HR-аналитика и астрология: совместить нельзя смеяться - ⏺️

Быть аналитиком, между прочим, значит проявлять интерес к ЛЮБОЙ (почти) информации. Шутили вчера с Катей про зиту и гиту, раху и кету...
...Ну, вы поняли, о чем я подумала и что сейчас будет. LMS в 3 доме, вебинары в Рыбах...

⏺️Ага, натальная карта тг-канала.
Сначала Катин Культура обучения и развития

🟣 Солнце в Водолее (инновации) - Канал верит, что «обучение это Netflix, а не пыльный учебник».
🟣Луна в Близнецах (обучение) - Объяснит геймификацию даже тому, кто думает, что SCORM это неведомая хрень.
🟣ASC в Деве (перфекционизм до дрожи в пальцах) - Тайно мечтает заменить всех, кто пишет «ихний», на чат-бота.
Прогноз на 2️⃣0️⃣2️⃣5️⃣:
🔘Меркурий в 3 доме (коммуникации) + Уран в Близнецах
Канал начнёт эксперименты с AI-переводом контента на языки эльфов и клингонцев — чтобы даже инопланетяне могли пройти курс по адаптации. Результат: HR-директор из Татарстана напишет: «Нихт ферштейн, но очень мотивационно!»
🔘Плутон в 5 доме: Коллеги начнут говорить: «Давайте сделаем курс в стиле TikTok». Вы задумаетесь о переезде в тайгу.

ну и бонус: что звёзды сказали про @HRTech_Vision
«Рождён в Питере под Скорпионом - будет копать данные, пока не найдёт ядро проблемы. Луна в Рыбах - плачет над кривыми отчётами, но верит, что всех научит. ASC в Козероге - ставит KPI даже Батону (он проваливает, но мурлычет оправдания). А ещё Марс в Близнецах - это когда ты рыдаешь над Excel, но делаешь вид, что так и надо».

👍 если верите, что звёзды помогут с turnover rate
🔥 если тоже плачете над отчётами в полночь

💬а у вас что по звёздам? Меркурий в Excel? Сатурн в дедлайнах? - пишите в комментариях

Катя, как тебе такой расклад??

Люди, с которыми я НЕ МОГУ работать. Никак. НИ-КОГ-ДА.
часть 2. Я вас найду по IP метрикам.
Вот может показаться что это был нытический пост. Как бы не так. Это предмет для анализа. А я - человек простой: если могу измерить, значит смогу победить.

📎Собираем данные: что меряем, чтобы не сойти с ума

Для «Спящей красавицы» (низкая вовлеченность):
⏺️Индекс активности: % выполнения задач в рамках базовой операционки
⏺️Участие в инициативах: 0 = не предлагал идей за последний год

Для «Человека оправдывающегося»:
⏺️ Соотношение Problems vs Solutions: «5 жалоб на встрече / 0 предложений» 🚩
⏺️Коэффициент ответственности: Количество раз, когда в отчетах встречается «из-за отдела XX» vs «я сделал».

Для «Хронофоба»:
⏺️Deadline Hit Rate: % срывов дедлайнов, которые он сам назначал.
⏺️ Индекс прокрастинации: Время между «я начал» и дедлайном. Если 90% работы сделано за последние 2 часа 🚩.

Для «Вечного нытика»:
⏺️Токсичность в коммуникации: Количество негативных слов в чатах («плохо», «нельзя», «опять») / общее число сообщений.
⏺️ Индекс саботажа: Число отклоненных инициатив с пометкой «это не сработает» без аргументов.

Для «Человека-дихотомии»:
⏺️ Innovation Resistance Rate: % отклоненных новых идей с формализованной причиной.
⏺️ «А как же процессы?»: Количество отсылок к регламентам в ответ на предложения.

Знаете что потом с этими цифрами делать? - Тыкать ими публично в людей, желательно вывести на огромном мониторе в общий дэш, гнать и насмехаться.
Разговаривать.
А как разговаривать и что показывать - я попозже напишу.
Спойлер - HR это может сильно не понравиться.🔥
Ну а пока медитируем на метрики.
@HRTech_Vision

Кликбейт, от которого у меня полыхает Ж.
Ленивые программисты придумали, как получать зарплату и быть на хорошем счету, не работая ни минуты
С таким заголовком вышла статья о вайб-коддинге на cnews.

