Updated A.Y. 2025-2026
Obiettivi Formativi
Il corso "HR Analytics and Digital Transformation" esplora l'integrazione dell'analisi dei dati HR con le strategie di trasformazione digitale per migliorare le prestazioni organizzative. Nel corso di sei settimane, gli studenti apprenderanno i concetti chiave di HR Analytics, la raccolta e la gestione dei dati, e le tecniche avanzate di analisi. Il corso copre anche strumenti digitali per l'acquisizione di talenti, la pianificazione della forza lavoro e l'ottimizzazione dei processi HR. Sarà posta enfasi sulla misurazione dell'impatto delle iniziative HR e sulla comunicazione efficace delle risultati analitici.
OBIETTIVI FORMATIVI:
Il corso ha lo scopo di introdurre il tema del HR analytics, intesi sia come variabile organizzativa, che orienta e condiziona i comportamenti delle persone, sia come componente del patrimonio di tecnologie a disposizione delle imprese. Allo studente saranno forniti modelli interpretativi per apprezzare questa doppia dimensione.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Al termine del corso lo studente saprà cosa si intende per HR analytics, quali sono gli strumenti a disposizione e come vengono usati, in ottica descrittiva, predittiva e prescrittiva. Saprà inoltre come HR analytics si integra nella gestione delle risorse umane e quali sono le tendenze della trasformazione digitale. In un contesto in continua innovazione si richiede allo studente la comprensione delle tematiche trattate, più che la memorizzazione di strumenti e concetti, che rischierebbero di diventare rapidamente obsoleti. Di conseguenza, la profonda comprensione della tematica HR permetterà agli strudenti di affrontare problemi complessi, pure in un contesto in continua trasformazione.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Attraverso le conoscenze e le capacità di comprensione acquisite lo studente deve essere in grado di sviluppare abilità e capacità necessarie a comprendere in che modo gli HR analytics si integrano nella gestione delle risorse umane e in che maniera ne possono arricchire, senza spersonalizzare, il compito. Al termine del corso, quindi, gli studenti sapranno pianificare, realizzare tramite uno strumento adeguato, e utilizzare in un contesto organizzativo, strumenti di analisi dei dati relativi alla gestione delle risorse umane, nei diversi ambiti in cui questi possono contribuire alla gestione HR.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Lo studente sarà in grado di riflettere criticamente sul ruolo dei sistemi di HR analytics, e di come tali strumenti non siano neutri, ma vadano valutati in un quadro più ampio di progettazione organizzativa. In particolare, al termine del corso, lo studente sarà in grado di capire come la progettazione del sistema di HR analytics sia di sostegno alla progettazione della gestione delle risorse umane. Lo studente saprà valutare criticamente diversi strumenti e il loro impatto sull’organizzazione
ABILITÀ COMUNICATIVE:
Lo studente, termine del corso, saprà affrontare il tema della HR analytics in forma scritta e orale, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato agli interlocutori e al contesto di riferimento. Saprà inoltre dimostrare capacità di analisi di problemi anche complessi.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Lo studente raggiungerà autonomia di apprendimento sull’evoluzione del tema dell’HR analytics, anche con un metodo di studio e di ricerca adatto ad approfondire le conoscenze maturate.
Prerequisiti
Nessuno
Programma
l corso sarà organizzato attorno a sei argomenti principali. A ciascuno degli argomenti sarà dedicata una delle settimane di lezione, in maniera progressiva.
SETTIMANA 1: La tecnologia come tema negli studi organizzativi
In questa prima settimana, porremo le basi critiche per affrontare i temi della trasformazione digitale e dell’HR analytics, evitando una visione deterministica della tecnologia. Contestualizzeremo l’argomento e analizzeremo come la tecnologia è stata trattata nella letteratura di Organization Studies.
SETTIMANA 2: Prospettive su tecnologia, organizzazione e trasformazione digitale
Nella seconda settimana, concluderemo la discussione sugli approcci teorici relativi alla tecnologia negli studi organizzativi e introdurremo in modo più approfondito il tema della trasformazione digitale.
SETTIMANA 3: Rilevanza e impatto dell’HR analytics
Durante la terza settimana, inizieremo a esplorare l’HR analytics, introducendo anche il secondo manuale di riferimento. Parleremo di cosa si intenda per HR analytics, del perché a volte si usino i termini people analytics o workforce analytics, e di quale ruolo abbiano gli analytics nella creazione di valore all’interno di una strategia HR. Tratteremo anche il loro impatto competitivo.
