Как мы помним, первая попытка Google сделать "умные" очки с дополненной реальностью Google Glass провалилась. Выход на B2C рынок с сырой технологией и нерешенными этическими вопросами оказался проблемным.

Но, Google решил повторить попытку, теперь на B2B рынке с продуктом Google Glass Enterprise. Продукт будут продавать корпорациям, клиникам, военным... Всем, кому нужно чтобы у работника были одновременно свободны руки и в реальном времени была доступна информационная система.

Весьма вероятно, что технология "взлетит", особенно а после появления дешевых китайских аналогов. В этом случае мы увидим много новых проектов в области корпоративного электронного обучения/информирования с помощью технологий AR.

Подробнее: https://vc.ru/tech/68164-google-predstavila-novye-umnye-ochki-dlya-biznesa-glass-enterprise-za-999

Человек так устроен, что ему невероятно трудно принимать решения без предубеждений и предрассудков. Об этом пишут Нобелевские лауреаты и прочие психологи и экономисты.

Даже судьи выносят больше оправдательных приговоров после вкусного обеда (читайте "Думай быстро, решай медленно" Канемана).

Рекрутеры не исключение. И эти ошибки стоят компаниям денег и нарушают закон. По крайней мере на Западе.

Соответственно, автоматизированные системы, должны помогать решать эту проблему. Способов два:
1. Принимать решение без рекрутеров. То есть с помощью роботов/алгоритмов. Можно пробовать, но тут есть множество этических и юридических проблем - GDPR, данные на которых основаны модели (которые сами могут основываться на предрассудках). Про это мы уже писали во многих предыдущих постах
2. Инструменты инклюзивности в интерфейсе систем для автоматизации рекрутмента (ATS). Для России это диковина, а для Штатов более чем норма.

Примеры таких инструментов:
- Автоматическое исключение персональных данных в интерфейсе при рассмотрении резюме (пол, возраст, национальность, расовая принадлежность, ...)
- Автоматические подсказки на каждом шагу. "Подумал ли ты о равных правах чернокожих женщин" при размещении вакансии
- Инструменты, заставляющие рекрутера сравнивать кандидатов по компетенциям/объективным характеристикам
- ...

Сомневаюсь в применимости таких решений на отечественной почве, но интересно.

Про один из примеров автоматизации инклюзивности:
https://techcrunch.com/2018/04/03/greenhouse-inclusion-aims-to-reduce-bias-in-the-hiring-process/

Интересный инструмент, используемый при подборе и адаптации в ряде компаний - Realistic Job Preview (RJP).

Если в 2-х словах, то идея метода в том, чтобы вместо рассказов о невероятно прекрасных условиях, плюшках и дружном коллективе, компания на этапе отбора показывает кандидатам реальность (зачастую суровую)

Формы RJP могут различаться:
- экскурсия на реальное производство/склад/офис без приукрашиваний и потемкинских деревень
- электронный симулятор реальных задач с фокусом на сложные ситуации
- электронный опросник в котором сотруднику задают вопросы о том как бы он повёл себя в различных ситуациях и дают обратную связь, рассказывая о реальной практике
- видео с реальными сотрудниками, которые честно, своими словами рассказывают о своей работе
- рассказ сотрудникам (электронно или очно) о реальных навыках и компетенциях, которые от них потребуются для решения сложных ситуаций в их работе
- ...

Например, компания привлекающая людей в колл-центр, может показать кандидатам симулятор переговоров с клиентами, в котором будут как нейтральные, так и недовольные клиенты и эмоциональное общение.

Про RJP с помощью digital инструментов - кейс страховой компании Nationwide Insurance: https://blog.ongig.com/video-job-denoscriptions/realistic-job-previews-from-nationwide

Результаты RJP:
- С одной стороны часть кандидатов "отваливается" по итогам демонстрации реальной жизни и трудностей
- Оставшиеся кандидаты оказываются лучше подготовлены психологически к будущей работе и текучка снижается

Логика RJP - дешевле отсеять тех, кто не сможет работать и все равно уйдёт как можно раньше + ожидания прошедших RJP и вышедших на работу реалистичнее, меньше разочарований на этапе адаптации, ниже процент отсева.

Инструмент наиболее эффективен:
- для людей впервые приходящих в профессию
- для профессий с высоким уровнем текучки в первые 90 дней работы

Сомнительно, что инструмент подойдёт для подбора программистов или интернет-маркетологов, но для call-центра, ритейла и т.п. может быть вполне эффективен.

Кейс от компании Tele2 - как совместить геймификацию и обучение. Цель - построить мотивационный портал для продавцов.

Результаты проекта: уровень вовлечённости 90%, повышение продаж на 10%, окупаемость за 4 месяца.

