HARIS: il Nuovo Paradigma HR nell'Era dell'AI tra Persone e Agenti AI
Photo by Giulia Boratto
Ieri, al Centro Studi Villa Negroni, nell’ambito delle Swiss {ai} Weeks, in collaborazione con HR Ticino e AgileLab Ticino, Christian Burkhalter ha presentato un cambio di paradigma nella gestione #HR nell’era della #AI: da HRIS a HARIS.
L’HRIS, Human Resources Information System, è il sistema che da decenni accompagna la gestione dei dipendenti. HARIS, Human and Agentic Resources Information System, amplia questa logica: persone e agenti AI convivono in un unico sistema di record.
Il punto non è semantico, ma organizzativo. Se un agente AI svolge attività, supporta decisioni, interagisce con sistemi e persone, allora non può restare fuori dal perimetro della responsabilità e della governance.
3 spunti, in particolare:
Il primo riguarda la workforce ibrida: non c’è più una separazione netta tra capitale umano e automazione, ma una configurazione in cui persone e agenti AI operano nella stessa organizzazione, con funzioni diverse ma interdipendenti.
Il secondo è una nuova categoria di rischio: l’agentic risk. Accanto a turnover, assenteismo, skill gap o succession risk, occorre chiedersi cosa accade quando un agente sbaglia, opera senza un owner chiaramente identificato, o non è disponibile ad es. per un blackout elettrico.
Rilevante anche il principio di continuity by design: automatizzare non significa eliminare la competenza umana, ma renderla scalabile senza disperderla. In altre parole, la maturità di un’organizzazione si misura anche dalla sua capacità di mantenere presidio umano e continuità operativa quando l’automazione si interrompe.
Ma forse uno dei passaggi che mi ha colpito di più è stato un altro. Durante la dimostrazione, HARIS ha risposto ad una semplice domanda: "Rischiamo di perdere qualcuno?" La sua risposta è stata puntuale: ha identificato un profilo con rischio medio di uscita, suggerito un piano di retention, segnalato la presenza di un deputy e l’assenza di un successore individuato. È difficile non riconoscere l'impatto di tali strumenti.
È proprio qui che l’efficacia dello strumento apre una domanda più ampia, che introduce una dimensione quasi ermeneutica: che cosa significa davvero “leggere” una persona attraverso pattern e probabilità? Un sistema può rilevare indicatori, classificare un rischio, produrre alert, ma l’interpretazione di quel segnale — comprenderne il significato, il contesto, le implicazioni umane e organizzative — non è un atto meramente tecnico.
In questo senso, il tema non è contrapporre giudizio umano e AI, ma ricordare che il dato non coincide con il senso, e che la previsione non esaurisce la comprensione.
Forse è qui che il ruolo dell’HR è destinato a cambiare: non solo nell’adozione di strumenti più sofisticati, ma nella capacità di non rinunciare alla responsabilità dell’interpretazione.
Perché, se l’AI può segnalare e supportare, resta comunque umano il compito di contestualizzare e assumere decisioni che riguardano persone, ruoli e organizzazioni.
