People Strategy 2026
🔥Компания Lattice выпустила отчет «State of People Strategy 2026» Опрос 1 000+ HR-лидеров из 100+ стран, декабрь 2025
Lattice — это одна из ведущих американских HR-платформ (SaaS) для средних и крупных компаний (от 100 до 10 000+ сотрудников).
Основные продукты:
▪️Performance Management (цели, 1-on-1, отзывы 360°, калибровка)
▪️Engagement (опросы вовлеченности и eNPS)
▪️Grow (карьерное развитие, навыки, succession planning)
▪️Compensation (аналитика зарплат, pay transparency)
▪️AI-инструменты (agentic AI для менеджеров, автоматическая калибровка оценок и т.д.)
Клиенты: Slack, Asana, Reddit, Coinbase, DoorDash, Cruise, Notion, Webflow, Canva и еще ~5 000 компаний по миру.
Их ежегодный отчет «State of People Strategy» — один из самых цитируемых в HR-сообществе (наряду с Gallup, Deloitte и Workday), потому что:
▪️выборка огромная и глобальная (в этот раз 1000+ HR-лидеров из 100+ стран)
▪️данные свежие (декабрь 2025)
▪️они сами сидят на своих же данных миллионов сотрудников и десятков тысяч performance-циклов

Самые свежие и неожиданные выводы:
1️⃣Performance официально победил Engagement
Впервые за многие годы главный приоритет HR на 2026 — управление производительностью (40 %), а не вовлеченность сотрудников (39 %). High-performers уже в 8 раз чаще используют agentic AI именно для performance-менеджмента.

2️⃣Возврат в офис — уже не дискуссия, а факт
59 % сотрудников уже вернулись в офис физически. 67 % HR-лидеров поддерживают RTO-политики (в Европе еще выше). Самые ярые сторонники офиса — бумеры (83 %), самые большие противники — Gen Z (только 44 % за).

3️⃣Поколенческий разрыв стал критическим
🔹Миллениалы и Gen Z выгорают от конфликтов и нехватки людей
🔹Бумеры и Gen X хотят стабильности и стратегии Единственный работающий рецепт — cross-generational mentoring и индивидуальные траектории развития.

4️⃣Pay transparency + «dry promotions» — новая боль
54 % HR считают прозрачность зарплат полезной (в Европе 67 %). При этом 43 % сотрудников ожидают в 2026 году «сухие повышения» — больше обязанностей без роста зарплаты. Почти половина (48 %) готова активно сопротивляться таким «повышениям».

Бонус-тезис, который еще не везде проговаривают: 23 % HR-лидеров говорят, что культурно-политическая поляризация уже реально влияет на рабочие процессы. Компании, которые четко формулируют свою позицию по спорным вопросам, имеют вовлеченность 80 % против 50 % у тех, кто молчит.
Источник: Lattice State of People Strategy Report 2026

Телеграм канал HRTech

📊 A/B‑тесты: почему «слишком много» — значит слишком медленно

Статья от Гарвард Бизнес ревью

Два вопроса к вам, коллеги:
1️⃣Вы работали в продуктовом подходе?
2️⃣Вы применяли AB тест?

Статья:
Зачем это нужно продуктовой аналитике
A/B‑тесты стали стандартом в продуктовой разработке: мы проверяем гипотезы, сравниваем версии интерфейсов, считаем конверсии. Это даёт ощущение научной строгости и снижает риск ошибок. Но в реальности бизнес часто застревает в бесконечных тестах, ожидая «идеальной статистической значимости».

Авторы статьи в HBR (Amano & Joo, 2025) показывают: в бизнесе цена ошибки обычно меньше, чем цена упущенной возможности. Если мы ждём p‑value < 0.05, мы теряем недели и тысячи пользователей, хотя решение можно принять быстрее, опираясь на ожидаемую бизнес‑ценность.

🔎 Кейс: лендинг с конверсией
Версия А (старая): конверсия 5%.

Версия B (новая): конверсия 5.5%. Чтобы доказать статистическую значимость, нужно собрать десятки тысяч визитов. Но продуктовая аналитика может посчитать иначе:

Трафик = 100 000 визитов в месяц.

Разница = +0.5% → +500 клиентов.

Средняя прибыль = $50 → +$25 000 в месяц.

