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Perché le aziende non sfruttano l'IA per l'elaborazione del payroll?


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Nel vasto panorama delle innovazioni tecnologiche, pochi temi catturano tanta attenzione e speculazione come l’intelligenza artificiale (IA). Dalle automobili self-driving agli assistenti digitali, l’IA permea praticamente ogni aspetto della vita moderna. Eppure, in mezzo al susseguirsi di progressi, vi è un punto cieco peculiare: le operazioni di payroll. 

In un’era dominata dall’IA, si potrebbe assumere che le organizzazioni siano propense ad adottarla per velocizzare le loro operazioni di payroll, attirate dal fascino dell’automazione dei processi che promette efficienza, accuratezza e risparmio. Tuttavia, la realtà è ben diversa. Nonostante la sua ubiquità in altri contesti e il discorso del potenziale trasformativo che circonda l’IA nel mondo del business, l’adozione dell’IA nei processi di payroll rimane sorprendentemente lenta. 

Secondo un recente sondaggio condotto per il Company Payroll Complexity Report 2024 di Alight, solo il 4% degli intervistati al momento utilizza l’IA nelle proprie operazioni di payroll e solo l’8% ha piani di implementare le funzionalità IA nei prossimi due anni. 

Perché l’IA non sta rivoluzionando il panorama del payroll?

Probabilmente vi è una varietà di ragioni ma potremmo categorizzarle genericamente in tre diverse barriere verso l’adozione: 

  1. Gap di conoscenza – mancanza di conoscenza e di comprensione nei confronti dell’IA: che cos’è, come funziona e l’impatto che avrebbe sulla forza lavoro.
  2. Strategia – incertezza su come l’IA si integra nella strategia di business e quali funzioni payroll ne beneficerebbero di più.
  3. Qualità dei dati/Sicurezza – timore della qualità, dei tempi e della sicurezza dei dati IA. 

Esploreremo ognuna di queste barriere. 

Gap di conoscenza

Essendo una nuova tecnologia, vi è molto mistero che circonda l’IA e molte compagnie non sembrano avere una chiara idea di cosa sia o di come funziona. Secondo alcuni esperti in materia di payroll che hanno partecipato al recente “PAYO AI Webinar”, il 47% ha dichiarato di semplicemente non saperne abbastanza sull’utilizzo dell’IA nel payroll. 

Questa mancanza di conoscenza può portare anche a numerose preoccupazioni. Mentre molti professionisti del payroll riconoscono il potenziale dell’IA per automatizzare e semplificare lavori lunghi e dispendiosi, al contempo sono preoccupati del potenziale impatto negativo sulle loro carriere. In effetti, più di un terzo dei lavoratori europei teme di non essere in grado di stare al passo con gli sviluppi relativi all’IA e circa un quarto dei lavoratori americani è preoccupata che l’automazione basata sull’IA nel luogo di lavoro possa rimpiazzare il loro lavoro nei prossimi cinque anni. 

Cos’è l’IA e cosa fa?

Ci sono tre tipi di IA: 

  1. Intelligenza artificiale stretta (intelligenza goal-oriented) – disegnata per compiere azioni molto specifiche. Non è in grado di imparare indipendentemente ed è il tipo di intelligenza artificiale a cui siamo più abituati: chatbot, riconoscimento facciale, assistenti virtuali come Siri e Alexa. 
  2. Intelligenza artificiale generica (replica gli umani) – più complessa e creata per imparare, pensare e performare a livelli simili a quelli degli umani. Alcuni esempi includono le auto senza guidatore o il supercomputer di IBM, Watson. 

Super intelligenza artificiale (oltre l’intelligenza umana) – non esiste attualmente ma potrebbe in futuro. Questo tipo di IA potrebbe in teoria non solo essere in grado di raggiungere le conoscenze e le capacità umane ma sorpassarle. 

 

IA generativa

Una delle applicazioni più conosciute e pratiche dell’IA è la cosiddetta Generative AI. La maggior parte dei programmi di IA potrebbero rientrare nella categoria goal-oriented, intelligenza stretta (anche se alcuni modelli più avanzati si muovono verso il regno dell’intelligenza generica). 

L’IA generativa analizza e apprende da contenuti esistenti e poi applica quella conoscenza per la creazione di nuovi contenuti. Pensa a ChatGPT o DALL-E. Questi contenuti possono essere qualsiasi cosa, dal testo alle immagini a codici software. 

Ci sono chiaramente benefici potenziali di implementare programmi di intelligenza artificiale stretta come l’IA generativa nei luoghi di lavoro ma è anche chiaro che le preoccupazioni legate a questi programmi sono infondate. 

La maggior parte dei programmi di IA ha ancora bisogno di utenti umani che dirigano il loro apprendimento e ridefiniscano il loro output. In effetti, secondo alcune analisi, è molto più probabile che l’IA migliori l’employee experience più che eliminarla. 

Strategia

Anche se quanto spiegato sopra spiega in termini generici le capacità dell’IA, molte organizzazioni potrebbero essere ancora insicure o scettiche sulle reali applicazioni all’interno del payroll e su come sfruttare appieno i benefici dell’IA. 

Cosa può portare l’IA al payroll?

Il beneficio più ovvio è l’automazione. I processi payroll sono spesso rallentati da task che richiedono molto tempo e sforzo manuale. Dal fare upload di dati tra HR, time e presenze fino a rispondere a ingenti quantità di richieste payroll da parte degli impiegati. 

