AI-Enabled People & Culture: un framework socio-tecnico per la sostenibilità organizzativa

L’obiettivo di questo paper è proporre un framework socio-tecnico di Responsible People Analytics che armonizzi Intelligenza Artificiale (IA) e competenze umane per la sostenibilità organizzativa in enti di piccole e medie dimensioni. Metodologia: È stato adottato un dataset (N = 287) integrato da quattro studi (Benelli et al., 2024; Benelli et al., 2025a; Benelli et al., 2025b; Maciariello et al., 2025); triangolazione SEM, Machine Learning (RF, XAI) ed Econometria Spaziale (SAR). Risultati: L’adozione della IA incide positivamente sui People KPI solo in climi di fiducia e partecipazione (β≈0.40; R²≈0.40); la governance etica (EPCIS 2.0, Hashing/Hyperledger) rafforza trasparenza e fiducia; spillover intra-team significativi (ρ=0.31; p<0.01). Implicazioni manageriali: Ci sono implicazioni manageriali che ricadono sulla progettazione di team e processi HR orientati alla fiducia, formazione per ruolo e data-governance votata alla semplificazione degli audit; usare XAI per una migliore accountability. Limiti della ricerca: I limiti di questo studio sono evidenze cross-sectional e prevalenza di PMI italiane; utili estensioni longitudinali e cross-settoriali. Originalità: L’originalità del contributo sono l’integrazione multilivello SEM-ML-SAR che collega AI, KPI e aspetti culturali sotto un’unica logica di governance dei dati.