Современным программистам больше не нужно годами учиться, знать множество формул и алгоритмов, уметь искать крошечную ошибку в коде и исправлять ее так, чтобы не наплодить новых. При этом они могут продолжать работать в этой сфере и зарабатывать большие деньги – CNews писал, что в России зарплата разработчиков давно исчисляется сотнями тысяч рублей.

Ага, щас. 10 раз.
Сначала поясню от чего у меня полыхнуло:
От того, что джуны лепят дашборды на авось, считая, что нейросеть сама додумается, что «Иванов И.И.» и «Иван Иванов (отпуск)» - один человек, а потом удивляются, почему доверие к данным в компании - null.
Или от того, что «гениальный промт» вместо нормального ETL создаёт ад из дублей, где данные прыгают, как мои коты в час тыгыдыка. А компетенций оценить что получилось - нет. Хотя бы на уровне опять скормить это AI и прогнать по ключевым вопросам.

А теперь к сабжу.
Вайб-кодинг в таком прочтении приводит к тому что вы просите ДипСик написать кверик вместо вас, потому что лень гуглить, как объединить таблицы. А потом удивляетесь, почему ваша «крутая модель» считает, что 90% сотрудников уволились вчера, а укомплектованность при этом - 146%.

Вся эта история с тотал делегированием запросов и кода нейронкам, безусловно, работает. В руках хотя бы мидла.
А вот что происходит если мы даём обезьяне нейронке гранату право выбирать решения за джуна:
🔵Нейросеть настроила связи между таблицами, но не знает, что в HR-данных дубли - это норма. Headcount скачет, как пьяный на корпоративе: сегодня 100, завтра 300, послезавтра -42.
🔵Нейронка не предложит проверить источники. Сама же натянет даты из эксельки, где «31.02.2024» - это нормально, а потом уйдет в error.
🔵AI не скажет вам что ваш исходник - кака и нужно срочно менять архитектуру хранения данных. И КАК менять.
И так далее и тому подобное.

Прежде чем писать "сделай красивый репорт", "пропиши оптимальный запрос" - стоит задать себе вопрос, а вы сами то понимаете что входит в понятия красивый и оптимальный? Если нет - идите учите базу. С помощью той же самой нейронки, если хотите.

Спасибо, я высказалась.

@HRTech_Vision

Собрала тут очередную порцию идей для канала, а Батон всё раскритиковал, мол хватит уже про свою нудятину, давай что-то живое, где можно поспорить, посмеяться и не считать (почти) циферки.

Признаюсь, я с ним согласна, а посему вопрос:
О ЧЁМ ВАМ БУДЕТ ИНТЕРЕСНО ЧИТАТЬ В БЛИЖАЙШЕЕ ВРЕМЯ?

🔥 Автоматизация без боли - как упростить рутину даже с базовыми инструментами

👍 HR-данные - это просто, и как с ними работать без стресса

❤️ HR-профессия: мифы и реальность. Тут хочется ещё раз пошатать стереотипы и поддержать коллег.

👏 Инструменты, которые спасают - лайфхаки для повседневных задач

Выбор за вами, всё по классике - каких эмодзи будет больше, ту тему первую и разворачиваем для обсуждения. Можно ещё пошэрить пост коллегам, чтобы они тоже сделали выбор.
А если интересующей темы нет в списке - комментарии открыты для вас, я буду счастлива если там окажется новая тема.
Почему не голосованием? - потому что я не знаю как закинуть его в отложку)

@HRTech_Vision

Спасибо вам за то что помогли мне с выбором темы и активно выразили своё мнение!

А я, тем временем, подумала, что негоже что вы все в шапочке-анонимке, а информация обо мне висит в закрепе.
Давайте познакомимся друг с другом в целом и со мной в частности?

Предлагаю ответить в комментариях на 4 вопроса - коротко, честно и с душой:
1️⃣ Как вас зовут и чем занимаетесь?
Пример: Алёна, лид HR-аналитики, мечтаю оцифровать всю свою жизнь.
2️⃣Ваш главный рабочий лайфхак?
Пример: Берёшь - и делаешь. А научишься в процессе.
3️⃣Что бесит в работе больше всего?
Мой вариант: Когда меня не слушают, а потом приходят с проблемой, которая возникла ровно там, где я её предвидела.
4️⃣Как бы вы описали свою работу в одном эмодзи?
Моя: 👀 - оцениваю обстановку и уползаю обдумать её в коконе одиночества

HR-данные - это просто.
Кто и как создает HR-данные: разбираемся с источниками.
В голосовании безоговорочно лидирует тема "HR-данные - это просто", я решила выдать базу и поговорить о том, как наши данные вообще возникают.
76% HR-команд тратят до 40% времени на сбор и проверку данных, вместо анализа. Почему? Потому что источники разрознены, а ответственность расплывчата.
Давайте систематизируем хаос.

