La “People analytics”, anche conosciuta come “HR analytics” o “Talent analytics”, fa riferimento all’applicazione delle metodologie di analisi dei dati alle decisioni relative alle risorse umane. L’obiettivo è l’utilizzo di dati quantitativi e qualitativi relativi ai dipendenti e alle loro interazioni con l’organizzazione per estrarre informazioni utili e prendere decisioni informate attraverso strumenti di raccolta, organizzazione e interpretazione delle relazioni tra dati di tipo statistico, algoritmico e più di recente IA.

L’origine della people analytics si può collocare negli anni ’80, quando si propongono le prime metriche di misurazione dei processi HR e le organizzazioni iniziano a riconoscere il potenziale dei dati. L’utilizzo in quegli anni è tendenzialmente statico e porta allo sviluppo dei primi indicatori chiave di performance o KPI (un esempio classico è il cosiddetto time to fill, ovvero il tempo medio richiesto per coprire una posizione vacante).

La disponibilità di big data e di nuove tecniche di analisi dei dati a metà degli anni 2000 rende questo settore più dinamico e introduce il tema della predittività. I dati possono ora essere finalmente usati non solo per misurare i processi ma per ottimizzare il reclutamento, migliorare la retention, sviluppare i talenti e aumentare la produttività. Le people analytics escono dal novero delle tecniche di controllo di processo e di gestione e diviene oggetto delle prime ricerche accademiche.

Questo processo ha subito un’ulteriore accelerazione con la diffusione di software di raccolta e analisi dei dati sempre più accessibili e integrabili con gli applicativi aziendali che si sono fatti strada dal mondo del marketing e delle vendite e vengono oggi utilizzati anche per i processi people. L’introduzione di tecniche avanzate di analisi dei dati, come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale e lo sviluppo di tool integrati di visualizzazione dei dati dinamica creano le condizioni per una diffusione e popolarizzazione di questo approccio. Le potenzialità sono chiare, ma la diffusione nell’attuazione pratica risulta ancora rallentata da processi che sono più culturali che tecnici.

La grande vastità di dati raccolti dalle organizzazioni sulle persone che vi lavorano, ad esempio performance, assenze, competenze, feedback dei colleghi e molto altro, costituisce un bacino ricchissimo e di valore che attende di essere esplorato. C’è finalmente la possibilità di analizzare questi dati per ottenere insight che possano migliorare la gestione delle risorse umane e il rendimento organizzativo, superando approcci solo esperienziali o basati su intuizione e credenze.

Ma quali sono i possibili ambiti di applicazione della People analytics?

Le principali applicazioni delle People analytics includono:

  • Assunzioni e reclutamento: utilizzando analisi predittive per identificare i tratti dei candidati che sono associati a una maggiore performance lavorativa e per migliorare il processo di selezione.
  • Gestione della performance: utilizzando dati sui risultati del lavoro per valutare la performance dei dipendenti e identificare opportunità di miglioramento.
  • Retention dei dipendenti: analizzando i dati per identificare i fattori che influenzano il turnover dei dipendenti e sviluppare strategie per aumentare il coinvolgimento e la retention.
  • Sviluppo dei dipendenti: utilizzando analisi dei dati per identificare le esigenze di formazione e sviluppo dei dipendenti e per valutare l’efficacia dei programmi di formazione.
  • Piani di successione e pianificazione: utilizzando i dati per identificare i dipendenti con potenziale di leadership e pianificare la succession in modo efficace.
  • Benessere e coinvolgimento dei dipendenti: analizzando i dati per monitorare il benessere e il coinvolgimento dei dipendenti e identificare le aree in cui è necessario intervenire per migliorare il clima organizzativo.

La diffusione di tali approcci sta generando una riflessione che si estende anche a considerare i potenziali rischi associati all’utilizzo dei dati dei dipendenti, come ad esempio:

  • Violazione della privacy e rischi sulla sicurezza: Utilizzare dati sensibili dei dipendenti senza il loro consenso o senza rispettare adeguatamente la loro privacy può violare le leggi sulla protezione dei dati e danneggiare la fiducia dei dipendenti nell’organizzazione.
  • Bias nei dati e nei modelli: Se i dati utilizzati per le analisi dei dipendenti sono incompleti, inesatti o influenzati da pregiudizi, i modelli e le decisioni basate su di essi possono essere distorti e ingiusti, portando a discriminazioni e disuguaglianze.
  • Perdita di fiducia dei dipendenti: Se i dipendenti percepiscono che i loro dati vengono utilizzati in modo non etico o invasivo, potrebbero perdere la fiducia nell’organizzazione, riducendo l’impegno e la produttività.
  • Effetto sulla cultura aziendale: Se i dipendenti percepiscono che la people analytics viene utilizzata per monitorare e controllare il loro comportamento senza alcun beneficio tangibile per loro stessi o per l’organizzazione, potrebbe verificarsi una reazione negativa che danneggia la cultura aziendale.

Per mitigare questi rischi, le organizzazioni devono adottare pratiche etiche e trasparenti nell’uso dei dati dei dipendenti, assicurando il rispetto della privacy, la diversità e l’inclusione, nonché il coinvolgimento dei dipendenti nelle decisioni che li riguardano.

Conclusioni

La people analytics è un approccio potente che può essere utilizzata per prendere decisioni più informate e migliorare la gestione delle risorse umane, ma è essenziale mitigare i rischi associati al suo utilizzo per garantire il rispetto di criteri etici e di responsabilità.

Il rispetto della privacy dei dipendenti, la mitigazione dei bias nei dati e nei modelli, il mantenimento della fiducia dei dipendenti e la promozione di una cultura aziendale trasparente e inclusiva sono fondamentali per garantire il successo delle iniziative di people analytics e massimizzarne i benefici.

Continuare a esplorare e implementare queste pratiche etiche e trasparenti nell’utilizzo delle people analytics sarà cruciale per il successo delle organizzazioni nel migliorare il rendimento complessivo dei dipendenti e ottenere un vantaggio competitivo sul mercato del lavoro e nel proprio business.