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In seguito al rilascio di ChatGPT, l’interesse verso l’intelligenza artificiale (IA) generativa è cresciuto esponenzialmente e ha suscitato interrogativi anche sulle sue applicazioni nella gestione delle risorse umane (Human Resource Management, HRM). Questo elaborato esplora le possibili prospettive di sviluppo e le implicazioni dell’IA generativa nello HRM, cercando di rispondere a due domande di ricerca: quali possono essere i possibili impatti e utilizzi, attuali dell’IA generativa nei processi di HRM? Quali vantaggi possono emergere dalla sua adozione, e quali possono essere le barriere all’adozione?

I capitoli 1 e 2 indagano il rapporto tra IA generativa HRM attraverso la disamina della letteratura. Si è provveduto a individuare un modello di otto fasi per la gestione delle risorse umane, a esplorare il grado di diffusione nel contesto organizzativo, a elaborare un quadro dei possibili utilizzi nelle fasi di HRM e, infine, a individuare tre classi di vantaggi che possono derivare dalla sua adozione e altrettante classi di limitazioni, rischi e sfide.

Il capitolo 3 costituisce la parte empirica dell'elaborato. Per rispondere alle domande di ricerca, è stata svolta un’indagine qualitativa ed esplorativa, attraverso l’analisi di cinque casi studio, volta a esplorare le rappresentazioni sociali legate alle criticità dell'adozione del fenomeno dell'IA generativa nello HRM. Per mezzo delle interviste somministrate a professionisti HR con conoscenze sull’argomento, è stato possibile approfondire le loro percezioni, opinioni e ipotesi circa i possibili scenari di sviluppo del fenomeno. Di questi cinque casi, solo uno rappresenta un uso attuale della tecnologia, mentre gli altri quattro offrono ipotesi di implementazione.

L’analisi tematica, svolta con controllo umano e con ChatGPT come co-analista, ha permesso di esplorare le narrazioni degli intervistati. Alcuni dei temi emersi relativamente alle ipotesi di vantaggi e agli utilizzi, riguardano l’automatizzazione di compiti ripetitivi, la semplificazione dei processi amministrativo-burocratici e lo snellimento dei processi di selezione e di onboarding. Dal lato delle sfide che possono limitare l’adozione di IA generativa, spiccano le forti preoccupazioni relative alla protezione dei dati aziendali, alle sfide relative ai vincoli normativi e alla mancanza di competenze digitali e di alfabetizzazione di IA generativa tra i dipendenti. In aggiunta, sono emersi trasversalmente alcuni temi, come la necessità di mantenere al centro delle pratiche di HRM l’elemento umano e la riflessione sul divario generazionale legato alla predisposizione all’utilizzo di nuove tecnologie.

Questo studio qualitativo fornisce un contributo circa le prospettive di sviluppo di una tecnologia dal grande potenziale, ma la cui applicazione necessita giocoforza di valutazioni accurate. Stando ai risultati dello studio, attualmente sembra che l’adozione di IA generativa nelle risorse umane proceda con cautela, in contrasto con la narrativa mediatica che la descrive come “dirompente”.

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Following the release of ChatGPT, interest in generative artificial intelligence (AI) has grown exponentially, raising questions about its potential applications in Human Resource Management (HRM). This thesis explores the perspectives and the implications of generative AI in HRM, addressing two research questions: what are the potential impacts and uses of generative AI in HRM? What benefits or limitations might arise from its adoption?

Chapters 1 and 2 examine the relationship between generative AI and HRM through a review of existing literature. The chapters provide an eight-stage model for HRM, insights about the level of diffusion of this emerging technology, as well as a framework of its possible applications across HRM phases. Additionally, the analysis identifies three categories of potential benefits from its adoption, along with three categories of limitations, risks, and challenges.

The empirical part of the study is presented in Chapter 3. To answer the research questions, a qualitative and exploratory investigation was conducted through five case studies, exploring the social perceptions related to the challenges of adopting generative AI in HRM. Interviews were carried out with HR professionals, allowing to delve deeper into their perceptions and opinions regarding possible future developments of generative AI in HRM. Only one case study involves current use of GenAI, while the other four cases present hypothetical implementation scenarios.

Thematic analysis—conducted with human oversight and ChatGPT as a co-analyst—enabled the exploration of the participants’ narratives. Among the themes that emerged regarding potential benefits and uses were the automation of repetitive tasks, simplification of administrative and bureaucratic processes and streamlining of recruitment and onboarding procedures. On the side of challenges, some concerns include data management and protection, organizational challenges such as regulatory constraints and the need to create new roles, and the lack of digital skills and generative AI literacy among employees. Cross-cutting themes also emerged, such as the need to keep the the human side at the centre of HRM practices and reflections on the generational gap in adapting to new technologies.

This qualitative study contributes to the understanding of the development prospects of a technology with great potential, whose application requires careful evaluation. According to the findings, the current adoption of generative AI in HR appears to be proceeding cautiously, in contrast with the definition of GenAI as a “disrupting technology”.