📎Что может выступать источниками данных?
Вот несколько примеров.
▫️Сотрудники: Обратная связь, анкеты вовлеченности, чаты.
▫️Менеджеры: Оценки эффективности, KPI, данные о проектах.
▫️Системы: ATS, HRM, биометрические системы, скуды, корпоративные мессенджеры.

📎Как не потеряться?
Как вариант, можно воспользоваться матрицей RACI. Это такая интуитивно понятная и компактная штука, которая четко распределяет, кто собирает данные (Responsible), кто отвечает за результат (Accountable), кого спрашивать (Consulted) и кого ставить в известность (Informed).
Отличный способ пояснить за шмот разобраться где чья зона ответственности.

Ну и бонусом, чек-лист из 7 вопросов к источнику данных.
✅ Кто отвечает за обновление данных?
✅ Где хранятся данные?
✅ Как проверяется качество данных?
✅ Интегрирован ли источник с другими системами?
✅ Какие меры защиты данных применяются?
✅ Как часто данные обновляются?
✅ Кто имеет доступ и как он контролируется?
Если на 4+ пункта нет ответа - ваш источник, как бы так сказать, ненадёжен.

Итак, возвращаемся к сабжу. Зачем такие сложности, если я заявляю что данные - это просто.
HR-данные не магия, а механика. Если знать:
1. Откуда они берутся (систематизируем источники)
2.Кто за них отвечает (матрица в помощь)
3.Как их контролировать (чек-лист)

Собирали когда-нибудь мебель из икеи? Вроде куча мелких деталей и нифига непонятно, но с инструкцией и системой - справится даже ребёнок. И арку про данные я хочу превратить в инструкцию по сборке HR-флёбергбоген.

🔥 - если вы сейчас сидите над "конструктором" и не знаете как его собрать побыстрее
И делитесь в комментариях - какие данные для вас самые сложные? Не кладутся куда надо, теряются, ломаются?

@HRTech_Vision

Вам чай с сахаром или с моими слезами? Карьерной боли пост.
Помимо аналитики я выстраиваю HRtech, о чем вы конечно знаете. И своей миссией вижу полную цифровую трансформацию HR-процессов. И это ОЧЕНЬ больно.
Сейчас моё внимание в части автоматизации сосредоточено на:
⏺️Бесшовном Employee Journey Map
⏺️Централизации данных
⏺️Подготовке данных к AI-аналитике

А вот из чего состоят мои слёзы:
▫️BPMN, который я ненавижу. Благо рисовать не пришлось, но когда я смотрю на схемы процессов в этой нотации мне хочется выброситься в окно
▫️GAP-анализ: обнаружить,, что «пропасть» между тем, что есть, и тем, что нужно - это буквально дыра, куда проваливается вся стратегия развития аналитики.
▫️KR, который из "снизить продолжительность операций на 50%" или "увеличить скорость получения данных на 70%" скоро превратится в "не свихнуться до конца квартала" и "выжить".
▫️Матрицы MoSCoW/Impact-Effort: что 80% функционала - это «Could Have», но все хотят «Must Have» уже вчера.
▫️User Story Mapping - ладно, тут без нытья, тут все молодцы

Где я сейчас:
Взявшись за ручки со стейкхолдерами штурмую этот Эверест. На пути к вершине уговариваю данные выселиться из их 20 разных домиков и переехать в один общий комфортный коливинг на вершине.
На выходных, когда меня шарахнула температура 39 - всю ночь видела кошмары как я наполняю DWH и впихиваю в колонку birth_date тип данных boolean. Вместо 12/03/1990 выходило TRUE, мол я Лунтик, я родился, не сомневайтесь.

В восторге ли я от всего происходящего? Безусловно, на 146%

❔
А у вас бывают такие моменты что настолько сложно, что даже легко? Поделитесь, пожалуйста.

@HRTech_Vision

Топ-10 великих цитат об HR-аналитике.
Недавно краем глаза в одном из каналов увидела пост: Как бы выглядели известные цитаты, если бы их автор был стартапером?
Решила красть как художник, и у канала и у великих, переработала под наш цифровой ад - и вот вам 10 цитат, после которых вы либо зарыдаете, либо закричите «ЭВРИКА».

