Ripensare la produttività nell'era dell'IA
L'intelligenza artificiale (IA) può placare una prolungata assenza di produttività?
Gli Executive pensano di sì: Più della metà ritiene che l'IA e l'automazione favoriranno un aumento della produttività del 10%-30% nelle loro aziende nei prossimi tre anni, e due su cinque si aspettano guadagni considerevoli, superiori al 30%, soprattutto nei settori della sanità, delle assicurazioni, dei trasporti e della logistica. Tuttavia, nonostante il salto di qualità che la combinazione uomo-macchina può offrire, l'equazione della produttività è molto complessa.
La storia dimostra che per ottenere un aumento della produttività non bastano gli investimenti in nuove tecnologie o le riduzioni di personale. Mentre il mondo del lavoro cambia e l'incertezza diventa la norma, per raggiungere e consolidare gli aumenti di produttività è necessario ripensare il modo in cui progettiamo il lavoro, stimoliamo nuovi flussi di lavoro, gestiamo le transizioni della forza lavoro e misuriamo il valore in tutte le sue forme.
Nella maggior parte dei casi, i dipendenti e la C-suite concordano su ciò che riduce la produttività. Sappiamo che il lavoro stressante è in cima alla lista; anche le interruzioni, la scarsa struttura organizzativa e lo stress sono nella top five per entrambi i gruppi. Ma se il carico di lavoro insostenibile è al quarto posto per i dipendenti, per gli Executive è molto più in basso nella lista (al nono posto). Analogamente, la difficoltà di reperire le informazioni giuste è più rilevante per la C-suite (2) che per i dipendenti (6). Gli strumenti e le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono certamente contribuire a reimpostare il lavoro e le nostre abitudini lavorative per alleviare queste difficoltà.
Indipendentemente da ciò che la rallenta, la produttività sta diventando sempre più intangibile e l'equazione per misurarla non è più adatta allo scopo. Anche se la nostra economia in evoluzione porta a grandi cambiamenti nel luogo in cui il lavoro viene svolto e in ciò che aggiunge valore, l'intelligenza artificiale e i nuovi modelli di lavoro offrono nuovi modi per creare quel valore oltre i full-time equivalents (FTE). Tuttavia, per cogliere queste opportunità è necessario che le persone abbiano una visione d'insieme che vada oltre i job titles, e le metriche attuali non colgono il vero impatto che le persone hanno sulla produttività.
Gli attuali modelli per i talenti sono guidati da una visione lineare della produttività che tende a posizionare un FTE in un determinato ruolo e a lasciarlo lì. Lo studio Global Talent Trends 2024 di Mercer rivela che tre executive su cinque (63%) vorrebbero ridurre i posti di lavoro e non le persone nell'era dell'IA, ma spesso non dispongono delle informazioni sui talenti per guidare il processo decisionale necessario.
Poiché i vantaggi promessi dall'implementazione della tecnologia spesso non si concretizzano, le sfide legate alla misurazione della produttività si fanno ancora più pressanti. Ora che l'IA sta rivoluzionando il lavoro impiegatizio e operaio, gli executive devono fare i conti con gli investimenti fatti e con le decisioni che seguiranno. Più di un terzo delle Risorse Umane (34%) teme un aumento insufficiente della produttività grazie all'IA e all'automazione, e anche i dipendenti sono preoccupati, soprattutto per ciò che le crescenti aspettative di produttività comporteranno per i loro carichi di lavoro quotidiani. Prima di poter realizzare il pieno potenziale dell'IA generativa (Gen AI) e di altre innovazioni, dobbiamo valutare se la nostra cultura, le metriche, la progettazione del lavoro e la governance ostacoleranno o renderanno possibili i guadagni quantificabili derivanti dagli investimenti tecnologici.
L'evoluzione dell'equazione di produttività
Dalle macchine a vapore all'intelligenza artificiale, il tempo di latenza tra le innovazioni tecnologiche e gli aumenti di produttività dimostra che il ROI non si ottiene da un giorno all'altro. Nel paradosso di Solow del XX secolo, la potenzialità dei computer è esplosa mentre la produttività si è fermata. Poi, negli anni '90, la produzione di manodopera ha recuperato terreno, anche se per lo più in alcuni settori degli Stati Uniti. Ciò suggerisce che alcune economie e politiche sono meglio posizionate per adattarsi al cambiamento e che gli effetti dell'innovazione tecnologica non sono equamente concentrati in tutto il mondo.