SETTIMANA 4: Competenze per l’HR analytics descrittivo, predittivo e prescrittivo
Questa settimana sarà dedicata al concetto di maturità nell’uso dei people analytics e all’analisi delle modalità di impiego dell’HR analytics in chiave descrittiva, predittiva e prescrittiva. Approfondiremo anche in che misura queste pratiche siano adottate nelle organizzazioni italiane.
SETTIMANA 5: Raccolta e analisi dei dati
Durante la quinta settimana, ci concentreremo sulla raccolta dei dati, sulla loro pulizia e analisi. Esploreremo inoltre l’uso di Excel per costruire un cruscotto interattivo, attraverso un’esercitazione pratica mirata allo sviluppo di uno strumento utile per l’analisi.
SETTIMANA 6: Il ruolo dell’intelligenza artificiale
Nell’ultima settimana affronteremo il tema dell’interpretazione degli HR analytics e di come tradurre i dati in azioni concrete. Inoltre, discuteremo del ruolo dell’intelligenza artificiale, sia come strumento da usare in modo critico, sia alla luce di quanto consente o limita l’AI Act
Libri
I libri sono:
- Plesner, U., & Husted, E. (2019). Digital organizing: Revisiting themes in organization studies. Bloomsbury Publishing. Chapters 2 and 3.
- van Vulpen, E. (2019). The Basic Principles of People Analytics: Learn how to use HR data to drive better outcomes for your business and employees. AHIR. All chapters. The book is openly available: https://www.aihr.com/resources/The_Basic_principles_of_People_Analytics.pdf
Ulteriore materiale sarà caricato direttamente sulla piattaforma on-line.
Metodi didattici
corso sarà erogato come un corso di apprendimento a distanza su una piattaforma online. Il corso includerà:
- Lezioni dal vivo e registrate
- Discussioni di casi e video
- Interventi di esperti del settore
- Interazioni dal vivo e asincrone sulla piattaforma del corso
- Assignement per gli studenti
- Sessioni di domande e risposte
Il corso sarà scandito in sei settimane, ciascuna organizzata intorno a un tema principale. Sono previste complessivamente almeno sei ore di didattica tramite lezioni in web conference (Didattica Erogativa), almeno sei ore di didattica interattiva (partecipazione a discussioni, attività collaborative e studi di caso). Tali attività di discussione saranno organizzate sia in maniera sincrona, che tramite discussioni su forum realizzate in maniera asincrona. In particolare, l’interattività dei forum di discussione online permette di realizzare apprendimenti approfonditi, che vanno a sostituire le attività seminariali, col vantaggio di poter essere organizzati in maniera iterativa e interattiva, ottenendo un migliore approfondimento rispetto a un seminario frontale, o comunque con limitate possibilità di interazione fra il docente e ciascuno studente.
Tramite una interazione personalizzata e la possibilità di interazione sul forum in maniera asincrona, ogni studente ha modo di interagire nei tempi e nelle modalità più includenti possibili, anche considerando situazioni in cui il mezzo digitale può prevenire possibili fenomeni di esclusione.
Il materiale didattico sarà reso disponibile online secondo tre modalità principali, dipendenti dal tipo di materiale stesso:
- il materiale necessario per l’autoapprendimento sarà reso disponibile online a inizio corso.
- Il materiale di supporto alla didattica interattiva e erogativa sarà reso disponibile settimanalmente
- Il materiale per l’approfondimento tramite discussioni di casi online sarà reso disponibile durante il corso, con tempistiche specifiche per ogni compito, ma sempre permettendo tempo che consentano a ogni studente la più ampia partecipazione. Ad esempio, nel caso di lavori di gruppo, con presentazione online, il materiale potrà essere reso disponibile online il giorno X, la presentazione sarà richiesta 4 giorni dopo, dopo ulteriori 4 giorni sarà richiesta una nuova interazione in cui i diversi gruppi facciano da discussant reciprocamente, e così via.
Regole d’esame
L’esame uno scritto che verte su domande di teoria, applicazioni delle stesse, soluzioni di brevi casi. In sede d'esame non è ammesso l'uso di alcun supporto cartaceo (appunti, schemi, libri) o elettronico. I materiali di studio saranno distribuiti a lezione
Il voto sarà comunicato mediante piattaforma di prenotazione degli esami (Delphi). Inoltre, la settimana successiva allo svolgimento dell'esame, prima della chiusura del verbale, sarà organizzato un ricevimento di restituzione degli esami.