Стоимость внедрения = $5 000.

👉 Даже если эффект окажется случайным, риск потерь ($5 000) меньше, чем потенциальная выгода ($25 000). Рационально внедрить Версию B без ожидания идеальной статистики.

🧩 Логика авторов
В медицине или науке строгая статистика оправдана — цена ошибки огромна.

В бизнесе цена ошибки мала, а цена упущенной возможности велика.

Поэтому метрика должна быть не «p‑value», а минимизация ожидаемых потерь в бизнес‑терминах (деньги, клиенты, конверсии).

💡 Три инсайта для продуктовой аналитики
1️⃣Скорость важнее идеальной точности. Решения должны приниматься быстрее, даже если статистическая значимость не достигнута.

2️⃣Считайте в деньгах. Переводите разницу в конверсии в реальные бизнес‑метрики: доход, стоимость ошибки, упущенная выгода.

3️⃣Фокус на ценности, а не на p‑value. A/B‑тест — инструмент, но цель продукта — рост метрик, а не доказательство статистической строгости.

✅ Вывод
A/B‑тесты остаются важным инструментом, но продуктовая аналитика должна смещать акцент: от статистической значимости к бизнес‑ценности. Это позволяет быстрее внедрять улучшения, минимизировать потери и реально ускорять рост продукта.

Телеграм канал HRTech

⚖️ HR-парадокс года: SHRM проиграла дело о дискриминации на $11,5 млн

За что боролись, на то и напоролись....

Организация, которая учит весь мир «лучшим HR-практикам», сама получила жесткий удар в суде. Американский суд в Колорадо обязал SHRM выплатить $11,5 млн бывшей сотруднице Rehab Mohamed за расовую дискриминацию и ответные репрессии после жалоб.

Из них:

$1,5 млн — компенсация,

$10 млн — штрафные (punitive) убытки.

Mohamed заявила, что подвергалась дискриминации со стороны руководителя, а после обращений в HR и напрямую к CEO началось давление. Жюри признало эти аргументы обоснованными.Обратите внимание, сам СЕО (на фото) не white.

Суд также разрешил использовать в деле статус SHRM как «эталона HR-практик» — и это сыграло против самой организации. В материалах вскрылись и другие дела о дискриминации, включая одно незавершённое.

CEO SHRM назвал вердикт «простым эпизодом» и пообещал апелляцию. Но реакция рынка и профессионального сообщества — резко критическая. Тусовка просто троллит и ржёт

Телеграм канал HRTech

HR-приоритеты 2026

Запускаю ежегодный опрос «HR-приоритеты 2026».
Он уже стал традицией — и востребованностью у HR-сообщества: на результаты реально ориентируются и на них ссылаются.

В опросе — всего несколько вопросов: выберите ключевые направления работы вашей компании в HR в 2026 году, укажите отрасль, регион, размер компании и ваш уровень позиции. На всё уйдёт 3 минуты.

🔗 Ссылка на опрос: https://forms.gle/nrxNn6HBRx2xLxf6A

Отмечу: выбор HR-приоритетов — это не формальность, а элемент стратегического планирования.

Для валидности прошу в конце указать корпоративный e-mail.

И очень прошу — поделитесь ссылкой с коллегами.

Инновации по-китайски

В Китае внедрили систему биометрического контроля по лицам, чтобы чиновники фиксировали своё присутствие на работе. Но нашлись изобретательные сотрудники районного комитета КПК в городе Вэньчжоу, провинция Чжэцзян: они брали распечатанные фотографии коллег, прикрывали ими лицо и проходили регистрацию вместо других. Так создавалась видимость, что все на месте, хотя на самом деле часть работников прогуливала. Схема вскрылась после жалобы жителя по фамилии Ли, который сообщил о систематических нарушениях в органы власти. История вызвала возмущение общественности, а власти начали проверку.


Телеграм канал HRTech

Топ-7 крупнейших внедрений HR-платформ в России: что происходит на рынке HR Tech

Пересказ статьи Cnews - я бы тут с некоторыми оценками не согласился, но даю резюме статьи без правок.

На фоне рекордно низкой безработицы и острого кадрового дефицита компании ускоренно переходят на отечественные HR-платформы. Импортозамещение, перегретый рынок труда и рост качества российских решений сформировали реальный бум проектов внедрения. По данным CNews Analytics, топ-50 компаний HR Tech в 2024 году заработали ₽24 млрд — +7,1% к прошлому году. Многие вендоры из первой десятки выросли на 10–130%.

