La gestione del personale da parte di un dirigente del servizio informatica di un ente locale non può ridursi alla semplice assegnazione di compiti secondo l’urgenza, ma si inserisce in una cornice normativa precisa: la legge 150/2009, riforma Brunetta, ridisegnata nel 2017 dal decreto legislativo 74, riforma Madia.
Ne discendono, in capo al dirigente, doveri puntuali: fissare obiettivi individuali, monitorarne l’avanzamento, raccogliere il feedback del valutato, curarne benessere, formazione e crescita professionale ai sensi del decreto legislativo 165/2001, e pervenire a una valutazione strutturata che non si limiti al risultato oggettivo ma dia conto anche del comportamento, secondo quanto ribadito dal Dipartimento della funzione pubblica nelle linee guida sulla performance individuale e sul lavoro agile, che estendono l’obbligo di valutazione unitaria a chi lavora da remoto.
A queste leve si affiancano quelle contrattuali del CCNL Funzioni Locali 2019-2021, dai differenziali stipendiali/progressioni economiche all’interno delle aree agli incarichi di elevata qualificazione (EQ), fino a formazione e welfare integrativo, calibrate da una conoscenza approfondita di competenze e motivazioni dei collaboratori.
Indice degli argomenti
Il vantaggio comparato nella gestione del personale ICT
È qui che entra in gioco un principio economico nato per spiegare il commercio tra nazioni, ma trasferibile per analogia all’allocazione delle competenze all’interno di una pubblica amministrazione locale: il vantaggio comparato formulato da David Ricardo nei Principles of Political Economy and Taxation del 1817. Ricardo dimostrò che due paesi traggono beneficio dallo scambio anche quando uno dei due è più efficiente dell’altro in ogni produzione, perché ciò che conta non è il vantaggio assoluto ma il costo opportunità relativo: conviene specializzarsi in ciò per cui si rinuncia a meno, non in ciò che si sa fare meglio degli altri in assoluto.
Applicato a un servizio informatica comunale, con carichi eterogenei tra sviluppo software, reti, sicurezza, assistenza agli utenti, gare e capitolati, il principio suggerisce di non concentrare ogni incarico complesso sul dipendente percepito come il più bravo in assoluto, ma di ragionare in termini di costo opportunità: se un funzionario è relativamente più efficace nella sicurezza che nello sviluppo, conviene specializzarlo su quel fronte anche se un collega sa fare entrambe le cose meglio in assoluto. Il risultato aggregato, in termini di efficacia e soprattutto di efficienza del servizio, tende a migliorare, perché si riduce la sottoutilizzazione delle competenze distintive di ciascuno ed evitando che uno o due dipendenti diventino un collo di bottiglia.
Benessere organizzativo e innovazione nella pubblica amministrazione
Questa logica non può prescindere da una lettura più ampia del benessere organizzativo, specie quando l’obiettivo è l’innovazione. Noboru Konno e Carmela Elita Schillaci, in un contributo sul Journal of Intellectual Capital del 2021 dedicato alla teoria della creazione di conoscenza nella cornice di Society 5.0, chiudono il saggio proponendo un modello dell’innovazione centrata sulla persona costruito su tre elementi connessi:
- il Place, il contesto, fisico e relazionale, in cui la conoscenza si genera e in cui il lavoratore si sente parte dell’organizzazione;
- la Passion, che gli autori definiscono in termini di empatia, cioè la capacità di incidere sugli altri e di sentirsi riconosciuti nella propria professionalità;
- il Purpose, lo scopo condiviso che orienta l’azione individuale verso il bene comune.
Da questa cornice concettuale trae ispirazione un form sperimentale, pensato per un servizio informatica di ente locale, distribuito in licenza Creative Commons CC-BY 4.0, riutilizzabile da altre amministrazioni.
Il form sperimentale per il servizio informatica
Lo strumento si articola in sei sezioni.
La prima raccoglie i dati anagrafici in forma non riconducibile alla persona, associati a un codice noto al solo dirigente (pseudonimizzazione), per elaborazioni statistiche del controllo di gestione per fascia di età, genere, titolo di studio e area organizzativa.