Кто угадает авторов и оригиналы? Пишите в комменты
Спойлеры:
Одна цитата - не тронута, как legacy-система, которую все боятся переписать. Сможете найти, какая?

1️⃣ «Есть три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика»

2️⃣ «Я мыслю, значит, я мигрирую данные в облако»

3️⃣ «Скажи мне, какие у тебя метрики, и я скажу, кто ты»

4️⃣ «Мы в ответе за то, что автоматизировали»

5️⃣ «Не спрашивай, что данные могут сделать для тебя — спроси, что ты можешь сделать для данных»

6️⃣ «NULL-ов бояться - ETL не выстраивать»

7️⃣ «Техдолг - это то, что растёт, пока ты строишь дашборды»

8️⃣ «Стейкхолдеры не хотят данных, они хотят данных больше, чем другие отделы»

9️⃣ «Не багает тот, кто не пишет код»

1️⃣0️⃣ «May the Data be with you»

Кто не угадал хотя бы парочку - тот использует VLOOKUP вместо JOIN. Сорян 😅

@HRTech_Vision

Не смотря на то, что в общем инфополе трекинговые системы принято считать плохим злом и злодеем говна, я продолжаю настаивать на концепции ножа(можно нарезать салат, а можно - себе вены). Проблема не в инструменте, а в тоталитарных ручонках, которые держат этот нож инструмент.

Вот смотрите, свежая статья от ActivTrak - провайдера решений, в том числе для анализа цифрового следа.

И о чем пишут ужасные продавцы карательно-тоталитарного ПО? Что могут сказать миру эти торговцы угнетением и притеснением бедных сотрудников?
🟠Сотрудники стали работать на 36 минут меньше (средний день 8 ч. 44 мин.), но продуктивность выросла на 2%.
🟠70% сотрудников сохраняют здоровые рабочие паттерны - рекорд за 3 года.
🟠Работа в выходные как явление подросла на 9%, но это всего 5% сотрудников и чаще в крупных компаниях.
🟠Люди оптимизируют время: средняя «продуктивная сессия» выросла с 20 до 24 мин (+20%) - (спасибо кстати, надо у нас тоже эту метрику развернуть. посмотрим сколько у нас апологетов помодорро)

И где тут карательный инструмент?

📍Что могу сказать: Если трекинг используется чтобы штрафовать за опоздание на 7 минут - это не ПО гадкое, это бизнес криворукий.
Медосмотр вот для чего нужен? - чтобы вылечить где болит, или чтобы сразу ампутировать?

Так что в итоге, кто побеждает: доктора или надзиратели? Вы как думаете?

@HRTech_Vision

Я хотя бы не утверждаю, что HR-аналитика это легко.
Insta-тренд в телеграм.
Все уже видели это кошмарные токсичные рилс с подводкой "Я хотя бы.."?
Я в последние недели не самая доброжелательная лапушка, поэтому решила прокатиться на волне токсичности. Но смешно же вышло, нет?

▫️Я хотя бы не называю Excel «наш корпоративный DWH».
▫️Я хотя бы не использую дату рождения как primary key.
▫️Я хотя бы не называю «среднюю зарплату» без учёта выбросов достоверной аналитикой.
▫️Я хотя бы не называю ручной ввод 1000 строк процессом автоматизации.
▫️Я хотя бы не делаю дашборды, которые грузятся дольше, чем я успеваю вернуться из отпуска.
▫️Я хотя бы не использую 5 разных шкал в одной визуализации
▫️Я хотя бы не путаю NPS с ИНН
▫️Я хотя бы не предлагаю собрать всё в одном Excel-файле на 500 МБ
▫️Я хотя бы не забываю, что «null» - это не синоним «ноль».

А какие у вас "Я хоты бы.."?? Давайте отведем душу😅

@HRTech_Vision

HR-данные - это просто: измеряем не всё подряд, а то, что БОЛИТ
Как данные возникают читаем тут

Отслеживаете turnover rate, time-to-hire, retention? Отлично. Но если эти метрики не алёртят: «Смотри, вот тут у нас проблемка, вот тут мы теряем деньги» - вы просто коллекционируете циферки.