Lo studio Global Talent Trends 2024 di Mercer ha rilevato che le opinioni degli executive sulla produttività variano a seconda del settore:
- I datori di lavoro dei settori chimico, dei servizi professionali, tecnologico, dei trasporti e della logistica sono in prima linea nel ripensare la produttività sulla base dell'intelligenza artificiale e di nuove modalità di lavoro. I settori dell'edilizia, dell'energia e del commercio al dettaglio hanno appena intrapreso il loro percorso.
- Nei loro sforzi per potenziare la produttività, le aziende del settore dei media e delle comunicazioni sono le più propense a preoccuparsi della salute mentale e del benessere dei dipendenti.
- I settori manifatturiero e automobilistico sono i più propensi a misurare la produttività rispettivamente in base agli input (ad esempio, le ore lavorate) e agli output (come le vendite o i beni prodotti).
- Gli executive del settore sanitario sono i più propensi a temere che il modo in cui misurano la produttività non colga appieno il vero valore fornito dai lavoratori.
Un fenomeno che non è ancora stato preso in considerazione è lo spostamento verso un lavoro più relazionale e basato sulla conoscenza, che non sempre si allinea con il lavoro tradizionale. orario di entrata, orario di uscita misure di produttività. Gli strumenti di monitoraggio possono aiutare a valutare questi sforzi in modo più oggettivo, ma sono meno abili nel valutare aree come il networking interno, lo sviluppo delle persone, l'agilità dei talenti, la costruzione del brand e l'innovazione, tutte attività che possono avere un impatto esponenziale sull'azienda. Le organizzazioni che riducono i ruoli in queste aree vitali per ottenere guadagni a breve termine potrebbero subire una perdita netta di produttività nel lungo periodo.
In assenza di metriche più esaustive e in tempo reale, altri fattori, come la politica, l'impegno, il presenzialismo e l'attenzione per il cosa ma non il come - sono spesso utilizzati come proxy per il valore che le persone apportano. Dare priorità a queste aree senza valutarne appieno l'impatto può frenare o addirittura invertire la crescita. Il troppo "lavoro" è stato indicato come la principale perdita di produttività da più di due executive su cinque (46%) e dai dipendenti (42%) nel 2024.
Dato che l'82% della forza lavoro si sente a rischio di burnout quest'anno, un'eccessiva enfasi sugli aumenti di produttività a breve termine potrebbe rapidamente diventare un gioco a somma zero. La preoccupazione finanziaria è il principale fattore di rischio di burnout tra i dipendenti, che trascorrono circa sei ore lavorative al mese preoccupandosi del denaro. Ciò suggerisce che educare la forza lavoro alla stabilità finanziaria potrebbe portare a un aumento della produttività in termini di risparmio di tempo. Ma con l' affaticamento e il carico di lavoro che quest'anno alimentano le preoccupazioni di burnout, la produttività a lungo termine potrebbe essere ulteriormente compromessa dall'assenteismo e dal prolungamento delle assenze per malattia.
Oltre a queste preoccupazioni, c'è il timore che l'adozione dell'IA porti a un aumento delle aspettative di produttività. E se i dipendenti si sentono troppo sollecitati, sono più propensi a unirsi in sindacati nella speranza di ottenere migliori retribuzioni e condizioni di lavoro (il 31% dei responsabili delle risorse umane ritiene che questa sarà una delle sfide principali di quest'anno). I datori di lavoro che sperano di ottenere un aumento della produttività dall'IA potrebbero prendere in considerazione la possibilità di affrontare le preoccupazioni dei dipendenti in modo proattivo, prima che i sindacati o la contrattazione collettiva possano smorzare i risultati.
La buona notizia è che più executive rispetto al passatosono chiamati a rispondere in merito ai risultati in merito alla salute e il well-being dei lavoratori (50%), in base agli standard Good Work del World Economic Forum(43%) e di employee engagement (40%), rispetto alle sole timbrature del badge. Investire in queste aree è essenziale per promuovere una crescita sostenibile e a lungo termine.
