Провели небольшое исследование (60+) респондентов, отвечающих за e-learning в крупных российских компаниях. В ближайшие дни будем публиковать некоторые цифры из этого опроса. Начнём с вопроса, есть ли в крупных компаниях специализированное подразделение, отвечающее за электронное обучение?

Продолжаем публикацию результатов нашего небольшого исследования подразделений, отвечающих за Elearning.

Начнём с размера компаний, которые мы опрашивали.

В основном это крупный и очень крупный бизнес. Минимальное количество обучаемых - 700 человек, максимальное - 90.000. Медианное значение - порядка 4000 сотрудников.

Распределение численности сотрудников, отвечающих за e-learning на картинке. Как правило за дистанционное обучение в компании отвечает не более 5 человек. В среднем 2-3.

Интересно, что при даже больших масштабах компаний, процесс управления СДО, как правило, централизованный. Лишь 25% компаний привлекают к работе с системой тренеров и сотрудников филиалов. Очевидно, тут кроется самый большой резерв ресурсов для развития elearning в компаниях. Если даже 2-3 человека могут организовать работающий внутренний сервис электронного обучения, то что могла бы сделать команда из 20 человек, даже с учётом частичной занятости?

Большинство компаний, всерьёз строящих у себя систему электронного обучения, рано или поздно сталкиваются с необходимостью решать следующий набор задач:
1. как разрабатывать электронный контент так, чтобы его было можно регулярно актуализировать
2. На какие компоненты (модули) нужно раздробить контент (большие монолитные курсы, микро-модули на 5 минут изучения, модули под каждую задачу решаемую сотрудником
3. Как описать и поддерживать в актуальном состоянии описание предметной области для которой создаются модули и тесты
4. Как планировать обучение (собирать учебную траекторию из модулей под конкретную штатную единицу/сотрудника)
5. Как разрабатывать вопросы и тесты, синхронизируя их с разработкой учебного контента и изменением предметной области
6. Как управлять процессом обучения (по возможности, не вручную) при большом количестве курсов/модулей/тестов/типов должностей...

Прочтите кейс компании, которая всерьёз задумалась над перечисленными задачами, и, если не пошла весь путь, то точно серьёзно продвинулась в их решении:
https://blog.websoft.ru/2019/04/blog-post_16.html

Мы тут говорим о digital инструментах в HR и подразумеваем инновации в подборе, адаптации, обучении, оценке. E-learning, continuous feedback и прочие инновации...

А между тем, под нашим носом, почти незаметно, идёт крупнейшая активность в цифровизации HR под эгидой российского государства - переход на электронные трудовые книжки. Этот переход должен экономить бизнесу в целом более 50 миллиардов рублей в год.

Планировался долгий переходный период (с 2020 до 2027), но, возможно, его не будет и полноценный процесс в исключительно электронной форме начнётся с 2021 года. Зависеть будет от внесённого в Думу законопроекта:
https://m.vedomosti.ru/economics/articles/2018/12/11/789039-elektronnie-trudovie-knizhki

Или тут: https://www.e-xecutive.ru/allnews/businessnews/1989708-trudovye-knizhki-otmenyautsya

Можно ожидать большой вал проектов по автоматизации интеграции систем кадрового учёта с единым реестром МинТруда

Завтра в 12:00 вебинар про автоматизацию оценки. Поделимся нашим опытом и идеями: https://news.websoft.ru/webinar/webinar-info.html?code=veb_25.04.2019

Интернет предоставляет невероятные возможности для тех, кто хочет учиться. И ещё более невероятные для тех кто не хочет.

По некоторым данным, до 70% студентов в Австралии используют сервисы, позволяющие им списывать или нанимать людей, которые за них учатся. Не будем тут разводить теорию, что австралийцы потомки преступников - статистика в остальных развитых и не очень странах не лучше. Про Россию промолчим.

Технологии, препятствующие обману есть (антиплагиат, прокторинг для дистанционных студентов), но, похоже, они не очень помогают.

И общество приходит к традиционному выводу - надо сажать. Серьёзно. Правящая партия Австралии обещает в случае своего переизбрания ввести уголовную ответственность за обман и использование сервисов, помогающих списывать. Или гигантский штраф:
https://www.theguardian.com/australia-news/2019/apr/07/university-cheaters-would-face-two-years-jail-or-big-fines-under-coalition-plan

Не для всех технологических проблем найдутся технологические решения. В этом случае, нужно искать организационные.

HeadHunter все же идёт на IPO с оценкой 550-675 миллионов долларов. Это будет первое в России IPO в HR Tech и вообще первое российское IPO за долгое время: https://vc.ru/trade/65814-headhunter-ocenil-sebya-v-550-675-mln-pered-ipo

Пятничное. Диалог про HR-автоматизацию. Россия, Москва, наши дни.

Консультант: Почему вы решили расчитывать бонус вашим сотрудникам по итогам обратной связи 360, а не по результатам выполнения целей, поставленных руководителями?