Примеры метрик, которые любят болеть (и примеры как их лечить)

🕙 Текучесть. Не сколько, а КТО
Если в департаменте текучка 28% (при средних 3.6%), копаем глубже:
✔️По сменам
✔️По менеджерам
✔️По причинам

2️⃣ Retention
Сегментируйте не по должностям, а по:
✔️Участию в ключевых проектах
✔️Частоте упоминаний в бонусах и благодарностях
✔️Активности в корпоративных системах

🕚 Time-to-Hire. Скорость = деньги
1 день простоя - XX рублей:
✔️Попробуйте перевести срок закрытия в недополученную прибыль - есть шансы сильно удивиться.

Как выбрать СВОИ метрики?
- Посмотреть в ДИР или спросить у CFO какие цифры makes him cry.
- Привязать hr-метрики к данным из первого пункта
-Снести половину репортов, которыми никто не пользуется

Если метрика не ведёт к действию - это цифровой мусор. Согласны?
У вас есть примеры "мёртвых" данных, которые мониторились годами просто чтобы было?

@HRTech_Vision

Массовые сокращения. Гроб. Кладбище.
Кликбейтно получилось? Учусь у СМИ.

Откуда вообще растут ноги у форсящихся страшилок и как они формируются? Следим за руками.
Привожу цитаты из разных статей с заголовками "Волна увольнений накрывает Россию", "В России спрогнозировали массовые увольнения в 2025 году" итд итп.

⏺️Акцентируемся на меньшинствах (нет, я не про дивёрсити)

25,6% компаний планируют сокращения... почти 60% респондентов уверены, что увольнения не планируются

Что не так: Заголовок выпячивает 25% («угроза!»), но 60% стабильных компаний остаются в тени.

Реальный контекст:
Из тех 25% большинство - оптимизация неэффективных подразделений, а не массовые увольнения.
Параллельный рост: В IT-секторе при этом открыто +320 тыс. вакансий.

⏺️Подмена понятий.

«40% компаний сократят штат... 46% сокращений — обслуживающий персонал, 22% — менеджеры»

Заголовок создаёт образ «тотального кризиса»
Реальность:
Это ролевая ротация, а не коллапс. Например, уход части менеджеров компенсируется ростом спроса на Agile-коучей (+34% вакансий за 2024 г.).
В обслуживающем секторе сокращения связаны с автоматизацией рутинных процессов (роботы-курьеры, чат-боты), а не с «крахом экономики».

Давайте уже как-то смотреть на проценты в динамике и вязать цифры друг с другом, ну.
И на контекст давайте смотреть.
И первоисточники чекать.

ℹ️А ещё хочу заметить, что не могу вспомнить ни одного «массового вымирания» той или иной профессии, которое не породило бы формирование множества рабочих мест. Все лифтёры в своё время умерли от голода? Телефонистки? Вроде бы нет 👀

@HRTech_Vision

Я ошиблась, приняв оффер.

Лето 2024.
Приняла идеальный оффер. Уже на первой неделе поняла - мой личный ад: корп.культура как кость в горле. Но решила переиграть систему: А вдруг привыкну? Не привыкла. Ушла. Цена: панический страх нового выбора.

Я была уверена что правильно действовала при выборе, но не понимала КАК не допустить промашки в этот раз. И это меня парализовало. А в голове были сплошные зацикленные руминации.

А если я опять ошибусь? Как мне взвесить перки? Как разобраться с консёрнами? На что я готова пойти а на что нет? Мне нужна стабильность и корпорация или стартап на высоких скоростях?

Было несколько офферов, но по факту выбор был между двумя. Ситуация осложнялась тем, что в обоих случаях я чувствовала уверенный мэтч и с рекрутером и с CHRO.
Я паниковала, металась, потом снова паниковала. В период просветеления вспомнила что я менеджер и аналитик, а не хрен собачий, и додумалась наконец решать вопрос по уму - привлечь экспертизу вне моей поехавшей головы.

На помощь пришла Лиза. Мы провели коуч-сессию, и Я КЛЯНУСЬ, не знаю как, но прямо в процессе я словила этот вот момент предельной ясности. И чётко осознала что никакого математически выверенного выбора передо мной не стоит и не стояло.

Вместо таблиц с плюсами и минусами ответ на вопрос "Что НЕ СЛУЧИТСЯ если ты выберешь оффер1/2?"

Я просто вдруг стала знать какой вариант верный.

