Традиционные подходы к подбору перестают работать на рынке кандидата. Не достаточно разместить вакансию на job сайте и ждать откликов. Можно не дождаться.

В такой ситуации все больше компаний начинают использовать многоканальный (omnichannel) подбор.

Это про то, чтобы информация о вакансии была доступна не только на одном job сайте, а на все основных + на карьерном портале + лендинг вакансии продвигался бы в соц. сетях.

А ещё роботизированный поиск приводил бы кандидатов в ATS систему или на карьерную страницу. Где бы кандидата ждал чат-бот, видео-интервью и автоматизированные инструменты оценки.

Мы написали статью, про то как построить такой полностью автоматизированный процесс с помощью наших инструментов (E-Staff/WebTutor):
http://blog.websoft.ru/2019/11/blog-post_18.html

Большая проблема алгоритмов, построенных на нейросетях и машинном обучении в том, что результаты их работы крайне сложно объяснить.

Не понятно, какой именно фактор влияет на итоговое решение. Например, смотрите наш пост на прошлой неделе про прогноз смерти на базе данных ЭКГ.

Этот факт становится особенно критичным в HR, при наличии законодательства типа GDPR (европейский закон о защите персональных данных в Интернет). В этом законе есть “right to explain” - человек имеет право потребовать объяснения работы алгоритма, если это влияет на его карьеру или жизнь.

Провайдеры сервисов ИИ не могут не беспокоится по этому поводу. И вот Google выпустил бета-версию Explaiable API. Это сервис, дополняющий AI инструменты Google, технологиями для объяснения результатов работы алгоритмов.

Подробнее читайте на Habr:
https://m.habr.com/ru/news/t/477216/

Вероятно, скоро стоит ждать ответа от Microsoft и Amazon.

Слышали про суперсервис «Трудовые отношения онлайн» который государство собирается запустить в 2020 году?

«Суперсервисом» он официально называется на сайте госуслуг и включает в себя:
⁃ электронные трудовые книжки
⁃ электронный трудовой договор
⁃ заявление об увольнении в электронной форме
⁃ поиск работы
⁃ анализ зарплат по стране
⁃ и ещё всякое до кучи.

Все на портале госуслуг и в мобильном приложении. Посмотрим взлетит ли?

Пока есть краткое описание и промо-видео:
https://gosuslugi.ru/superservices/labour

Как устроено мобильное обучение в Лукойл? Как совместить «традиционный» формат мобильного обучения (мини-курсы, тесты, видео, книги) и дополненное реальность AR?

Про это презентация Сергея Кузнецова с конференции E-Практика 2019:
http://news.websoft.ru/pdf/6763229271119963674

Несколько интересных моментов, на которые стоит обратить внимание:

1. Как совместить в одном мобильном приложении (WebTutor Mobile) электронные курсы, календарь очных мероприятий, учебный план, книги различных провайдеров, тесты, задания

2. Интеграция в одном приложении сервисов от различных провайдеров (Термика, Smart Reading, ...)

3. Интеграция учебного и AR приложений

Любопытная американская история, которая говорит о значимости контента, создаваемого пользователями (UGC).

Юридическая фирма в штате Миссури подала в суд на двух своих бывших сотрудников, разместивших негативные посты о работе в компании на сайте Glassdoor. Компания ссылалась на соглашение, которое подписывали все сотрудники. Оно обязывает сотрудников не критиковать компанию публично.

Ситуация разрешилась (обвинения сняли, дело закрыли) после вмешательства американского аналога инспекции по труду и ссылок на федеральное законодательство, запрещающее работодателю ограничивать взаимодействие с коллегами, для улучшения условий труда:
https://blog.shrm.org/blog/can-a-company-require-new-employees-not-to-bash-it-on-glassdoor?_ga=2.40372586.998849907.1574884205-170536922.1574884205

Интересно, что компания пошла в суд из-за такой, казалось бы, мелочи, как негативный отзыв на сайте. Почему? Потому, что каждый такой отзыв на Glassdoor увеличивает для компаний стоимость подбора и удержания сотрудников. Увеличивает настолько, что стоит идти на серьезные меры.

Репутация работодателя, выраженная в среднем балле в Glassdoor, становится важным KPI для HR и дополнительной головной болью. Ждём появления российского аналога Glassdoor и похожих историй.

Как компании оценивают эффективность обучения?