Впервые опубликован рейтинг самых масштабных публичных внедрений 2022–2025 гг., где проекты ранжированы по числу пользователей. В него попали только комплексные HR-системы: подбор, онбординг, адаптация, KPI, карьерный трек, HR-аналитика. Все решения — из реестра российского ПО.

Топ-7 внедрений 2025 года

1️⃣«Стрелка» / Ростелеком — 140 тыс. пользователей
Интерактивная карта офисов + маршруты адаптации. После внедрения компания оптимизировала пространство и сократила расходы: один офис — минус 50% площади, экономия ₽124 млн в год.

2️⃣-3️⃣ «Поток Рекрутмент» / ТМК — 60 тыс.
Полная автоматизация подбора: единая база, цифровой след, интеграции. Проверка СБ — с 2 недель до 2 дней. До 500 новых сотрудников/мес, прозрачная рекрутмент-воронка.

2️⃣-3️⃣ Websoft HCM / Трансмашхолдинг — 60 тыс.
Единая система кадрового резерва. 150 новых полей данных, личные кабинеты резервистов, аналитика по дивизионам. За 2024 год 10% резерва назначены.

4️⃣Luxms HR-Аналитика / РЖД — 7 тыс.
12 панелей, 150+ показателей: движение кадров, портрет, отклонения от планов. Сбор данных для решения — 2 минуты вместо часов. Luxms это российская платформа аналитики.

5️⃣ Сбер «Пульс» / МТС Банк — 5 тыс.
Замена 10 разрозненных HR-инструментов. Миграция, интеграции с 1С, обучение. Покрытие — 90% сотрудников. Сбер продает Пульс....

6️⃣K-Team / FM Logistic — 3 тыс.
KPI, ежегодные диалоги, автоматизация оценки. Время подготовки карт целей — с 2 часов до 1 клика. Онбординг через чат-бота и маршрут адаптации.

7️⃣Skillaz Подбор / Газстройпром — 2,4 тыс.
Единый процесс найма для 18 компаний. Интеграции с джоб-бордами, BI, 1С, телефонией. Результат: найм — в 3 раза быстрее, +20% конверсии, 22 тыс. трудоустроенных, 175 тыс. интервью.


Телеграм канал HRTech

Количество откликов на вакансии.

Greenhouse — это крупная американская компания, которая предоставляет программное обеспечение для рекрутинга как услугу (SaaS).

Ну т.е. ATS со своими серверами. Поэтому аналитика претендует на какую-то часть рынка.

Красота? Это все про тренды 2026 - рекрутинг превращается в лотерею, см. например Плохая новость для рекрутеров

Кстати, сегодня получил от ХХ весточку

С 15 декабря доступ к соискательскому API hh будет закрыт. Мы приняли это решение, чтобы обеспечить безопасность и сохранить прозрачность для всех, кто пользуется платформой hh.

Открытый соискательский API стал создавать серьёзные риски как для соискателей, так и для работодателей. Поток нерелевантных автооткликов, мошеннические практики и уязвимости в доступе к данным затрагивают всех.

Телеграм канал HRTech

Менеджер, который нам нужен сейчас?
Наше исследование HR-приоритетов 2026 (поучаствуйте, пожалуйста) показывает, что управление эффективностью персонала в топе....

«Однажды на восьмом часе просмотра слайдов, иллюстрирующих поставки вооружений во
Вьетнам, он остановил проектор: «Восемьсот шестьдесят девятый слайд противоречит одиннадцатому». Возвратили указанный слайд: министр оказался прав. «В нем всегда слышны щелчки компьютера», — говорил восхищавшийся им президент Джонсон.»

Роберт Макнамара — менеджер, который принес данные в управление.
✅Генеральный директор Ford Motor Company
✅Министр обороны США
✅Президент Всемирного банка
Его ключевой карьерный рывок произошёл во время Второй мировой войны, когда он работал в аналитических подразделениях ВВС США.

