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.

Очередная попытка перенести в Россию опыт западных HRTech стартапов (вроде проекта Gusto, про который мы писали):
https://incrussia.ru/news/servis-zarplata/

«Деньги Вперёд» предлагает корпоративным заказчикам централизованное микро-кредитование до зарплаты. Для сотрудника это звучит как «составь свои индивидуальный график выплаты зарплаты». За индивидуальный график (микрокредитования), разумеется, сотрудник платит сервису.

На Западе такой fintech работает. Получится ли в России в конкуренции с нашими существенно менее консервативными банками - посмотрим.

Новогодние новости от Федеральной Антимонопольной Службы:

«24 декабря 2019 года ФАС России признала ООО «Хэдхантер» нарушившим Закон о защите конкуренции»:
https://fas.gov.ru/news/29166

Практика компании, которая ограничивала работу клиентов, купивших доступ к базе резюме и использовавших ATS системы, отличные от продукта HeadHunter (Talantix) признана противозаконной.

Забавно, что иск в ФАС судя по всему, подала компания Stafory (Робот Вера), от которых давно нет новостей на рынке, но дело живет. С этой компанией HH неудачно судился по своей инициативе. И вот прилетела новогодняя «ответочка». Колёса российского правосудия вращаются медленно, но верно ;)

Пока комментариев от HH нет, судя по статье на Vc:
https://vc.ru/legal/99278-fas-headhunter-blokiroval-klientov-za-ispolzovanie-storonnih-servisov-dlya-podbora-personala-na-ploshchadke

Изменит ли это решение что-то в практиках работы HeadHunter, которые вызывают многочисленные споры на рынке - неизвестно. А этих спорных моментов много - платный API, блокировки клиентов за подозрительные действия без возврата оплаченных доступов, запросы документов, подтверждающих, что пользователи реально работают в компаниях, ... Disclaimer - описанные спорные практики почерпнуты из дискуссий в HR группах, а не из официальных источников.

Запасемся попкорном и понаблюдаем.

Начнём 2020 год с математической загадки для HR.

Предположим, вы хотите нанять сотрудника, например секретаря. Вы не очень хорошо знаете уровень рынка и можете понять уровень кандидатов только отсмотрев нескольких из них.

Вы решили, что вы будете смотреть не более чем N кандидатов. Посмотрев на кандидата вы можете либо взять его на работу или отказать. Если вы отказываете кандидату, то вернуться к нему посмотрев следующего кандидата уже нельзя.

Будете долго выбирать, откажете лучшему кандидату в самом начале и вынуждены будете довольствоваться худшим. Остановитесь слишком рано и возьмёте более слабого сотрудника чем могли бы.

Какая оптимальная стратегия для рекрутера/заказчика? Есть ли она? Сколько кандидатов нужно отсмотреть чтобы принять оптимальное решение?

Свой ответ можете предложить, а правильный узнаете завтра. Заодно поймём, есть ли место математике и алгоритмам в жизни HR.

Описанная вчера задача - классическая математическая проблема оптимальной остановки при поиске лучшего решения.

Одно из ее названий «Проблема секретаря»: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Secretary_problem

У задачи есть оптимальное решение: 37%. Именно такой % кандидатов (от максимума) нужно посмотреть, а затем взять первого, кто будет не хуже или лучше всех просмотренных.

Судя по вашим ответам - это не то решение, которое кажется оптимальным большинству людей. Его выбрали лишь 30%. А тех, кто руководствуется правилом 37% при подборе сотрудников или выборе будущей жены вообще не существует ;) И это классический пример человеческой иррациональности.

Вывод: для многих задач, с которыми мы сталкиваемся ежедневно, есть оптимальные решения и алгоритмы, которые не кажутся нам очевидными.

Настоящая диджитализация - в поиске моментов на нашей деятельности в которых субъективные решения и прогнозы могут быть заменены более точными и рациональными алгоритмами. Удачи нам всем с решением таких задач в 2020 году!

