Nel panorama aziendale moderno, i dati rappresentano una risorsa inestimabile; tuttavia, quando si tratta di applicare il data analytics nella funzione HR, molte organizzazioni dimostrano di non saper sfruttare a pieno questo potenziale. Il problema non risiede nella mancanza di dati, ma nella loro interpretazione e contestualizzazione: troppo spesso, infatti, vengono utilizzati senza una chiara comprensione del contesto aziendale, rendendoli inutili o, peggio, fuorvianti.
#1 Avere un “puzzle” completo
Un’osservazione cruciale proviene da David Green in un suo recente articolo, che sottolinea come nonostante ci sia un’ampia disponibilità di dati, ma è nell’analisi che emergono le questioni da risolvere: in altre parole, senza una chiara direzione strategica, il dato rischia di diventare un accumulo di pezzi di un puzzle incompleto, incapace di fornire una visione d’insieme.
Non bisogna dimenticare, inoltre, che l’analisi dei dati è fondamentale sia per “scattare una fotografia” dell’organizzazione per comprendere lo stato attuale delle risorse, sia per elaborare percorsi efficienti di people strategy volti al miglioramento del benessere e della soddisfazione delle risorse umane attraverso la valorizzazione delle competenze e dei talenti di ognuno.
#2 Analisi e azioni introspettive
Vi è, dunque, la necessità di un cambio direzionale nell’approccio ai dati, ma soprattuto nella modalità di riflessione delle aziende: cosa si vuole ottenere dai dati? Qual è il business problem? Quale, invece, il risultato finale che ci si aspetta? Questi sono alcuni dei quesiti di partenza: non basta raccogliere informazioni, è fondamentale capire quali problemi specifici si stanno cercando di risolvere; un tale processo di introspezione deve essere il primo passo per costruire un piano strategico efficace, che sia in grado di integrare i dati nella quotidianità delle decisioni aziendali. Senza questa chiarezza, le iniziative di data analytics rischiano di rimanere mere esercitazioni teoriche, incapaci di generare un impatto reale.
#3 Evidenza strategica
Un altro elemento cruciale è la trasparenza: condividere le informazioni derivanti dall’analisi dei dati con i dipendenti non solo aumenta la fiducia, ma incoraggia anche una maggiore partecipazione alle iniziative aziendali; tuttavia, come sottolinea Colbitt Kennedy Nesbit, essere trasparenti non significa condividere tutto con tutti, ma essere intenzionali, ponderati e coerenti su ciò che si condivide: ciò richiede una comunicazione mirata, che sappia adattarsi ai diversi livelli dell’organizzazione, dal top management ai collaboratori.
#4 Dati che parlano chiaro
Ma c’è di più. Il vero valore del data analytics non si limita alla sola gestione delle risorse umane, bensì si estende alla capacità di dialogare efficacemente con i vertici aziendali. Ad esempio, nel linguaggio del consiglio di amministrazione, i numeri sono fondamentali: uno strumento come il data analytics permette di tradurre le iniziative HR in termini numerici, rendendole comprensibili e rilevanti per CEO e CFO, facilitando l’adozione di decisioni informate che possono portare a significativi miglioramenti in termini di efficienza e risparmio, come dimostrato da un esempio riportato da Armand Sohet, di un piano di risparmio da 80 milioni di euro realizzato interamente grazie all’uso del data analytics.
#5 Esperienza su misura
Infine, è importante considerare come l’introduzione dell’intelligenza artificiale stia trasformando il panorama dell’HR. Le tecnologie di AI non solo migliorano la precisione delle analisi, ma permettono anche una personalizzazione senza precedenti dell’esperienza dei dipendenti; grazie ad essa è possibile anticipare le esigenze del personale, ottimizzare i processi di selezione e promozione, e offrire soluzioni su misura per il benessere dei dipendenti. L’AI combinata con il data analytics sta ridefinendo le possibilità della gestione delle risorse umane, portando a un nuovo livello di efficienza e soddisfazione lavorativa .
In definitiva, il problema non è la quantità di dati a disposizione, ma come vengono utilizzati: le organizzazioni possono avere accesso a una grande quantità di informazioni, ma la vera sfida risiede nell’analisi di esse per comprendere quali problemi risolvere e come allineare l’analisi con gli obiettivi strategici.
Le aziende che non riescono a sfruttare a pieno il potenziale dell’analisi dei dati rischiano di rimanere indietro, incapaci di trasformare i numeri in valore reale: per evitare questo destino, è fondamentale adottare un approccio strategico, trasparente e orientato ai risultati: solo così il data analytics potrà diventare un alleato prezioso nella costruzione di un’organizzazione più efficiente, inclusiva e prospera.
Autore: Corinna Cellini