Возьмём, наиболее распространённые модели - модель Кикрпатрика, состоящая из 4 уровней оценки эффективности обучения, к которым в модели Филлипса добавляется пятый уровень (ROI).

До появления современных LMS систем, измерение эффективности по этой модели было достаточно трудоемким. После их появления все должно было стать сильно проще.

Посмотрим по уровням:
1. Реакция - автоматизируется заполнением форм обратной связи по итогам тренинга в электронной форме. Ссылку на форму участник тренинга автоматически получает в почту или мобильное приложение. И система напомнит любое количество раз.

2. Знания - автоматизируется тестом, также назначаемым автоматически

3. Изменение поведения - автоматизируется опрос руководителей/экспертов/коллег, которым автоматически направляется электронный лист оценки изменения поведения/применения навыков

4. Результативность - тут сложнее, но интегрированные HR системы позволяют загружать KPI и сравнивать их с информацией об обучении. Из этих данных можно строить аналитику и делать выводы

5. ROI - задача нетривиальная, но данные, полученные на 4 уровне сильно ее упрощают

Вывод: как минимум 3 первых уровня должны автоматизироваться «из коробки» любой современной LMS системой. По крайней мере WebTutor делает это легко.

Можно предположить, что опрос компаний должен демонстрировать почти 100% использование таких методов оценки для уровней 1-3.

Как на самом деле?

Если брать очень оптимистичные американские данные ATD за 2015 год, то получается так:
⁃ уровень 1 - 88%
⁃ уровень 2 - 82%
⁃ уровень 3 - 60%
⁃ уровень 4 - 35%
⁃ уровень 5 - 15%

А что в России? Больших надежных опросов и исследований, на которые можно было бы сослаться, нет.

Вот наша экспертная оценка доли компаний, применяющих различные инструменты оценки эффективности:
⁃ 60-80% на уровне 1
⁃ 40-50% на уровне 2
⁃ менее 20% на уровне 3
⁃ совсем ничтожно мало на уровнях 4 и 5

И тут приходится задумываться - а нужна ли на самом деле российским компаниям оценка эффективности обучения, о которой так много говорится?

Потому, что если инструменты есть под рукой, а их не используют вполне умные и профессиональные люди, значит никто их об этом не просит.

Для тех, кто интересуется технологиями электронного обучения мы подготовили материал про новые стандарты xAPI и CMI5:
http://blog.websoft.ru/2019/12/xapi-cmi5.html

В статье мы попробуем ответить на вопросы:
⁃ зачем нужны эти новые стандарты, если есть проверенный годами Scorm?
⁃ чем отличаются xAPI и CMI5?
⁃ какие средства разработки курсов поддерживают новые стандарты и какие у них есть особенности?
⁃ как интегрировать новые курсы в LMS систему?
⁃ в каких случаях стоит использовать курсы, сделанные по новым стандартам?

На прошлой неделе мы писали про государственный «суперсервис» про подбор/трудовой договор и увольнение.

Похоже, государство на этом не остановится. В 2020 начнётся эксперимент с единой медицинской картой работника в Татарстане и Кузбассе:
https://www.kommersant.ru/doc/4148387

Логичным продолжением этого процесса в корпоративных HR системах будет интеграция кадровых систем (в части учета предоставленного лечения, реабилитации и путёвок в санатории) с этим сервисом.

Возможно, люди боятся роботов и искусственного интеллекта меньше, чем можно ожидать.

По крайней мере, может показаться, что они доверяют им больше, чем своим начальникам. Вот результат опроса, проведённого Oracle и консалтинговой компанией Future Workplace:
https://www.shrm.org/resourcesandtools/hr-topics/technology/pages/why-employees-trust-robots-more-than-their-managers.aspx

Опрашивали почти 9000 жителей 10 стран. Некоторые результаты:
⁃ 64% опрошенных доверяют роботам больше, чем своим начальникам
⁃ 82% считают что искусственный интеллект может справится с принятием решений лучше чем их руководитель
⁃ По мнению опрошенных алгоритмы менее предвзяты, выдерживают сроки
⁃ 50% в каком-то виде сталкивались с AI в своей работе

Стоит ли делать вывод о том, что людям действительно нравится иметь дело с роботами и алгоритмами? Не факт. Но, большинству точно не повезло с руководителям, которым, судя по результатам опроса не хватает как soft так и hard skills.

И люди в опросе рисуют образ идеального менеджера - четкий, ответственный и непредвзятый как алгоритм, но способный к эмпатии, сопереживанию и наставничеству.