HR: Когда наши руководители научатся ставить своим сотрудникам цели, тогда и будем оценивать их выполнение. А пока так.

На прошедшей неделе принимали участие в обсуждении на конференции про адаптацию сотрудников. А точнее, в дискуссии про цифровые инструменты и технологии для адаптации.

Неожиданная мысль, которая возникла в процессе обсуждения: большинство компаний расставляет "фишки" адаптации в порядке прямо противоположном тому, который необходим.

Что как правило происходит:
- максимум плюшек и фишек выливается на сотрудника в самый первые дни - подарки с символикой компании, экскурсия по офису с симпатичной девушкой из HR, яркий и интересный электронный курс про корпоративную культуру и историю
- Самое занудное наступает ближе к концу периода - более унылые и сложные курсы обучения, вызывающие стресс тесты, отчеты, которые надо заполнять, длинные совещания, реальная жизнь...

Получается, что на входе полный энтузиазма от нового места работы сотрудник получает подкрепление своего энтузиазма по максимуму.

А в конце, когда естественным образом энтузиазм убывает поддержки становится меньше.

Результат - вполне ожидаемый негатив и разочарование ближе к концу адаптационного периода.

А что мешает перевернуть процесс? Приберечь самые интересные и вовлекающие курсы и форматы на конец? Подарить подарки не за факт прихода в компанию, а за то, что выдержал 3 месяца? Организовать встречу с топ-менеджментом в момент когда сотрудник начинает сомневаться в правильности своего выбора?

И сфокусировать digital составляющую адаптации на самом сложном моменте в конце процесса.

Скорее всего, уровень удовлетворённости по итогам адаптации будет выше.

Адаптационный процесс во многих компаниях

Давайте обсудим "тонкий" или "толстый" клиент (программное обеспечение на рабочем месте) нужен для автоматизации рекрутинга?

Много лет в качестве основного интерфейса для автоматизации работы рекрутеров в E-Staff (самая популярная ATS система в России) использовалось специальное приложение ("толстый" клиент), которое необходимо было устанавливать на компьютер.

В этом году мы выпустили версию E-Staff которая в полном объёме может работать в "тонком" клиенте (браузере). Она доступна всем клиентам при обновлении версии системы.

Преимущества тонкого клиента очевидны:
- работа из любой точки мира
- отсутствие необходимости что-что устанавливать на компьютер
- возможность работы с мобильного устройства (если приложение под это адаптировано)
- возможность работы с любой платформы (Mac, Linux, ...)

Давайте поговорим о том, о чем редко говорят: о недостатках "тонкого" клиента. Чего он не может:
1. Обрабатывать локальные данные (например, папку с 10.000 ваших любимых резюме) без загрузки их на сервер. Не говоря уже о том, что загрузка такого количества данных через браузер на сервер весьма нетривиальная задача
2. Обеспечивать локальную интеграцию с офисными приложениями. Из "тонкого" клиента невозможно завести запись в Outlook и сразу открыть карточку. Интеграция возможна через серверный API (и далеко не всегда, в том числе по соображениям безопасности) и точно без открытия карточек
3. Имитировать работу браузера на рабочем месте клиента. Весь обмен данными с внешними системами идёт через ваш сервер, с соответствующими (возможными) ограничениями банков резюме и работных сайтов
4. Быстро работать с таблицами в тысячи строк. По крайней мере, так же быстро как "толстый" клиент
5. Локально (без обращения к серверу, что медленнее) формировать отчетные документы, типовые формы и т.п.

Какой вывод можно из этого сделать:
- оптимальной является поддержка двух вариантов интерфейса - и тонкого и толстого клиентов
- пользователь должен иметь возможность выбора - например, использовать "толстый" клиент на основном рабочем месте и "тонкий" на временных рабочих местах, из дома, мобильного устройства и т.п.
- функционал не должен отличаться - начав один процесс в одном клиенте, продолжить его можно в другом

Именно по этому пути мы идём с E-Staff.

Венчурный инвестиционный фонд Samsung Ventures проинвестировал в сингапурский HR Tech стартап Swingvy у которого любопытная бизнес-модель.

Компании с численностью до 100 человек могут бесплатно получить облачную систему кадрового учёта, performance management, управления бенефитами, отпусками и прочими отсутствиями. За деньги можно купить возможность расчёта заработной платы. Также деньги зарабатываются на продаже сервисов сторонних компаний (ДМС).

На нашем рынке пока таких сервисов нет. Интересно, "взлетит" ли такое решение для компаний, весь учёт персонала которых можно вести в одной Excel табличке силами хозяина/директора?

Подробнее:
https://techcrunch.com/2019/05/01/samsung-ventures-swingvy/

В одном из недавних обсуждений с заказчиком промелькнула фраза - идеальная автоматизированная HR система должна автоматически по формуле вычислять перспективных менеджеров и неудачников, а мы будем их либо продвигать либо увольнять глядя в отчёты.

После этого разговора вспомнилось выступление главного по People Analitics в Google (Prasad Setty) с рассказом про то как они нашли такую волшебную формулу.

