TL;DR: I software HR promettono ai manager un risparmio fino a 4 ore per valutazione grazie all'IA. Tuttavia, solo il 27% dei dipendenti si fida del proprio datore di lavoro nell'uso responsabile dell'algoritmo. La performance review sta cambiando. E forse non in meglio.
«Il tuo punteggio di performance per il Q4 è 3.7 su 5, calcolato su 47 parametri. Il sistema suggerisce un incremento retributivo del 2.3%.»
Non è un manager che parla. È un algoritmo. Benvenuti nella performance review dell'era dell'IA.
McKinsey: 25.000 agenti IA per riorganizzare il lavoro
McKinsey & Co. sta spingendo l'acceleratore sull'IA agentica. La società di consulenza impiega agenti IA per supportare i propri dipendenti nell'assegnazione dei consulenti ai team clienti, automatizzando un processo storicamente gestito in modo manuale.
Attraverso l'iniziativa strategica nota come «25²», la leadership dell'azienda punta a far crescere del 25% il personale a contatto con i clienti, riducendo al contempo del 25% l'organico nei ruoli di supporto e back-office grazie all'automazione. Il Global Managing Partner Bob Sternfels ha rivelato che McKinsey impiega ormai 25.000 agenti IA affiancati al personale umano.
Il dato è significativo: una delle società di consulenza più influenti al mondo sta già usando l'IA per ristrutturare la gestione della forza lavoro. E la tendenza, con ogni probabilità, si estenderà.
I dipendenti preferiscono l'algoritmo? La ricerca SHL
Secondo la ricerca AI at Work in 2025 di SHL, condotta su oltre 1.000 lavoratori americani, il quadro è complesso.
Da un lato, i lavoratori sono curiosi e aperti all'IA: il 65.6% dei Millennials e il 62.6% della Gen Z si dichiarano aperti a farsi intervistare da un agente IA in un colloquio di lavoro.
Ma la fiducia verso i datori di lavoro è fragile. Solo il 27% dei lavoratori dichiara di fidarsi pienamente del proprio datore di lavoro nell'uso responsabile dell'IA. E il 59% crede che l'IA stia peggiorando i bias sul posto di lavoro, non risolvendoli.
I bias che l'IA non risolve (anzi, amplifica)
I bias della valutazione umana sono ben noti: il recency bias (il manager ricorda solo le ultime settimane), l'halo/horn effect (una caratteristica influenza tutto il giudizio), il bias di somiglianza (chi è simile al manager viene valutato meglio).
Il problema è che l'IA può amplificare questi bias se non viene progettata con attenzione. Secondo la ricerca SHL, il 56% dei lavoratori preferisce che siano gli esseri umani — non gli algoritmi — a valutare le performance e prendere decisioni che impattano la carriera.
Il paradosso della trasparenza
Il dato più interessante della ricerca SHL è la richiesta di trasparenza: il 66% dei lavoratori ritiene che le aziende dovrebbero essere obbligate per legge a rivelare l'uso dell'IA nei processi di assunzione e valutazione.
«Il futuro dell'IA sul posto di lavoro non sarà determinato dal suo potenziale, ma dalla fiducia che saprà guadagnarsi», conclude il rapporto SHL. E la fiducia si costruisce con trasparenza, audit regolari e supervisione umana.
Cosa fare: trasparenza e controllo
Se l'IA nella performance review è qui per restare, servono tre cose:
- Trasparenza sugli algoritmi: cosa viene misurato, come viene calcolato, quali dati vengono usati.
- Diritto di replica: la possibilità di contestare una valutazione algoritmica.
- Supervisione umana: l'algoritmo suggerisce, il manager decide.
Come osserva Sara Gutierrez, Chief Science Officer di SHL: «La trasparenza e l'equità non sono optional. Sono caratteristiche essenziali che possiamo progettare, misurare e verificare. Gli esseri umani devono ancora stabilire le regole, rivedere le prove e assumersi la responsabilità delle decisioni finali».
L'IA può essere uno strumento di equità, ma solo se è trasparente. Altrimenti, è solo un altro modo per dire «fidati di noi».