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.

Кейс одного из крупнейших в стране производителей кондитерской продукции - компании Хлебпром:
https://blog.websoft.ru/2020/01/blog-post.html

В этом кейсе на самом деле сразу две истории и два автоматизированных инструмента:
1. Как автоматизировать сбор и согласование заявок на обучение и сократить время планирования для сотрудника в 3 раза
2. Как собирать сгенерированный пользователями контент (UGC) и сохранять экспертные знания внутри компании

Влияют ли новые технологии на то, как будет устроена работа и рынок труда через несколько лет? Стоит ли в серьез беспокоится о том куда приведёт роботизация и диджитализация всего что движется?

Конгресс США беспокоится. Даже в момент нешуточной борьбы за импичмент Трампа, демократы и республиканцы смогли договориться, что будущее работы (Future of Work) заслуживает совместного внимания и усилий, по возможному регулированию:
https://news.bloomberglaw.com/daily-labor-report/new-caucus-shows-congress-preparing-to-focus-on-future-of-work

Они создали совместный комитет, цель которого выработать стратегический ответ на вызовы массовой автоматизации.

Даже в Штатах, являющихся пионером в автоматизации/роботизации единой национальной стратегии нет. Нет даже однозначного понимания какие сектора, профессии и категории сотрудников будут затронуты сильнее всего. С этого понимания они и собираются начать и потом уже принимать (возможно) какие-то законы.

Также планируется выделить деньги Бюро Статистики рынка Труда (есть ли российский аналог такого ведомства?) для исследования «аномалий в трудовых взаимоотношениях». Это когда временная занятость/роботы/автоматизация радикально меняют характер труда людей.

Посмотрим что у них получится. Ибо их настоящее это, вероятно, наше ближайшее будущее.

Разработчики и пользователи ИТ решений - заложники BigTech компаний (Google, Apple, Microsoft, Facebook), определяющих правила игры в Сети.

Google прекращает поддержку Flash и сотни приложений приходится переписывать. Apple не поддерживает стандарт WebRTC и множеству разработчиков приходится создавать мобильные приложения там, где мог бы работать браузер. Google обещает запретить сторонние cookies и сотни стартапов по всему миру оказываются на грани смерти. Примеров множество и будет больше.

Сегодня мы получили очередное маленькое, совсем не страшное, но напоминание о том, как обстоят дела.

Выпустив новую версию Chrome, Google заблокировал технологию, которую использовали многие разработчики LMS систем и электронных курсов. Многим теперь придётся напрячься и переделать свои продукты.

Нам пришлось оперативно отреагировать на проблему и выпустить обновление для наших продуктов:
http://blog.websoft.ru/2020/02/google-chrome-lms.html

Но, тем у кого есть электронные курсы, сделанные много лет назад или LMS системы, которые не могут быть обновлены, придётся не сладко.

Увы, с таким положением вещей нужно смириться и быть всегда готовым к неприятным сюрпризам.

Возможно вы помните проект Google Glass. Тот самый, который обещал совершить революцию в применении носимых гаджетов и дополненной реальности, но завершился большим провалом.

Google не сдался и переориентировал продукт на корпоративный рынок. До последнего времени устройства были доступны в рамках специальных (пилотных) проектов. Видимо теперь тестирование завершено.

Вчера Google Glass Enterprise Edition 2 начали продаваться. Пока для разработчиков. Цена - более $1000. Также открыт доступ к SDK для создания приложений для очков:
https://www.ixbt.com/news/2020/02/05/google-glass-enterprise-edition-2.html

Будем ждать проектов в области обучения/информирования сотрудников на рабочем месте. Поскольку именно такое применение напрашивается. По нашему скромному мнению, AR (дополненная реальность) с помощью подобных устройств существенно более перспективна для задач обучения чем VR.