👉 Главный вклад Макнамары — внедрение статистики, учета и количественного анализа в управленческие решения:
🔹массовый сбор данных,
🔹измерение эффективности операций,
🔹сравнение альтернатив,
🔹принятие решений не «по чутью», а по цифрам.
По сути, он сделал то, что сегодня называют:
🔹evidence-based management
🔹management by metrics
🔹data-driven decision making
Позже он перенёс этот подход в бизнес (Ford), а затем — в государственное управление и международные институты.

‼️Важно:
Макнамара — не про «мудрость лидера» и не про харизму. Он про системное мышление, метрики, рациональность
Если HR всерьёз берёт на себя задачу управления эффективностью, вопрос типа менеджера становится центральным.
Как вы считаете, это тот тип менеджера, который нам нужен сейчас?

Телеграм канал HRTech

P.S. Эта история не только про США.
В СССР Александр Василевский стал великим управленцем не из-за харизмы, а потому что сумел наладить подачу полной и правдивой информации с фронта.
В системе, где данные искажались страхом и жёсткой вертикалью власти, Василевский стал тем, кто приносил реальность.
По сути, он делал то же самое, что Макнамара — только в другой эпохе и другой системе: превращал хаос в управляемую картину.

Recruitment Tools Hub
Бесплатный набор калькуляторов для лидеров рекрутинга. Он помогает принимать решения на основе данных: планировать численность, считать затраты, оптимизировать воронку. Да, извините, на английском, но можно финансовые показатели перевести в рубли.

👉 Ссылка: https://tools.jantegze.com/#/

🔧 Доступные калькуляторы
📊 Strategy
🔹Capacity Planner — планирование ресурсов и реалистичность найма.
🔹Req Prioritization Board — приоритизация вакансий по бизнес эффекту.
🔹Referral Bonus ROI — расчёт окупаемости бонусов за рекомендации.
🔹Counter Offer Matrix — оценка риска ухода и ценности сотрудника перед контроффером.
🔹Sourcing Budget Optimizer — оптимизация бюджета найма по каналам.
🔹Quality of Hire Scorecard — измерение качества найма (результаты, удовлетворённость менеджера, культура).

⚙️ Operational
🔹Reverse Funnel Calculator — сколько исходных кандидатов, скринов и интервью нужно для цели.
🔹Outreach Efficiency Tracker — объём аутрича на одного найма и время закрытия.
🔹Time Zone Planner — «золотое окно» для интервью в разных часовых поясах.
🔹Hiring Process Timeline — построение реалистичного таймлайна найма.
🔹Candidate Pipeline Aging — анализ времени кандидатов на каждом этапе.

💰 Financial
🔹Cost of Vacancy (COV) — потери выручки за каждый день открытой вакансии.
🔹Agency vs. In-House — сравнение затрат на агентство и внутреннего рекрутера.
🔹Bad Hire Cost — стоимость неудачного найма (уход в первые 6 мес.).
🔹Interview Cost Calculator — «Meeting Meter» — стоимость интервью панели.

💵 Compensation
🔹Compa Ratio Calculator — проверка справедливости оффера относительно грейда.
🔹Bonus Clawback Calculator — расчёт возврата бонуса при увольнении.
🔹Pro-Rated Salary Estimator — оценка первой зарплаты и дохода за год.
🔹Offer Negotiation Boundaries — границы переговоров по зарплате (floor, target, ceiling).

👥 Productivity
🔹Staffing Ratio Planner — расчёт нужного числа рекрутеров.
🔹Shift Coverage & Shrinkage — планирование смен с учётом перерывов и отсутствий.
🔹Interview Panel Load — баланс нагрузки интервьюеров.

🧠 Decision
🔹Weighted Decision Matrix — объективный выбор кандидата по критериям.
🔹Job Ad Readability — оценка читаемости и инклюзивности вакансии.
🔹Total Rewards Visualizer — визуализация полного пакета компенсации.
🔹Offer Acceptance Probability — вероятность принятия оффера кандидатом.

Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитики коллегам и друзьям


См. в тему
✅ Калькулятор ROI реферальной программы

✅ Калькулятор численности рекрутеров

Лучший кейс по внедрению ИИ

(Взято из интернета)

В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4 000 сотрудников.

$30 за один аккаунт в месяц.

$1,4 миллиона в год.

Я назвал это «цифровой трансформацией».

Совету директоров понравилась эта формулировка.

Они утвердили всё за одиннадцать минут.