Что можно узнать из отчетности HeadHunter?

Поскольку HH стала публичной компанией, то и отчетность ее теперь открытая и публичная. Вот, например, данные 3 квартала 2019 года:
https://investor.hh.ru/news-releases/news-release-details/headhunter-group-plc-announces-third-quarter-2019-financial

И в них можно найти немало интересных цифр, которые расскажут о российском рынке HRTech.

Например, у HH 9000 клиентов, которых можно отнести к категории среднего и крупного бизнеса (более 250 сотрудников). Поскольку почти любая компания такого масштаба хоть что-то у HH покупала, то вот и оценка размера рынка.

За 2019 год слегка уменьшилось (на 2%) количество таких клиентов в Москве и Санкт-Петербурге и существенно (на 14%) увеличилось в регионах. Технологии дошли до провинции? А ещё на 32% упало количество клиентов из числа иностранных компаний. Они либо уходят, либо сворачивают подбор, что вполне логично в нынешней обстановке.

Другие выводы делайте сами, данные интересные.

Очередная категория HRTech сервисов, которых на нашем рынке нет (и не факт что когда-либо появятся) - управление релокацией сотрудников.

Пример сервиса: https://zenmoov.com

Это платформа с помощью которого международная компания может планировать кто куда переезжает, контролировать получение виз, иммиграционные сервисы, оплату гостиниц и временного проживания, перевозку грузов, это среда для взаимодействия вендоров, HR-служб, сотрудников и т.п.

Пусть российским компаниям это и не нужно пока, но интересно наблюдать, какие платформы рождаются для решения глобальных задач.

Чат-боты попадают абсолютно во все тренды HRTech уже несколько лет подряд.

Наиболее продвинутые российские компании все чаще приходят с этими запросами к вендорам. Но, не очень хорошо понимая как устроена технология создания ботов, ожидают чуда, как водится.

То есть, вендор должен дать волшебную кнопку, при нажатии на которой появится бот, который сам умеет разговаривать обо всем что нужно и может полностью заменить рекрутеров или HR-специалистов.

Очень здравая статья, описывающая особенности проектов по настройке ботов и их «подводные камни». Рекомендуется к прочтению всем, кто задумывается о внедрении ботов:
https://incrussia.ru/understand/ai-truth-about-bots/

Итоги 2019 года или как отличается EdTech в США и в России.

В Штатах рекорд инвестиций в EdTech: $1.7 миллиардов в 2019:
https://www.edsurge.com/news/2020-01-15-us-edtech-closes-decade-with-record-1-7-billion-raised-in-2019

В России даже не смогли найти управляющего фондом на 7 миллиардов рублей ($100 миллионов на 10 лет) для инвестиций в EdTech, по причине сомнений в профессионализме всех участников конкурса:
https://www.cnews.ru/news/top/2019-12-19_vlasti_ne_nashli_na_otkrytom

Но ничего, теперь у нас глава правительства из ИТ и жизнь наладится ;)

Новое применение технологии распознавания лиц в обучении:
https://m.habr.com/ru/news/t/483998/

Алгоритм распознаёт скуку и усталость учеников в аудитории. Что позволяет оценить качество работы преподавателя. Или унылость материала.

Ожидаем корпоративные стартапы на эту тему, а также ее развитие.

Можно оценивать эмоции при просмотре электронных курсов и вебинаров, а также во время оценки. Вместо заполнения сложных оценочных форм с компетенциями и индикаторами, просто показываем фотографию коллеги и оцениваем эмоции на лице сотрудника ;)

Нужно ли автоматизировать дистанционное обучение?

Казалось бы, вопрос идиотский. Дистанционное обучение и есть автоматизация. Или нет? А если нужно назначить 100 разных электронных курсов 10.000 разных людей, да ещё и в определенном порядке?

