Websoft

Автоматизация кардинально меняет индустрию гостеприимства. Новые технологии, которые начинают применять в отелях: - удаленная регистрация в отелях с помощью приложений или саморегистрация в киосках - Распознавание лиц гостей для той же регистрации или управления доступом - Роботы для смешивания салатов и напитков - Голосовые помощники в номерах, дающие консультации - Гибкие схемы уборки, которые можно заказать через приложения - ... Все эти решения позволяют радикально сокращать затраты. Но они же негативно влияют на занятость, заработок и удовлетворённость сотрудников. Если хотите себе представить будущее стремительно автоматизирующихся индустрий в части взаимоотношений с персоналом - посмотрите на 2-х месячную забастовку 8.500 сотрудников сети Marriott в 2018 году: https://www.theatlantic.com/technology/archive/2019/01/automation-hotel-strike-ai-jobs/579433/ В итоге сеть договорилась с профсоюзом - повысила часовые ставки,обязалась уведомлять сотрудников за 165 дней до введения новых технологий и гарантировала переподготовку если профессия полностью устарела. Но, технологический прогресс не остановить. Мы находимся в самом начале новой эры трудовых конфликтов, вызванных массовой автоматизацией. Так что запасаемся попкорном и надеемся, что нас эта беда не затронет :)

Кейс от компании Tele2 - как совместить геймификацию и обучение. Цель - построить мотивационный портал для продавцов. Результаты проекта: уровень вовлечённости 90%, повышение продаж на 10%, окупаемость за 4 месяца. Сделано на платформе WebTutor http://blog.labmedia.su/2019/05/tele2.html

Интересный инструмент, используемый при подборе и адаптации в ряде компаний - Realistic Job Preview (RJP). Если в 2-х словах, то идея метода в том, чтобы вместо рассказов о невероятно прекрасных условиях, плюшках и дружном коллективе, компания на этапе отбора показывает кандидатам реальность (зачастую суровую) Формы RJP могут различаться: - экскурсия на реальное производство/склад/офис без приукрашиваний и потемкинских деревень - электронный симулятор реальных задач с фокусом на сложные ситуации - электронный опросник в котором сотруднику задают вопросы о том как бы он повёл себя в различных ситуациях и дают обратную связь, рассказывая о реальной практике - видео с реальными сотрудниками, которые честно, своими словами рассказывают о своей работе - рассказ сотрудникам (электронно или очно) о реальных навыках и компетенциях, которые от них потребуются для решения сложных ситуаций в их работе - ... Например, компания привлекающая людей в колл-центр, может показать кандидатам симулятор переговоров с клиентами, в котором будут как нейтральные, так и недовольные клиенты и эмоциональное общение. Про RJP с помощью digital инструментов - кейс страховой компании Nationwide Insurance: https://blog.ongig.com/video-job-descriptions/realistic-job-previews-from-nationwide Результаты RJP: - С одной стороны часть кандидатов "отваливается" по итогам демонстрации реальной жизни и трудностей - Оставшиеся кандидаты оказываются лучше подготовлены психологически к будущей работе и текучка снижается Логика RJP - дешевле отсеять тех, кто не сможет работать и все равно уйдёт как можно раньше + ожидания прошедших RJP и вышедших на работу реалистичнее, меньше разочарований на этапе адаптации, ниже процент отсева. Инструмент наиболее эффективен: - для людей впервые приходящих в профессию - для профессий с высоким уровнем текучки в первые 90 дней работы Сомнительно, что инструмент подойдёт для подбора программистов или интернет-маркетологов, но для call-центра, ритейла и т.п. может быть вполне эффективен.

Человек так устроен, что ему невероятно трудно принимать решения без предубеждений и предрассудков. Об этом пишут Нобелевские лауреаты и прочие психологи и экономисты. Даже судьи выносят больше оправдательных приговоров после вкусного обеда (читайте "Думай быстро, решай медленно" Канемана). Рекрутеры не исключение. И эти ошибки стоят компаниям денег и нарушают закон. По крайней мере на Западе. Соответственно, автоматизированные системы, должны помогать решать эту проблему. Способов два: 1. Принимать решение без рекрутеров. То есть с помощью роботов/алгоритмов. Можно пробовать, но тут есть множество этических и юридических проблем - GDPR, данные на которых основаны модели (которые сами могут основываться на предрассудках). Про это мы уже писали во многих предыдущих постах 2. Инструменты инклюзивности в интерфейсе систем для автоматизации рекрутмента (ATS). Для России это диковина, а для Штатов более чем норма. Примеры таких инструментов: - Автоматическое исключение персональных данных в интерфейсе при рассмотрении резюме (пол, возраст, национальность, расовая принадлежность, ...) - Автоматические подсказки на каждом шагу. "Подумал ли ты о равных правах чернокожих женщин" при размещении вакансии - Инструменты, заставляющие рекрутера сравнивать кандидатов по компетенциям/объективным характеристикам - ... Сомневаюсь в применимости таких решений на отечественной почве, но интересно. Про один из примеров автоматизации инклюзивности: https://techcrunch.com/2018/04/03/greenhouse-inclusion-aims-to-reduce-bias-in-the-hiring-process/