Никто не спросил, что именно он будет делать.

Включая меня.

Я сказал всем, что это даст «рост продуктивности в 10 раз».

Это не реальная цифра.

Но звучит как реальная.

HR спросили, как мы будем измерять эти 10х.

Я ответил, что мы «задействуем аналитические дашборды».

Они перестали задавать вопросы.

Через три месяца я посмотрел отчёты по использованию.

47 человек открывали Copilot.

12 использовали его больше одного раза.

Одним из них был я.

Я использовал его, чтобы пересказать письмо, которое мог прочитать за 30 секунд.

Это заняло 45 секунд.

Плюс время на исправление галлюцинаций.

Но я назвал это «успешным тестом».

Успех означает, что пилот не провалился явно.

Финансовый директор спросил про ROI.

Я показал ему график.

График шёл вверх и вправо.

График измерял «AI-адптацию».

Я выдумал эту метрику.

Он одобрительно кивнул.

Теперь мы «AI-ориентированная компания».

Я не знаю, что это значит.

Но это есть в презентации для инвесторов.

Старший разработчик спросил, почему мы не использовали Claude или ChatGPT.

Я сказал, что нам нужна «корпоративная безопасность».

Он спросил, что это значит.

Я ответил: «комплаенс».

Он спросил — какой именно комплаенс.

Я сказал: «весь».

Он посмотрел скептически.

Я назначил ему «разговор о карьерном развитии».

Он перестал задавать вопросы.

Microsoft прислала команду для анализа кейса.

Они хотели представить нас как историю успеха.

Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».

Я посчитал это, умножив число сотрудников на число, которое выдумал.

Они не стали проверять.

Они никогда не проверяют.

Теперь мы на сайте Microsoft.

«Глобальная корпорация добилась прироста продуктивности на 40 000 часов с Copilot».

CEO выложил это в LinkedIn.

Он получил 3 000 лайков.

Он никогда не пользовался Copilot.

Никто из топ-менеджеров тоже.

У нас есть налоговая льгота.

«Стратегический фокус требует минимального цифрового отвлечения».

Я написал эту политику.

Лицензии продлеваются в следующем месяце.

Я запрашиваю расширение.

Ещё 5 000 лицензий.

Мы не использовали первые 4 000.

Но в этот раз мы «простимулируем внедрение».

Внедрение означает обязательное обучение.

Обучение — это 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.

Но прохождение будет отслеживаться.

Прохождение — это метрика.

Метрики идут в дашборды.

Дашборды идут в презентации для совета директоров.

А презентации для совета директоров дают мне повышение.

К третьему кварталу я стану старшим вице-президентом.

Я всё ещё не знаю, что именно делает Copilot.

Но я знаю, зачем он нужен.

Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».

Инвестиции — это траты.

Траты — это приверженность.

Приверженность означает, что мы серьёзно относимся к будущему.

А будущее — это то, каким я скажу ему быть.

Главное, чтобы график шёл вверх и вправо.

Телеграм канал HRTech

Победитель премии "Цифровой HR".
Вчера в качестве члена жюри участвовал в оценке конкурсантов, выкладываю кейс, занявший первое место в номинации "Цифровой HR" - реализация корпоративного портала на базе Битрикс.

Мне понравился кейс по геймификации продаж от МТС, но они не стали победителями...

Телеграм канал HRTech

Штраф за использование ИИ

💡 Суть
ИИ помогает работать быстрее, но может портить имидж. Исследование показало: кандидаты, которые используют ИИ, воспринимаются иначе при найме.

🏫 Вузы авторов
Duke University — Fuqua School of Business (Jessica Reif, Richard Larrick, Jack Soll)

🧪 Эксперимент: найм кандидатов (Study 3)
Этап 1: 801 человек выступали в роли кандидатов. Они выполняли простую задачу (считали плитки) и указывали, как часто используют ИИ.

Этап 2: 1 718 участников выступали в роли менеджеров. Им показывали профили кандидатов:

один ежедневно использует ИИ;

другой не использует ИИ вовсе.

Менеджеры должны были оценить «Task Fit» — то есть насколько кандидат подходит для конкретной задачи (по шкале от 1 до 7), и решить, нанять ли его.

📊 Цифры
В среднем оценки «Task Fit» у кандидатов с ИИ и без ИИ не различались (p = 0.516) — то есть в целом кандидаты выглядели одинаково пригодными для задачи.

