6. La presentazione dei casi aziendal
6.5 I casi Randstad e Boston Consulting Group
I seguenti casi fanno riferimento ad aziende che, nonostante siano a conoscenza dei benefici dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale, non la utilizzano nei loro processi di talent acquisition.
Tuttavia, si è pensato comunque di citarli brevemente nell’elaborato, per dimostrare come, sebbene l’AI sia una pratica innovativa e per alcune imprese una condizione necessaria per rimanere nel settore, altre imprese invece hanno deciso di non utilizzarla per il momento nelle proprie pratiche HR.
In particolare si è considerato Randstad Group23 , una multinazionale olandese che ha come core business la somministrazione di lavoro.
Attraverso essa, l’impresa assumere persone da inserire nei progetti aziendali per contro di altre imprese, occupandosi totalmente delle pratiche amministrative e burocratiche come colloquio, assunzione, stipendio e contributi, ottenendo come controparte un rimborso spese del servizio e una percentuale di guadagno.
L’azienda cliente in questo caso, non solo ha la facoltà di aumentare la propria forza lavoro per un tempo determinato, ma ha anche maggiori convenzioni a livello economico e maggiore sgravo fiscale.
Randstad professional, una branca specifica dell’impresa, cerca invece profili quotati e figure permanenti per conto dell’azienda cliente, la quale in questo caso assumerà in prima persona il candidato più idoneo, dopo aver visionato in media 5/6 candidati differenti. Per quanto riguarda i processi interni, a livello HR Randstad ricerca il personale più qualificato attraverso i maggiori social media professionali o tramite sito web aziendale e, veicolando le candidature ricevute al manager di riferimento.
23 La presente intervista è stata effettuata il giorno 21 Maggio 2020 ad Elisabetta Pedone, Financial Senior
Consultant Presso Randstad Group.
In questa fase, tutti i profili sono visualizzati dal team HR senza alcuna distinzione in modo totalmente manuale, per evitare i possibili rischi di perdita di dati che si potrebbero invece avere con uno strumento automatizzato.
Inoltre, a livello di colloquio, il gruppo preferisce che sia un manager HR a valutare la persona e non uno strumento, prediligendo quindi i colloqui vis a vis anche a distanza mediante l’utilizzo di piattaforme online adibite a ciò.
L’impresa quindi, nonostante sia a conoscenza dei vantaggi che potrebbero sorgere utilizzando l’intelligenza artificiale, ha comunque deciso di non utilizzarla nel processo di talent acquisition, sia perché a livello di concorrenti diretti questa pratica non è molto diffusa, sia perché utilizzando una ricerca tramite parole chiave, basta un semplice cambiamento di concetto per perdere un candidato importante.
In merito invece alle analisi predittive, Randstad svolge questa tipologia solamente tramite analisi interne e non esterne, utilizzando il proprio gestionale.
Generalmente queste analisi servono per generare dei KPI qualificati e sostenuti da dati qualora l’impresa stesse cercando un nuovo partener cui stipulare un nuovo contratto di somministrazione di lavoro.
In particolare, quando Randstad incontra un determinato cliente che può diventare partner commerciale, inserisce nel proprio gestionale il numero di colloqui eseguiti in impresa, il numero delle visite commerciali effettuate ed eventualmente il possibile contratto di somministrazione.
Successivamente, mensilmente vengono effettuati dei vari check nel gestionale per verificare quanti colloqui o quante visite in media è necessario organizzare affinché il contratto venga concluso.
Tuttavia queste analisi come affermato non sono funzionali al processo di talent acquisition dei candidati, ma sono solamente utili all’impresa nel ricercare aziende con cui stipulare un contratto.
A favore di questo è possibile affermare che il gruppo Randstad non utilizza l’intelligenza artificiale per le pratiche HR, poiché non possiede l’elemento del machine learning e non attua una discriminazione delle candidature automatica in fase screening, ma preferisce, per via del proprio core business, intervistare personalmente tutti i possibili candidati, in
Per quanto invece riguarda Boston Consulting Group 24 ,
abbreviata in BCG, si tratta di una multinazionale statunitense di consulenza strategica con 90 uffici in 50 paesi, fondata nel 1963.
L’azienda collabora con i leader del mondo business e della società, offrendo ai clienti soluzioni personalizzate di alto livello, per aiutarli ad affrontare le loro sfide più importanti e apportare i cambiamenti necessari per ottenere un vantaggio competitivo
nel tempo, non solo consentendo la crescita delle organizzazioni ma guidando anche l’impatto sui profitti.
I team globali e diversificati di BCG apportano infatti ampie competenze industriali, funzionali e una gamma di prospettive per innescare il cambiamento attraverso una consulenza gestionale all'avanguardia, oltre ad occuparsi di data science, tecnologia e design, iniziative digitali e business purpose.