Как мы помним, первая попытка Google сделать "умные" очки с дополненной реальностью Google Glass провалилась. Выход на B2C рынок с сырой технологией и нерешенными этическими вопросами оказался проблемным. Но, Google решил повторить попытку, теперь на B2B рынке с продуктом Google Glass Enterprise. Продукт будут продавать корпорациям, клиникам, военным... Всем, кому нужно чтобы у работника были одновременно свободны руки и в реальном времени была доступна информационная система. Весьма вероятно, что технология "взлетит", особенно а после появления дешевых китайских аналогов. В этом случае мы увидим много новых проектов в области корпоративного электронного обучения/информирования с помощью технологий AR. Подробнее: https://vc.ru/tech/68164-google-predstavila-novye-umnye-ochki-dlya-biznesa-glass-enterprise-za-999

Интересная статья с обзором современных методов оценки кандидатов и практик их применения: https://www.shrm.org/ResourcesAndTools/hr-topics/technology/Pages/Prehire-Assessments-Can-Speed-Up-Screening-Reduce-Bias.aspx Краткая выжимка из статьи: Факторы, повышающие удовлетворенность кандидатов при прохождении процедур оценки: - регулярная и эффективная обратная связь в процессе оценки - сокращение длительности оценки (там где это не влияет на надежность результатов) - релевантность заданий (например, симулятор приближённый к реальному рабочему процессу) Важные идеи, подкреплённые серьезными исследованиями: - не стоит бояться длительности исследования (теста, опроса, видео-интервью). Точно не стоит искусственно пытаться сокращать время исследования в ущерб валидности и надежности - кандидаты нормально относятся к длительным процедурам если они кажутся им релевантными задачам которые они будут решать на работе - кандидаты которые отказываются от прохождения оценки как правило делают это в первые 10 минут испытания. Доля отказов не зависит от длительности испытания

Хорошо, что программисты не лечат людей

Чат-боты для HR-автоматизации - очень трендовая тема. Есть немало кейсов построения на ботах систем для автоматизации адаптации, подбора, сбора заявок...   Клиенты регулярно задают вопрос - для каких платформ (мессенджеров) проще и эффективнее сделать чат-бота?   Чтобы сделать бота, мессенждер должен позволять подключать внешние приложения через программный интерфейс (API). Мессенджеры с открытым API: - Telegram - Facebook Messenger - Viber - ВКонтакте - Slack - Skype - WeChat   Можно делать ботов в вебе (браузере) или даже в электронной почте.   А где же WhatsApp, спросите вы?   На этот вопрос есть 2 ответа: 1) у WhatsApp нет общедоступного API для создания полноценных ботов 2) у WhatsApp появился API который можно использовать (так обычно говорят агентства, создающие ботов)   Как ни странно, оба ответа верны. Как так?   Дело в том, что у WhatsApp Business API есть целый ряд ограничений, которые делают его использование не очень вероятным в относительно низкобюджетных проектах внутренней HR автоматизации: - API доступен только для крупного бизнеса, небольшим и средним компаниям затруднительно или невозможно получить верифицированный аккаунт для доступа к API - Сервис (API) ориентирован на предоставление возможности компаниям предоставлять сервис или рассылать материалы в первую очередь своим клиентам (а не сотрудникам) - За использование API нужно платить, причем за каждое отправленное сообщение (кроме случаев обработки запросов клиентов в течение 24 часов). В России - примерно 3 рубля за сообщение - Отсутствие ряда полезных механизмов для создания ботов - кнопки для быстрых ответов и т.п.   Вывод - несмотря на появление WhatsApp Business API, возможность его использования для создания ботов для внутренней HR-автоматизации минимальна. Потому что такие боты по определению должны быть простыми, легкими и дешевыми в создании. API WhatsApp - для взаимодействия с клиентами и их поддержки крупными компаниями.   Полезная статья про API WhatsApp: https://vc.ru/marketing/64058-kak-effektivno-ispolzovat-whatsapp-business-api-sem-sovetov-i-pyat-keysov   Продолжаем использовать Telegram или Viber и надеятся, что их не закроют.

Кейс про автоматизацию процедуры оценки сотрудников Московской Биржи: https://blog.websoft.ru/2019/05/webtutor.html Эта история про то, как заказчик взял за основу готовую платформу HR-автоматизации и силами внутренних разработчиков "допилил" ее под свои потребности. Компания поделилась интерфейсами системы - в частности интересными решениями по визуализации процесса оценки для руководителей.

