Пятничное. Когда страшно хочется, неизвестно зачем, что-нибудь кастомизировать в "коробочном" софте который и так работает, надо пойти полежать. Вдруг пройдёт и не получится как на картинке. Хороших выходных!

На днях IBM, в лице своего CEO, объявил что благодаря своим технологиям искусственного интеллекта (на базе Watson) они достигли 95% точности предсказания увольнения сотрудников. И могут принимать меры по предотвращению ухода ключевых людей, что на масштабе 350.000 сотрудников дало 300 миллионов долларов экономии: https://www.cnbc.com/2019/04/03/ibm-ai-can-predict-with-95-percent-accuracy-which-employees-will-quit.html

Видимо IBM удалось подобрать такую комбинацию показателей, которая на их масштабах действительно работает. Тиражируем ли это результат?

Вот у Facebook не очень получилось (по крайней мере в 2018). В своей статье в HBR HRы Facebook рассказали что у них простой опрос, в котором они спрашивают сотрудников, не планируют ли они уволиться, показывает результат в 2 раза лучше чем любой AI: https://hbr.org/2018/03/employee-surveys-are-still-one-of-the-best-ways-to-measure-engagement

Есть гипотеза - может быть IBM тоже опрашивается сотрудников и результат опроса скармливает искусственному интеллекту для предсказания по принципам капитана Очевидность?

11 апреля в 12:00 мы проведём вебинар про автоматизацию адаптации на платформе WebTutor. Адаптация, наверное, самый востребованный в последние пару лет процесс для перевода в digital формат. Приходите: https://news.websoft.ru/webinar/webinar-info.html?code=veb_11.04.2019

На прошедшей конференции HRTech было несколько выступлений про искусственный интеллект в подборе.

Реальной практики в таких выступлениях не много, но слышен основной лейтмотив - AI сможет существенно улучшить качество подбора с минимальными затратами.

Про лежащую в основе AI модель принятия решений и вопросы этики обычно не говорят. А зря, потому что вопрос этики весьма серьёзный и искусственный интеллект почти всегда обучается на базе естественного.

Пример: Amazon обучил свою нейтронную сеть для помощи в первичном отборе резюме.

Проблема в том, что нейросеть была обучена на массиве данных в которых было "заложено" гендерное неравенство - у мужчин было преимущество. Соответственно и нейросеть отдавала предпочтение мужчинам, AI воспроизводил предрассудки людей.

Итог: публичный скандал, проект закрыт

Подробнее: http://fortune.com/2018/10/10/amazon-ai-recruitment-bias-women-sexist/

Пример: Google создал комитет по этике в вопросах искусственного интеллекта.

В комитет попал эксперт, известный своими консервативными взглядами, особенно в области прав LGBT сообщества и трансгендеров. Набежавшие либералы обвинили комитет и Google, в том, что именно такие взгляды и будет реализовывать AI Google

Итог: публичный скандал, комитет закрыт

Подробнее: https://www.vox.com/future-perfect/2019/4/4/18295933/google-cancels-ai-ethics-board

И это лишь этические вопросы. А есть ещё и законодательные проблемы. Но, про это позже.

Изменения

Внедрение любой технологии - это изменение. А изменение - это страхи, барьеры, конфликты. Каким бы ни был интересным инструмент, он все равно будет приживаться. Это, кстати, повод подумать про сроки внедрения. Потому что сейчас ни в одном плане внедрения HR-технологий нет времени на то, чтобы новое прижилось.

Так вот про изменения. Нужна модель внедрения изменения. Выбирайте ту, которая вам близка и начинайте по ней действовать. Или хотя бы используйте как модель для анализа происходящего. Потому что даже новый личный кабинет сотрудника на портале может породить бурю эмоций, и не все будет позитивные.

Чем больше людей задействовано при внедрение, тем больше нужно времени на это внедрение. Как только проект выйдет в люди и работать с ним будет не только инициативная группа, сразу все поменяется.

Нужны пилоты - единственный способ понять, что именно нужно и что не понравится. Это последнее может быть и нельзя поменять, но предупрежден значит вооружен. Пилоты должны быть разными, на разные ЦА, но только настоящие, не просто "зайти и нажать пару кнопок", а действительно выполнять операции, в течении некоторого времени. Да, проект будет дольше и что-то придется переделывать. Но лучше так, чем море негатива, который потом придется как-то разбирать.

У любого руководителя есть мечта - чтобы была штука, которая бы сама, абсолютно автономно и автоматически контролировала деятельность сотрудника и измеряла его эффективность.

Похоже, в некоторых областях деятельности, такие "штуки" появляются и это носимые устройства (wearable devices).

