Ready 2 HR Tech

Как выглядит путь сотрудника для чатбота? Интересная статья, опять заглядываем за горизонт. Чатботы сейчас переживают второе рождение. После бума скриптованных и, как по мне, довольно вредных навязчивых решений мы переходим к чатботам на основе возможностей генеративного искусственного интеллекта. Скорость обобщения массивов корпоративной информации и легкость инжиниринга, как бы намекает нам что скоро их будет много. МНОГО. Кроме всего прочего - это трендовая модная тема, фактически, чатботов, которые хорошо себя ведут уже называют цифровыми сотрудниками. Автор статьи, Greg Newman, предлагает необычный взгляд на осознанное внедрение этой технологии:

Я считаю, что нам нужно начать использовать терминологию пути сотрудника, когда мы начинаем интегрировать эту цифровую рабочую силу, и делать это быстро, иначе наши коллеги из IT будут внедрять их как еще одно программное обеспечение, и вы знаете, чем это обычно заканчивается: ограниченная разработка бизнес-кейса, размытые требования, отсутствие или минимальное управление изменениями, базовое тестирование, задержка запуска и множество недовольных клиентов!

Если чатбот, это буквально цифровой сотрудник, то для него будет актуально: 1⃣ Составление четких должностных инструкций 2⃣ Оценка навыков и соответствия организации 3⃣ Обучение и развитие 4⃣ Соблюдение культурных, безопасных и этических норм 5⃣ Обучение цифровых работников нашей культуре 6⃣ Управление производительностью 7⃣ Управление выходом из компании Это любопытно, и, кажется, мы действительно к этому скоро придём - вместо ТЗ на разработку очередного помощника в рутинных задачах сотрудников, мы будем адаптировать обычную нормативку для тюнинга цифровой части нашей рабочей силы. Вот это настоящий Future of work. 👷 Подробнее, читайте по ссылке в моем блоге: 🔗 https://ready.2hr.tech/Jy1e1w

🚀 Премия Startech.Awards в поиске лучшего HR-проекта Ключевой партнер направления — крупнейшая российская платформа онлайн-рекрутинга hh.ru. В отборе проектов также примут участие эксперты группы компаний «Б1». Startech.Awards — шанс выделиться, привлечь внимание инвесторов и корпоративных клиентов, а также получить ценные призы от партнеров: дизайн под ключ, PR и юридические консультации, а также много инновационных призов. И саму статуэтку, настоящий Оскар для предпринимателя. На сайте премии открыто еще 14 направлений, поддерживаемых ведущими компаниями, такими как Норникель, ГК «Просвещение», НАТТ, MDG, МГИМО и другими. 🔥Участие для проектов бесплатно. Прием заявок продлится до 1 июля. Не упустите возможность заявить о себе! Подавайте заявки и узнавайте подробности по ссылке. Новости премии ловите в канале @startechmirinnovaci

Как определить правильные рабочие процессы для автоматизации? Автоматизация существенно облегчает рабочие процессы, но какие из них стоит автоматизировать для максимальной отдачи? Ключевым моментом является правильный выбор процессов для автоматизации. Как это сделать - в сегодняшнем переводе статьи на моем сайте. ✅ Род Гарсиа, вице-президент по инженерным вопросам в Slack, советует начинать с простых, но затратных задач. Например, автоматизация получения одобрения у юридического отдела или передачи информации между системами может существенно повысить эффективность. ✅ Брайан Томпсон из ISG рекомендует сначала исследовать процессы на верхнем уровне, проводить опросы и воркшопы, чтобы создать тепловую карту возможностей для автоматизации. Затем разрабатывается бизнес-кейс и эскиз внедрения, что позволяет четко увидеть экономию и выгоду. ✅ Малькольм Росс из Appian подчеркивает важность выявления рутинных задач, которые занимают много времени или часто выполняются с ошибками. Например, задачи, требующие переключения между системами, — отличные кандидаты для автоматизации. Это поможет улучшить точность и эффективность рабочих процессов. ✅ Максим Вермайер из ABBYY советует начинать проекты автоматизации с аналитической оценки текущих рабочих процессов, что позволит определить наиболее выгодные для автоматизации задачи и создать цифрового двойника процессов компании. Это поможет оценить влияние изменений до их внедрения и принимать взвешенные решения. Читайте полную версию статьи в моем блоге: 🔗 https://ready.2hr.tech/cU1An3