Alcuni di questi sforzi incentrati sulle persone devono ancora permeare l’organizzazione nonostante le preoccupazioni per il burnout. Il 45% degli executive ha dichiarato di aver investito in strumenti per monitorare la produttività dei dipendenti negli ultimi tre anni e più della metà (56%) prevede di farlo nel 2024. Un avvertimento: Nulla smorza la creatività e l'innovazione più del sentirsi microgestito e strettamente monitorato. Spesso è necessario prestare maggiore attenzione a ciò che questi strumenti misurano effettivamente e a come i dati vengono elaborati per valutare i contributi dei lavoratori.
Resettare le abitudini che hanno oltrepassato la “data di scadenza”
È chiaro che le nostre misure e metriche di produttività hanno bisogno di essere aggiornate. I leader delle risorse umane prevedono che l'aumento del costo del lavoro sarà la principale sfida per la forza lavoro nel 2024 e un executive su tre osserva che l'intelligenza artificiale li sta portando a ripensare il modo in cui misurano la produttività oggi.
Le aziende che hanno una visione ristretta della produttività potrebbero calcolare male il reale ROI della loro spesa per il lavoro e rispondere con una riduzione sbagliata dell'organico. Attualmente, le Risorse Umane ritengono che quest'anno le misure di riduzione della forza lavoro interesseranno circa il 20% della forza lavoro. Spostando l'attenzione dagli ETP al fabbisogno futuro di competenze, i datori di lavoro possono iniziare a far evolvere il dialogo dai posti di lavoro e dalla produttività alle competenze e al potenziale. Questo approccio ha maggiori possibilità di salvaguardare la produttività futura.
In presenza di una domanda fluttuante, è probabile che ciò che crea valore oggi non lo faccia domani, almeno non in misura sufficiente. I lavoratori dichiarano di dedicare il 34% del loro tempo a compiti banali o ripetitivi che possono essere automatizzati. Un modo per mantenere alta la produttività è rimuovere il lavoro a basso valore dai tavoli degli FTE e riassegnarlo a un mix di automazione e pool di talenti alternativi. Questo tipo di esercizio di progettazione del lavoro sta già dando i suoi frutti (un responsabile delle risorse umane su tre riferisce di aver ottenuto un aumento della produttività grazie a questi sforzi). Tuttavia, questa non è una soluzione univoca. Probabilmente sarà necessario procedere a revisioni e adeguamenti costanti per restare al passo con l'evoluzione delle esigenze.
Mentre il lavoro diventa sempre più dinamico e ci troviamo ad affrontare il problema della scarsità di talenti (una preoccupazione che riguarda circa la metà degli executive), cresce l'esigenza che i talenti diventino una risorsa aziendale, non un patrimonio di dipartimento o un posto di lavoro fisso. I leader del settore stanno già cercando di capire quali posti di lavoro devono essere veramente fissi o dedicati e quali invece possono avere una flessibilità parziale o totale nelle loro attività, consentendo di fatto a un maggior numero di talenti (o di risorse di produttività latente) di trasferirsi dove sta emergendo la domanda di lavoro.
La riprogettazione del lavoro, ovviamente, è solo la metà dell'equazione. Dobbiamo anche affrontare la necessità di reperire un profilo di talenti diverso e di avere una migliore conoscenza delle competenze e del potenziale dei lavoratori. Ma anche con una migliore gestione del talento, è dolorosamente ovvio che le descrizioni statiche delle mansioni e le rigide metriche di gestione delle performance probabilmente non basteranno a soddisfare il bisogno.
Nell'intraprendere questa trasformazione, dobbiamo anche considerare come i diversi segmenti di forza lavoro si adattano e crescono. In media, oggi gli uomini dedicano più tempo delle donne ad attività che ampliano le loro competenze, come le attività creative e i lavori interni. Se non incoraggiamo sistematicamente tutti i lavoratori a cogliere queste opportunità, questo squilibrio avrà un impatto negativo sulle prospettive di carriera future, soprattutto nelle organizzazioni che si orientano verso modelli di talento basati sulle competenze o che si affidano maggiormente all'IA per distribuire il lavoro.
Quindi, dove vogliamo arrivare?
Risolvere l'equazione della produttività
La quantificazione della produttività è più semplice in alcuni ruoli che in altri. È facile capire l'impatto di un venditore sui profitti o contare quante unità produce un operaio all'ora. I manager possono tenere traccia di queste metriche oggi, senza dover fare un investimento enorme.