Мы решили подготовить несколько статей про то как, когда и зачем автоматизировать e-learning. Первая из них тут:
http://blog.websoft.ru/2020/01/1.html

В начале года все пишут про тренды и итоги прошедшего года. И мы попробуем.

Во всех HR трендах искусственный интеллект (AI). Использование его, вроде бы должно расти год к году. А что у нас с цифрами?

2018 (по данным 2017) - исследование McKinsey - от 8 до 20% (по разным секторам) компаний используют AI в HR.

2019 (по данным 2018 года) - по материалам Джоша Берсина - 13% компаний используют AI в HR.

2020 (данные 2019 года) - исследование HR.com - 6% активно используют AI в HR:
https://www.hr.com/en/resources/free_research_white_papers/hrcom-the-state-of-ai-in-recruiting-june-2019_jwmzvbl2.html

Как после таких данных верить трендам и результатам опросов - не понятно. Все приведённые источники - более чем солидные, а цифры противоречат озвученным трендам.

Впрочем, можно подобрать и исследования где, % использования будет увеличиваться.

Получается, что сейчас тренды и статистика есть на любой вкус и цвет. Видимо, остаётся перестать им доверять ;)

Большие игроки обратили внимание на онлайн сервисы трудоустройства. Похоже, успешное IPO Headhunter подстегнуло всех.

В Москве появилась уличная реклама Работа.ру (купленная Сбербанком), а Worki.ru (купленная Mail.ru) интегрировалась во ВКонтакте (также принадлежит Mail):
https://vc.ru/social/102551-servis-dlya-poiska-raboty-worki-zapustil-platformu-dlya-sobesedovaniy-v-dialogah-vo-vkontakte

Теперь собеседовать кандидатов можно будет прямо во внутренних чатах социальной сети.

Яндекс со своими Талантами тоже не дремлет. О них мы уже писали.

Раньше за рынок бились отдельные сервисы, а теперь начинается битва экосистем. Хватит ли всем большим воюющим сторонам места на нашем, достаточно маленьком рынке?

В новой книге известного писателя и журналиста Малькольма Гладуэлла Talking to Strangers (пока не переведена на русский) описана любопытная история.

Ученые создали алгоритм, оценивавший вероятность того, что человек, который внесёт залог в суде, совершит преступление, будучи выпущенным на свободу.

Результаты сравнили с решениями реальных судей. Результат - алгоритм существенно эффективнее чем человек (на 25%) предсказывал потенциальных нарушителей. Похожая история:
https://m.hightech.plus/2019/03/21/ii-iz-stenforda-budet-rekomendovat-kogo-vipustit-iz-tyurmi

У судей и алгоритма был один и тот же объём информации. Но, судьи ещё и смотрели людям в глаза и принимали решение основываясь на эмоциях, которые вызывал у них подсудимый. Как выяснилось, это мешает.

Исследования демонстрируют, что есть немалая доля людей, проявляющих эмоции нестандартно. Некоторые из них выглядят лжецами, говоря правду. А некоторые кажутся правдивыми, даже если тотально лгут. С другими эмоциями ситуация не лучше.

С корректной идентификацией мотивов проявления/не проявления эмоций у таких людей не справляются опытные полицейские, судьи, агенты ФБР, ...

Причём здесь HR? А притом, что все больше стартапов создают алгоритмы анализа эмоций по видео и принятия решений по итогам такого анализа. Алгоритмы обучаются на данных экспертов.

Если эксперты сами не в состоянии делать адекватные выводы, то, вероятно, алгоритмы будут не лучше.

Отсюда вытекает риторический вопрос - на какой основе стоит строить алгоритмы предсказания поведения людей - на основе ненадежных данных (эмоции, мимика, выражения лица, ...) или на объективных характеристиках, содержащихся в документах?

Samsung представил технологию Neon для создания аватаров для чат-ботов на базе реальных персонажей. Как именно и на каких условиях можно будет воспользоваться технологией пока не ясно. Но, если этот (или аналогичный) сервис станет доступным всем, то можно легко предположить его применение в EdTech.

