi impliciti del selezionatore. Infatti, nonostante nel processo di recruiting i selezionatori cerchino di essere più oggettivi possibile, il loro giudizio e la loro valutazione saranno comunque influenzati da unconscious bias, pregiudizi inconsapevoli che possono trasformarsi in stereotipi.

Il bias, letteralmente pregiudizio, è una scorciatoia cognitiva che il nostro cervello utilizza per semplificare il processo decisionale in modo da prendere decisioni rapide evitando di analizzare dettagliatamente tutti i parametri della situazione. Tuttavia, le scorciatoie possono condurre a destinazioni sbagliate, configurandosi in pregiudizi. È rilevante evidenziare come tali bias (conscious e unconscious) influenzino il processo di selezione del personale. Tra quelli unconscious rientrano, ad esempio, gli affinity bias, i performance bias, gli attribution bias e l’ageism.

Gli affinity bias consistono nella tendenza a gravitare intorno a persone simili in termini di aspetto, credenze, background e ad allontanare quelle diverse. I performance bias consistono nel sovrastimare le abilità un gruppo e sottostimare quelle di un altro. Gli attribution bias portano a percepire un gruppo meno competente di un altro, ad attribuirgli meno credito e ad incolparlo per gli errori commessi. Infine, l’ageism consiste nella tendenza ad avere pregiudizi nei confronti di una persona in base all’età. Ad esempio, se il recruiter ritiene che per ricoprire un determinato ruolo si debbano possedere determinate caratteristiche anagrafiche, finirà con il farsi influenzare da questo pregiudizio nella valutazione del curriculum dei candidati, meccanismo accentuato dalla sua natura inconsapevole. A tal proposito, gli ATS (Applicant Tracking Systems, software per la gestione del processo di recruiting) possono offrire supporto nel garantire equità nella gestione del processo di selezione. Tuttavia, bisogna considerare che la tecnologia non è di per sé neutrale, in quanto il pregiudizio dello sviluppatore potrebbe essere introdotto nel sistema oppure potrebbero essere utilizzati dati non equi.

Una tecnologia basata sull’utilizzo delle Neuroscienze in fase di selezione è Pymetrics. L’applicazione costruisce modelli personalizzati per ogni azienda e attraverso algoritmi è in grado di consigliare i candidati più adatti alla posizione di lavoro vacante. Ogni nuovo candidato viene sottoposto ad una serie di mini-giochi, in ognuno dei quali colleziona un punteggio in base alla sua prestazione. I giochi valutano novanta tratti cognitivi attinenti alla sfera sociale e personale, restituendo una fotografia delle caratteristiche personali. La ricerca si concentra sui tratti più difficili da addestrare: attenzione, tolleranza al rischio, capacità di apprendimento, processo decisionale, emozione, equità e flessibilità. Lo svolgimento di questi giochi permette di valutare il comportamento dell’individuo, ottenendo così una misura oggettiva e diretta in grado di contrastare alcuni bias (consci e inconsci) inerenti a tutte le misure di auto-valutazione dell’individuo.

Anche l’intelligenza Artificiale viene utilizzata nella fase di selezione, nelle videointerviste, con l’obiettivo di reclutare i talenti maggiormente rispondenti ai criteri stabiliti nel minor tempo possibile. Attraverso un algoritmo, i software analizzano il contenuto delle risposte verbali, la velocità nell’elaborazione, l’intonazione e la comunicazione non verbale. In questo modo, si raccolgono informazioni rilevanti per l’esito della selezione che consentono una predizione più accurata delle performance lavorative future.

L’impiego dell’Intelligenza Artificiale potrebbe diminuire i pregiudizi, aiutando a creare un clima maggiormente inclusivo. Nonostante ciò, bisogna considerare che gli algoritmi stessi potrebbero non essere esenti da bias, in quanto elaborati da esseri umani. Ad esempio, diversi studi mostrano come molte donne non vengano selezionate attraverso l’impiego di software basati sull’Intelligenza Artificiale poiché l’algoritmo si basa su uno storico che vede l’uomo bianco con un’età media tra i 25 e i 35 anni come il candidato ideale.

Nonostante ci siano ancora molti passi in avanti da compiere affinché le tecnologie sinora citate rispondano in maniera sempre più accurata all’eterogeneità dei bisogni delle persone, il connubio tra Neuroscienze e Risorse Umane rappresenta un fattore di rilevanza strategica. Esso contribuirà alla creazione di ambienti di lavoro che promuovano il benessere psicofisico dei lavoratori, che incidano positivamente sulle potenzialità individuali, sulla crescita, sul loro rendimento in termini di prestazioni, supportando l’innovazione, il cambiamento e generando valore.

Per approfondire

• Eubanks, B. (2018). Artificial Intelligence for HR: Use AI to Support and Develop a Successful Workforce. Kogan Page: London.
• Sena, B. (2015). La gestione delle risorse umane nell’era digitale. Franco Angeli: Milano.
• https://www.pymetrics.ai/

Questi ed altri temi sono affrontati nel Master in Risorse Umane.