L’IA può impostare trasferimenti automatici di dati permettendo così ai dipendenti di concentrarsi su attività più cruciali e riducendo il carico di lavoro manuale. 

Allo stesso modo, l’IA può ridurre il carico di lavoro dello staff di supporto utilizzando chatbot disponibili 24/7 o applicazioni self-service guidate per gestire domande comuni sul payroll. Nel contempo, l’IA impara a gestire le domande più complesse e a indirizzare i dipendenti verso i canali appropriati per la risoluzione.

Un altro beneficio che l’IA è in grado di offrire è il riconoscimento dei pattern. In aggiunta all’aggregazione e al trasferimento dei dati, l’applicazione dell’IA può analizzare e dedurre i pattern. Può evidenziare le aree che necessitano migliorie e può persino offrire analytics predittivi. 

Un interessante sviluppo è che sia in grado di individuare i trend nel Earned Wage Access (EWA) per poi offrire assistenza sul budget e/o utilizzare pattern relativi alle presenze e agli orari per ottimizzare l’allocazione delle risorse per supportare i dipendenti. 

Al contempo, con il diffondersi del lavoro da remoto, l’IA può semplificare la gestione dei lavoratori da remoto, gestendo perfettamente le tasse e i benefit per i dipendenti in diversi Paesi. 

La misura in cui un’azienda sceglie di implementare queste soluzioni IA dipenderà dai bisogni individuali. Risulta chiaro però che la tecnologia IA offre una varietà di applicazioni che possono ottimizzare i processi payroll ed essere assimilati nella strategia più ampia di ogni organizzazione.

Qualità dei dati

Non c’è dubbio sul fatto che l’IA sia in grado di aggregare e analizzare dati in maniera veloce, ma molte organizzazioni hanno dubbi sulla qualità e precisione dei dati processati dalle soluzioni di IA. La mancanza di trasparenza sugli algoritmi dell’IA potrebbe lasciare dubbi alle compagnie sul se possano o meno fidarsi dei risultati, specialmente se si considerano i sistemi IT nei titoli di giornale, come lo scandalo dei sistemi Horizon del Post Office. L’IA, tuttavia, sembra sia efficace ad assicurare l’accuratezza dei dati così come l’efficienza degli stessi. 

Come assicura la qualità dei dati l’IA?

L’IA utilizza un processo chiamato rilevamento delle anomalie. Basandosi sulle classiche domande difensive contro lo storico dei pagamenti dei dipendenti e delle combinazioni di componenti retributive dei dipendenti, le soluzioni di IA possono trovare i principali outlier rispetto ai risultati aggregati dei dati del payroll e persino identificare gli outlier nei dati anagrafici. 

Sicurezza dei dati

Data la riservatezza dei dati dei dipendenti, la sicurezza dei dati è fondamentale anche per l’elaborazione del payroll. È comprensibile che lasciare dati sensibili del payroll completamente nelle mani di una macchina potrebbe causare preoccupazione. Tuttavia, le tecnologie di IA come, ad esempio, la crittografia e il controllo degli accessi possono rafforzare le misure di sicurezza dei dati, salvaguardando i dati del payroll contro gli accessi non autorizzati, violazioni e minacce cibernetiche. [

Incoraggiare l’adozione dell’IA

Sebbene le aziende siano lente nell’abbracciare l’IA, sembra probabile che la tecnologia sia destinata a restare e potrà solo evolversi e progredire. 

Dati i benefici in termini di efficienza, qualità e analytics è anche probabile che l’adozione della tecnologia di IA nel panorama del payroll accelererà. 

La domanda rimane: come puoi incoraggiare l’adozione e preparare l’implementazione nella tua azienda?

  1. Educazione – molta della resistenza ai sistemi di IA deriva dalla mancanza di conoscenza. È importante per la tua organizzazione comprendere cos’è l’IA, cosa è necessario per implementarla e l’impatto che avrà sulla tua forza lavoro. 
  2. Strategia – molte aziende sono state lente nell’adottare l’IA per via dell’incertezza delle sue applicazioni e benefici. Definisci le necessità del tuo business per fare emergere come l’IA può essere implementata al meglio per aiutare la tua azienda a raggiungere gli obiettivi.
  3. Dati – dubbi sulla trasparenza dell’algoritmo e la qualità dei dati hanno portato a esitare nell’adottare l’IA. Le soluzioni di IA possono, in effetti, migliorare la qualità dei dati e l’accuratezza, ma è altresì importante preparare i tuoi dati prima dell’implementazione per assicurare i migliori risultati. 

Sembra chiaro che l’IA sia qui per restare. Dati i benefici che offre nel luogo di lavoro, sia nel payroll che in altre aree, è probabile che, anche dopo che il fermento sarà passato, rimanga una tecnologia indispensabile in ogni aspetto del business. Come molte altre innovazioni precedenti, dal telefono al computer, le aziende che vogliono rimanere all’avanguardia dovrebbero prendere in seria considerazione l’idea di abbracciare questa nuova tecnologia. Affrontando direttamente le barriere all’adozione, è possibile ridurre molte delle resistenze che le tecnologie di IA incontrano attualmente e assicurare alla tua organizzazione di trarre massimo beneficio man mano che l’IA prende posto nel panorama aziendale. 

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