Per quanto concerne il settore delle risorse umane, la società al momento non utilizza l’intelligenza artificiale per il processo di talent acquisition o per altre questioni riguardanti i processi HR, per una scelta fortemente legata al proprio core business, ovvero la consulenza.
Questo perché Boston Consulting Group vede il processo di recruiting come la fase di “produzione” all’interno dell’impresa per via della propria attività, e crede quindi che essa al momento non possa essere svolta da meccanismi di machine learning dotati di intelligenza.
I percorsi di selezione sono mirati e precisi, perciò l’azienda ritiene che la fase di screening del personale, elemento che si presta più maggiormente all’automatizzazione, debba essere svolta da persone fisiche sia per motivi di business sia per garantire una maggiore attenzione nell’analisi degli obiettivi utilizzando invece un accordo di tipo quadro.
Tuttavia, l’impresa è cosciente dell’esistenza di strumenti che potrebbero semplificare il lavoro del recruiter definendo ad esempio il potenziale match tra il curriculum vitae del
24 Le informazioni sono state reperite nell’intervista del 20 Maggio 2020, con Christian Guerrini, HR sourcing
and recruiting manager e Greta Maldini, recruiting specialist digitalist presso BCG.
candidato e la posizione da ricoprire attraverso l’utilizzo di parole chiave, anche se tuttavia ritiene che al momento sia troppo presto attuarli all’interno della propria impresa. Questa scelta, è anche stata motivata dal fatto che, secondo l’ottica di BCG, il mondo HR ha bisogno ancora di digitalizzarsi e di rendere più semplici e immediate tutte quelle attività operative e meccaniche che al momento sono svolte dalla persona fisica prima di inserire nei processi l’elemento del machine learning. In merito alla digitalizzazione, infatti, l’azienda attua dei meccanismi di semplificazione dei processi, riducendo le attività operative e meccaniche, in modo da liberare l’attenzione del manager che può invece concentrarsi nei compiti più complessi, tuttavia ritiene ancora prematuro l’inserimento dell’intelligenza artificiale, pur riconoscendone i benefici.
In ultima analisi, quindi, è possibile dedurre che sia Boston Consulting Group che Randstad sono comunque imprese fortemente digitalizzate che offrono soluzioni innovative e all’avanguardia per i propri clienti, ciascuna con il proprio business di riferimento.
Tuttavia, al momento, non possono essere considerate imprese che utilizzano strumenti intelligenti, proprio perché non possiedono le caratteristiche peculiari di cui questi tools sono dotati. Con ciò non si vuole affermare che queste due imprese non li utilizzeranno mai in futuro, poiché le prospettive al cambiamento ci sono e sono state percepite, ma che al momento la strada verso l’automatizzazione non è percorribile per i motivi citati in precedenza.
6.6 Analisi comparata dei casi studio
Nel terzo capitolo è stato affrontata l’intelligenza artificiale nel suo complesso e nelle possibili forme in cui essa può manifestarsi all’interno delle imprese.
Essendo la scienza e l'ingegneria della fabbricazione di macchine intelligenti (McCharty, 1956), essa è quindi intesa come la capacità di un’azienda di adottare sistemi di machine learning che possiedono la facoltà di imparare da dei semplici dati che sono inseriti dal manager di riferimento in determinate piattaforme.
Infatti, secondo il Report su Robot e Intelligenza artificiale, redatto da AIDP25 (2019), ciò contraddistingue il modello organizzativo che si va delineando, non è tanto la presenza di robot all’interno dell’azienda, ma l’ingresso sempre più veloce di macchinari che sono in grado non solo di “pensare” sulla base degli insegnamenti ricevuti dai propri programmatori, ma di evolvere in un processo di continuo apprendimento.
Ne consegue quindi che grazie a questa innovazione, il rapporto uomo-macchina non seguirà più un approccio strumentale, per il quale la persona fisica si affida a questi strumenti per il calcolo di dati o per supporto tecnologico, ma sarà sempre più un rapporto di collaborazione e interazione reciproca.
Pertanto, quelli che sono chiamati ad elaborare i modelli organizzativi all’interno dell’azienda, dovranno scegliere se una determinata funzione, che può essere automatizzata, potrà essere ricoperta o meno da una persona, scegliendo il miglior esecutore possibile o quantomeno quello in grado di garantire il miglior rapporto costi/benefici.
A favore di quanto detto e dei casi studio considerati, in questo paragrafo saranno analizzate le eventuali analogie e differenze che sussistono tra le varie imprese, avendo comunque come riferimento il fatto che non tutte hanno deciso di trasformare il loro processo di talent acquisition dedicandosi all’intelligenza artificiale, ma hanno preferito, per diverse ragioni, continuare con le normali attività svolte solamente da persone fisiche. In particolare sarà dapprima effettuato uno studio considerando tutti i casi positivi in merito all’utilizzo dell’artificial intelligence, per poi effettuare delle analisi ancora più