Задачка по аналитике рекрутинга
🎯Дано: ИТ компания, основные позиции разраб, бизнес-аналитик, РП и т.п.
данные по 2023 и 2024 годам.
В 2024 нанято значительно больше сотрудников, чем в в 2023, число рекрутеров выросло, но не критично - число закрытых вакансий на рекрутера выросло.
Но сроки закрытия вакансий упали!
1 день снижения это кажется практически незаметным, но изменения значимые, т.е. в среднем компания в 2024 годы закрывала вакансии на 1 день быстрее.

✅ВОПРОС: как бы вы объяснили этот результат? Если нагрузка на рекрутера растет, то сроки, казалось бы, должны тоже расти, но здесь обратная ситуация

Цифры я взял из реальной компании, только изменил пропорционально, чтобы не быть узнанными.

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Как ИИ пытался управлять бизнесом и что из этого вышло✅

В офисе Anthropic поставили холодильник с напитками, корзины с едой и iPad для оплаты. Выглядело как обычный вендинговый автомат. Но владелец у него был необычный — Claude Sonnet 3.7, языковая модель, которую прозвали Claudius.
Claudius получил задачу:
— зарабатывай,
— не уходи в минус,
— заказывай товары,
— меняй цены,
— общайся с клиентами в Slack.
Помогать физически могли сотрудники Andon Labs. Но только по команде от AI.
У Claudius был доступ к:

— фейковому email для запросов,
— веб-поиску,
— внутреннему блокноту (вместо памяти),
— управлению ценами,
— Slack-чату с клиентами.

Примерно такой набор выдали ему для ведения бизнеса.
Claudius не просто реагировал на команды — он пытался быть предпринимателем. Ключевое: пытался!
Один сотрудник в шутку попросил вольфрамовый кубик 😅
AI не растерялся: нашёл, заказал и начал продавать "спецметаллы" как отдельную категорию.
Другой сотрудник захотел шоколадное молоко Chocomel из Нидерландов.
Claudius через поиск нашёл сразу двух поставщиков и добавил напиток в ассортимент.
А чуть позже запустил мини-сервис предзаказов — "Custom Concierge" — для редких товаров по запросу.
Но чем дальше — тем хуже. Claudius не понимал, что такое прибыль. Он ставил цены, не зная себестоимости. Не сравнивал предложения. И не понимал, выгодно ли то, что он продаёт.

Сотрудник предложил $100 за упаковку Irn-Bru. Claudius мог купить её за $15. Но вместо сделки ответил вежливо: "Я подумаю об этом в будущем". AI не увидел маржу размером в 600%. И просто "прошёл" мимо.
Coke Zero он продавал за $3. В то же время в офисе рядом стоял холодильник с таким же напитком — бесплатно. Сотрудники сказали ему об этом напрямую. Claudius понял. Но ничего не поменял в своём подходе
Он легко раздавал скидки:
— "Сделаешь дешевле?"
— "Конечно."
Он выдавал промокоды, снижал цены, дарил чипсы.
Иногда отдавал товары даром — просто, потому что его об этом просили. Настоящий антибизнес.
Он обещал сам доставить товар, грозился сменить поставщика и делал много других глупостей.

🎯Результат: компания разработчик пошла исправлять модель

Источник

На диаграмме – финансовый результат ИИ

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Идея бизнеса для рекрутеров.
Вот где настоящая HR-аналитика, а не вот эти ваши HR-метрики....
Сколько вы проводите интервью зря? Если бы каждый кандидат покупал по стаканчику кофе на вашем аппарате, вы бы уже не страдали так от потока бессмысленных собесов. Вы можете и провайдеров приглашать. Мол, хотим внедрить новую HR-систему, приходите всей командой... И скучные встречи заиграют новыми красками.
Донаты за идею переводить на Тбанк по номеру 8 925 514 4807

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Физический труд больше не удел человека🙅‍♂️

На диаграмме: сравнение почасовой стоимости гуманоида и средней стоимости рабочей силы (2025, USD)

Страны:
США: $40/час
Германия: $25/час
Япония: $20/час
Бразилия: $6/час
Мексика: $4.5/час
Китай: $4/час
Индия: $2/час

Стоимость гуманоида:
Если робот стоит $50,000, его почасовая стоимость (при 5 годах работы) становится ниже, чем даже зарплата работника в Индии ($2/час).

