Websoft

Пятничное. Диалог про HR-автоматизацию. Россия, Москва, наши дни. Консультант: Почему вы решили расчитывать бонус вашим сотрудникам по итогам обратной связи 360, а не по результатам выполнения целей, поставленных руководителями? HR: Когда наши руководители научатся ставить своим сотрудникам цели, тогда и будем оценивать их выполнение. А пока так.

HeadHunter все же идёт на IPO с оценкой 550-675 миллионов долларов. Это будет первое в России IPO в HR Tech и вообще первое российское IPO за долгое время: https://vc.ru/trade/65814-headhunter-ocenil-sebya-v-550-675-mln-pered-ipo

Интернет предоставляет невероятные возможности для тех, кто хочет учиться. И ещё более невероятные для тех кто не хочет. По некоторым данным, до 70% студентов в Австралии используют сервисы, позволяющие им списывать или нанимать людей, которые за них учатся. Не будем тут разводить теорию, что австралийцы потомки преступников - статистика в остальных развитых и не очень странах не лучше. Про Россию промолчим. Технологии, препятствующие обману есть (антиплагиат, прокторинг для дистанционных студентов), но, похоже, они не очень помогают. И общество приходит к традиционному выводу - надо сажать. Серьёзно. Правящая партия Австралии обещает в случае своего переизбрания ввести уголовную ответственность за обман и использование сервисов, помогающих списывать. Или гигантский штраф: https://www.theguardian.com/australia-news/2019/apr/07/university-cheaters-would-face-two-years-jail-or-big-fines-under-coalition-plan Не для всех технологических проблем найдутся технологические решения. В этом случае, нужно искать организационные.

Завтра в 12:00 вебинар про автоматизацию оценки. Поделимся нашим опытом и идеями: https://news.websoft.ru/webinar/webinar-info.html?code=veb_25.04.2019

Мы тут говорим о digital инструментах в HR и подразумеваем инновации в подборе, адаптации, обучении, оценке. E-learning, continuous feedback и прочие инновации... А между тем, под нашим носом, почти незаметно, идёт крупнейшая активность в цифровизации HR под эгидой российского государства - переход на электронные трудовые книжки. Этот переход должен экономить бизнесу в целом более 50 миллиардов рублей в год. Планировался долгий переходный период (с 2020 до 2027), но, возможно, его не будет и полноценный процесс в исключительно электронной форме начнётся с 2021 года. Зависеть будет от внесённого в Думу законопроекта: https://m.vedomosti.ru/economics/articles/2018/12/11/789039-elektronnie-trudovie-knizhki Или тут: https://www.e-xecutive.ru/allnews/businessnews/1989708-trudovye-knizhki-otmenyautsya Можно ожидать большой вал проектов по автоматизации интеграции систем кадрового учёта с единым реестром МинТруда

Большинство компаний, всерьёз строящих у себя систему электронного обучения, рано или поздно сталкиваются с необходимостью решать следующий набор задач: 1. как разрабатывать электронный контент так, чтобы его было можно регулярно актуализировать 2. На какие компоненты (модули) нужно раздробить контент (большие монолитные курсы, микро-модули на 5 минут изучения, модули под каждую задачу решаемую сотрудником 3. Как описать и поддерживать в актуальном состоянии описание предметной области для которой создаются модули и тесты 4. Как планировать обучение (собирать учебную траекторию из модулей под конкретную штатную единицу/сотрудника) 5. Как разрабатывать вопросы и тесты, синхронизируя их с разработкой учебного контента и изменением предметной области 6. Как управлять процессом обучения (по возможности, не вручную) при большом количестве курсов/модулей/тестов/типов должностей... Прочтите кейс компании, которая всерьёз задумалась над перечисленными задачами, и, если не пошла весь путь, то точно серьёзно продвинулась в их решении: https://blog.websoft.ru/2019/04/blog-post_16.html