Сделано на платформе WebTutor

http://blog.labmedia.su/2019/05/tele2.html

Автоматизация кардинально меняет индустрию гостеприимства. Новые технологии, которые начинают применять в отелях:
- удаленная регистрация в отелях с помощью приложений или саморегистрация в киосках
- Распознавание лиц гостей для той же регистрации или управления доступом
- Роботы для смешивания салатов и напитков
- Голосовые помощники в номерах, дающие консультации
- Гибкие схемы уборки, которые можно заказать через приложения
- ...

Все эти решения позволяют радикально сокращать затраты. Но они же негативно влияют на занятость, заработок и удовлетворённость сотрудников.

Если хотите себе представить будущее стремительно автоматизирующихся индустрий в части взаимоотношений с персоналом - посмотрите на 2-х месячную забастовку 8.500 сотрудников сети Marriott в 2018 году:
https://www.theatlantic.com/technology/archive/2019/01/automation-hotel-strike-ai-jobs/579433/

В итоге сеть договорилась с профсоюзом - повысила часовые ставки,обязалась уведомлять сотрудников за 165 дней до введения новых технологий и гарантировала переподготовку если профессия полностью устарела.

Но, технологический прогресс не остановить. Мы находимся в самом начале новой эры трудовых конфликтов, вызванных массовой автоматизацией.

Так что запасаемся попкорном и надеемся, что нас эта беда не затронет :)

На одной из недавних конференций прозвучала мысль - поскольку требования к персоналу стремительно меняются, а подбирать людей нужно все активнее, единственное что поможет рекрутера - машинное обучение и искусственный интеллект.

Как именно AI тут поможет - не совсем ясно.

И вот почему:

Говорят, что генералы всегда готовятся к прошедшей войне.

Алгоритмы, обученные на исторических массивах данных похожи на таких генералов. Если нейросеть обучена на данных о прошлой эффективности сотрудников или о предпочтениях при подборе сотрудников 3 года назад, то она будет повторят эту логику прошлого.

А если логика должна быть изменена? Если критерии отбора или критерии эффективности сотрудника поменялись?

Переобучить сеть на несуществующих ещё данных не получится. Алгоритмы вполне могут работать, но при стабильном наборе критериев и их нужно все время дообучать.

Поэтому, всегда спрашивайте как именно и на каких данных будет работать AI решение, когда вам будут его продавать.

Российские учёные из московской лаборатории Самсунг опубликовали статью про алгоритм, позволяющий из единственного статического изображения, не являющегося качественным фото, создать анимированное 3D изображение лица с нескольких ракурсов.

Когда эта технология станет полноценно доступной, появится множество возможностей для создания виртуальных персонажей, в частности, для электронного обучения и виртуальных помощников.

Галилео Галилей сможет рассказывать об астрономии, а Ленин о революционных изменениях в бизнесе :)

Результат обработки алгоритмом Джоконды (видео с 3 ракурсов):
https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2019/05/monalisa.gif

Статья про алгоритм:
https://arxiv.org/abs/1905.08233

Разработка интерактивных электронных курсов - нетривиальная задача.

Разрабатывать их так, чтобы они соответствовали стандартам (Scorm, xAPI, Cmi5) и работали в LMS системах, а также адаптировались под мобильные устройства и могли интегрироваться в мобильные приложения ещё сложнее. И требует привлечения профессионалов.

Или нет?

Анализ требований к инструменту разработки адаптивных курсов для непрофессиональных разработчиков и пример реализации такого инструмента в статье:
https://blog.websoft.ru/2019/05/blog-post.html

Чтобы оказывать реальное воздействие на бизнес, digital инструменты в HR не обязаны быть дорогими, сложными или глобальными.

На прошедшей на прошлой неделе конференции, подслушал идею одного из наших клиентов.

Одна из популярнейших страниц на официальном сайте банка - страницы с адресами отделений.

Они сделали простую вещь - доработали сайт и настроили интеграцию своей ATS системы (E-Staff) с сайтом банка так, чтобы вакансии отделений попадали на страницу отделения.

Входишь посмотреть адрес и график работы и видишь что есть вакансия операциониста. И вспоминаешь о соседке, которая ищет работу недалёко от дома.

Элементарная автоматизация, которая, со слов клиента, дала очень хорошую отдачу для массовых позиций. Лучше чем HH и другие традиционные job-сайты.

Профили некоторых знакомых в социальных сетях вызывают удивление. Люди часто делятся не только своими котиками и поездками, но и политическими взглядами, предрассудками и предубеждениями.

А ведь эти профили будут смотреть их будущие работодатели. И не только.