Вот только где таких взять?

Любопытная история от МТС. Компания запустила сервис «Снежинка», анализирующий активность сотрудника в почте, на корпоративном портале, на внутренних сервисах обучения и социального взаимодействия и много где ещё.

По итогам анализа данных, алгоритм предлагает инструменты развития, прогнозирует заинтересованность во внутренних переходах и т.п:
https://vc.ru/services/95952-mts-sozdala-cifrovoy-profil-sotrudnikov-s-dannymi-o-rabochey-kommunikacii-zagruzhennosti-i-uvlecheniyah

И ещё тут:
https://www.cnews.ru/news/top/2019-12-04_mts_vzyal_sotrudnikov_pod

Любопытно, случайно ли выбрано название «Снежинка». Ведь термин snowflake (перевод снежинки на английский) в отношении молодых людей имеет в США весьма негативную коннотацию и описывает изнеженных и плохо подготовленных к реальной жизни маменькиных сынков. Есть даже термин Snowflake Generation (поколение снежинок). Будем надеятся, коллеги из МТС не считают своих сотрудников слабаками и совпадения носят случайный характер.

Если верить в теорию поколений, то новые поколения (Y и Z) склонны к непрерывному обучению, лёгкому восприятию всего нового, особенно с помощью новых технологий.

А вот что можно узнать из исследования Reuter’s про, то как люди слушают подкасты.

Представители Y (18-24 года) и Z (25-35 лет) слушают подкасты чаще чем представители поколения X (35-44). Доля слушателей равна 53% у Y и Z и только 41% у X и 30% у людей старше 45 лет.

Но, разница в уровне проникновения не так велика, как разница в интересах.

Вопреки теории, чем старше люди становятся, тем чаще они используют новые технологии (в данном случае подкасты) для обучения чему-то новому или поддержанию своих знаний в актуальном состоянии:

Доля опрошенных, использующих подкасты для обучения новым вещам:
⁃ Z (18-24) - 37%
⁃ Y (25-34) - 52%
⁃ X и старше (35+) - 54%

Поколение Z намного больше внимания уделяет развлекательным и музыкальным подкастам, чем познавательным и обручающим.

Выводы:
⁃ не стоит недооценивать склонность людей после 35 лет к обучению и развитию. Интерес к новому скорее увеличивается с возрастом
⁃ не стоит проектировать новые инструменты обучения, ориентируясь исключительно на самых молодых сотрудников
⁃ более взрослые люди осознано и добровольно выбирают обучение чаще чем развлечение. Не нужно пытаться их развлекать, когда они этого не просят

Источник:
http://www.digitalnewsreport.org/survey/2019/podcasts-who-why-what-and-where/

В августе этого года случилась крупнейшая утечка персональных данных в РЖД. Мы про это писали.

700.000 записей сотрудников попали в сеть из-за того, что, как выяснилось, 26-летний джентельмен из Краснодарского края подсмотрел логин и пароль на корпоративный портал у своего приятеля. Они были записаны на бумажке.

Теперь злодея поймали, он раскаивается и даёт показания:
https://m.habr.com/ru/news/t/479134/

Как защититься от таких утечек - не понятно, если не закрывать все от всех. В современном мире почти любая организация хочет иметь доступную для сотрудников с любого мобильного устройства (а значит из Интернет) адресную книгу, с телефонами, должностями и фотографиями. А пароль к порталу с адресной книгой у кого-нибудь будет записан на бумажке. При наличии сайта и пароля, «выкачать» любой сайт может почти любой с помощью нехитрых и бесплатных инструментов.

Единственный вариант - закладывать в систему автоматические алгоритмы, контролирующие и ограничивающие массовый доступ к открытым внутри компании персональным данным (адресная книга, например) с одного аккаунта в течение короткого времени. Мы заложили такую доработку в ближайший релиз.

Как эффективно учить сотрудников call-центров?

Тестирование и дистанционное обучение, вебинары и симуляторы уже давно стали привычными.

Некоторые стартапы пытаются найти новые подходы и дополнительные инструменты.

Пример - Observe.ai. Компания делает софт, анализирующий взаимодействие сотрудников колл-центров с клиентами. Записи диалогов автоматически расшифровываются и обрабатываются. Записи чатов просто обрабатываются.