Altre funzioni, soprattutto i ruoli di back-office e di consulenza, come il marketing e le risorse umane, hanno un impatto meno tangibile sulla produttività. Può essere complicato tenere pienamente conto del valore reale che questi ruoli apportano all'organizzazione. Le modalità di lavoro flessibili hanno aggravato il problema. Nelle aziende che quest'anno incoraggiano una maggiore presenza in sede, il 28% dei responsabili delle risorse umane dichiara di avere difficoltà a gestire team ibridi e remoti.
Investire in una comprensione olistica e globale della produttività alimenterà una gestione più efficace delle prestazioni e una pianificazione più informata della forza lavoro. Questa prospettiva può aiutare a individuare gli elementi che aumentano la produttività, e anche ad affrontare quelli che impediscono ai lavoratori di raggiungere il loro pieno potenziale.
Gli esseri umani e l'IA eccellono in cose diverse: i primi nell'empatia, nella strategia e nel contesto socioculturale, la seconda nell'analisi, nell'automazione e nella creazione di contenuti in massa. I datori di lavoro possono avvalersi di questi punti di forza per incrementare la produttività attraverso la progettazione del lavoro: decostruire i lavori in mansioni, ridistribuire tali mansioni con una miscela ottimale di talenti e automazione e ricostruire di conseguenza il lavoro in nuove funzioni e flussi di lavoro. I moderni strumenti di progettazione del lavoro possono supportare questo processo su scala.
Inoltre, poiché l'IA di generazione democratizza la conoscenza e la creatività, riduce anche i costosi premi di competenze rendendo il lavoro più accessibile a più persone. Questo dà ai datori di lavoro un vantaggio nell'affrontare le carenze di talenti e competenze. Le organizzazioni che abbracciano l' upskilling, gli accordi di lavoro flessibili e i modelli di lavoro “skills powered” saranno in grado di raccogliere i frutti della produttività alimentata dall'IA.
Fare in modo che l'offerta di talenti corrisponda alla domanda può migliorare la produttività riducendo i costi della manodopera. I datori di lavoro con modelli di talento più reattivi ricorrono spesso a costose strategie di acquisto/prestito di talenti, a disperate frenesie di assunzione e a dolorose riduzioni per pareggiare la forza lavoro. Questo approccio può far crollare le valutazioni delle aziende, dato che otto investitori su dieci considerano i licenziamenti di routine come un segnale di allarme.
Il ruolo di Executive come Chief Strategist non è mai stato così importante. Sono necessarie strategie sofisticate, basate sui dati e proattive per anticipare la domanda e dimensionare la capacità di conseguenza. Ciò richiede una riflessione strategica più approfondita e una migliore integrazione di IA, analisi, stakeholder e strategie di reporting.
Fortunatamente, l'intelligenza artificiale permette di avere più tempo per valutare e ottimizzare la produttività a livello aziendale. Gli executive e le risorse umane possono utilizzare un moderno SWP con dashboard in tempo reale e sovrapposizioni di competenze per modellare diversi scenari e ottimizzare la propria people strategy in base alle effettive competenze e capacità necessarie, non solo agli FTE.
Come abbiamo già detto, è difficile valutare la produttività in modo da tenere conto dei contributi individuali.
Cominciate a ridefinire i risultati e l'impatto che un lavoro deve avere e che cosa si intende per “buone” e “grandi” prestazioni. A questo si aggiungono chiare indicazioni su quali competenze sono essenziali e sempre più rilevanti e su come i dipendenti vi corrispondono. Questo non solo aiuta i leader a evitare di prendere decisioni sbagliate sui talenti a livello individuale, ma aiuta anche i dipendenti a indirizzare i loro sforzi di formazione verso quelle aree che hanno un valore futuro per l'azienda.
Questo approccio richiede una conoscenza efficace dei talenti di ogni lavoratore - le sue soft skills, le sue competenze tecniche (un leader HR su tre le valuta per i talent marketplace) e ciò che lo motiva - e una solida tassonomia delle competenze collegata ai posti di lavoro. La produttività si moltiplica quando le mansioni dei dipendenti corrispondono alle loro motivazioni, e le pratiche di valutazione guidate dall'intelligenza artificiale stanno già aiutando a fornire queste informazioni su larga scala.
