The rise of the fourth industrial revolution has led to a radical transformation of business processes, organizational forms, quality of work and working conditions. Several studies have documented that the increase in the number of information sources available and the relative amount of data produced, together with the increasing availability and power of information storage and processing technologies, has made companies aware of how much automation and big data can represent a source of competitive advantage and a tool for the evolution of the business model itself. The technical change brought about by digitalization and other related processes affects the human component, on which the research project focuses. The study therefore aims to evaluate the effects of the digital transformation on the labor market and on the management of the workforce, investigating how digital transformation impacts the evolution of skills and exploring the areas and effects of the data-driven turn in human resources management. Therefore, this study is aimed at and intends to be useful to academics, for the results of empirical analyzes, to human resources professionals, for data-driven HRM scenarios and applications, to institutions and policy makers in understanding and managing changes in professions and skills in a context of rapid technological change.

L’avvento della quarta rivoluzione industriale ha portato ad una trasformazione radicale dei processi di business, delle forme organizzative, della qualità̀ del lavoro e delle condizioni lavorative. Diversi studi hanno documentato che l'aumento del numero di fonti di informazione disponibili e la relativa quantità̀ di dati prodotti, insieme alla crescente disponibilità̀ e potenza delle tecnologie di archiviazione e elaborazione delle informazioni, ha reso consapevoli le aziende di quanto l’automazione e i big data possano rappresentare una fonte di vantaggio competitivo e uno strumento di evoluzione dello stesso modello di business. Il cambiamento tecnico determinato dalla digitalizzazione e da altri processi connessi ad essa colpisce la componente umana, su cui si concentra il progetto di ricerca. Lo studio si propone pertanto di valutare gli effetti della rivoluzione industriale sul mercato del lavoro e sulla gestione della forza lavoro, indagando come la trasformazione digitale impatta sull’evoluzione delle competenze ed esplorando gli ambiti e gli effetti della trasformazione della gestione delle risorse umane in senso data-driven. Pertanto questo studio si rivolge e intende essere utile ad accademici, per i risultati delle analisi empiriche, ai professionisti delle risorse umane, per gli scenari e le applicazioni di data-driven HRM, alle istituzioni e ai policy maker nella comprensione e gestione dei cambiamenti delle professioni e delle competenze in un contesto di rapido cambiamento tecnologico.

Gestione del personale 4.0: competenze e algoritmi nell’impresa digitale

MANAFI VARKIANI, SHAHIN
2022

Abstract

The rise of the fourth industrial revolution has led to a radical transformation of business processes, organizational forms, quality of work and working conditions. Several studies have documented that the increase in the number of information sources available and the relative amount of data produced, together with the increasing availability and power of information storage and processing technologies, has made companies aware of how much automation and big data can represent a source of competitive advantage and a tool for the evolution of the business model itself. The technical change brought about by digitalization and other related processes affects the human component, on which the research project focuses. The study therefore aims to evaluate the effects of the digital transformation on the labor market and on the management of the workforce, investigating how digital transformation impacts the evolution of skills and exploring the areas and effects of the data-driven turn in human resources management. Therefore, this study is aimed at and intends to be useful to academics, for the results of empirical analyzes, to human resources professionals, for data-driven HRM scenarios and applications, to institutions and policy makers in understanding and managing changes in professions and skills in a context of rapid technological change.
22-apr-2022
Inglese
L’avvento della quarta rivoluzione industriale ha portato ad una trasformazione radicale dei processi di business, delle forme organizzative, della qualità̀ del lavoro e delle condizioni lavorative. Diversi studi hanno documentato che l'aumento del numero di fonti di informazione disponibili e la relativa quantità̀ di dati prodotti, insieme alla crescente disponibilità̀ e potenza delle tecnologie di archiviazione e elaborazione delle informazioni, ha reso consapevoli le aziende di quanto l’automazione e i big data possano rappresentare una fonte di vantaggio competitivo e uno strumento di evoluzione dello stesso modello di business. Il cambiamento tecnico determinato dalla digitalizzazione e da altri processi connessi ad essa colpisce la componente umana, su cui si concentra il progetto di ricerca. Lo studio si propone pertanto di valutare gli effetti della rivoluzione industriale sul mercato del lavoro e sulla gestione della forza lavoro, indagando come la trasformazione digitale impatta sull’evoluzione delle competenze ed esplorando gli ambiti e gli effetti della trasformazione della gestione delle risorse umane in senso data-driven. Pertanto questo studio si rivolge e intende essere utile ad accademici, per i risultati delle analisi empiriche, ai professionisti delle risorse umane, per gli scenari e le applicazioni di data-driven HRM, alle istituzioni e ai policy maker nella comprensione e gestione dei cambiamenti delle professioni e delle competenze in un contesto di rapido cambiamento tecnologico.
Industria 4.0; Gestione RU; People Analytics; Machine Learning; Employee Attrition
PATTARIN, Francesco
FABBRI, Tommaso
ADDABBO, Tindara
Università degli studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/79773
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-79773