Системы для автоматизации корпоративных процессов (в том числе HR) могут быть нескольких типов.

1. Платформы - универсальные системы со встроенными средствами разработки и инструментами для глубокой кастомизации не только силами вендора. Это могут быть ERP или HCM системы, портальные платформы. Вариацией платформы является система с развитым API и маркетплейсом для расширений и интеграций.

2. Продукты для автоматизации какого-то набора процессов - ATS/LMS/TMS/CRM/... Как правило с относительно ограниченным набором возможностей для кастомизации, особенно если это облачные системы.

3. Инструменты для реализации проектов. Когда вендор не готов делать универсальную платформу или не хочет отдавать возможности глубокой кастомизации партнерам/клиентам. Но хочет делать большие проекты, требующие серьезной кастомизации. За основу для реализации берётся базовая система и под каждого крупного заказчика «допиливается» уникальное решение.

Когда создаёшь систему надо делать выбор по какому из путей идти. И если основатели/инвесторы проекта не могут договориться - они не уживутся. А клиенты не будут понимать как будет развиваться система.

Основатели проекта Potok не договорились со стратегическим инвестором (Северсталь) - они хотели делать продукт, а получилась, похоже, проектная кастомизация. И основателю пришлось уйти из своей компании. Впрочем, реальные причины могут отличаться от декларируемых. Посмотрим, какая будет судьба у системы:
https://vc.ru/services/77470-soosnovatel-hr-startapa-potok-kirill-nikolaev-pokinul-proekt-iz-za-rashozhdeniy-vo-vzglyadah-na-strategiyu-kompanii

Что такое ATS (Applicant Tracking System)? Вроде бы все очевидно - система автоматизации рекрутмента.

Но, из-за невероятного многообразия функционала, ATS системы очень сильно различаются. Лендинги для соискателей это ATS? А управление обучением на этапе адаптации?

Мы подготовили статью, в которой перечислили основной функционал, который теоретически может быть в ATS. От лендинга до предиктивной аналитики:
https://blog.websoft.ru/2019/07/ats.html

Пятничное. Приходилось ли вам приносить своим коллегам/команде/подчиненным плохие новости?

А если есть и хорошие? Например, плохая новость - срок проекта сократили вдвое, но есть и хорошая - никого пока не уволили.

Как правильно - сначала хорошая новость, а потом плохая или наоборот? Большинство из нас либо об этом не задумываются либо считают, что порядок значения не имеет.

А вот и нет. Если верить британским ученым.

Дениэл Пинк, автор многих вполне любопытных книг (на русский переведена только книга Драйв, а есть ещё очень неплохие «To sell is human”, “When”). Опираясь на исследования, он говорит о том, что у сказки должен быть хороший конец. А начинать всегда надо с плохих новостей.

Так что, когда вы идёте к HR-директору/CEO объяснять почему проект не укладывается в сроки/бюджет/спецификацию начинайте с самого печального и ужасного. А заканчивайте тем, что надежда ещё есть ;)

Вполне научное обоснование этой нехитрой идеи описано в статье: https://ideas.ted.com/why-you-should-always-deliver-the-bad-news-first/

По какой модели делать проект HR-автоматизации:
⁃ традиционный вариант (waterfall) с ТЗ, четким планом проекта, фиксированной ценой, формальным процессом сдачи-приемки
⁃ гибкий подход (agile) - без детального ТЗ, с последовательностью спринтов (этапов)

Мы более 10 лет делали проекты исключительно традиционным способом, но 2 года назад практически полностью перешли на agile. И у нас есть возможность сравнивать. Поделюсь нашими наблюдениями.

Возьмём типовой HR процесс, требующий автоматизации. Например, сложная процедура Performance Management.

Для традиционного проекта:
1. Есть этап (предпроект) по аналитике - подготовке ТЗ. Трудозатраты - не менее 1 человеко-месяца. Реальный срок - до 2-х месяцев. Проблемы на этом этапе - заказчик пытается «запихнуть» в ТЗ как можно больше, ведь второго шанса не будет

2. Этап реализации. Трудозатраты - от 3-4 человеко-месяца разработчика/аналитика. Но, к этим трудозатраты нужно добавить затраты на управление проектом и риски (ведь ТЗ не идеально). Резерв и затраты на управление могут составлять от 50 до 100% от основных трудозатрат.

3. Этап сдачи приемки. Тут будет о документация и обучение и подготовка ПМИ и проведение испытаний. Не менее месяца, как правило 2.

