Utilizzo dell'IA Generativa per Migliorare la Spiegabilità dei Modelli e l'Efficacia del Supporto Decisionale nelle Risorse Umane
Introduzione
Nella sezione “Analisi Predittiva delle Risorse Umane” (HRPA), abbiamo discusso di un progetto che utilizza l’analisi predittiva per scoprire schemi nascosti e prevedere l’abbandono dei dipendenti, spesso rivelando intuizioni che i metodi HR convenzionali non colgono. Tuttavia, la complessità di questo progetto introduce una sfida significativa: l’opacità del modello.
In un campo così incentrato sull’aspetto umano come le risorse umane, capire perché un dipendente decide di lasciare è cruciale per prendere decisioni informate e adottare strategie di fidelizzazione efficaci. Per affrontare questa sfida, abbiamo sviluppato due strumenti essenziali per assistere i professionisti HR all’interno del framework HRPA.
Agente AI Spiegabile
La spiegabilità del modello è ottenuta attraverso i valori Shapley, un concetto della teoria dei giochi cooperativi che attribuisce contributi a ciascun fattore di una previsione. Nell’HRPA, i valori Shapley rivelano quanto ciascuna variabile, come stipendio, performance o distanza casa-lavoro, contribuisce alla previsione dell’abbandono dei dipendenti.
Questo agente conversazionale fornisce spiegazioni in tempo reale dei valori Shapley. Può essere utilizzato su piattaforme come Telegram, Google Chat o altre app di messaggistica. I professionisti HR possono richiedere i valori Shapley per un dipendente specifico (identificato, ad esempio, per nome o ID) o per un gruppo di dipendenti (ad esempio, un team specifico), e il bot recupera automaticamente le previsioni del modello e le scompone in componenti comprensibili. Questo agente consente ai professionisti HR di comprendere il valore aziendale dei valori Shapley.
Strumento di Analisi "What-if"
Capire i fattori di previsione è cruciale, ma i professionisti HR hanno anche bisogno di sperimentare diversi scenari. L’Agente di Analisi “What-if” completa l’Agente AI Spiegabile consentendo ai team HR di simulare l’impatto dei cambiamenti nelle variabili relative ai dipendenti sulle previsioni di abbandono (ad esempio, se lo stipendio di un dipendente viene aumentato del 5%, come influisce sulla sua probabilità di lasciare?).
Ad esempio, se il modello prevede che John Smith potrebbe lasciare, l’HR può chiedere al bot Shapley di spiegare perché. Se lo stipendio è un fattore significativo, potrebbero considerare di aumentarlo. Ma di quanto? L’Agente AI Spiegabile non può rispondere a questa domanda, ma l’Agente di Analisi “What-if” può.
Conclusioni
La combinazione degli agenti AI Spiegabile e di Analisi “What-if” consente ai professionisti HR di navigare nel complesso panorama dell’abbandono dei dipendenti con fiducia e precisione. I valori Shapley aiutano a identificare i fattori più influenti che contribuiscono alle previsioni di abbandono per individui e team. Lo strumento di Analisi “What-if” permette agli HR di sperimentare diverse strategie prima di implementarle, vedendo come gli aggiustamenti in compensi, benefici o politiche influenzano le previsioni di abbandono senza prendere rischi nel mondo reale.
In un ambiente aziendale frenetico, trattenere i migliori talenti è fondamentale. Questi strumenti offrono un approccio dinamico alla gestione delle risorse umane, fornendo le intuizioni e la flessibilità necessarie per affrontare proattivamente l’abbandono dei dipendenti, contribuendo infine a una forza lavoro più stabile e produttiva.