Краткий пересказ истории:
- Google каждый год собирает комитеты из сотен инженеров на которых принимаются решения о продвижении сотрудников
- Команда HR аналитики нашла формулу, которая с 90% точностью (для 30% случаев) позволяла вычислить сотрудника, заслуживающего повышения
- Применение этой формулы позволило бы на 30% снизить нагрузку на комитеты, экономить кучу времени денег и повышать людей автоматически с минимальной вероятностью ошибки

Что получилось:
- Команда инженеров с негодованием отвергла идею автоматического принятия решения о повышении людей без обсуждения на комитетах
- Волшебная формула не применяется и хранится в архиве
- Решения о карьере людей в Google могут принимать только люди, а не алгоритмы (даже для людей, основная работа которых - писать подобные алгоритмы)
- HR-аналитика должна предоставлять сведения, помогающие людям принимать решения, но не готовые решения для формального одобрения

Нужно ли продолжать искать волшебную формулу или создавать волшебную кнопку в HR-системах?

Видео с выступлением (на английском):
https://www.youtube.com/watch?v=KY8v-O5Buyc

Список сотрудников - общедоступные или закрытые персональные данные?

Очень часто, в политиках обработки персональных данных (которые все сотрудники подписывают) написано что-то вроде:

"В целях информационного обеспечения в Компании могут создаваться общедоступные источники персональных данных работников, в том числе справочники и адресные книги. В общедоступные источники персональных данных с согласия работника могут включаться его фамилия, имя, отчество, дата и место рождения, должность, номера контактных телефонов, адрес электронной почты."

Если такой фразы нет в политике, то нельзя сделать множество вещей, например, повестить на главную страницу корпоративного портала поздравление с днём рождения сегодняшних именинников (день рождения это персональные данные и публиковать их всем можно, только если они общедоступные) и опубликовать организационную структуру.

Но, есть и обратная сторона. Сделав адресную книгу общедоступными ПД компания снимает с себя любую юридическую ответственность за обеспечение их конфиденциальности. Если продвинутые мошенники воспользуются этими данными, то ответственность компании равна нулю. А они воспользуются: https://www.kommersant.ru/doc/3962504

Есть о чем подумать - что важнее прогресс и безопасность?

Должны ли HRы начать программировать?

Наш ответ - скорее да, чем нет.

Несколько причин:
- HR-аналитика - без минимальных навыков программирования HR всегда будет заложником внешнего разработчика и потребителем жёстко настроенных отчётов и дешбордов
- автоматизация процессов - с переходом на agile модели не только в разработке софта, но и в бизнесе, небольшие изменения в автоматизированные системы надо вносить быстро и часто. Ждать подрядчика или свой ИТ-департамент не всегда возможно
- управление ИТ-проектами - почти все проекты в наше время имеют ИТ-составляющую. Управлять такими проектами, не понимая что делают программисты почти невозможно - будут "пудрить" вам мозги.

На картинке - статистика по нашему исследованию отделов дистанционного обучения. У 41% компаний есть свой разработчик, дорабатывающий систему. Существенная часть этих людей - "перековались" в разработчиков из тренеров и HRов.

На нашем последнем тренинге по программированию на платформе WebTutor из 18 человек почти половина была HRами, включая одного руководителя учебного центра.

Похоже, все больше компаний начинают понимать, что для того, чтобы выжить в нашем, стремительно диджитализирующемся мире нужно становиться ИТ-командами. А HR системы должны из "коробок" превращаться в платформы разработки, на которых HR/IT команды компаний строят свои решения.

Завтра (16 мая) проводим вебинар про комплексный подход к автоматизации HR-процессов - от подбора и адаптации до работы с кадровым резервом.

Поговорим о том, как связаны процессы подбора, адаптации, корпоративного обучения, оценки эффективности и комптенций, работы с кадровым резевом. Как учесть эти взаимосвязи при автоматизации процессов и добиться эффективного результата.

Регистрация на вебинар: https://news.websoft.ru/webinar/webinar-info.html?code=veb_16.05.2019

Война, как известно, это вечное соревнование брони и снаряда. Война за таланты - не исключение.

Пока HR пробуют инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматической обработки резюме и анализа видео-интервью, кандидаты не дремлют.

Сервис CVCompiler, использует машинное обучение для генерации правильного резюме для программистов.

Ждём появления роботов для генерации ответов для видео-интервью, которые будут анализировать другие роботы ;)

https://techcrunch.com/2018/11/21/cvcompiler-is-an-robot-that-fixes-your-resume-to-make-you-more-competitive/

Кейс про автоматизацию процедуры оценки сотрудников Московской Биржи:
https://blog.websoft.ru/2019/05/webtutor.html

Эта история про то, как заказчик взял за основу готовую платформу HR-автоматизации и силами внутренних разработчиков "допилил" ее под свои потребности. Компания поделилась интерфейсами системы - в частности интересными решениями по визуализации процесса оценки для руководителей.