Итого, проект будет выполнен в лучшем случае за 5-7 месяцев, а оценочные трудозатраты составят 10-12 человеко-месяцев. И стоимость этих работ и рисков будет заложена в договор (он же с фиксированной стоимостью). Я знаю компании, которые и эти цифры умножили бы на 2x при классическом варианте проекта, особенно для сложного государственного заказчика.

На этапе сдачи приёмки обязательно возникнут спорные или даже конфликтные ситуации из-за различной трактовки ТЗ.

Итог: долго, дорого, почти неизбежные разногласия в конце проекта

А что в agile?

Аналогичный проект делается, как правило, за 3 месячных спринта и 4 спринт на финальное тестирование и сдачу приемку.

Требования уточняются по ходу проекта. В реализованную систему попадёт только то, что реально нужно. Не критичные требования исключаются автоматически и за них заказчик не платит.

Трудозатраты проекта (и как следствие цена) - 6-8 человеко-месяцев.

Итого: быстрее в полтора раза, на столько же дешевле., вероятность конфликта в ходе проекта - драматически ниже.

Вывод: при правильном подходе к agile, затраты будут на 50% ниже, а срок реализации быстрее, удовлетворенность заказчика и исполнителя - выше существенно.

Это если делать все правильно. Что такое правильный подход и чего не нужно делать в agile - в следующем посте.

Есть и более оптимистичные исследования, которые говорят что agile проекты стоят в 4 раза меньше, а их вероятность успеха в 6 раз выше
https://www.scrum.org/resources/blog/large-scale-agile-and-scrum-vs-waterfall-agile-6x-more-successful-14-cost-and-10x

Как контролировать усталость персонала там, где это критично? И можно ли это сделать с помощью технологий?

Яндекс-Такси работает над инструментами для анализа усталости водителей. Утомление будут определять по 68 точкам на лице, зеванию и т.п:
https://www.kommersant.ru/doc/4052447

Так что не зевайте в такси. Как известно, у Homo Sapience это заразно, а вашего таксиста снимут с маршрута.

Китайцы для этих же целей экспериментируют с приборами для снятия энцефаллограммы мозга, встроенными в головные уборы:
https://blog.websoft.ru/2018/06/blog-post_21.html

К сожалению, броня и снаряд находятся в состоянии вечной борьбы. Когда на рынке появятся психоактивные вещества, обманывающие алгоритмы Яндекса, мы об этом узнаем. А также о том, можно ли обмануть алгоритм тремя чашками крепкого кофе или кока-колой с какими-нибудь добавками.

Продолжим разговор про agile, начатый пару дней назад.

Несмотря, на очевидные прелести гибкого подхода к разработке, испортить можно и его.

Что НЕ надо делать при автоматизации по agile:

1. Неожиданно менять длительность спринтов

2. Относиться к каждому спринту как к небольшом проекту, выполняемому по традиционной модели разработки

3. Не резервировать время на приемку результатов спринта

4. Не проводить регулярные встречи проектной команды

5. Не планировать и не резервировать ресурсы заказчика на спринт (планирование/тестирование/изучение новых доработок)

6. Менять планы работ в середине спринта

7. Ругаться с подрядчиком про то, что исправление ошибок не является частью работ по спринту

8. Начинать проект без верхнеуровнего понимания цели (agile не означает хаос)

9. Менять направление работы в середине проекта (начинали автоматизировать один процесс, а закончили другим)

10. Менять команду на стороне заказчика на каждом спринте

Интересное интервью с экспертом в области искусственного интеллекта. Для тех кто ещё не разобрался в терминах (AI/ИИ/ML) - на человеческом языке даются вполне осмысленные объяснения.

В нем есть кусочек про ИИ в HR. И про сложности с ним связанные.

Согласен со словами автора, что в hr-данных очень много шума и это сильно затрудняет аналитику и использование алгоритмов ML. А ещё большинство HR данных не попадают под определение big data - их слишком мало, чтобы строить надежные модели.

Прочитайте, чтобы иметь основание более вдумчиво и взвешенно относиться к рекламным историям про «использование Искусственного Интеллекта», декларируемые многими HRTech стартапами:
https://vc.ru/dev/77620-pro-ii-prostym-yazykom-intervyu-s-rossiyskim-data-scientist-obladatelem-vtorogo-mesta-v-reytinge-kaggle

Обсуждение подслушанное в одной из HR-групп в FaceBook:
- Вопрос: Коллеги, дайте обратную связь про использование Робота Вера
- Ответ: А разве ей кто-то ещё пользуется?

А ведь год назад о роботах обзванивающих кандидатов говорили и писали абсолютно все.