La seconda fotografa le competenze tecniche aggiornate, circa venti skill del profilo ICT, le motivazioni che hanno condotto il dipendente a scegliere l’ente locale e lo stile lavorativo, in particolare la possibilità di operare in modalità agile e il bisogno di lavorare fuori sede.
La terza entra nel Place, indagando quanto conti il senso di appartenenza e quanto ci si senta accettati, quanto importi soddisfare i propri bisogni nell’organizzazione e quanto si ritenga di riuscirci, oltre a chiedere quale servizio comunale, con attenzione a quelli informatici, appaia più carente.
La quarta esplora la Passion, chiedendo quanto conti influenzare i colleghi e quanto ci si senta in condizione di farlo, quanto importi vedersi riconosciuta la professionalità e a quale livello, quanto si riesca a bilanciare impegni lavorativi e familiari, se si avverta il bisogno di confrontarsi con professionisti esterni e, coerentemente col vantaggio comparato, quale competenza ICT si ritenga più elevata e su quale ci si vorrebbe specializzare.
La quinta riguarda il Purpose, misurando quanto conti la condivisione degli obiettivi interni e quanto sia percepita come effettiva, quanto importi che il servizio informatica migliori il benessere sostenibile della comunità e quanto ci si ritenga riusciti, chiedendo su quali obiettivi del piano triennale per l’informatica, o tra quelli del dirigente nel Piano Esecutivo di Gestione ex d.lgs. 267/2000, si ritenga di poter contribuire.
La sesta raccoglie i fabbisogni formativi e la disponibilità a essere coinvolti in gruppi di progetto o formativi, tramite FPA e le reti di enti innovatori.
HR analytics e gestione del personale pubblico
L’uso di tecniche di intelligenza artificiale, anche non generativa, per trasformare dati strutturati sul personale in reportistica utile al management è un fenomeno già documentato in letteratura sotto l’etichetta di HR analytics o people analytics.
Una rassegna di Janet Marler e John Boudreau, pubblicata nel 2017 sull’International Journal of Human Resource Management, ha passato al vaglio gli studi peer reviewed sul tema rilevando che l’efficacia dimostrata supera ancora l’effettiva adozione nelle organizzazioni; una successiva scoping review di Aizhan Tursunbayeva, Stefano Di Lauro e Claudia Pagliari, apparsa nel 2018 sull’International Journal of Information Management, ha mappato i confini concettuali della disciplina, osservando che apprendimento automatico e cruscotti predittivi sono già impiegati per individuare rischi di turnover, colli di bottiglia di competenze e fattori che incidono sulla soddisfazione del personale.
Applicazioni al settore pubblico sono più recenti e specifiche: Wonhyuk Cho, Seeyoung Choi ed Hemin Choi, nel 2023 su Administrative Sciences, propongono per la pubblica amministrazione un processo in cinque fasi, definire, raccogliere, analizzare, condividere, riflettere, costruito su casi di pianificazione del personale, selezione e valutazione della performance; Johnson, Coggburn e Llorens, nel 2022 su Public Personnel Management, discutono le implicazioni dell’intelligenza artificiale per la gestione del personale pubblico, insistendo, come già la rassegna sull’etica della people analytics della stessa Tursunbayeva con Pagliari, Di Lauro e Antonelli (2022), sulla necessità di un presidio umano costante sulle decisioni che riguardano le persone.
KNIME, dati aggregati e relazione al dirigente
Su queste basi si può immaginare, anche per un servizio informatica di piccole dimensioni, un sistema di raccolta ed elaborazione automatizzata delle evidenze del form descritto, distinguendo con chiarezza il livello statistico da quello redazionale.