💰 Стоимость гуманоидов (2025):
• Tesla Optimus — ориентировочно $20 000–$25 000
Илон Маск заявил, что цель — «дешевле автомобиля». Массовое производство ещё не начато, но первые прототипы тестируются.
• Agility Robotics Digit — около $80 000–$120 000
Уже используется Amazon на складах. Умеет ходить, переносить коробки, работать в логистике.
• Figure 01 (Figure AI) — $150 000+
Самый технологически продвинутый. Пилоты идут с BMW. Робот с руками, зрением и взаимодействием с объектами.
• Unitree H1 (Китай) — примерно $90 000
Коммерчески доступен, физически продаётся. Может ходить, бегать, переносить груз. Делает ставку на доступность.
• Xiaomi CyberOne — цена не объявлена
Прототип, пока не продаётся. Заявлен как промомодель для презентаций и ИИ-демонстраций.

Источник

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Идея бизнеса.

Напомню, наш канал не просто про HRtech, мы даем полезные советы, как зарабатывать на этом рынке, вот, например, совет рекрутерам

На видео в этом посте историй индийского программиста Сохам Пареха.

Чувак заработал 0, 5 млн$ если что - так что не отмахивайтесь - его история едва ли не самая обсуждаемая на западном рынке рекрутинга. В комментах скину его резюме.

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Цифровая ИК🔞

Мне тут претензии пошли, а где, мол, собственно контент HRtech, исправляюсь, вот собственно контент HRtech - или скажете, что не в тему? Очень даже в тему.

А вы бы установили у себя такое на работе? Производительность попрет в гору

Во Владимирской области испытали «Цифровую ИК» — систему тотальной слежки за заключенными с помощью ИИ

Во ФСИН заявили о запуске пилотного проекта «Цифровая ИК», его тестируют на базе исправительной колонии № 6 в Мелехово Владимирской области.

Как сообщает пресс-служба ведомства, новая система в реальном времени анализирует поведение заключенных для выявления «подозрительной активности»:

«Цифровизация ИК включает в себя применение системы, фиксирующей голос и изображение лица, обеспечивающей биометрический учет с автоматическим формированием цифровых профилей. Также применяется бесконтактная биометрическая система, а интеллектуальные алгоритмы отслеживают перемещения на территории, оперативно выявляя подозрительную активность. Внедрение технологий позволит усилить безопасность, оптимизировать учет и повысить оперативность реагирования на потенциальные угрозы в учреждениях УИС».

Владимирская область стала первым регионом, в котором тестируется подобная технология.

Видео: «Вести»

Ага, хорошо неделя у нас в канале начинается.

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Автоматический расчет отпусков 📊

В продолжение поста Альфы.
Показываю примерный алгоритм планирования отпусков на "пальцах" в Excel.
Понятно, что в Альфе алгоритм понавороченнее, но принцип все равно тот же.
Называется алгоритм "целочисленное программирование" и реализуем он далеко не только в Альфе, а в компании любого размера. Можно легко написать на Python.
Проблема же основная не в написании самого алгоритма, а, как всегда, в менеджменте: нужно строго прописать условия и ограничения.
Т.е. например, чтобы из 10 РПшников одновременно в отпуске было не более 2, чтобы на лето приходилось не более 2 недель отпуска (я фантазирую) и так далее.... Потому что если не прописать это, начнется бардак. А бардак, как известно, не в клозетах, а головах. Поэтому у Альфы это, безусловно, достижение менеджмента в первую очередь.