Продолжаем публикацию результатов нашего небольшого исследования подразделений, отвечающих за Elearning. Начнём с размера компаний, которые мы опрашивали. В основном это крупный и очень крупный бизнес. Минимальное количество обучаемых - 700 человек, максимальное - 90.000. Медианное значение - порядка 4000 сотрудников. Распределение численности сотрудников, отвечающих за e-learning на картинке. Как правило за дистанционное обучение в компании отвечает не более 5 человек. В среднем 2-3. Интересно, что при даже больших масштабах компаний, процесс управления СДО, как правило, централизованный. Лишь 25% компаний привлекают к работе с системой тренеров и сотрудников филиалов. Очевидно, тут кроется самый большой резерв ресурсов для развития elearning в компаниях. Если даже 2-3 человека могут организовать работающий внутренний сервис электронного обучения, то что могла бы сделать команда из 20 человек, даже с учётом частичной занятости?

Провели небольшое исследование (60+) респондентов, отвечающих за e-learning в крупных российских компаниях. В ближайшие дни будем публиковать некоторые цифры из этого опроса. Начнём с вопроса, есть ли в крупных компаниях специализированное подразделение, отвечающее за электронное обучение?

Несколько лет назад Amazon преследовали скандалы, связанные с его HR-политиками. Компанию обвиняли в потогонной системе, низкой оплате труда, стрессовой среде и т.п. New York Times в 2015 писала в своих статьях, что сотрудники плачут рабочих местах от печали и тоски, а также отсутствия нормального work-life balance. К 2019 ситуация изменилась к лучшему и, по оценкам, которые выставляются компании на Glassdoor (сайт с отзывами сотрудников) и по рейтингу работодателей LinkedIn (там компания даже вышла на первое место). Как они этого добились? Во-первых повысили часовую ставку для тех, кто работает с почасовой оплатой (а это большинство работников складов и других "голубых воротничков"). А ещё они запустили две важных HR-инициативы: стали собирать ежедневную обратную связь в виде вопроса, открывающегося на экране каждого сотрудника при входе в систему, а также изменили подход к оценке персонала. Про то как это работает можно почитать тут: https://www.cnbc.com/2018/03/30/amazon-employee-reaction-to-hr-programs-connections-forte.html Казалось бы, технология регулярного и автоматического сбора обратной связи есть почти у любой компании, но мало где это делается систематически. А зря. PS Механизм пульс-опросов для наших клиентов мы сделали в 2018 году (https://blog.websoft.ru/2018/11/webtutor.html) и в ближайшее время планируем его активно развивать и расскажем об этом более подробно

В продолжение предыдущего поста, прекрасная статья Елены Тихомировой про мифы обучения. И на русском: https://www.alpinabook.ru/blog/kak-nauchit-chemu-ugodno/

Про обучение существует масса мифов. Самые любимые - про "внимание как у золотой рыбки", миллениалов и теорию поколений, стили обучения (визуалы/аудиалы...), про запоминание 10% того что читаешь и 90% того что делаешь. К сожалению, особенно больно бывает, когда люди, верящие в эти мифы начинают заниматься e-learning и всем digital вокруг обучения. Тут во всей красе расцветают и 2-х минутные видео для замены 50 страничных мануалов и озвучивание текстового контента и геймификация для поколения Y по делу и без и перевод материалов требующих понимания формул в формат комикса... Всего не перечислить. А нужно всего навсего почитать хорошую книжку и перестать заниматься ерундой: https://www.amazon.com/Millennials-Goldfish-Other-Training-Misconceptions/dp/1947308378

В продолжение вчерашнего поста про то, что НЕ нужно делать, если у вас "горящий" проект по автоматизации оценки: 1. Типовые ошибки автоматизации оценки: https://blog.websoft.ru/2019/03/blog-post.html 2. Кейс банка Открытие про запуск оценочной процедуры за полтора месяца: https://blog.websoft.ru/2019/03/blog-post_25.html