Лиза, если прочитает этот пост, конечно скажет что не "вдруг" и даже сможет объяснить ЧТО именно она сделала. Но для меня это чисто магия какая-то была.

А ещё это прекрасная женщина когда-то подарила мне фразу "Алёна, никаким брейнштормом вы не достанете из мозга то, чего там нет".

Сегодня у Лизы день рождения. И в качестве части подарка я пишу этот пост. Но никакой пост не сравнится с тем, что мне она подарила тогда возможность услышать себя сквозь шумовую завесу паники.
Если вы тоже периодически:
❓застреваете в "параличе решений"
❓карьерно и личностно блуждаете
❓не осилили балансировку "надо" и "хочу"
то я решительно выписываю вам рецепт на сессию с Лизой.

Она, кстати, не знает что я пишу этот пост. Давайте устроим ей сюрприз.
💝лайк на пост = "С днём рождения!"

И да, ещё кое-что.
🎁 Я прошла испытательный срок на прошлой неделе 🎁
Так что меня тоже можно поздравить, но в приоритете - одна из самых талантливых и целостных профи из существующих в мире.

@HRTech_Vision

Для всех вновь присоединившихся и тех кто что-то пропустил:
📆Самые интересные посты за март.

📎Гайд по автоматизации HR-процессов.

📎Кем, как и в какой момент создаются HR-данные.

📎HR-данные - это просто: измеряем то, что БОЛИТ.

📎О цифровой культуре в компаниях.


Если есть темы, которые вам хотелось бы обсудить в следующем месяце - пишите в комментарии 💬

@HRTech_Vision

HR-Tech News - горячие новости из мира HR-Tech и HR-аналитики.

🔸Корпоративный чат-бот, после загрузки в него курса о важности ворк-лайф бэланс прекратил работу после 18:00 и вышел на связь только в 9:00 следующего дня.
Кейс компании "ApFullTech". После загрузки лекции "Как не сгореть на работе" бот начал отвечать: "Мой рабочий день завершен. Ваш запрос будет обработан в рабочее время"
🔸"JesterMetrics" выпустили алгоритм для поиска идеального кандидата по знаку зодиака. Новая фича анализирует совместимость команды через гороскопы.
🔸"MockAI" представила дашборд для анализа уровня сарказма
Метрика "SarcasmScore" считает фразы вроде "О, это гениально!" и "Ну конечно, еще один отчет!"
🔸Компания "NeuroStatus" внедрила ИИ, который оценивает стресс по фото с корпоратива. Алгоритм анализирует улыбки: по шкале от "натянутая" до "я сейчас взорвусь".

Конечно, все новости - первоапрельская шутка. Но так ли долго им осталось быть розыгрышами?
Какая "новость" задела за живое? - Пишите в комментарии!

👍 - если сразу поняли что я шутки шучу
❤️ - если мне удалось вас провести хотя бы первым пунктом
@HRTech_Vision

Human In The Loop: Почему AI не заменит людей, а сделает их незаменимыми

AI не оставит людей без работы. Люди без цифровых навыков сами это с собой сделают.

Напоминаю, что AI всё еще ведёт себя как одаренный ребёнок с нейроотличиями: делает 80% задач безупречно, но в 20% случаев выдаёт фееричную херню.

The phrase “human in the loop” (HITL) comes from AI and machine learning, referring to the humans who step in to guide, correct, or make sense of AI-driven processes. Sometimes, it means reviewing AI-generated decisions to catch mistakes (think fraud detection or medical diagnoses). Other times, it’s about injecting human expertise where AI lacks context, nuance, or ethical reasoning.

HITL-специалист это человек, который:
🔵Проверяет выводы AI (например, в кредитном скоринге или диагностике заболеваний)
🔵Добавляет контекст (алгоритм не знает, что сотрудник в отпуске, а не пропал без вести)
🔵Принимает этические решения (AI не отличит сарказм в чате от искреннего восхищения)

К 2026 году прогнозируется представленность подобных специалистов в 60% компаний (сомнительно, но оукэй). А McKinsey прогнозирует, что к 2030 году AI создаст 12 млн новых должностей и многие из них будут связаны именно с человеческим контролем.

Какие навыки отличают HITL специалиста от "человеческой одобряшки"?

🟧Грамотность в данных
- Умеете ли вы находить грязные данные до того, как они сломают модель?
- Знаете, как предвзятость в данных искажает прогнозы ИИ?