Алгоритм анализирует:
⁃ взаимосвязь результата (оценка от клиента, покупка или отказ ...) и хода разговора
⁃ соблюдения сотрудником стандартов общения и сценариев разговора (скриптов)

По итогам анализа алгоритм предоставляет информацию менеджерам и рекомендации сотрудникам. Можно сказать, что алгоритм учит/коучит сотрудников на их собственных и чужих ошибках.

Звучит интересно и привлекает инвесторов (проект получил $26 миллионов дополнительного финансирования). «Взлетит» технология или нет - посмотрим:
https://venturebeat.com/2019/12/10/observe-ai-raises-26-million-for-ai-that-monitors-and-coaches-call-center-agents/

Как мотивировать сотрудников компании к созданию обучающего контента? А ещё совместить этот процесс с повышением осведомленности о продуктах?

В сети «Кораблик» с помощью учебного портала провели конкурс среди магазинов и «убили» сразу несколько «зайцев» одним выстрелом:
⁃ Провели оценку знаний сотрудников
⁃ Повысили осведомленность о продуктах, предложив участникам решать кейсы
⁃ Геймифицировали процесс тестирования и решения кейсов
⁃ Сплотили участников команд (магазинов)
⁃ Получили более 30 обучающих видео, созданных самими сотрудниками

Подробнее в кейсе: http://blog.websoft.ru/2019/12/blog-post.html

Про то, как рейтинги компаний на job сайтах на Западе влияют на стоимость подбора мы уже писали. Особенно важен рейтинг Glassdoor.

Важен он настолько, что многие компании готовы на многое, чтобы его улучшить. Используется весь арсенал HR-брендинга, а когда он не помогает, то можно и «накрутить» показатели.

Wall Street Journal провёл и опубликовал расследование о том как ведущие компании накручивают свой рейтинг:
https://www.wsj.com/articles/companies-manipulate-glassdoor-by-inflating-rankings-and-pressuring-employees-11548171977

Статистический анализ отзывов на сайте Glassdoor позволил выявить аномалии в отзывах о работе в 400+ компаниях. Аномалия это, например, если компания за месяц получает больше оценок с 5 звёздами, чем за все предыдущие годы и ни одной оценки ниже 5 звезд.

В расследовании рассказывается о случаях, когда компании явно поощряли своих действующих сотрудников или стажёров писать отзывы с 5*.

Аномалии встречаются не только у небольшие или неизвестных компаний. Одна из компаний, заподозренная в накрутке рейтинга - SpaceX Илона Маска.

Такой вот HRTech и MarHR.

Возможно, опасение накруток и манипуляций и есть главная причина, из-за которой лидеры рынка (HH, SJ, ...) не запускают «русский Glassdoor”. Ибо опередить Илона Маска в накрутке рейтинга наши люди смогут точно быстрее чем в космосе ;)

В 3 квартале 2019 года мы выпустили большое обновление системы WebTutor.

В это обновление вошли: новый интерфейс администратора (HR), редактор страниц (лендингов), новый интерфейс процедур оценки, обновлённый редактор Courselab Online, технологии сборки курсов из материалов базы знаний, механизм загрузки курсов в формате CMI5/xAPI, чат-боты с поддержкой языка AIML и многое другое.

Сегодня (18 декабря) в 11:00 наш партнёр и уважаемый эксперт по HR автоматизации Михаил Протасов проведёт YouTube трансляцию и расскажет о новинках подробнее. Присоединяйтесь: https://www.youtube.com/watch?v=hLBzTuCm7gc

Новости американского рынка LMS систем.

Есть 3 лидера рынка LMS для университетов - Moodle (бесплатный и OpenSource), Blackboard (традиционный, закрытый игрок) и Canvas (публичная компания с коммерческим, но OpenSource продуктом). Доли рынков - на картинке в следующем посте. Canvas - наиболее быстро растущий игрок в последние годы.

Частная инвестиционная компания выкупает Canvas за 2 миллиарда долларов. Делает она это на фоне роста выручки на основном (университетском) рынке и не очень удачной попытки выпустить продукт для корпоративного рынка:
https://www.edsurge.com/news/2019-12-04-new-ownership-for-an-lms-giant-private-equity-firm-to-buy-instructure-for-2-billion

Эта история - подтверждение гипотезы, что повторить историю большого успеха на другом рынке получается в крайне редко. А неудачные попытки развития на новых рынках могут стоить весьма дорого.

Что будет с клиентами и рынком - вопрос. Private Equity Buyout (выкуп публичной компании частным консорциумом) обычно происходит в непростые для компании времена и сопровождается не самыми приятными последствиями: максимальным выжиманием денег из существующего бизнеса, сокращением расходов, увеличением долговой нагрузки.