Впереди планеты всей, конечно, китайцы. Если уж ты считаешь социальный капитал всех граждан страны, то почему бы не посчитать, ленятся ли дворники в Нанкине: https://meduza.io/feature/2019/04/08/uborschikov-ulits-v-kitae-zastavili-nosit-umnye-braslety-oni-trebuyut-vernutsya-k-rabote-esli-dvornik-ne-dvigaetsya-20-minut

Но, не только в Китае. В обзоре результатов одного из глобальных опросов HR-сообщества встречалось упоминание о 8% крупных компаний, экспериментирующих с разными видами таких устройств. В посте Deloitte примеры таких экспериментов:
- экзоскелеты для рабочих на сборочных линиях
- браслеты, выявляющие стресс для тех же рабочих
...

https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/signals-for-strategists/wearable-devices-in-the-workplace.html

Китайские корпорации ещё и мозги сотрудникам, вроде бы, скандируют: https://websoft-elearning.blogspot.com/2018/06/blog-post_21.html?m=1


Людям, которые все это носят, конечно не нравится. Обратите внимание на "кандалы трудового народа" в статье на Meduza. Посмотрим, как скоро начнётся движение против "большого брата" и digital деспотизма

Уходит эпоха. Microsoft объявила о том, что браузер Edge будет переведен на платформу Chromium (на ту же, что и Google Chrome).

Ветераны Hr-автоматизации и электронного обучения ещё помнят, что такое древний Internet Explorer и какое количество мук и страданий ждало любого, кто хотел запустить портал или оценочную форму или электронный курс на всех браузерах сразу.

Долго ещё Junior разработчики будут удивляться, почему у старых Front-End девелоперов дергается глаз и наворачиваются слезы при упоминании об IE6. Вырастет поколение изнеженных юнцов, не знающих настоящей борьбы ;)

Подробности тут: https://meduza.io/news/2019/04/09/microsoft-vypustil-testovuyu-versiyu-brauzera-edge-na-baze-chromium-ot-google

На днях, на встрече с одним из заказчиков возник вопрос - как автоматизировать процедуру обратной связи 360 для сотрудников, так, чтобы они могли заполнять оценочные формы вне офиса и с мобильных устройств, при целом ряде ограничений информационной безопасности:
1. Нельзя использовать внешние "облачные" сервисы
2. Нельзя открывать систему, содержащую персональные данные в сеть Интернет
3. Нет времени и бюджета на полноценную сертификацию и защиту системы по всем драконовским правилам ИБ

Казалось бы, задачка не решается. Но, тут вспомнился кейс Академии Росатом, которым хочу с вами поделиться (он с нашей конференции клиентов 2017 года).

В двух словах, речь идёт о 2-х контурной схеме в которой во внешнем контуре вообще нет персональных данных, а связь форма оценки - оцениваемый существует только в закрытом контуре и в уникальном письме, которое система шлёт участнику оценки. И это работает и проходит согласование ИБ.

Подробнее: https://news.websoft.ru/noscripts/pdf/web/viewer.html?file=%2Fdownload_file%2Ehtml%3Ffile_id%3D6638923888313313061%26sid%3D6927483416263075621&player_id=6584410140108469906&object_id=6638923888313313061&sub_id=

Зачем нужны рекомендации?

Вы когда-нибудь обращали внимание на то, как складывается посещение какого-то портала? Нашли статью, прочитали (скорее просмотрели), увидели что-то интересное в связанных материалах или в рекомендациях, перешли и понеслось. Может быть для корпоративного обучения такая потеря слушателя на портале и не будет полезной. Посмотрим иначе.

- Слушатель проходит курс. Предположим он небольшой, минут 20-30. Возможно, это даже не курс, а модуль от какой-то более крупной программы;
- Курс завершился и на последнем экране мы не только говорим, что ты прошел обучение и набрал N баллов, но и предлагаем варианты продолжения обучения: курс по аналогичной теме и в развитие, вебинар или даже тренинг, может быть какие-то полезные материалы на корпоративном портале или в базе знаний;
- Если обучение для меня было интересным - точно хочу еще (тут правда потребуются закладки, потому что времени продолжать обучение может уже не быть). Если что-то не понятно, то буду готов искать ответ. И вообще - я сейчас довольный слушатель, который только что закрыл задачу обучения, можно и еще что-то сделать.

Тут хорошо бы показать, сколько моих коллег тоже проходили какие-то из рекомендованных курсов. Кроме самого факта рейтингования и оценки учебных материалов, что полезно для системы в целом, играем на желании не отставать и быть как все.

Важный момент, система рекомендаций будет работать только в том случае, если рекомендации будут видны там, где есть момент потребности и потенциальной возможности их использования.

Про непрерывное обучение и развитие сотрудников (в противовес формальному, обязательному обучению по профилю должности) сейчас много говорят, но реальных кейсов не так много. Ещё меньше автоматизированных решений. Когда слушаешь экспертов, которые говорят о космических кораблях, которые должны бороздить пространство обучения и развития, не совсем понятно как двигаться от печального настоящего к светлому будущему.