Чтобы описать подобные истории, компания Gartner придумала «цикл хайпа»:
https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle

Через этот цикл проходят почти все новые технологии. Только интервалы цикла в последнее время очень сильно сжались - технология, которая была у всех на слуху год назад сегодня оказывается в зоне забвения.

Вывод:
Когда вы оцениваете новую технологию - поймите в какой области «цикла хайпа» она находится.

Если она в самом начале пути - стоит подождать, если в зоне забвения - не стоит думать, что она окончательно умерла или никому не нужна. Возможно, ее время ещё придёт.

Увольнять живых людей тяжело. Но, если вам все же нужно это делать, то можно потренироваться на виртуальных персонажах.

Тренажер увольнений - это то случай, когда виртуальная реальность действительно может оказаться полезной.

Компания Talespin сделала виртуального персонажа Барри, которого вы можете уволить любое количество раз и тем самым развить свою эмпатию до невероятного уровня:
https://incrussia.ru/news/uvolte-barry/

Более 55% американских рекрутеров, опрошенных компанией Jobvite, считают, что автоматизация не угрожает рабочим местам в их компаниях и в ближайшие 3 года, никто не будет сокращён из-за новых технологий и автоматизации:
https://www.jobvite.com/jobvite-news-and-reports/2017-automation-nation-report-recruiter-perspectives-automated-future/

Одновременно с этим есть и другие цифры:
- 25% рабочих мест под угрозой из-за AI (Brookings Institution, 2018)
- 40% людей потеряют работу (AI эксперт и инвестор Kai Fu Lee в интервью Forbes
- апокалиптических прогнозов множество ...

Могут ли быть правы и те и другие? Очевидно нет. В Штатах сейчас один из самых сильных рынков труда. Безработица минимальная и рекрутеры точно не сидят без работы. Они субъективны.

Люди в AI индустрии ещё менее объективны в своих оценках.

Правда где-то посередине.

Единственный вывод, которые можно из всего этого сделать - не доверяйте суждениям о будущем индустрии эксперту работающему внутри этой самой индустрии. Слишком «замылен» взгляд.

Сможет ли Google «убить» HeadHunter? Или это сделает Яндекс? Или этого не произойдёт?

Пока и Google и Яндекс агрегируют данные о вакансиях с Job-сайтов (HH, Superjob, ...) и показывают их в выдаче со ссылкой на оригинальный сайт.

Какой трафик приходит к ним через поисковые системы знают только сами job-сайты.

Если эта доля велика или постоянно увеличивается, то им можно начинать беспокоиться.

Потому, что этот трафик вдруг может начать литься не к ним, а напрямую на сайты работодателей или на собственные сервисы поисковиков.

Если люди привыкнут искать вакансии в поисковике, то, поисковики смогут изменить правила игры. Им будет достаточно определить, что одна и та же вакансия компании опубликована на job-сайте и на сайте работодателя и включить в выдачу только оригинал. И трафик пойдёт мимо job-сайтов. А это повлияет на их доходы.

Пока, не похоже, чтобы в России кто-то беспокоился. А вот европейские компании уже начали и собираются жаловаться на Google в Европейскую антимонопольную комиссию:
https://vc.ru/services/79161-evropeyskie-rekrutingovye-sayty-obvinili-google-v-antikonkurentnom-povedenii-iz-za-pokaza-vakansiy-v-poiske

Запасемся попкорном и понаблюдаем чем история закончится в Европе, Штатах и потом у нас.

Канал уходит в отпуск на 10 дней. Желаю всем хорошо от нас отдохнуть!

Почему нужно платить зарплату 2 раза в месяц? Идея про единый для всех график выплат (раз в неделю или раз в 2 недели в Штатах, зарплата и аванс у нас) настолько привычна, что кажется незыблемой.

Но, есть fintech стартапы, которые предлагают технологические решения, которые изменят ситуацию.

В Штатах компания Gusto делает решение для создания индивидуализированного графика выплат: https://www.cbinsights.com/research/gusto-ceo-future-fintech/

В России Рокет-банк предлагает зачислять деньги на зарплатную карту авансом до зарплаты пропорционально отработанному времени (кредит):
https://vc.ru/finance/78976-roketbank-zapustil-pervyy-kreditnyy-produkt-zaymy-do-zarplaty

Возможно, мы скоро окончательно вернёмся в средневековье. В старые времена работникам платили ежедневно в конце дня, чтобы они могли пойти и купить себе еду. Теперь будет то же самое, но технологичнее.

Один из основных мотивов digital преобразований в HR - персонализация. Компании пробуют предоставлять сотрудникам персонализированное обучение и планы развития, персонализированный график выплат, индивидуальные карьерные маршруты и уникальный набор льгот, обычно называемый кафетерием.