И снова время для очередного обзора рынка вакансий! Как всегда, рассматриваем спектр предложений работодателей в HR-Tech и HR-Аналитики. Раскладываем по ролям, смотрим динамику, определяем лидеров. Скачивайте файл и изучайте, делитесь с коллегами, оставляйте обратную связь! ⤵️

Что такое EBHR и как это связано с HR-Аналитикой? Сегодня почитаем статью на тему EBHR - Evidence-Based HR (управление персоналом на основе фактических данных). 🔔 EBHR — это метод работы, который требует сбора и анализа данных для выработки четких критериев принятия решений. К примеру, для решения задач достижения благополучия сотрудников, EBHR использует четыре важнейших источника информации: внутренние данные, научные исследования, мнения акционеров и профессиональный опыт. Этот многосторонний подход помогает видеть полную картину и принимать более обоснованные решения. Внедрение EBHR в HR-Аналитику требует развития культуры исследований и критического мышления, расширения источников информации и структурированного процесса принятия решений. Это значит, что HR-специалисты должны все время выходить за границы своей зоны компетенций. EBHR и HR-Аналитика идут рука об руку: аналитика предлагает инсайты из внутренних данных, а EBHR добавляет контекст, делая их более значимыми и полезными. Почитайте полную статью, чтобы совместить EBHR-подход с точностью HR-Аналитики. ⤵️ 🔗 https://ready.2hr.tech/M5d1Kq

Управление или слежка: как найти баланс в мониторинге удалённых сотрудников? В условиях удалённой и гибридной работы контроль сотрудников стал обыденностью. Тем не менее, программы мониторинга не заменяют эффективного управления. Почитаем статью из Reworked. Современные технологии позволяют работодателям следить за каждым нажатием клавиш, перемещениями через GPS, а также делать снимки экрана и использовать веб-камеры для контроля. Исследование ExpressVPN показало, что 78% работодателей используют программы для отслеживания активности сотрудников, а 73% утверждают, что это влияет на оценку их эффективности. The New York Times отмечает, что 8 из 10 крупнейших работодателей США применяют технологии для контроля производительности. Но где же граница между приемлемым и чрезмерным мониторингом? Доктор Nita Chhinzer из Университета Онтарио считает, что электронный мониторинг сотрудников — это не новинка, но современные системы стали более сложными. Она приводит в пример такие компании, как Starbucks и McDonald's, где скорость обслуживания и выполнение заказов контролируются в реальном времени. Однако, это приводит к ощущению "крысиной гонки", где важны только показатели. Не все организации пользуются этими системами разумно. Французский CNIL (национальный регулятор) оштрафовал Amazon на 34,5 миллиона долларов за чрезмерный контроль над 20 000 французскими работниками. CNIL посчитала незаконным требование отчётности за перерывы, что вызвало серьёзные опасения по поводу неприкосновенности частной жизни. Alexandra Levit из Чикаго считает, что важно найти баланс между разумным мониторингом и поддержанием положительной вовлечённости. В условиях неопределённости сотрудники часто ощущают себя мишенями и боятся, что данные мониторинга могут быть использованы против них. Прозрачность в политике мониторинга играет ключевую роль в поддержании доверия. Компании должны объяснять своим сотрудникам, зачем они собирают данные и как будут их использовать. Если цель мониторинга — улучшение рабочих процессов и предотвращение выгорания, сотрудники могут это принять. Но если цель — просто следить за производительностью и наказывать за простои, это подорвёт мотивацию и вовлечённость. Сотрудники должны знать о политике мониторинга, но при этом нужно чётко определять, что именно отслеживается и как. Важно не собирать данные просто потому, что есть такая возможность, а использовать их для реальных улучшений в работе. Менеджерам стоит использовать мониторинг ответственно выбирая причины, например, безопасность или выявление признаков перегрузки. Если же цель — поиск сотрудников, отлынивающих от работы, это не приведёт к позитивным результатам. В конечном итоге, технологии никогда не заменят настоящего руководителя, способного управлять гибридной и удалённой командой. Полный текст статьи, как всегда, доступен в моём блоге.⤵️ 🔗 https://ready.2hr.tech/Ns6sA1

