di Luca De Gennaro
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando molti aspetti delle operazioni aziendali, compreso il ruolo dei manager. Tradizionalmente, i manager erano responsabili della supervisione delle performance del gruppo di lavoro, delle decisioni strategiche e del raggiungimento degli obiettivi aziendali. L’IA sta ridefinendo queste responsabilità, permettendo ai manager di concentrarsi maggiormente su compiti strategici e creativi, mentre l’IA si occupa dell’analisi dei dati e delle decisioni di routine.
Strumenti di IA per la Gestione e il Monitoraggio delle Performance
Gli strumenti basati sull’IA vengono sempre più adottati per gestire e aiutare le performance dei dipendenti. Questi strumenti utilizzano algoritmi per analizzare enormi quantità di dati, fornendo intuizioni che prima erano difficili da ottenere. Ad esempio, l’IA può tracciare e analizzare metriche di produttività, coinvolgimento dei dipendenti e progresso dei progetti in tempo reale.
Un esempio di strumento popolare è Workday, che utilizza l’IA per fornire intuizioni sulle performance dei dipendenti e prevedere tendenze future. Un altro esempio è BambooHR, che utilizza algoritmi di “machine learning” per analizzare la soddisfazione e il coinvolgimento dei dipendenti. Questi strumenti non solo risparmiano tempo, ma forniscono anche una visione più accurata e completa delle dinamiche della forza lavoro.
Decision Making Basato sui Dati
Uno degli impatti più significativi dell’IA sulla gestione è la sua capacità di facilitare il “decision making” basato sui dati. I sistemi di IA possono elaborare grandi volumi di dati molto più velocemente e accuratamente degli esseri umani, scoprendo modelli e intuizioni che possono informare le decisioni strategiche.
Ad esempio, l’IA può analizzare le tendenze di mercato, i comportamenti dei clienti e i dati finanziari per aiutare i manager a prendere decisioni informate sullo sviluppo dei prodotti, sulle strategie di marketing e sull’allocazione delle risorse. Questo utilizzo dell’IA nel processo di “decision making” basato sui dati riduce la dipendenza dall’intuizione e dalle congetture del singolo, che comunque continueranno a fare la differenza tra le varie figure aziendali, portando a pratiche di gestione più obiettive ed efficaci.
Esempi di Aziende che Utilizzano l’IA per il Management
Diverse aziende stanno guidando l’integrazione dell’IA nei loro processi di gestione, ecco alcuni esempi:
- Google: Google utilizza l’IA in vari aspetti delle sue operazioni, compresa la gestione delle risorse umane. Il team di People Analytics di Google utilizza l’IA per analizzare i dati relativi alle performance e al coinvolgimento dei dipendenti, aiutando a prendere decisioni di HR basate sui dati. Gli algoritmi di IA di Google possono prevedere quali dipendenti sono più propensi a lasciare l’azienda, permettendo ai manager di intervenire per trattenere i migliori talenti.
- IBM: IBM ha sviluppato una piattaforma HR basata sull’IA chiamata Watson Talent. Questa piattaforma utilizza l’IA per assistere nella selezione del personale, nel coinvolgimento dei dipendenti e nello sviluppo delle carriere. Ad esempio, può abbinare i dipendenti a opportunità di carriera appropriate all’interno dell’azienda in base alle loro competenze e aspirazioni di carriera.
- Uber: Uber utilizza l’IA per ottimizzare le sue operazioni e migliorare il decision making. Gli algoritmi di IA dell’azienda analizzano i dati di milioni di corse per ottimizzare i prezzi, prevedere la domanda e migliorare le performance dei conducenti. Questo approccio basato sui dati aiuta Uber a gestire in modo più efficiente la sua vasta rete di conducenti e passeggeri.
- General Electric (GE): GE ha integrato l’IA nella sua piattaforma Predix, utilizzata per le applicazioni IoT industriali. Questa piattaforma aiuta GE a monitorare e gestire le performance delle attrezzature industriali in tempo reale, prevedendo le esigenze di manutenzione e ottimizzando l’efficienza operativa.
Conclusione
L’IA sta trasformando significativamente il ruolo dei manager automatizzando i compiti di routine, fornendo informazioni basate sui dati e migliorando il “decision making”. Questo permette ai manager di concentrarsi maggiormente sulla pianificazione strategica, l’innovazione e la leadership. Con l’evoluzione continua dell’IA, la sua integrazione nelle pratiche di gestione diventerà probabilmente ancora più profonda, aumentando l’efficienza e l’efficacia delle organizzazioni in vari settori.