Complessivamente, il voto d’esame sarà assegnato in base ai seguenti criteri:
- Non idoneo: importanti carenze e/o inaccuratezze nella conoscenza e comprensione degli argomenti; limitate capacità di analisi e sintesi, frequenti generalizzazioni e limitate capacità critiche e di giudizio, gli argomenti sono esposti in modo non coerente e con linguaggio inappropriato;
- 18-20: conoscenza e comprensione degli argomenti appena sufficiente con possibili generalizzazioni e imperfezioni; capacità di analisi sintesi e autonomia di giudizio sufficienti, gli argomenti sono esposti in modo frequentemente poco coerente e con un linguaggio poco appropriato/tecnico;
- 21-23: Conoscenza e comprensione degli argomenti routinaria; Capacità di analisi e sintesi corrette con argomentazione logica sufficientemente coerente e linguaggio appropriato/tecnico
- 24-26: Discreta conoscenza e comprensione degli argomenti; buone capacità di analisi e sintesi con argomentazioni espresse in modo rigoroso ma con un linguaggio non sempre appropriato/tecnico.
- 27-29: Conoscenza e comprensione degli argomenti completa; notevoli capacità di analisi e sintesi. Buona autonomia di giudizio. Argomenti esposti in modo rigoroso e con linguaggio appropriato/tecnico
- 30-30L: Ottimo livello di conoscenza e comprensione approfondita degli argomenti. Ottime capacità di analisi, di sintesi e di autonomia di giudizio. Argomentazioni espresse in modo originale e con linguaggio tecnico appropriato
Updated A.Y. 2025-2026
Learning Objectives
This course, "HR Analytics and Digital Transformation," explores the integration of HR data analysis with digital transformation strategies to enhance organizational performance. Over six weeks, students will learn key concepts in HR Analytics, data collection and management, and advanced analysis techniques. The course also covers digital tools for talent acquisition, workforce planning, and optimizing HR processes. Emphasis will be placed on measuring the impact of HR initiatives and effectively communicating insights.
EDUCATIONAL OBJECTIVES:
The course aims to introduce the topic of HR analytics, understood both as an organizational variable that guides and influences people's behaviour and as a component of the technological assets available to companies. Students will be provided with interpretative models to appreciate this dual dimension.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING:
By the end of the course, students will understand what is meant by HR Analytics, the tools available, and how they are used in a descriptive, predictive, and prescriptive perspective. They will also understand how HR Analytics integrates into human resource management and the trends in digital transformation. In a constantly innovating context, students are expected to understand the topics discussed, rather than memorize tools and concepts, which could quickly become obsolete. Consequently, a deep understanding of HR Analytics will enable students to tackle complex problems, even in a continuously changing environment.
ABILITY TO APPLY KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
Through the acquired knowledge and understanding, students should be able to develop the skills and abilities necessary to undesratnd how HR Analytics integrates into human resource management and how they can enrich the task without depersonalizing it. By the end of the course, students will be able to plan, implement using appropriate tools, and use data analysis tools related to human resource management in various areas where they can contribute to HR management.
AUTONOMY OF JUDGMENT:
Students will be able to critically reflect on the role of HR Analytics systems and understand that such tools are not neutral but should be evaluated within a broader framework of organizational design. In particular, by the end of the course, students will be able to understand how the design of the HR Analytics system supports the design of human resource management. They will critically evaluate different tools and their impact on the organization.
COMMUNICATION SKILLS:
By the end of the course, students will be able to address the topic of HR analytics in written and oral form, using technical language appropriate to the interlocutors and the reference context. They will also demonstrate the ability to analyze even complex problems.
LEARNING SKILLS:
Students will achieve autonomy in learning about the evolution of HR analytics, using a study and research method suitable for deepening the knowledge acquired.
Prerequisites
None
Program
The course will be organized around six main topics. Each topic will be covered during one of the weekly sessions, following a progressive structure.
WEEK 1: Technology as a Theme in Organization StudiesIn this first week, we will lay the critical foundations for discussing digital transformation and HR analytics, avoiding a technologically deterministic perspective. We will contextualize the topic and explore how technology has been theorized within organization studies.
WEEK 2: Perspectives on Technology, Organization, and Digital TransformationIn the second week, we will conclude our discussion of the theoretical approaches to technology in organization studies and introduce the topic of digital transformation in greater depth.
WEEK 3: The Relevance and Impact of HR AnalyticsIn week three, we will begin exploring HR analytics, introducing the second textbook. We will examine what HR analytics are, why we sometimes refer to people analytics or workforce analytics, and what role they play in creating value within an HR strategy. We will also discuss their potential to generate competitive advantage.
WEEK 4: Skills for Descriptive, Predictive, and Prescriptive HR AnalyticsThis week, we will examine the concept of people analytics maturity and how HR analytics can be used in descriptive, predictive, and prescriptive ways. We will also explore the extent to which HR analytics are being adopted by organizations in Italy.