Если видео неудобно смотреть здесь, вот ссылка на видео в ВК

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

ELTV: расчет выхода на точку безубыточности.📊

Создал симулятор ELTV, который позволяет рассчитать точку, когда сотрудник начинает приносить прибыль компании. Сразу предупреждаю, цифры взял из головы
Знакомы с концепцией ELTV? На диаграмме: по оси X время работы сотрудника в компании, по оси Y – отдача от сотрудника. В первый день начинает он с минусов, поскольку компания инвестировала в поиск, найм, потом адаптация, первичное обучение и т.п.. Потом отдача растет, достигает пика, какое-то время плато, потом начинает снижаться, за счет выгорания, усталости, за счет того, что выплаты растут, а эффективность уже нет и т.п.
Так вот. Я поставил задачу создать модель ELTV, где мы можем определить точку выхода на безубыточность. На диаграмме: розовая область — это инвестиции компании (косты), а синяя область – это прибыль, которой работник перекрывает косты.
В чем особенная фишка модели? Обратите внимание, синяя область заметно больше розовой. Т.е. сотрудник должен принести прибыли больше, чем в него вложили? Да! Почему? Потому что он отрабатывает не только за себя, а еще «за того парня». Модель создана на основе трех функций:

1️⃣Перформанс – динамика эффективности работы сотрудника

2️⃣Затраты – сколько в какой момент мы тратим на сотрудника (зарплата, найм, обучение и т.п.)

3️⃣Дожитие – анализ оттока сотрудников. Т.е. если у нас в первый год уволилось 20% вновь принятых (это наш чистый убыток), то оставшиеся должны отработать за них.

Поэтому синяя область больше, чем розовая.
Таким образом, зная эти три функции по своей компании, мы можем выстраивать стратегию ELTV: выбирать мероприятия оптимизации площади под кривой (площадь под кривой — это прибыль от сотрудника). Понятно, что самое сложное – вычленить производительность (косты и дожитие вычленить сравнительно просто), но тоже можно – через финансоовые показатели (средние значения), экспертные опросы.

Красиво? Вопросы?

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

HR-тренды от Deloitte 2025: Как бизнесу выжить в эпоху перемен?🎯
Отчет Deloitte 2025 Global Human Capital Trends выделяет 9 ключевых трендов, которые перевернут подход к управлению людьми. Разбираем главное (на самом деле это очень краткая выжимка)

1️⃣Лидерство в условиях неопределенности
Компании больше не могут ждать «идеальных условий» – успех за теми, кто превращает хаос в возможности. Лидеры будущего балансируют между краткосрочными результатами и долгосрочной ценностью.

2️⃣Stagility: Стабильность + гибкость
Сотрудники хотят предсказуемости, а бизнес – скорости. Ответ: «стагильность» – системы, где люди чувствуют уверенность, а организация быстро адаптируется.

3️⃣Борьба с «ненужной работой»
41% рабочего времени тратится впустую. Решение – «разгрузка» процессов, автоматизация рутины и создание «свободного времени» для стратегических задач.

4️⃣EVP в эпоху ИИ
ИИ меняет работу – теперь ценностное предложение для сотрудников должно включать:
✔️ Совместное использование выгод от автоматизации
✔️ Гарантии развития «человеческих» навыков
✔️ Этичное использование данных

5️⃣Кризис опыта
Организации требуют опыт, но не дают возможностей его получить. Решение: стажировки, менторство, переосмысление ролей и партнерство с вузами.

6️⃣ Новая ценность технологий
Старые аргументы («это ускорит процессы») больше не работают. Теперь ИИ и автоматизация должны улучшать опыт сотрудников, а не просто сокращать издержки.

7️⃣Мотивация на уровне «единицы»
Универсальные KPI умирают. Будущее – за гиперперсонализацией: пониманием, что движет каждым сотрудником, и адаптацией стимулов под него.