Можно будет заменить говорящую голову в обучающем видео на аватара. И если сейчас эксперту все же нужно сидеть перед камерой и разговаривать, то скоро, сгенерированный ИИ аватар любого человека сможет произносить произвольные тексты, написанные, в лучшем случае копирайтерский, в худшем - также сгенерированные искусственным интеллектом.

Автовебинары, используемые сейчас инфобизнесменами покажутся детским лепетом, когда технологии автоматической генерации произвольного контента станут доступны всем:
https://hightech.fm/2020/01/16/samsung-neon

Полтора года назад в ЕС вступил в силу закон о защите персональных данных (GDPR), оказывающий существенное влияние на развитие HRTech в Европе. Ещё большее влияние он окажет на индустрию, если станет прототипом аналогичного закона в США, о чем иногда говорят.

Это тот самый закон из-за которого почти на каждом сайте теперь нужно соглашаться на обработку cookies.

Казалось бы, если опираться на опыт нашей бюрократии, то за такой срок все только начнут раскачиваться и правоприменять. В России с момента принятия закона о защите персональных данных (2015) Роскомнадзор провел более 3000 проверок. Но ЕС не Россия.

В ЕС за полтора года официально зарегистрировано 160.000 нарушений и выписано штрафов на 114 миллионов Евро. Из них Google оштрафовали на 60 миллионов евро. И это только начало. Планируется оштрафовать British Airways на 183 миллиона фунтов стерлингов, а Marriott на 99 миллионов:
https://m.habr.com/ru/news/t/485320/

В основном штрафуют за пренебрежение безопасностью при обработке данных клиентов и несанкционированной продаже персональных данных третьим лицам.

Есть сервис, который отслеживает основные нарушения и штрафы. Это позволяет понять за что наказывают компании и насколько:
https://www.enforcementtracker.com

Так что не стоит жаловаться на суровость наших законов и регуляторов. Хорошо что нас всех не проверяют чиновники ЕС.

Продолжение и уточнение истории про ФАС и Headhunter про которую мы писали перед Новым годом:
https://www.kommersant.ru/doc/4233348

Предыстория про решение ФАС:
https://news.1rj.ru/str/WebsoftHR/221

Статья про «первое в мире агентство по найму роботов»:
http://mignews.com/mobile/article.html?id=171219_105407_99715

На самом деле это история про Израильско-Японский (!!!) стартап, который собирается перенести модель почасового найма персонала на аренду промышленных роботов. Этих роботов можно будет арендовать на почасовой основе вместе с персоналом по их обслуживанию.

Ждём записи в трудовых книжках и учётных системах типа «заменён роботом на время отпуска».

А если серьезно, то многие всерьёз задумываются о роли роботизации в будущих трудовых отношениях. Например, Конгресс США об этом очень беспокоится. И об этом мы скоро напишем.

Была в 19 веке псевдонаука френология, пытавшаяся установить связь между психикой человека и его формой черепа.

В 21 веке с помощью Digital решений можно пытаться анализировать связь способностей и особенностей человека с чем угодно. Если не с формой черепа, то с интонацией и темпом речи.

Американский HR стартап VoiceSense анализирует речь кандидата (не содержание, а форму) и автоматически строит профиль соответствия позиции по компетенциям. Насколько у человека «менеджерский» или «сейлзовый» голос. Разумеется, делает это AI:
https://www.hrtechnation.com/startups/speech-analysis-as-a-hiring-assessment-tool/

Не будучи глубокими экспертами, все же усомнимся в анализе голоса в качестве предиктора менеджерских навыков. Не понятно, почему анализ по черепу (френология) или подчерку (графология) это псевдонаука, а по тону голоса - инновация.

Новые технологии позволяют посчитать и оцифровать почти все. Но, стоит включать критическое мышление - не все то золото, что блестит и называется «digital». Псевдонаука тоже может быть цифровой.