Il corso “Intelligenza Artificiale applicata alle Risorse Umane” è progettato per fornire una comprensione approfondita dell’utilizzo dell’IA nei processi HR, offrendo strumenti pratici per trasformare le attività tradizionali in flussi di lavoro automatizzati e personalizzati. Si articola in quattro moduli, ognuno focalizzato su un’area specifica. Il primo modulo esplora le basi dell’IA nelle Risorse Umane, evidenziandone le potenzialità nella selezione, gestione e sviluppo del personale. I partecipanti impareranno ad automatizzare attività ripetitive, come la scrematura dei CV con sistemi ATS e l’uso di chatbot per il recruiting. Il secondo modulo si concentra sulla gestione dei talenti e la valutazione delle performance. Attraverso l’IA, i partecipanti impareranno a identificare i candidati ad alto potenziale, monitorare le prestazioni e prevedere il turnover con modelli predittivi. Il terzo modulo approfondisce il processo di onboarding, mostrando come l’IA può ottimizzare le attività amministrative, personalizzare percorsi formativi e migliorare l’integrazione dei nuovi assunti. Infine, il quarto modulo si dedica al benessere e al coinvolgimento dei dipendenti, analizzando strumenti di monitoraggio del morale e del burnout, migliorando così l’ambiente lavorativo. Grazie a un approccio pratico e interattivo, il corso prepara i partecipanti a integrare l’IA nei processi HR per una gestione più efficace e innovativa.

Obiettivi

• Comprendere l’IA nelle HR: familiarizzare con il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nei processi di Risorse Umane, dalla selezione al benessere dei dipendenti.
• Automatizzare processi HR: scoprire come l’IA può semplificare attività ripetitive, come screening dei CV, onboarding e monitoraggio delle performance.
• Migliorare la gestione dei talenti: utilizzare strumenti di IA per identificare competenze, promuovere talenti e sviluppare percorsi personalizzati.
• Ottimizzare l’esperienza dei dipendenti: impiegare l’IA per migliorare il coinvolgimento, prevenire burnout e promuovere il benessere aziendale.
• Applicare soluzioni pratiche: imparare attraverso esercitazioni come configurare chatbot, sistemi predittivi e piattaforme di gestione HR integrate con l’IA.

Conoscenze in uscita

• Comprensione del ruolo dell’IA nelle HR: conoscere le principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nei processi di selezione, gestione e sviluppo del personale.
• Automazione dei processi HR: saper utilizzare strumenti come Applicant Tracking Systems (ATS), chatbot e modelli di machine learning per ottimizzare compiti ripetitivi.
• Gestione dei talenti con l’IA: capacità di implementare piattaforme di talent management e utilizzare sistemi di raccomandazione per la crescita professionale dei dipendenti.
• Valutazione delle performance e turnover: conoscere metodi di analisi predittiva per monitorare e migliorare le performance aziendali e prevedere rischi di turnover.
• Ottimizzazione dell’onboarding: apprendere tecniche per automatizzare e personalizzare il processo di inserimento dei nuovi dipendenti.
• Promozione del benessere aziendale: utilizzare strumenti di IA per analizzare il benessere dei dipendenti, prevenire il burnout e migliorare il coinvolgimento.
• Competenza nell’uso di software specifici: essere in grado di configurare e implementare strumenti avanzati come BambooHR, OfficeVibe e CultureAmp.
• Applicazione pratica dell’IA: sviluppare la capacità di identificare aree di miglioramento nei processi HR e proporre soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale.

Contenuti

Modulo 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale nelle Risorse Umane (4 ore)

Obiettivi:

• Comprendere come l’IA può trasformare i processi delle Risorse Umane.
• Introdurre strumenti di IA utilizzabili nella selezione, gestione e sviluppo del personale.

Agenda:

1. Introduzione al corso e obiettivi

• Panoramica sull’utilizzo dell’IA nelle Risorse Umane.
• Obiettivi specifici del corso e aspettative dei partecipanti.

2. Cos’è l’IA nel contesto delle Risorse Umane?

• Definizione e applicazioni principali dell’IA nelle HR.
• Come l’IA automatizza compiti ripetitivi e analizza grandi volumi di dati.
• Case study di aziende che hanno implementato l’IA nelle HR.

Esercizio pratico: Analizzare i processi HR attuali e identificare aree di automazione con IA.

3. Automazione dei processi di selezione e recruiting con l’IA

• Utilizzo dell’IA per la scrematura dei CV: come funzionano i sistemi di ATS (Applicant Tracking System).
• Valutazione automatizzata dei candidati con IA e machine learning.
• Chatbot per la gestione delle prime fasi del processo di selezione.

Esercizio pratico: Configurare un chatbot per rispondere a domande frequenti dei candidati e implementare un ATS per la selezione automatica dei CV.

4. Strumenti di IA per l’analisi delle competenze e lo sviluppo del personale

• IA per mappare competenze e identificare gap formativi.
• Utilizzo dell’IA per suggerire percorsi di carriera e piani di sviluppo personalizzati.
• Strumenti di IA per l’analisi delle performance del personale.

Esercizio pratico: Utilizzare uno strumento di IA per analizzare le competenze di un team e suggerire piani di sviluppo.

5. Q&A e discussione

• Discussione aperta su come implementare questi strumenti nei processi HR aziendali.

Modulo 2: IA per la Gestione del Talento e la Valutazione delle Performance (4 ore)

Obiettivi:

• Approfondire l’utilizzo dell’IA per migliorare la gestione dei talenti e la valutazione delle performance.
• Implementare strumenti di IA per monitorare e sviluppare le performance del personale.