WEEK 5: Data Collection and AnalysisIn week five, we will take a closer look at data collection, data cleaning, and analysis. We will also explore how Excel can be used to build an interactive dashboard, engaging in a hands-on exercise to develop a practical analytics tool.
WEEK 6: The Role of Artificial IntelligenceIn the final week, we will focus on the interpretation of HR analytics and how insights can be turned into action. Additionally, we will discuss the role of artificial intelligence—both as a tool to be used critically and in light of the constraints and opportunities defined by the AI Act.
Books
The textbooks are:
- Plesner, U., & Husted, E. (2019). Digital organizing: Revisiting themes in organization studies. Bloomsbury Publishing. Chapters 2 and 3.
- van Vulpen, E. (2019). The Basic Principles of People Analytics: Learn how to use HR data to drive better outcomes for your business and employees. AHIR. All chapters. The book is openly available: https://www.aihr.com/resources/The_Basic_principles_of_People_Analytics.pdf
Additional materials will be uploaded directly to the online platform.
Teaching methods
The course will be delivered as a distance learning course on an online platform. The course will include:
• Live and recorded lectures
• Case discussions and videos
• Talks with industry experts
• Live and asynchronous interactions on the course platform
• Assignments for students
• Q&A sessions
The course will be structured over six weeks, each organized around a main theme. There will be a total of at least six hours of teaching through web conference lectures (Instructional Teaching), and at least six hours of interactive teaching (participation in discussions, collaborative activities, and case studies). These discussions will be organized both synchronously and through asynchronous forum discussions. In particular, the interactivity of online discussion forums allows for in-depth learning, replacing seminar activities with the advantage of being organized iteratively and interactively, achieving better depth than a frontal seminar with limited possibilities for interaction between the instructor and each student.
Through personalized interaction and the possibility of asynchronous forum interaction, each student can engage in the most inclusive manner, even considering situations where the digital medium can prevent potential exclusion phenomena.
The teaching materials will be made available online in three main ways, depending on the type of material:
• Materials necessary for self-learning will be made available online at the beginning of the course.
• Support materials for interactive and instructional teaching will be made available weekly.
• Materials for in-depth case discussions will be made available during the course, with specific timings for each task, always allowing ample participation time for each student. For example, in the case of group work with an online presentation, the material may be made available online on day X, the presentation will be required 4 days later, and after another 4 days, further interaction will be required where different groups will act as discussants for each other, and so on.
Exam Rules
The exam consists of a written test including multiple-choice questions and open-ended questions, focused on theoretical issues, their applications, and the discussion of short cases. The use of any sources (notes, diagrams, books) or electronic media is not allowed during the exam.
The grade will be communicated through the exam registration platform (Delphi). In addition, during the week following the exam, and before the finalization of the records, a review session will be organized.
The exam will be assessed according to the following criteria:
- Not suitable: major gaps and/or inaccuracies in knowledge and understanding of the topics; limited analytical and synthesis skills, frequent generalizations, and poor critical thinking and judgment; arguments presented inconsistently and with inappropriate language.
- 18–20: basic knowledge and understanding of the topics, with some generalizations and inaccuracies; sufficient ability in analysis, synthesis, and independent judgment; topics often presented inconsistently and with inadequate or imprecise technical language.
- 21–23: standard knowledge and understanding of the topics; adequate analytical and synthesis skills; sufficiently coherent logical structure and appropriate technical language.
- 24–26: good knowledge and understanding of the topics; solid analytical and synthesis skills; arguments expressed with rigor, although the language is not always precise or technical.
- 27–29: complete knowledge and understanding of the topics; strong analytical and synthesis abilities; good level of independent judgment; topics presented rigorously and with appropriate technical language.
- 30–30L: excellent and in-depth knowledge and understanding of the topics; outstanding analytical, synthesis, and critical thinking skills; arguments expressed in an original manner and with precise technical language.
e, and Prescriptive HR AnalyticsThis week, we will examine the concept of people analytics maturity and how HR analytics can be used in descriptive, predictive, and prescriptive ways. We will also explore the extent to which HR analytics are being adopted by organizations in Italy.
WEEK 5: Data Collection and AnalysisIn week five, we will take a closer look at data collection, data cleaning, and analysis. We will also explore how Excel can be used to build an interactive dashboard, engaging in a hands-on exercise to develop a practical analytics tool.
WEEK 6: The Role of Artificial IntelligenceIn the final week, we will focus on the interpretation of HR analytics and how insights can be turned into action. Additionally, we will discuss the role of artificial intelligence—both as a tool to be used critically and in light of the constraints and opportunities defined by the AI Act.