У автоматизации проведения процедур оценки есть особенность - очень часто ее нужно сделать срочно (иногда время измеряется днями или неделями) и к очень жесткому, непереносимому сроку. Если вы оказались в подобной ситуации, и вам повезло найти правильную систему и подрядчика, который готов вам помочь, вы точно НЕ должны делать следующие вещи: 1. Придумывать нестандартные интерфейсы там, где есть стандартные решения 2. Усложнять процессы согласования форм и расчеты 3. Пытаться автоматизировать обработку исключений, если их можно обработать вручную 4. Игнорировать опыт подрядчика 5. Не проверять гипотезы о потребностях участников оценки путём обсуждения с ними или демонстрации прототипов Типичная ситуация - надо запустить за пару недель процедуру и у подрядчика есть типовое решение. Но, заказчику кажется, что формочку (например, постановки целей) надо переделать, а то "наши люди не поймут", добавить дополнительных согласующих, потому что "у нас так принято" и т.п. Правильный сценарий в такой ситуации: - быстро развернуть типовое решение и очень быстро отпилотировать его на HR-команде - показать команде внутренних заказчиков, обязательно вместе с подрядчиком - доделать самое важное для пользователей, остальное отложить до следующего этапа автоматизации - оставить время на полноценное тестирование Кривой способ: - сделать все что кажется важным ответственному от HR, ничего не показывать ключевым пользователям до полной готовности - показать все в последний момент, когда уже нет времени ни на исправления ни на тестирование - огрести кучу проблем Стоит ли говорить, что работать так можно только agile модели. И желательно делать это не так, как на картинке. В следующем посте - небольшая подборка материалов про автоматизацию оценки и типовые ошибки этого процесса

ФАС возбудила дело против HeadHunter. А также против SuperJob и Rabota.ru. Все кто следил за конфликтами вокруг HH - скандал и суд с Роботом Верой, платный API (бесплатный только для Talantix), блокировки клиентов за использование сторонних ATS, понимают, против кого это расследование направлено. Скорее всего, те кто писали заявление в ФАС (рискну предположить, что это железная девушка) хотели, чтобы дело выглядело как борьба с недобросовестными практиками рынка, а не разборка с конкретной компанией. Хотя, по нашему немалому опыту проектов автоматизации подбора, SJ и Rabota никогда не были замечены в борьбе с поставщиками ATS и другими игроками рынка. Чем бы история не кончилась, нам, как производителям ATS (E-Staff) усилия по устранению барьеров для нормальной конкуренции кажутся очень правильными. Будем следить за развитием событий: https://vc.ru/legal/64874-fas-vozbudila-delo-protiv-headhunter-superjob-i-rabota-ru-iz-za-ogranicheniy-konkurencii

Мир digital сервисов для HR невероятно разнообразен. Докладчики "про тренды" на HR конференциях очень любят карты HR Tech индустрии, на которые засовывают столько логотипов, что они напоминают картины пуантилистов. Сервисы есть почти про все, и, казалось бы, удивляться нечему. Но, найти что-то по настоящему удивительное все же можно. Стартап под названием Wurk (не спрашивайте, что они курили, когда придумывали название) "поднял" инвестиции, чтобы автоматизировать потребности HR для производителей легальной марихуаны. Что не устраивает в обычных сервисах и какие они, каннабис-HRы - не известно. Возможно, обычные сервисы их расслабленный мозг просто не вштыривают. Но, проект жив и работает: https://techcrunch.com/2016/11/08/wurk-raises-1-million-to-help-cannabis-companies-manage-their-people/ или тут: https://www.enjoywurk.com Так что, ничему не удивляйтесь, и ждите, когда к вам придёт стартап по поставке аквариумных рыбок по online подписке для улучшения work-life balance ваших сотрудников ;)

В продолжение предыдущего поста. Небольшая подборка материалов по автоматизации адаптации: 1. Кейс про автоматизацию адаптации в компании Веб-Лизинг: https://news.websoft.ru/pdf/6618508011462987467 2. Статья про инструменты для автоматизации адаптации: https://blog.websoft.ru/2018/01/blog-post.html 3. Презентация возможностей модуля автоматизации адаптации в WebTutor: https://news.websoft.ru/pdf/6610708032201888633