La parte statistica, che riguarda la quasi totalità dei campi del form, scale Likert e voci categoriali, può essere affidata a una piattaforma di analisi dati a flusso visuale come KNIME, che consente di costruire, senza scrivere codice, un flusso di lavoro che importa periodicamente le risposte da foglio elettronico o modulo digitale, le normalizza sul codice identificativo del dipendente, in modo da collegare tra loro le rilevazioni della stessa persona raccolte in cicli diversi senza mai esporne il nominativo, e calcola in automatico gli indicatori richiesti dal dirigente: la distribuzione delle competenze per fascia di età e area organizzativa, la mappa delle eccellenze relative dichiarate nella sezione quattro incrociata con le competenze della sezione due, gli scostamenti tra importanza attesa e soddisfazione percepita nelle dimensioni Place e Purpose, e l’evoluzione di ciascun indicatore rispetto allo storico delle rilevazioni degli anni precedenti, già raccolto nello stesso flusso KNIME. Il risultato di questa fase è una base di dati aggregata, pulita e priva di riferimenti diretti alle persone, prodotta a ogni ciclo allineato all’aggiornamento del Piano triennale per l’informatica e del POLA. È solo a valle, lavorando esclusivamente sulle tabelle e sugli indicatori numerici già calcolati da KNIME, mai sulle risposte individuali, che un modello linguistico di grandi dimensioni può essere impiegato per redigere in linguaggio naturale la relazione di sintesi destinata al dirigente, trasformando quelle tabelle in un testo che ne descrive gli andamenti principali e gli scostamenti più significativi rispetto all’anno precedente.
L’utilizzo dell’LLM per la sola redazione di una relazione descrittiva, sulla base di dati già aggregati e senza effettuare valutazioni individuali o assumere decisioni riguardanti i lavoratori, non determina di per sé la classificazione del sistema come ad alto rischio ai sensi dell’Allegato III dell’AI Act. La qualificazione deve tuttavia essere effettuata considerando la finalità prevista del sistema e il suo effettivo impiego. Il testo prodotto va quindi riletto e validato dal dirigente prima di essere utilizzato per l’assegnazione di obiettivi, come raccomandato dalla letteratura richiamata.
Competenze ICT e assegnazione degli obiettivi
L’incrocio tra i dati della seconda sezione, sulle competenze distintive, e quelli della quarta, sulla competenza che il dipendente percepisce come propria eccellenza, costituisce la base per un’assegnazione di obiettivi ispirata al vantaggio comparato, offrendo al dirigente uno strumento per coniugare la valutazione individuale strutturata con un miglioramento tangibile dell’efficienza del servizio.
Riferimenti bibliografici e normativi
Ricardo D. (1817), On the Principles of Political Economy and Taxation, John Murray, Londra.
Konno N., Schillaci C.E. (2021), “Intellectual capital in Society 5.0 by the lens of the knowledge creation theory”, Journal of Intellectual Capital, vol. 22, n. 3, pp. 478-505, DOI 10.1108/JIC-02-2020-0060.
Marler J.H., Boudreau J.W. (2017), “An evidence-based review of HR Analytics”, The International Journal of Human Resource Management, vol. 28, n. 1, pp. 3-26, DOI 10.1080/09585192.2016.1244699.
Tursunbayeva A., Di Lauro S., Pagliari C. (2018), “People analytics: a scoping review of conceptual boundaries and value propositions”, International Journal of Information Management, vol. 43, pp. 224-247, DOI 10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.002.
Tursunbayeva A., Pagliari C., Di Lauro S., Antonelli G. (2022), “The ethics of people analytics: risks, opportunities and recommendations”, Personnel Review, vol. 51, n. 3, pp. 900-921, DOI 10.1108/PR-12-2019-0680.
Cho W., Choi S., Choi H. (2023), “Human Resources Analytics for Public Personnel Management: Concepts, Cases, and Caveats”, Administrative Sciences, vol. 13, n. 2, art. 41, DOI 10.3390/admsci13020041.
Johnson B.A.M., Coggburn J.D., Llorens J.J. (2022), “Artificial Intelligence and Public Human Resource Management: Questions for Research and Practice”, Public Personnel Management, vol. 51, n. 4, pp. 538-562, DOI 10.1177/00910260221126498.
Dipartimento della Funzione Pubblica, Linee guida n. 2/2017 sui sistemi di misurazione e valutazione della performance, Linee guida n. 5/2019 per la misurazione e valutazione della performance individuale, e Linee guida sul Piano Organizzativo del Lavoro Agile (POLA) e indicatori di performance, dicembre 2020.
Legge 7 ottobre 2009, n. 150; decreto legislativo 25 maggio 2017, n. 74; decreto legge 30 aprile 2022, n. 36; decreto legislativo 30 marzo 2001, n. 165; CCNL Funzioni Locali 2019-2021; decreto legislativo 18 agosto 2000, n. 267.
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