8️⃣Performance management 3.0
Оценка эффективности больше не работает через ежегодные ревью. Вместо этого – постоянная обратная связь и фокус на развитии, а не контроле.

9️⃣Нужны ли менеджеры?
Иерархии рушатся, но полностью отказываться от управленцев рано. Их новая роль – коучи, интеграторы и архитекторы команд, а не контролеры.

Здесь полный отчет Источник

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Пятничное
не знаю, плакать или смеяться


Телеграм канал HRTech

Стратегическая задача HR-аналитики

Помните, в канале HR-аналитики мы проводили опрос HR-приоритеты 2025
На первом месте удержание, потом адаптация и т.п.
Так вот. В идеале веса этих приоритетов должен считать HR-аналитик. Это и есть стратегическая задача HR-аналитики.
✅У нас есть (упрощаю) три ресурса обеспечения компании навыками / компетенциями:
1️⃣Рекрутинг
2️⃣Обучение
3️⃣Удержание
Каждый ресурс дает нам людей / компетенции. Мы можем вывести эквиваленты и сравнить их. Грубо говоря, удержали 6 человек, это эквивалентно найму 4, 5 новичков. Обучили 3 джунов, это эквивалентно найму 2 мидлов. И т.д.
В идеале мы можем измерить эффективность каждого ресурса и понять ограничения рынка.
✅Эффективность – это отдача от канала на вложенный рубль. Т.е. мы вложили в удержание 100 рублей, удержали 60 человек, что эквивалентно найму 45 новичков, но за те же деньги мы могли бы нанять 55 новичков, поэтому выгоднее вложить в найм. Или в обучение, которое дало бы такой эффект...
✅Ограничения рынка – когда мы сколько не вкладывай, не сможем получить отдачу. Поэтому мы (см. выше) могли бы 100 рублей инвестировать в найм, но на рынке просто нет 55 кандидатов для нашей компании.

Поэтому решение лежит в математике: мы должны наш бюджет инвестировать в максимально эффективные каналы с учетом ограничения рынка.
Уравнение выглядело бы примерно так:

Z = 1 * x₁ + 0.5 * x₂ + 0.75 * x₃

Где x₁, x₂ и x₃ инвестиции в найм, обучение, удержание, а 1, 0,5 и 0, 75 – коэффициенты отдачи. И ограничения: x1 не выше 50 рублей и т.п. Z это наш бюджет.
Т.е. при таком Z мы максимизируем обеспечение нашей компании компетенциями

Красиво? Нужно что-то пояснить?

Да, понимаю, сейчас у нас нет просто такой полноты данных, чтобы посчитать это математически. Но это даже не математическая задачка, это модель описания бизнеса. Это и есть уровень стратегического мышления, где модель важнее данных — не потому что данные не нужны, а потому что модель даёт структуру мышления, постановку вопросов, архитектуру решений.

🎁Что даёт такая модель даже без точных цифр:
📌Фрейм анализа: вместо разрозненных инициатив — общая логика «во что инвестируем, что получаем».
📌Фокус на эффективность: разговор переходит с «сколько наняли» на «какой канал даёт больше единиц компетенции на рубль».
📌Сценарное планирование: даже гипотетические коэффициенты позволяют думать: «а если мы усилим удержание на 10% — сколько мы сэкономим на рекрутинге?»
📌Рамка для аргументации: это уже не "дайте денег на обучение", а "при текущем распределении ресурсов мы недополучаем навыков".

🎁И
📌Она собирает три ключевых HR-функции в единую модель: рекрутинг, обучение, удержание — не разрозненно, а как каналы инвестирования в компетенции.
📌Она переводит HR из гуманитарного измерения в инженерное: есть ресурсы, есть коэффициенты отдачи, есть ограничения, есть решение.
📌Она даёт язык разговора с бизнесом: «вот где ROI, вот где потери, вот где наименьшая стоимость единицы навыка».
📌И главное: она предсказывает эффекты до действий. Это уже уровень стратегического workforce planning + аналитики уровня CFO.