Un'opportunità che sta spingendo a ripensare la produttività è l'intelligenza amplificata, ovvero il potere dell'IA generativa di facilitare risultati di qualità superiore e un migliore processo decisionale. Anche se il rapporto ore-widget rimane invariato per un utente della Gen AI, la sua maggiore competenza e qualità del lavoro può in ultima analisi portare a un aumento dei ricavi e a un vantaggio competitivo per l'azienda. Questa opportunità consente alle aziende di ridefinire l'esperienza o la permanenza necessaria per determinati ruoli.
Molte aziende stanno esplorando i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e gli strumenti di intelligenza artificiale per migliorare la produttività, soprattutto nell'analisi dei dati (46%), per migliorare il processo decisionale (43%) e per sviluppare nuove offerte commerciali (40%). Ma c'è un problema: anche quasi tutti gli altri lo sono. Qualcosa di così comune e ampiamente disponibile come ChatGPT può aiutare a livellare il campo di gioco per tutti i concorrenti, ma non fornirà un vantaggio competitivo sostenibile a meno che non sia unito a voci di persone diverse e a corsi di formazione su come lavorare insieme.
L'altra sfida è che oggi il vero risultato della forza lavoro è spesso una questione di sforzi collettivi, di collaborazione potenziata dall'intelligenza artificiale e di pratiche aziendali sostenibili in senso più ampio. In futuro, le misure delle performance e persino dell'occupabilità dei lavoratori potrebbero includere l'apprendimento di competenze future e la ricettività alle nuove tecnologie, nonché la capacità di collaborare attraverso fusi orari, culture e strutture organizzative per creare valore. Questa tendenza richiede un cambiamento nel modo in cui sviluppiamo le competenze dei leader e valutazioni più efficaci della preparazione digitale dei dipendenti. È inoltre necessario incentivare il passaggio a pratiche di lavoro più digitali e inclusive.
Con l'affermarsi dell'IA, ci si attende che le aziende si differenzino utilizzandola per costruire e potenziare team diversificati. Alcune opportunità includono:
- Creare team diversificati e ben assortiti: l'intelligenza artificiale può analizzare i dati dei dipendenti e identificare le persone che potrebbero lavorare bene insieme in base a competenze, esperienze e altri indicatori concordati.
- Promuovere l'alfabetizzazione digitale in tutta l'azienda - Le competenze digitali e i livelli di comfort variano a seconda della forza lavoro. Formate il vostro personale alle nuove tecnologie, alle buone abitudini in materia di dati e allo sviluppo di una mentalità basata sul rischio per massimizzare i guadagni potenziali.
- Usare l'intelligenza artificiale per alimentare la capacità di previsione: è un'attività che oggi viene svolta solo dal 21% delle aziende. L'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere la domanda di lavoro, ma anche a identificare la capacità latente nel sistema.
- Nominare ambasciatori digitali - Essere digital-first è un percorso, non una destinazione. Individuare persone o team che siano sostenitori duraturi della produttività alimentata dall'intelligenza artificiale e di nuovi modi di lavorare.
Il futuro è incentrato sulla persona e basato sulla tecnologia
L'elemento umano è forse la parte più vitale e trascurata dell'equazione della produttività odierna. Solo il 37% dei lavoratori concorda sul fatto che le loro aziende sono capaci di comunicare come l'IA e/o l'automazione miglioreranno il loro modo di lavorare. Le aziende che spiegano come l'IA sia vantaggiosa per la loro forza lavoro si distingueranno come datori di lavoro di prima scelta.
Le persone sono una risorsa limitata; tra il calo della soddisfazione lavorativa e il rischio più elevato che mai di burnout dei dipendenti, i tradizionali appelli a lavorare di più e più velocemente non bastano più. C'è un modo migliore per rilanciare la produttività e richiede l'IA, ma per fare progressi duraturi, i datori di lavoro più importanti risponderanno all'appello di governare l'IA in modo responsabile e di distribuire i guadagni in modo uniforme. È il momento di riprogettare intenzionalmente il lavoro e di aggiornare le metriche, dando intenzionalmente importanza sia alla produttività che alla qualità del lavoro e al well-being.
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