Правительство США официально объявило что претенденты на существенную часть виз должны будут официально раскрывать свои аккаунты и их будут просматривать при принятии решения о выдаче визы:
https://techcrunch.com/2019/06/01/u-s-state-department-begins-social-media-screening-for-nearly-all-visa-applicants/

Содержимое социальных сетей перестаёт быть нашим личным делом и начинает существенно влиять на решения, которые принимают про нас организации с которыми мы взаимодействуем. С помощью digital инструментов за нами следят или будут следить будущие работодатели, банки, страховые компании, правительства. Так что лучше писать про котиков.

Предположим, у вас есть команда людей работающая над одной задачей, есть информационная система, в которой ведётся учёт всех действий команды, аналитические отчёты и т.п. И, тем не менее, "косяки" в работе случаются чаще чем хотелось бы. Что можно сделать?

Можно повесить телевизор ;)

С проблемой нарушения SLA (стандартов поддержки клиентов) сталкивается любая ИТ компания и сервисное подразделение. И мы в Websoft не исключение. У нас есть автоматизированная система Service Desk, автоматический расчёт времени ответа на запросы, письма с напоминаниями, но, до определённого момента, уровень нарушений SLA был весьма высоким (иногда до 1% заявок).

Что мы сделали - повесили в офисе несколько SmartTV, на которые вывели набор показателей:
- сколько дней на нарушали SLA
- индивидуальная статистика по специалистам поддержки
- средние сроки ответа на тикет
- ...

Если на какой-то тикет клиента нет ответа и срок нарушения SLA приближается, то экран загорается жёлтым или красным. Телевизоры висят так, что никто, включая генерального директора не может не заметить происходящего. Конкретный специалист поддержки из-за которого был нарушен SLA не просто тихо лишается премии, но знает, что о его "подвиге" узнает вся команда

Итог: уровень нарушений SLA снизился до 0.01%, срок ответа на тикет уменьшился в 2 раза

На картинке телевизор и на нем 90+ дней без единого нарушения SLA.

Можно ли это применить для внутренних задач HR?

Один из клиентов рассказал мне, что подсмотрев у нас идею, они в своём офисе сделали визуализацию всех основных KPI их обучения и развития из их системы управления талантами (WebTutor) - скорость обработки заявок на обучение, отклонение от плана, количество тренингов, % обученности ...

Все это "на глазах" у их HR руководителя, каждый раз, когда он идёт обедать. И, это дало отличный эффект, а также визуализацию деятельности команды для руководства. Попробуйте!

Более 90 дней без единого нарушения SLA

Мысли вслух по итогам прошедшей конференции Elearning Elements 2019.

Это была лучшая из российских конференций, про e-learning. И не потому, что на ней обсуждали крутые новые технологии и инструменты, скорее наоборот (хотя технологии тоже обсуждали).

Важно, что думали как использовать технологии, чтобы Учить людей и Менять их поведение. Именно так - Учить и Менять с большой буквы, а технологии с маленькой.

Напрашивается аналогия с тем, как врачи учились бороться с раком. Долгие годы все пребывали в поиске волшебной пилюли или операции, которая разом всех вылечит. И только после того, как поняли что найти ее не получится, начали искать другие подходы.

Текущий подход медицины к борьбе с онкологией - использование "коктейля" из множества лекарств, методов и процедур. И это наиболее эффективное лечение.

В e-learning аналогично - как только прекращаются поиски волшебного инструмента, который все изменит, начинаются поиски правильного "лечения". А это всегда будет "коктейль" из разных инструментов и технологий. Адаптивное и микрообучение, геймификация, VR/AR, мобильное обучение, курируемый контент, чат-боты и прочее работают только в правильных комбинациях, подобранных под задачи обучения.

Именно про это был прошедший Elearning Elements и, надеюсь, будет следующий. Встретимся в 2020.

http://conf.elearningpro.ru

Нужна ли HR предиктивная аналитика?

Это заведомо провокационный вопрос, в момент, когда HR аналитика, способная предсказывать поведение сотрудников на основе больших данных, входит во все TOP тренды HR рынка.

На запрос "predictive analytics HR" google находит сотни статей про светлое будущее. Но, есть и альтернативные мнения:
http://www.hrtechcentral.com/?open-article-id=10605877

Справедливый вопрос, который задаёт в статье автор: почему вы думаете, что если вы не смогли корректно поставить цели для анализа HR данных традиционными способами, вам помогут предиктивные модели?

Добавим к этому рассуждению ещё один вопрос. А что вы будете делать с результатами предиктивной аналитики, когда получите их?

Обратите внимание, что 90% всех статей про предиктивную HR аналитику приводят в качестве примера всего 2 модели применения:
1. предсказание уровня соответствия кандидата будущей должности
2. предсказание риска ухода сотрудники

Не забудем этические вопросы при применении #1 (см. epic fail компании Amazon, про который мы писали), но признаем, что применение #2 может быть весьма полезным.