Кафетерий льгот - сервис, позволяющий сотруднику выбирать нужные позиции из набора льгот и создавать себе индивидуальный пакет. В наших краях этот зверь встречается не часто и ещё реже автоматизируется.

Поэтому, читайте кейс про автоматизацию кафетерия льгот для 80.000 сотрудников Ростелеком:
https://blog.websoft.ru/2019/08/webtutor.html

Закон о защите персональных данных существует давно, но серьезных и больших скандалов, связанных с утечками данных сотрудников крупных компаний не было.

А вот теперь есть - данные сразу 700.000 сотрудников РЖД, включая СНИЛС, «утекли»:
https://meduza.io/news/2019/08/27/v-rzhd-proizoshla-utechka-dannyh-bolee-700-tysyach-sotrudnikov-kompaniya-obratitsya-v-pravoohranitelnye-organy

Стоит ожидать обострения внимания служб информационной безопасности к HR-системам, особенно доступным через Интернет.

В последнее время часто приходится наблюдать две крайности в подходе к системам, содержащим персональные данные:
1. Держать и ничего не пущать. Когда ИБ даже слышать ничего не хочет о доступе к HR системам из-вне корпоративной сети, про мобильные приложения и прочие инновации. Какие бы технические решения не предлагались
2. Закрыть глаза на все риски и побежать. Без адекватных технических и организационных решений

А есть и третий путь - разумный. С 2-х контурными решениями, адекватными инструментами защиты, позволяющими делать решения для сотрудников, а не блокировать работу.

Будем надеятся, такие истории сдвинут ситуацию в сторону третьего пути, а не «железного» занавеса.

Гибкое управление рабочим графиком сотрудников - новая тема в HRTech, которая активно развивается.

Доля персонала с временными контрактами или неполной занятостью постоянно увеличивается. Статистика из Штатов - из 157 миллионов работающих, таких работников 27 миллионов (17%).

Очень важный вопрос для сотрудников розницы и временного персонала - удобное и эффективное планирование графика работы.

Walmart объявил о создании мобильного приложения “My Walmart schedule” для менеджеров магазинов. Оно позволяет предсказываться нагрузку в различных сменах и гибко управлять графиком сотрудников. Позволяет сотрудникам меняться сменами с коллегами и т.п.:
https://www.hrdive.com/news/walmart-announces-predictive-scheduling-for-all-us-stores/542188/

С новыми технологиями экспериментирует Gap. Компания провела эксперимент 2018 году в трёх десятках магазинов. Сотрудники смогли участвовать в формировании своего рабочего графика и это привело к повышению эффективности работы (до 7% роста продаж в ходе эксперимента):
https://www.ssa.uchicago.edu/sites/default/files/uploads/2018_Stable_Schedules_Study_Report.pdf

В России с технологиями для планирования гибкого графика экспериментирует МВидео:
https://www.retail-loyalty.org/news/m-video-vnedryaet-reshenie-verme-dlya-planirovaniya-rabochikh-grafikov-sotrudnikov-roznitsy/

Стоит понаблюдать за интересными идеями в этой области - в том числе интегрированными с другими инструментами HR-автоматизации.

Пятничное. Вы все ещё не знаете для чего стоит применять VR в корпоративном обучении? Вы просто не в той стране живёте!

Как отмечает журнал Chief Learning Officer, набирающее популярность и одно из наиболее эффективных направлений использования VR - обучение сексуальным домогательствам (sexual harassment). В смысле, тому как не надо:
https://www.chieflearningofficer.com/2018/04/02/vr-answer-sexual-harassment-training/

Боюсь, что по нашу сторону океана эта идея пока не очень зайдёт, хотя времена и меняются.

Впрочем, такое обучение могло бы быть популярным у наших сограждан, но с прямо противоположным эффектом. Ибо культурные различия и особенности.

Хороших выходных!

Сбербанк запустил новый сервис для своих корпоративных клиентов - проверка сотрудника:
https://www.sberbank.ru/ru/press_center/all/article?newsID=6b9c4959-c435-4448-bc83-33c8fa1507e7&blockID=1303&regionID=77&lang=ru&type=NEWS

За 490 рублей можно проверить валидность паспорта, судимость и нахождение в розыске, долги по налогам и соц. сети.

За 690 к базовым проверкам добавляются проверки водительских прав, штрафов и нарушений ГИБДД.

Также можно проверять ограничения на занятия бизнесом, банкротство и участие в предпринимательских активностях.

Самым интересным моментом в этом процессе является поиск аккаунтов человека в социальных сетях (остальные сведения доступны через API в открытых базах государственных органов).