Предлагаю обдумать один из вариантов такого движения - начать дополнять формальное обязательное обучение учебными программами, запланированными в рамках ИПР (с участием самого обручающегося), предоставив участникам несколько инструментов доступа к обучению - в том числе мобильные решения для доступа к развивающему контенту в свободном режиме. И дать обучаемому выбор - как двигаться по запланированной для него обучающей траектории. Глядишь, со временем, можно будет подойти к снаряду под названием "самообучающаяся организация"

По этому пути пошли коллеги из банка ВТБ, настроившие на своём учебном портале пути обучения (Learning Tracks). Смотрите их рассказ о том что получилось: https://youtu.be/YpQ4QL035C4

Опубликовали вторую часть нашей подборки инструментов для привлечения руководителей на HR портал (про первую писали неделю назад в этом канале).

С нашей точки зрения, для того, чтобы руководитель начал полноценно работать в системе управления талантами нужно решить 3 задачи:

1) сделать так, чтобы результаты сотрудников, демонстрируемые на портале, влияли на оценку (финансовую, карьерную) руководителя. Например, % успешно изученных его сотрудниками обязательных курсов был одним из его KPI

2) Предоставить руководителю адекватную и удобную информацию об HR процессах (см. первую статью об инструментах руководителя)

3) Дать руководителю инструменты управления. Про это во второй статье: https://blog.websoft.ru/2019/04/2.html

Регулярно обсуждая с HRами вопросы информационной безопасности (а как без этого, при автоматизации?) слышим жалобы про своё СБ/ИБ - что они тотально все контролируют, ничего не разрешают делать и вообще, муха не пролетит. Дремучие у нас порядки. Как писал Николай Лесков - "скажите государю императору что у англичан ружья кирпичом не чистят".

А вот что творится за океаном (из свежепрочитанного).

Flash boys - прекрасная книга про мир алгоритмической торговли и торговых роботов. Рекомендую (переведена - https://www.ozon.ru/context/detail/id/135644311/?gclid=EAIaIQobChMI5szA7tTH4QIVA6MYCh2i6QwkEAAYAiAAEgKpBfD_BwE). Программист Goldman Sachs высылает себе на домашнюю почту несколько файлов со своим же кодом и через неделю уже даёт показания ФБР и садится в тюрьму (https://en.m.wikipedia.org/wiki/Sergey_Aleynikov). Программист, кстати, русский.

Bad blood (пока не переведена, ищите в Amazon) - вполне увлекательная история про жуликов из био-технологического стартапа Theranos (https://en.m.wikipedia.org/wiki/Theranos). Их СБ контролировала абсолютно всю переписку своего персонала и регулярно шантажировала найденным там сотрудников. Не говоря уж о том, что нанимала детективов следить за ненадежными сотрудниками. В туалет посетители их офиса ходили только вместе с охранником.

За 20 лет работы в России, ничего подобного я не наблюдал. Зато наблюдаю регулярную отправку подрядчикам списков сотрудников, внутренних документов и т.п. Зачастую без подписанного NDA.

Так что не будем ругать наших ИБшников и возрадуемся, что они ещё не очень продвинутые.

Компании, у которых процедура обратной связи и постановки/оценки целей ежеквартальная и чаще на 30% эффективнее компаний с годовым циклом performance review. Источник утверждения - Josh Bersin:
https://www.forbes.com/sites/lisabodell/2018/04/27/why-performance-reviews-are-irrelevant-today/#2b403b2d4b63

Понятно что correlation is not causation. Вполне возможно что более эффективные компании выбирают более частые и неформальные процедуры, а не процедуры делают их таковыми. Тем не менее, есть о чем подумать.

Это может быть ещё одним аргументом для перехода от ежегодных оценочных процедур к непрерывному или квартальному процессу планирования и обратной связи, а также соответствующим инструментам автоматизации (про которые мы писали ранее).

В сообществе экспертов по электронному обучению регулярно возникает обсуждение, зачастую напоминающее holy war, о роли видео в обучении. Есть адепты видео, считающие любые другие формы контента устаревшими, есть противники этой идеи считающие что текст и интерактивные слайды и задания в большинстве случаев эффективнее видео.

Правда, разумеется, где-то посередине. А ещё большое значение имеет качество и контекст.

Давайте сравним 2 видео и подумаем, какое из них лучше запомнится и произведёт впечатление на обучаемого:
1) американский астронавт David Scott проводит эксперимент Галилео Галилея на Луне: https://youtu.be/KDp1tiUsZw8

2) мини-лекция на ту же тему: https://youtu.be/ufxp0QrYVZs

Возможно правильный ответ на вопрос про учебное видео - может быть не стоит его снимать, если оно будет не лучше слайдов в PowerPoint и эмоционально не "цепляет" обучаемого?

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/

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

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

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 ;)

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

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