Breve immersione:

  • Secondo un nuovo studio di PYX Labs, un laboratorio di ricerca sponsorizzato da Perceptyx, quando si tratta di valutare il feedback dei dipendenti, i modelli di intelligenza artificiale sono più efficaci nel lavorare con temi facilmente categorizzabili e meno efficaci nel gestire le sfumature.
  • Lo studio ha esaminato la capacità dell’intelligenza artificiale di completare incarichi di base, nonché la sua capacità di dimostrare “il giudizio necessario per interpretare accuratamente il modo in cui i dipendenti sperimentano il lavoro”, secondo un comunicato stampa. Il rapporto ha rilevato che quando le risposte erano chiare e verificabili, i modelli di intelligenza artificiale superavano tra il 76% e l’82% dei compiti.
  • Tuttavia, quando si è trattato di risultati complessi che richiedevano ai modelli di interpretare e comprendere il feedback aperto dei dipendenti e di creare “un risultato coerente e accurato”, tale percentuale è scesa fino al 33%.

Informazioni sull’immersione:

Lo studio di riferimento ha esaminato le risposte di sette modelli di intelligenza artificiale di OpenAI, Google, Anthropic e xAI in 84 attività di ascolto dei dipendenti e ha misurato le risposte rispetto a criteri sviluppati da psicologi e specialisti del comportamento organizzativo. La ricerca ha concluso che, sebbene i modelli di intelligenza artificiale esistenti possano gestire il lavoro oggettivo, sono inaffidabili quando si tratta di interpretazione e sintesi.

“Le organizzazioni stanno già utilizzando l’intelligenza artificiale per interpretare il feedback dei dipendenti e generare raccomandazioni che influenzano le decisioni reali sulle persone”, ha affermato in una nota Joseph Freed, chief product officer di Perceptyx e capo di PYX Labs. “La domanda non è se questi modelli possano produrre risposte fluide, ma se capiscano cosa significa “buono” nel contesto del posto di lavoro.”

I modelli di intelligenza artificiale studiati per questo rapporto hanno particolarmente faticato quando si è trattato di creare una contabilità coerente da più fonti e “segnali ambigui”. La sintesi è stata la capacità con il punteggio più basso in tutti i modelli, con punteggi compresi tra il 14% e il 57%, che rappresentano un divario più ampio rispetto a qualsiasi altra attività.

“La rottura avviene specificamente quando devono soppesare segnali incompleti, emotivi o dipendenti dal contesto e risolverli in un unico punto chiaro”, afferma il rapporto.

PYX Labs ha anche scoperto “casi rari ma significativi in ​​cui i modelli hanno prodotto risultati statistici fabbricati o non hanno rispettato rigorosamente i vincoli sottostanti del set di dati”. Di conseguenza, il rapporto ha rilevato che rischi associati all’utilizzo di modelli di intelligenza artificiale interpretare il feedback dei dipendenti senza la supervisione umana era significativo.

Ma secondo un rapporto del 2025 di WTW, solo il 20% delle aziende ritiene che i manager siano efficaci nel fornire feedback e offrire opportunità di coaching. Di conseguenza, le aziende hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per colmare le lacune, con il 37% degli intervistati del sondaggio WTW che afferma utilizzano gli strumenti di intelligenza artificiale come parte del processo di gestione delle prestazioni.