🟧Понимание AI
- Можете объяснить, чем нейросеть отличается от дерева решений?
- Знаете, где ИИ точно ошибётся (например, в оценке креативности)?

🟧Культура вопросов
- Задаёте ли вы «а почему?» каждому AI-выводу?
- Умеете переводить бизнес-задачи на язык данных (и наоборот)?


Задайте себе вопросы:
Работаю ли я в среде, где все могут найти данные?
Работаю ли я в среде, где все могут использовать данные?
Работаю ли я в среде, где все могут доверять данным?
Работаю ли я в среде, где все могут общаться с данными?

Будьте теми, кто стоит за AI, по-братски прошу.
Быть человеком в цикле не означает сопротивляться AI. Это означает быть тем, кто знает, как использовать его ответственно, эффективно и стратегически.

Ставьте 🔥 если вас, как и меня, до неприличия смешит звучание Human In The Loop со славик акцентом.

@HRTech_Vision

Я никогда не была сильным сторителлером, потому что между историями и структурой выбираю второе.
Не пишите мне что структура - часть истории. я это знаю
Подобное стремится к подобному, и мне очень импонирует когда истории оформляют в подборки, чёткие как инженерные схемы.
Принесла вам легитимно подрезанную подборку из канала People Management Tech , посты в котором я не пропускаю примерно никогда.
🔸Почему одни лидеры бегут от сильных профи, а другие создают им условия?
🔸Как отличить настоящих драйверов от мастеров имитации?
🔸Почему компании теряют лояльность топовых кадров, даже не замечая этого?

Сильные сотрудники — это огромный ресурс для бизнеса, но только если компания умеет с ними работать. Там, где их не слышат или подавляют, они либо уходят, либо адаптируются, теряя свою ценность.

⚡️Тренды. Тренды. Тренды.

Вендоры называют трендами то, что готовы продать. Потребители - то, что рисуют в своих "To Be" фантазиях. Футурологи, ну, пусть у них будет работа.

Мода - это искусство, а искусство бесполезно.

Как и этот пост

Вам тоже порядком надоел инфо-шум в стиле "Топ-10 HR-трендов 20*любого* года"?
Мне лично AI уже мерещится в каждом утюге.

Давайте поиграем? Забавы ради я сделала бинго-карту.

Правила простые:
🕙 Закрываете клетку, если уже внедрили
🕥Собрали линию (по горизонтали, вертикали, диагонали) - поздравляю, вы выиграли эту жизнь
🕚 Пишем в комментарии - получилось собрать бинго? Какие, господи спаси, тренды для вас - просто работа?

@HRTech_Vision

Почему сотрудник - это не человек.
Погодите записывать меня в гитлеры, сейчас поясню.

Всё началось с простого вопроса: «Почему у одного человека в системе два разных GUID?» Коллега недоумевала: "Человек-то один", и тут я поняла, что пора объяснить фундаментальный принцип HR-аналитики.

⏹️Спойлер: сотрудник ≠ человек. И вот почему.

Физическое лицо vs. Сущность в системе

▫️Человек (физическое лицо) - это вы, с вашим паспортом, нейронами и любовью к кофе и котикам. У него единственный GUID идентификатор), который не меняется даже если вы смените фамилию, пол или должность.
▫️Сотрудник - это ваша «роль» в компании. В случае рехайринга, оформления совмещения или замещения система создает новую сущность с новым GUID.

📎Что ломается, если путать сущности?

🔸Ошибки в расчетах. 1,5 ставки на разных позициях - это два идентификтора сотрудника. Возьмете гуил физ.лица - получите неверную укомплектованность как минимум.
🔸Кривая история изменений.
🔸Ресурсное планирование превращается в ад. Как отделить ваши 20% нагрузки в проекте А от 80% в проекте Б, если система считает это одним человеком?

Что делать?
✔️Разделяйте сущности на уровне данных. В любой HRIS должен быть таб People (физические лица) и Employees (сотрудники как трудовые отношения).
✔️Не бойтесь множить GUID.
✔️Связывайте сущности через ключи.

Кстати, сущность "кандидат" - тоже по хорошему-то должна иметь уникальный идентификатор. Иначе воронку и TtH вы будете собирать мучительно больно и долго.

💡 Check yourself: Зайдите в вашу HR-систему. Видите там сотрудников или людей? Если второе, то пора звать дата-инженера. Потому что аналитика строится не на биологических особях, а на цифровых следах их взаимодействии с компанией.

@HRTech_Vision