Agenda:

1. IA per il Talent Management: acquisizione e sviluppo del talento

• Come l’IA identifica i candidati ad alto potenziale e li confronta con le competenze necessarie.
• Sistemi di raccomandazione basati su IA per promuovere internamente il personale.
• Utilizzo di piattaforme di talent management integrate con l’IA (es. Cornerstone, SuccessFactors).

Esercizio pratico: Configurare una piattaforma di talent management per monitorare e sviluppare talenti interni.

2. Valutazione delle performance con l’IA

• Utilizzo dell’IA per analizzare i dati relativi alla produttività e alle performance del personale.
• IA per il feedback continuo: sistemi di monitoraggio delle attività e raccomandazioni in tempo reale.
• Valutazione predittiva delle performance future basata sui dati storici.

Esercizio pratico: Creare un sistema di valutazione delle performance che utilizza l’IA per identificare le aree di miglioramento.

3. Previsione del turnover con modelli predittivi

• Modelli di machine learning per prevedere il turnover del personale.
• Variabili che influenzano il rischio di turnover: soddisfazione, engagement e condizioni di lavoro.
• Strumenti di monitoraggio e prevenzione del turnover.

Esercizio pratico: Utilizzare un modello predittivo per identificare il rischio di turnover all’interno di un team.

4. Q&A e discussione

• Discussione su come applicare l’IA per la gestione del talento e la valutazione delle performance in azienda.

Modulo 3: IA per l’Onboarding (4 ore)

Obiettivi:

• Approfondire come l’Intelligenza Artificiale può ottimizzare e automatizzare il processo di onboarding.
• Implementare strumenti di IA per personalizzare l’esperienza di onboarding e migliorare l’integrazione dei nuovi dipendenti.
• Agenda:

1. Automazione del processo di onboarding con l’IA

• Come l’IA può automatizzare i task amministrativi: documentazione, creazione di account e gestione delle attività preliminari.
• Utilizzo di chatbot per rispondere a domande frequenti dei nuovi assunti.
• Strumenti di onboarding basati su IA come BambooHR, WorkBright e altri software di gestione delle risorse umane.

Esercizio pratico: Configurare un chatbot per automatizzare le risposte a domande frequenti durante il processo di onboarding.

2. Personalizzazione dell’onboarding con l’IA

• Creare percorsi di onboarding personalizzati in base alle competenze e al ruolo dei nuovi assunti.
• Utilizzo dell’IA per analizzare le esigenze di formazione e suggerire risorse mirate.
• Feedback continuo durante l’onboarding attraverso assistenti virtuali e chatbot.

Esercizio pratico: Creare un percorso di onboarding personalizzato basato sulle competenze e le necessità del nuovo dipendente.

3. Monitoraggio e miglioramento dell’onboarding con l’IA

• Utilizzo di strumenti di analisi predittiva per monitorare l’efficacia del processo di onboarding.
• Misurazione dell’engagement e del progresso del nuovo assunto durante il periodo di inserimento.
• Strumenti per raccogliere feedback e adattare il processo in tempo reale.

Esercizio pratico: Configurare un sistema di monitoraggio che utilizza l’IA per raccogliere feedback e migliorare l’onboarding in corso.

4. Q&A e discussione

• Discussione su come integrare al meglio l’IA per ottimizzare il processo di onboarding.
• Condivisione di casi studio e best practice per migliorare l’efficienza e l’esperienza di onboarding.

Questo modulo fornisce un approccio pratico all’integrazione dell’IA nel processo di onboarding, ottimizzando le attività amministrative e migliorando l’esperienza dei nuovi dipendenti attraverso soluzioni personalizzate e intelligenti.

Modulo 4: IA per il Benessere e il Coinvolgimento del Personale (4 ore)

Obiettivi:

• Approfondire l’utilizzo dell’IA per monitorare e migliorare il benessere e il coinvolgimento dei dipendenti.
• Implementare strategie basate su IA per migliorare l’ambiente di lavoro e il morale.

Agenda:

1. IA per il monitoraggio del benessere dei dipendenti

• Utilizzo dell’IA per monitorare lo stress e il morale attraverso sondaggi e analisi del sentiment.
• Strumenti che utilizzano l’IA per suggerire miglioramenti del benessere lavorativo.
•  Come l’IA può supportare i programmi di benessere aziendale (es. software di benessere come Limeade o Glint).

Esercizio pratico: Configurare un sistema di monitoraggio del benessere che utilizza l’IA per rilevare segnali di stress o burnout.

2. Engagement e coinvolgimento del personale con l’IA

• Sistemi di engagement che utilizzano l’IA per fornire feedback continui ai dipendenti.
• Monitoraggio del coinvolgimento attraverso analisi predittiva: come capire quando e perché il coinvolgimento cala.
• Strumenti come OfficeVibe e CultureAmp per monitorare l’engagement con l’IA.

Esercizio pratico: Utilizzare un software di engagement per analizzare il coinvolgimento dei dipendenti e proporre soluzioni migliorative.

3. Prevenzione del burnout con l’IA

• Modelli predittivi per identificare i dipendenti a rischio di burnout.
• Analisi dei dati aziendali (turni, carico di lavoro, assenze) per prevenire situazioni critiche.
• Integrazione dell’IA con programmi di work-life balance.

Esercizio pratico: Utilizzare un modello predittivo per identificare e prevenire il burnout all’interno di un team.

4. Q&A e conclusioni

• Riflessioni finali sull’implementazione dell’IA nei processi HR.
• Discussione aperta sui casi d’uso e sui benefici dell’IA per il benessere aziendale.