Делать это можно двумя способами:
1. Если социальные сети предоставляют банку доступ к данным всех своих пользователей. Если верить социальным сетям, они этого не делают.
2. Если сервис банка автоматически собирает и накапливает у себя данные из социальных сетей. И потом ищет в них совпадения. Но, тогда сбор персональных данных делается без согласия пользователей. А это незаконно.

Будем надеятся, что банк идёт 3 путем и получив согласие человека на обработку персональных данных, в том числе из соц. сетей, получает эти данные официально. Хотя не понятно как.

Тем не менее, тема автоматического сбора данных о людях по различным социальным сетям очень «мутная». Сейчас таких сервисов становится много, особенно для поиска ИТ специалистов. И ни один из них внятно не объясняет легальность своих механизмов работы. Посмотрим, что скажет Роскомнадзор :)

На кладбище проектов Google прибавление - в этот раз мы прощаемся с проектом Google Hire.

Это была попытка сделать облачную ATS систему (автоматизация рекрутмента) для малого и среднего бизнеса. Для этого в 2015 году за $380 миллионов был куплен стартап Bebop.

Но, проект, судя по всему, ожиданий не оправдал и закроется в сентябре 2020 года. В пресс-релизе Google говорится, что проект «успешно работает, но мы решили сосредоточиться на других задачах»: https://techcrunch.com/2019/08/27/google-will-kill-off-google-hire-in-2020/

Возможно, рынок ATS систем оказался не таким большим, как ожидал Google, а возможно существенно более консервативным, чем предполагалось.

Возможно, переоценили потребность SMB сегмента в ATS решениях. Не очевидно, что наличие задачи подбора или проблем с поиском людей, трансформируются в необходимость внедрения ATS системы. Особенно там, где подбором занимается один сотрудник или владелец/директор бизнеса.

Впрочем, сервисы Google по поиску и агрегированию вакансий продолжаю успешно работать. Так успешно, что job сайты даже жалуются на них в Европейскую Комиссию, о чем мы писали пару недель назад.

Суд города Балтимор оштрафовал компанию Enterprise Rent A Car на 16 миллионов долларов и лишил ее прав на заключение контрактов с федеральным правительством:
https://www.shrm.org/resourcesandtools/legal-and-compliance/employment-law/pages/baltimore-company-ordered-to-pay-$16.3-million-in-race-bias-case.aspx

А все потому, что они при приеме на работу дискриминировали чернокожих кандидатов. Интересно, что суд подтвердил факт дискриминации, не потому, что нашли приказы, письма и прочие вещественные доказательства. Дураков нет такое на бумаге писать, особенно в Штатах. Были проанализированы данные по приему, повышениям и отказам кандидатам. Их сравнили с тем как должно быть там, где нет дискриминации.

И рекомендовали всем федеральным подрядчикам собирать и быть готовым предоставить соответсвующие HR-данные проверяющим органам по первому требованию.

Такая вот история, весьма диковинная для наших широт. Но, частично, объясняющая большое внимание, уделяемое HR-аналитике и борьбе с предрассудками и предубеждениями (bias) на Западе.

Страшно подумать, что будет, если у нас какой-то правительственный орган начнёт изучать корпоративные практики рекрутмента. Истории про айджизм, сексизм и нелюбовь к гражданам неславянской внешности мы регулярно читаем в соц. сетях.

А ведь скоро (после введения электронных трудовых книжек) все эти данные у государства будут. Так что посмотрим.

В 1995 году обратную связь 360 градусов использовало порядка 40% крупных компаний. В 2002 году уже 65%, а наше время 85-90% (данные компании Mercer).

Можно считать, что этот метод является профессиональным стандартом.

Причём, есть данные, что все больше компаний использует обратную 360 не только для целей развития, но и для оценки (performance appraisal).

Можно предположить, что эффективность метода доказана, измерена, подтверждена исследованиями и наблюдениями, а его использование должно влиять на эффективность сотрудника и организации в целом.

Но, парадокс в том, что исследований, однозначно демонстрирующих положительную связь между использованием обратной связи 360 и эффективностью нет. По крайней мере, нам найти их не удалось.

Есть отдельные исследования, демонстрирующие определенную степень позитивной корреляции.

Есть и другие, которые говорят об обратной корреляции - капитализация компаний, активно использующих 360 ниже (например, исследование HCI 2001 года).

Почему же мы используем 360 все интенсивнее? Похоже потому, что люди любят получать обратную связь. А 360 это простой и понятный HR способ эту обратную связь обеспечить.

Получается, что на словах цель обратной связи повысить эффективность сотрудника и организации в целом, а в реальности - сделать людям приятно.