Но всё менялось в зависимости от самого менеджера:

🔹Менеджеры, редко использующие ИИ, чаще выбирали кандидата без ИИ.

🔹Менеджеры, активно использующие ИИ, наоборот, чаще нанимали ИИ‑пользователей.

Статистика показала значимый эффект:

коэффициент b = 0.15, стандартная ошибка SE = 0.03, z = 5.80, p < 0.001.

По‑простому: это значит, что разница в выборе кандидата действительно существует и не случайна. Чем чаще менеджер сам пользуется ИИ, тем выше его симпатия к ИИ‑пользователям.

⚡️ Выводы
Социальная оценка зависит от контекста: кто сам не использует ИИ, склонен недооценивать тех, кто его применяет.

Это создаёт барьер для внедрения ИИ в рабочие процессы, даже если он реально повышает продуктивность.

Но среди тех, кто сам активно работает с ИИ, предвзятости почти нет — они видят в ИИ‑пользователях преимущество.

Источник: PNAS, 2025, doi:10.1073/pnas.2426766122

Телеграм канал HRTech

Несостоявшееся открытие или сезонность начисления зарплаты

На диаграмме среднее значение зарплаты в рублях на работника. Это данные всей России, и это Росстат.

После пика в июне зарплаты пошли вниз с небольшой коррекцией в сентябре (более свежих данных нет). Но и сентябрь ниже марта и апреля.

Первая мысль: Зарплатная гонка закончилась - зарплаты не просто не растут, но пошли вниз. И я уже хотел нести эту пугающую новость в массы, но проверил данные по прошлым годам, везде единая тенденция: после пика в июне следует спад, который только осенью исправляется (последние три года смотрел).

У меня вопрос к C&B: а что, действительно, в июне пик выплат в компании? Выше только декабрь - понятно, что это годовая премия. А июнь это премия за полугодие?

Телеграм канал HRTech

Что HR-автоматизируют в первую очередь

пост картинкой

✅HR-операции и администрирование — 39%

✅Обучение и развитие — 33%

✅Рекрутинг и найм — 22%

✅Управление эффективностью и развитием талантов — 20%

✅Компенсации и льготы — 20%

✅Взаимоотношения с сотрудниками и compliance — 18%

Источник

Мне кажется, если бы в России провести такое исследование, на первом месте было бы КДП (и логично), а потом был бы рекрутинг. Согласны?

Напомню, у нас два опроса в тему

Системы КЭДО (кадровый электронный документооборот)

Системы управления рекрутингом

поучаствуйте, пожалуйста!

🔗 Ссылки на 10 лучших курсов по ИИ (Top 10 AI Courses):

Не знаю, почему именно эту курсы, но вот так.

1️⃣Google Cloud: Introduction to Generative AI

Платформа: Google Cloud Skills Boost (бывший Qwiklabs)

Ссылка: https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536

Язык: Английский (часто есть субтитры). Бесплатный.

2️⃣DeepLearning.AI: Evaluating and Debugging Generative AI

Платформа: Coursera (часть специализации «Generative AI for Everyone»)

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/evaluating-debugging-generative-ai

Язык: Английский. Можно аудировать бесплатно, сертификат — платно.

3️⃣University of Michigan: Top 100 Best Selling Products: AI (Вероятно, курс «AI For Everyone» или связанный с применением ИИ в бизнесе)

Платформа: Coursera

Ссылка (самый популярный курс от UMich по ИИ): https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

Язык: Английский. Можно аудировать бесплатно.

4️⃣IBM: Vector Database Projects: AI Recommendation Systems

Платформа: Coursera (часть специализации «Vector Databases for Generative AI»)

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/vector-database-projects-ai-recommendation-systems

Язык: Английский. Можно аудировать бесплатно.

5️⃣DeepLearning.AI: Team Software Engineering with AI

Платформа: Coursera (часть специализации «Generative AI for Software Developers»)

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/team-software-engineering-with-ai

Язык: Английский. Можно аудировать бесплатно.

6️⃣Google: Technical Support Fundamentals

Платформа: Coursera (первый курс проф. сертификата «IT Support»)

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/technical-support-fundamentals

Язык: Английский, русский и др. Можно аудировать бесплатно.