Тренд 2024: HRtech поглощает HR-аналитику. Я ранее уже писал, что HR-аналитика умирает, см. например, Почему HR-аналитика умрет. Или о качестве данных. Если кратко, то тезисы такие: 1. HR-аналитика так и не выcстроила собственного содержания (отчетность и дашборды не в счет); 2. HR-аналитика расползётся по смежным направлениям. Направления такие: • HR-автоматизация; • HRtech; • HR-архитектор; • HR-маркетолог; • Бизнес-аналитик HR-процессов; • HR-продуктолог. Это предыстория. На днях я решил посчитать конференции по HR-аналитике 2024. И не нашел) В 2023 были. Я навскидку 4 насчитал. А в 2024 – нет! Зато HRtech, следите за руками. В прошлом месяце Тинькофф и Яндекс провели митапы по HRtech, не все конференции по уровню сравнятся с этими митапами. И несмотря на такую тесноту HRtech на рынке в мае еще втиснулась конференция с названием HR-цифровизация. Казалось бы, рынок должен переварить, отдохнуть и выдохнуть после такой диджитал встряски. Но нет. В июне сразу как из ведра (просто названия конференций в июне): • Технологии и будущее HR • HR Tech Forum • HR API • Tech Week в Сколково (с потоком про HRTech) И маркетологи конференций не боятся ставить в одно время. Но, кстати говоря, согласно нашим опросам HR-автоматизация в приоритетах 2024 упала на 7 место в сравнении с 4 местом в приоритетах 2023 Но я снова к HR-аналитике. Есть у меня гипотеза, что HRtech подменяет HR-аналитику на рынке HR-конференций. Точнее, HRtech включает в себя HR-аналитику. Недавно Альфа-банк с Вышкой анонсировали магистратуру по HR-Tech. Среди предметов – аналитика (машинное обучение, архитектура баз данных, чистка данных) – т.е. функционал, собственно, HR-аналитика. Резюме: HRtech поглощает HR-аналитику. Казалось бы, хоть горшком назовись, только работу работай. Но боюсь, что у этого поглощения есть одна неприятная сторона: HR-аналитик среди многочисленных масок и ипостасей имеет роль исследователя – человека, который получает инсайты о компании. Эта роль и так не массовая, а после угасания «HR-аналитики» эта роль попадет в Красную книгу, и реальный HR-аналитик будет водиться где-то между белым медведем и амурским тигром.

На прошлой неделе Эдуард Бабушкин в своём канале HR-Аналитика опубликовал очень важный авторский пост. Он об соотношении HR-Tech и будущем дисциплины HR-Аналитика. Я делюсь его мыслями здесь, прочитайте, пожалуйста, пост и проголосуйте ниже - очень интересно Ваше мнение! ⤵️

Можно ли автоматизировать очистку HR-данных? Если Вы пробовали найти что-то ценное в массиве данных о персонале, Вы понимаете, что как правило нельзя просто взять и использовать то, что у Вас есть. Дубли, ошибки, незаполненные значения, интерпретация периодов, и, конечно же, выбросы – это то, что не позволит Вам даже начать это делать. А уж если Вам нужно объединить данные из разных источников… В общем, это именно то, с чем HR-Аналитики и Data-инженеры сталкиваются каждый день. Сегодняшняя статья как раз посвящена экспертному взгляду на подготовку HR-данных для анализа. После рассказа о проблемах в источниках данных предлагается два потенциальных решения для уменьшения искажений (и нет, это не искусственный интеллект): 1️⃣ Первое из них часто недооценивают, это управление данными. Это значит, что даются четкие определения данных, определяются согласованные способы расчета, устанавливаются границы, информация контролируется, так же, как и её сбор и хранение. Эти меры сокращают уровень нужного реформатирования и деления на группы. 2️⃣ Второе решение — инженерия данных. Любая задача, повторяемая повторно, становится кандидатом для автоматизации. Стремление проанализировать информацию иногда заставляет аналитиков искать короткие пути в очистке тех данных, которые не повторяются. Так, мы сами виноваты в необходимости чистить некоторые данные. Хорошая инженерия данных с автоматизацией потока информации призвана упрощать интеграцию данных и уменьшать количество времени на их очистку. В статье упоминается сомнительная метрика, что 80% работы аналитика уходит на предварительную оценку данных. Вряд ли именно так, но сколько бы там ни было, это та работа, от которой нельзя отказаться, но которую хочется минимизировать. Без этого Вы просто не получите надежных выводов и не сможете проверить ни одну гипотезу. Почитайте полный текст статьи у меня на сайте. 🔗 https://ready.2hr.tech/Nd1W9f