Война, как известно, это вечное соревнование брони и снаряда. Война за таланты - не исключение. Пока HR пробуют инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматической обработки резюме и анализа видео-интервью, кандидаты не дремлют. Сервис CVCompiler, использует машинное обучение для генерации правильного резюме для программистов. Ждём появления роботов для генерации ответов для видео-интервью, которые будут анализировать другие роботы ;) https://techcrunch.com/2018/11/21/cvcompiler-is-an-robot-that-fixes-your-resume-to-make-you-more-competitive/

Завтра (16 мая) проводим вебинар про комплексный подход к автоматизации HR-процессов - от подбора и адаптации до работы с кадровым резервом. Поговорим о том, как связаны процессы подбора, адаптации, корпоративного обучения, оценки эффективности и комптенций, работы с кадровым резевом. Как учесть эти взаимосвязи при автоматизации процессов и добиться эффективного результата. Регистрация на вебинар: https://news.websoft.ru/webinar/webinar-info.html?code=veb_16.05.2019

Должны ли HRы начать программировать? Наш ответ - скорее да, чем нет. Несколько причин: - HR-аналитика - без минимальных навыков программирования HR всегда будет заложником внешнего разработчика и потребителем жёстко настроенных отчётов и дешбордов - автоматизация процессов - с переходом на agile модели не только в разработке софта, но и в бизнесе, небольшие изменения в автоматизированные системы надо вносить быстро и часто. Ждать подрядчика или свой ИТ-департамент не всегда возможно - управление ИТ-проектами - почти все проекты в наше время имеют ИТ-составляющую. Управлять такими проектами, не понимая что делают программисты почти невозможно - будут "пудрить" вам мозги. На картинке - статистика по нашему исследованию отделов дистанционного обучения. У 41% компаний есть свой разработчик, дорабатывающий систему. Существенная часть этих людей - "перековались" в разработчиков из тренеров и HRов. На нашем последнем тренинге по программированию на платформе WebTutor из 18 человек почти половина была HRами, включая одного руководителя учебного центра. Похоже, все больше компаний начинают понимать, что для того, чтобы выжить в нашем, стремительно диджитализирующемся мире нужно становиться ИТ-командами. А HR системы должны из "коробок" превращаться в платформы разработки, на которых HR/IT команды компаний строят свои решения.

Список сотрудников - общедоступные или закрытые персональные данные? Очень часто, в политиках обработки персональных данных (которые все сотрудники подписывают) написано что-то вроде: "В целях информационного обеспечения в Компании могут создаваться общедоступные источники персональных данных работников, в том числе справочники и адресные книги. В общедоступные источники персональных данных с согласия работника могут включаться его фамилия, имя, отчество, дата и место рождения, должность, номера контактных телефонов, адрес электронной почты." Если такой фразы нет в политике, то нельзя сделать множество вещей, например, повестить на главную страницу корпоративного портала поздравление с днём рождения сегодняшних именинников (день рождения это персональные данные и публиковать их всем можно, только если они общедоступные) и опубликовать организационную структуру. Но, есть и обратная сторона. Сделав адресную книгу общедоступными ПД компания снимает с себя любую юридическую ответственность за обеспечение их конфиденциальности. Если продвинутые мошенники воспользуются этими данными, то ответственность компании равна нулю. А они воспользуются: https://www.kommersant.ru/doc/3962504 Есть о чем подумать - что важнее прогресс и безопасность?

В одном из недавних обсуждений с заказчиком промелькнула фраза - идеальная автоматизированная HR система должна автоматически по формуле вычислять перспективных менеджеров и неудачников, а мы будем их либо продвигать либо увольнять глядя в отчёты. После этого разговора вспомнилось выступление главного по People Analitics в Google (Prasad Setty) с рассказом про то как они нашли такую волшебную формулу. Краткий пересказ истории: - Google каждый год собирает комитеты из сотен инженеров на которых принимаются решения о продвижении сотрудников - Команда HR аналитики нашла формулу, которая с 90% точностью (для 30% случаев) позволяла вычислить сотрудника, заслуживающего повышения - Применение этой формулы позволило бы на 30% снизить нагрузку на комитеты, экономить кучу времени денег и повышать людей автоматически с минимальной вероятностью ошибки Что получилось: - Команда инженеров с негодованием отвергла идею автоматического принятия решения о повышении людей без обсуждения на комитетах - Волшебная формула не применяется и хранится в архиве - Решения о карьере людей в Google могут принимать только люди, а не алгоритмы (даже для людей, основная работа которых - писать подобные алгоритмы) - HR-аналитика должна предоставлять сведения, помогающие людям принимать решения, но не готовые решения для формального одобрения Нужно ли продолжать искать волшебную формулу или создавать волшебную кнопку в HR-системах? Видео с выступлением (на английском): https://www.youtube.com/watch?v=KY8v-O5Buyc