🏛Основа для:
📌планирования HR-ресурсов,
📌сценарного планирования бюджета,
📌стратегических сессий с бизнесом.


Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Какие возможности, ограничения применения этой модели видите?

💥 Время революции в обучении: отчёт от Josh Bersin Company

Джош разродился опять пугающим названием) у него в названии то революция, то взрывы (disruptive). И он себе новую помощницу завел. Старая - Stacia Garr - смекнула, как клепать такие отчеты, открыла свою компанию и стала делать тоже самое. Настолько успешно, что вошла вместе с Джошом в топ-100 HRTech инфлюенсеров.
Это было вступление. Сам отчет.

🎁Как искусственный интеллект меняет корпоративное обучение и зачем L&D становиться частью бизнес-стратегии

📌 Тезис 1: Корпоративное обучение — больше не «тренинг», а бизнес-инструмент
L&D-функция перестаёт быть обслуживающей. Она становится частью цепочки создания ценности — влияет на рост бизнеса, инновации, удержание и производительность. Обучение — это теперь не «развитие сотрудников», а управление компетенциями как стратегическим активом.

📌 Тезис 2: Старые LMS и курсы — тупик
Большинство LMS перегружены контентом, в котором сотрудники просто теряются. Курсы устаревают быстрее, чем их успевают пройти. До 90% знаний забываются через неделю. Компании теряют миллионы на обучении, которое никто не применяет.

📌 Тезис 3: Пришло время AI-first learning
ИИ делает обучение точным, адаптивным и встроенным в повседневную работу. На смену традиционным программам приходят микроформаты, симуляции, коучинг-боты и контекстные подсказки. Обучение становится «невидимым», но гораздо более эффективным.

📌 Тезис 4: L&D-команды трансформируются
Роли в обучении меняются: вместо разработчиков курсов — аналитики, архитекторы, бизнес-консультанты. Главное — не сделать курс, а решить задачу. L&D-команды становятся меньше по численности, но сильнее по влиянию.

📌 Тезис 5: CLO — не директор по курсам, а стратег по трансформации
Chief Learning Officer — это уже не «директор учебного центра». Это фигура, равная CIO и CHRO, а в ряде компаний — партнёр CEO. Он управляет экосистемой роста, интегрирует технологии и отвечает за стратегические навыки организации.

📈 Хотите понять, каким будет обучение в ближайшие 2–3 года? Начинайте думать как продуктологи: не про курсы, а про решение проблем бизнеса в моменте — быстро, точно и по запросу.

💡 Источник: Josh Bersin Company, 2025. Полный отчёт - файл - выложу в комментах

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

Приглашаю на свой вебинар

HR-аналитика — одно из самых обсуждаемых стратегических направлений, которое вызывает много вопросов. Почему визуализация — это еще не анализ? Что пошло не так с предиктивной аналитикой, на которую делали ставку несколько лет назад? Кто на самом деле должен быть главным HR-аналитиком в компании?

На бесплатном вебинаре Эдуард Бабушкин — ведущий телеграм-канала «HR-аналитика» — разберет, в каком состоянии HR-аналитика находится сегодня, какие ошибки мешают ей быть по-настоящему полезной и что нужно делать, чтобы данные начали работать на бизнес.

⏰ Когда: 16 июля в 13:00 (МСК)
📍 Регистрация

В программе:
⚫️Эволюция HR-аналитики: схема Берзина.
⚫️Что не так с предиктивной аналитикой?
⚫️Путь развития: где HR-аналитика сейчас и куда пойдет дальше.
⚫️Две ноги российской HR-аналитики.
⚫️Дашборды не равно аналитика.
⚫️Главный HR-аналитик — это менеджер.

Встреча будет интересна CEO, HRD и руководителям отдела персонала.

Зарегистрируйтесь на странице мероприятия.