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:
- Introduzione al corso e obiettivi
- Panoramica sull’utilizzo dell’IA nelle Risorse Umane.
- Obiettivi specifici del corso e aspettative dei partecipanti.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.