Это применение не делает инструмент универсальным, а лишь позволяет его использовать для решения вполне ограниченной единичной задачи.

Как только мы думаем про более широкое применение, возникают вопросы.

Например, предиктивный алгоритм на основе анализа данных по итогам адаптации, предсказал нам с вероятностью 75%, что эффективность работы сотрудника в первые 6 месяцев работы будет не очень высокой.

И что мы будем с этой информацией делать?

Увольнять? Переводить в другое подразделение? Как насчёт соблюдения законодательства?

Или подождём полгода и поймём попал сотрудник в предсказанные 75% или в оставшиеся 25? А это уже вполне обычная аналитика и традиционные инструменты.

И такие вопросы вылезают почти везде, стоит только задуматься.

Вывод: пока вы не можете себе ответить на вопрос о том, как вы будете использовать результаты работы предиктивных моделей, то не стоит тратить силы на их разработку.

Представьте, что у вас уже есть волшебный кристалл, заглянув в который вы можете увидеть что будет с сотрудником в будущем. Так ли многое вы можете изменить?

Автоматизация процедуры адаптации на портале - как лучше организовать? Где посмотреть лучшие практики?

Такой вопрос часто задают в тематических группах и обсуждениях.

Нашёл кейс, с которым на нашей конференции клиентов выступала компания Вэб-Лизинг. В кейсе есть интересные идеи про организацию электронного дневника стажёра и интерфейса адаптационного раздела у HR портала в целом. Решение построено на платформе WebTutor:
https://news.websoft.ru/pdf/6618508011462987467

Интересный startup получил очередной раунд финансирования:
https://techcrunch.com/2019/06/11/alyce-picks-up-11-5-million-series-a-to-help-companies-give-better-corporate-gifts/

Компания называется Alyce и она предоставляет услуги по индивидуализации корпоративных подарков, основываясь на профиле получателя подарка в социальных сетях и других открытых источниках. Ну и ИИ, разумеется, как то используется. Как же теперь без него ;)

Вместо того, чтобы дарить всем одинаковые кружки, система автоматически подбирает клюшки для гольфа тем, кто им интересуется. И т.п.

Предполагаю весьма скорое появление проектов, которые также будут индивидуализировать социальные пакеты при подборе и подарки сотрудникам внутри корпораций.

Наступает эпоха полной индивидуализации всего?

Российский рынок EdTech/HRTech не богат на инвестиционные сделки.

Поэтому хочется поздравить компанию Cerevrum, занимающуюся VR/AR в корпоративном обучении, получившую раунд инвестиций:
https://rb.ru/news/cerevrum-vc/

Как водится, чтобы их получить, нужно было замаскироваться в американскую компанию и найти в Штатах человека с фамилией Антонов, но это нисколько не умаляет достижения коллег.

В сообществе e-learning специалистов есть весьма обоснованный скепсис в отношении VR-решений, но, рано или поздно эти технологии какое-то своё место на рынке застолбят. Случится это после того, как произойдёт серьезный технический прорыв в конструировании носимых устройств (читайте, например, наш пост в этом канале про Google Glass Enterprise 2.0)

Любопытная статистика про хайп в области искусственного интеллекта (AI).

Из 2.830 европейских стартапов, попавших в обзор и заявляющих, что они разрабатывают AI, только 1.580 на самом деле что-то реально делают в этой области.

И это окупается. Стоит заявить что ты делаешь что-то с AI и объём привлеченного финансирования возрастает на 15 или даже на 50%.

Так что стоит быть осторожнее, когда вам продают очередное HR Tech решение "построенное на искусственном интеллекте". Даже если у него есть домен в зоне .ai и красивые слова на сайте. Стоит проверить.

Подробнее: https://www.forbes.com/sites/parmyolson/2019/03/04/nearly-half-of-all-ai-startups-are-cashing-in-on-hype/#6a229313d022

Обзорная статья про HRTech в России и в мире от генерального директора Talent Tech ("дочка" Северстали, в которую собраны IT/HR/EdTech проекты - Нетология, Potok, ...).

https://www.forbes.ru/tehnologii/377689-kapitalisty-byutsya-za-rabochih-pochemu-rastut-investicii-v-hr-tehnologii

История про автоматизацию ежемесячной оценки сотрудников розничной сети Райффайзенбанк:
https://blog.websoft.ru/2019/06/blog-post.html

Особенность проекта в том, что он выполнялся по Agile методологии, что крайне необычно для банков в России.

Проект был сделан (от согласования первого набора требований до запуска пилота) примерно за 3 месячных спринта. В обычном, классическом варианте с ТЗ и прочим, 3 месяца ушло бы только на написание бумажек.