Автоматизация процессов адаптации сотрудников - одна из самых актуальных задач для многих компаний. У этой задачи есть 2 составляющих: 1. Собственно автоматизация определённого HR-процесса - планирование обязательного обучения, постановка задач на испытательный срок, назначение наставника... На это, как правило, направляют основные усилия 2. Но есть и вторая часть - пользовательский опыт, вовлечённость сотрудника в адаптационный процесс. Очень часто, единственное что приходит в голову в этой части - настроить симпатичный дизайн портала. А этого недостаточно. Нам (специалистам по HR автоматизации) и самим HRам есть чему поучиться у маркетологов, которые разрабатывают программы адаптации (onboarding) новых клиентов для digital-продуктов и SAAS сервисов. Многие из этих идей можно использовать и для автоматизации адаптационных программ в HR: 1. В начале программы адаптации визуализировать сотруднику путь, который ему предстоит пройти. Это может быть пошаговый рассказ о предстоящей программе (guided tour), интерактивная карта... 2. Расскажите в самом начале о ценности адаптационной программы для сотрудника. Объясните зачем он прикладывает усилия, изучая все эти курсы, сдавая тесты, посещая вебинары. Как говорят исследователи, улучшение пользовательского опыта в первые 5 минут даёт 50% улучшение восприятия программы в целом 3. Устраняйте все узкие и неудобные для сотрудника места. Слишком сложная форма с избыточными полями? Лишние нажатия на кнопки? И т.п. 4. Используйте короткие подсказки и обучающие материалы, облегчающие прохождение программы 5. Сделайте возможным индивидуализацию - кому-то не нужны подсказки - пусть они будут отключаемыми. Пользователь готов перескочить какой-то этап подготовки, потому что его опыт ему это позволяет - дайте такую возможность 6. Используйте почту - рассылки от автоматизированной системы можно использовать не только для того, чтобы слать формальные напоминания типа "вы просрочили сдачу теста". Письма могут подсказывать, мотивировать, помогать... В следующем посте будет подборка кейсов и материалов про автоматизацию адаптации

Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта (AI) - одна из самых горячих тем HRTech. Применений может быть много, рассмотрим пару примеров: #1. Описанное в одном из постов в этом канале несколько дней назад, предсказание вероятности увольнения, для помощи в удержании ключевых сотрудников #2. Часто обсуждаемое использование AI для автоматического ранжирования и отбора кандидатов на ту или иную позицию. В чем принципиальная разница между этими кейсами? В первом примере AI не является ключевым фактором при принятии решения о судьбе сотрудника. В лучшем случае, компания попробует сделать ему хорошо, если хочет удержать. А вот во втором ситуация другая - человек может быть исключён из рассмотрения на позицию на основании работы алгоритма. И тут возникает даже не этическая, а юридическая коллизия. По крайней мере в Европе. Там принят закон о защите персональных данных (GDPR), распространяющийся на всех граждан ЕС. А в GDPR прописано "право на объяснение действий алгоритма" (right to explanation), предполагающее, что компания обязано по требованию человека объяснить ему как именно алгоритм (если он использовался при принятии решения) обработал его данные и сделал выводы или расчёты. Проблема с AI в том, что никто на самом деле не знает, как именно и почему, нейросеть, обученная на определённом наборе данных, обработала сведения того или иного человека. Right to explanation не реализуется, что ставит под сомнение возможность использования AI для некоторых HR задач. Статья в поддержку этого мнения: https://gdpr.report/news/2017/08/23/deep-learning-not-ai-future/ Это в Европе. В штатах аналога GDPR пока нет, но ходят разговоры о принятии. Наш закон о защите персональных данных тоже скорее всего будет развиваться в том же направлении, что и европейские законы. Есть о чем подумать перед тем как серьёзно инвестировать в AI PS Справедливости ради, стоит сказать, что есть и альтернативные мнения - что все не так однозначно в GDPR и прямого запрета на решения принимаемые AI нет, а есть скользкие, мутно прописанные требования: http://datawanderings.com/2018/03/01/right-to-explanation/