Венчурный инвестиционный фонд Samsung Ventures проинвестировал в сингапурский HR Tech стартап Swingvy у которого любопытная бизнес-модель. Компании с численностью до 100 человек могут бесплатно получить облачную систему кадрового учёта, performance management, управления бенефитами, отпусками и прочими отсутствиями. За деньги можно купить возможность расчёта заработной платы. Также деньги зарабатываются на продаже сервисов сторонних компаний (ДМС). На нашем рынке пока таких сервисов нет. Интересно, "взлетит" ли такое решение для компаний, весь учёт персонала которых можно вести в одной Excel табличке силами хозяина/директора? Подробнее: https://techcrunch.com/2019/05/01/samsung-ventures-swingvy/

Давайте обсудим "тонкий" или "толстый" клиент (программное обеспечение на рабочем месте) нужен для автоматизации рекрутинга? Много лет в качестве основного интерфейса для автоматизации работы рекрутеров в E-Staff (самая популярная ATS система в России) использовалось специальное приложение ("толстый" клиент), которое необходимо было устанавливать на компьютер. В этом году мы выпустили версию E-Staff которая в полном объёме может работать в "тонком" клиенте (браузере). Она доступна всем клиентам при обновлении версии системы. Преимущества тонкого клиента очевидны: - работа из любой точки мира - отсутствие необходимости что-что устанавливать на компьютер - возможность работы с мобильного устройства (если приложение под это адаптировано) - возможность работы с любой платформы (Mac, Linux, ...) Давайте поговорим о том, о чем редко говорят: о недостатках "тонкого" клиента. Чего он не может: 1. Обрабатывать локальные данные (например, папку с 10.000 ваших любимых резюме) без загрузки их на сервер. Не говоря уже о том, что загрузка такого количества данных через браузер на сервер весьма нетривиальная задача 2. Обеспечивать локальную интеграцию с офисными приложениями. Из "тонкого" клиента невозможно завести запись в Outlook и сразу открыть карточку. Интеграция возможна через серверный API (и далеко не всегда, в том числе по соображениям безопасности) и точно без открытия карточек 3. Имитировать работу браузера на рабочем месте клиента. Весь обмен данными с внешними системами идёт через ваш сервер, с соответствующими (возможными) ограничениями банков резюме и работных сайтов 4. Быстро работать с таблицами в тысячи строк. По крайней мере, так же быстро как "толстый" клиент 5. Локально (без обращения к серверу, что медленнее) формировать отчетные документы, типовые формы и т.п. Какой вывод можно из этого сделать: - оптимальной является поддержка двух вариантов интерфейса - и тонкого и толстого клиентов - пользователь должен иметь возможность выбора - например, использовать "толстый" клиент на основном рабочем месте и "тонкий" на временных рабочих местах, из дома, мобильного устройства и т.п. - функционал не должен отличаться - начав один процесс в одном клиенте, продолжить его можно в другом Именно по этому пути мы идём с E-Staff.

Адаптационный процесс во многих компаниях

На прошедшей неделе принимали участие в обсуждении на конференции про адаптацию сотрудников. А точнее, в дискуссии про цифровые инструменты и технологии для адаптации. Неожиданная мысль, которая возникла в процессе обсуждения: большинство компаний расставляет "фишки" адаптации в порядке прямо противоположном тому, который необходим. Что как правило происходит: - максимум плюшек и фишек выливается на сотрудника в самый первые дни - подарки с символикой компании, экскурсия по офису с симпатичной девушкой из HR, яркий и интересный электронный курс про корпоративную культуру и историю - Самое занудное наступает ближе к концу периода - более унылые и сложные курсы обучения, вызывающие стресс тесты, отчеты, которые надо заполнять, длинные совещания, реальная жизнь... Получается, что на входе полный энтузиазма от нового места работы сотрудник получает подкрепление своего энтузиазма по максимуму. А в конце, когда естественным образом энтузиазм убывает поддержки становится меньше. Результат - вполне ожидаемый негатив и разочарование ближе к концу адаптационного периода. А что мешает перевернуть процесс? Приберечь самые интересные и вовлекающие курсы и форматы на конец? Подарить подарки не за факт прихода в компанию, а за то, что выдержал 3 месяца? Организовать встречу с топ-менеджментом в момент когда сотрудник начинает сомневаться в правильности своего выбора? И сфокусировать digital составляющую адаптации на самом сложном моменте в конце процесса. Скорее всего, уровень удовлетворённости по итогам адаптации будет выше.