Тот самый случай, когда клиенты узнают, что на качество, цены и перспективы продукта влияет совсем не команда его создателей, а пресловутые рыночные обстоятельства.

Доли рынка LMS для образовательных организаций в США

В то время, как некоторые сервисы массового подбора умирают, (мы писали недавно про PapaJobs) Яндекс достаточно незаметно запустил новый сервис Яндекс-Таланты.

В отличие от сервиса Яндекс-Работа, который просто индексировал объявления на job-сайтах, новый сервис позволяет:
⁃ работодателю бесплатно разместить вакансию
⁃ разработчику ATS интегрироваться через бесплатный API
⁃ потенциальному кандидату откликнуться на вакансию

Найти вакансию кандидат может:
⁃ на главной странице Яндекса
⁃ В результатах поиска
⁃ После общения с чат-ботом

Утверждается, что бот проводит более 100.000 интервью в день:
https://vc.ru/services/96962-iskusstvennyy-intellekt-na-sluzhbe-u-hr

Яндекс не берет деньги за размещение вакансий или API. Единственный источник монетизации - оплата откликов на вакансию - 150 рублей за штуку:
https://talents.yandex.ru/

Появление новой модели ценообразования, вероятно, заставит компании лучше анализировать характеристики подбора. Что выгоднее - заплатить 1.500.000 рублей Яндексу и получить 10.000 откликов или столько же денег HH за подписку на базу и размещение вакансий?

Ответить на этот вопрос можно, только если посчитать стоимость отклика для HH, SuperJob и других сервисов, которые берут деньги за размещение вакансий, а не за отклики.

У подхода Яндекса есть проблема - качество откликов. На тестовых вакансиях мы и некоторые клиенты наблюдали очень странные и не адекватные отклики (такое впечатление, что аудиторией были таксисты из Яндекс-Такси). Возможно, сейчас стало лучше.

Только если Яндекс сможет обеспечить достаточный поток качественных откликов, его предложение станет интересным для массового подбора. Ибо качество откликов «хромает» у всех сервисов, но Яндексу за каждого неадекватного кандидата нужно платить.

Что касается API - интеграцию с Яндекс-Талантами в E-Staff мы уже сделали и наши клиенты могут ею воспользоваться.

Сборник «Цифровая экономика: 2020» выпустил Институт статистических исследований и экономики знаний ВШЭ вместе с Минкомсвязью и Росстатом: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/323871553

В документе много любопытных данных. Один из показателей явно про EdTech - доля населения, использующая интернет для дистанционного обучения:
⁃ Россия - 3%
⁃ США - 20%
⁃ Япония -9%

С одной стороны, можно расстроится от того, как мы отстаём. Но, с другой стороны, есть потенциал для развития. Будем на него надеятся.

Mail.ru купила контроль в сервисе онлайн обучения программистов Skillbox.ru:
https://www.vedomosti.ru/media/articles/2019/12/23/819482-mailru

У сервиса все хорошо и он растёт в 3 раза каждый год.

Но, есть ощущение, что на этом рынке становится тесно: Яндекс-Практикум инвестирующий 5 миллиардов рублей, Нетология и ещё куча игроков поменьше. И все нацелены на стремительный рост. Попробуйте поискать в Google «обучение программистов» и вы увидите яростную конкуренцию в рекламных объявлениях.

Позанудствуем немного. ИТ-специалистов в России, конечно, не хватает. Оценки разные: от 1 миллиона человек уже сейчас до 2 миллионов в течение ближайших 10 лет:
https://rg.ru/2018/01/31/kadrovyj-golod-rossii-cherez-10-let-ostanetsia-bez-it-specialistov.html

ВУЗы выпускают 60 тысяч молодых ИТ специалистов ежегодно и наращивают объемы. Skillbox планирует 5 миллиардов рублей годовых продаж в 2021, а это 100.000 обученных новых специалистов. Если остальные игроки тоже произведут хотя бы столько же, то с ВУЗами мы получим тысяч 300 новых junior специалистов в год.

Сможет ли такой объём переварить российский ИТ рынок в условиях стагнации экономики и сокращения инвестиций в ИТ в 2019 году в 2 раза? И не придётся ли начинающим JavaScript разработчикам идти в официанты в 2022?

Посмотрим и будем надеятся на лучшее.