7️⃣Vanderbilt University: Specialization — Prompt Engineering for Law

Платформа: Coursera

Ссылка (на специализацию): https://www.coursera.org/specializations/prompt-engineering-for-law

Язык: Английский. Можно аудировать бесплатно.

8️⃣Microsoft: Preparing Data for Analysis

Платформа: Coursera (часть специализации «Microsoft Azure Data Engineering»)

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/preparing-data-for-analysis

Язык: Английский. Можно аудировать бесплатно.

Google: IT Security: Defense Against the Digital Dark Arts

9️⃣Платформа: Coursera (курс в рамках проф. сертификата «IT Support»)

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/it-security

Язык: Английский, русский и др. Можно аудировать бесплатно.

🔟University of Michigan: Data Structures in Python

Платформа: Coursera (часть специализации «Python for Everybody»)

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/python-data

Язык: Английский. Можно аудировать бесплатно.

💡 Важные примечания:
Coursera: На Coursera можно бесплатно пройти любой курс в режиме аудита (просмотр материалов, выполнение заданий). Платными являются только сертификат и некоторые тесты.

Google Cloud Skills Boost: Для некоторых практических лабораторных работ может потребоваться аккаунт Google Cloud, но вводные курсы обычно бесплатны.

Актуальность: Ссылки проверены. Если какая-то из них не открывается, просто скопируйте полное название курса и введите в поиск Google — он сразу покажет нужную страницу на Coursera или сайте провайдера.

Телеграм канал HRTech

🧩 4 уровня зрелости использования AI в рекрутинге

Краткое резюме статьи From Tool to Teammate: The AI Usage Framework for Talent Acquisition

Модель зрелости
1️⃣Tool — Инструмент
AI используется точечно:
▪️написать описание вакансии
▪️сгенерировать письмо
▪️поискать кандидатов
▪️составить список вопросов
Проблема: хаос, нет стратегии, нет ROI.

2️⃣Assistant — Ассистент
AI встроен в рабочий процесс:
▪️анализирует резюме
▪️предлагает shortlist
▪️подсказывает, где искать
▪️помогает с коммуникациями
▪️делает ресёрч по рынку
Рекрутер работает быстрее, но всё ещё «ведёт» процесс сам.

3️⃣Collaborator — Коллаборатор
AI становится партнёром в принятии решений:
▪️оценивает риски найма
▪️прогнозирует вероятность оффера
▪️предлагает стратегию поиска
▪️помогает приоритизировать роли
▪️анализирует качество воронки
Рекрутер — финальный арбитр, но AI влияет на стратегию.

4️⃣Teammate — Член команды
AI — полноценный участник TA-функции:
▪️ведёт часть процессов автономно
▪️предлагает идеи, а не только ответы
▪️анализирует рынок глубже, чем человек
▪️помогает проектировать процессы
▪️обеспечивает единый стандарт качества
Рекрутер превращается в Talent Strategist, а не «закрывателя вакансий».

🎯 Что это даёт рекрутингу
✅ 1. Скорость
AI закрывает рутину → рекрутер работает в 3–5 раз быстрее.
✅ 2. Качество
AI анализирует больше данных → меньше ошибок в найме.
✅ 3. Масштабируемость
Один рекрутер может вести в 2–4 раза больше ролей без выгорания.
✅ 4. Стратегичность
Рекрутеры перестают быть операторами → становятся аналитиками и архитекторами процессов.

Телеграм канал HRTech

5 трендов корпоративного обучения: чему бизнес реально учит в 2025–2026

По материалам РБК

Корпоративное обучение окончательно перестало быть витриной «историй успеха». Компании больше не покупают вдохновение — они покупают прикладные навыки под конкретные задачи. Вот что сейчас действительно востребовано.

1️⃣ИИ — не как хайп, а как инструмент
Сотрудники хотят не лекций «про будущее ИИ», а рабочих сценариев:
▪️автоматизация процессов,
▪️аналитика и BI,
▪️прогнозирование и сценарное планирование,
▪️пошаговое внедрение ИИ в маркетинг, HR, финансы, supply chain.
Фокус сместился с «что умеет ИИ» на «что я могу сделать с ним завтра на работе».

2️⃣Кейс-методы вместо теории
Компании требуют обучения, которое можно применить сразу:
▪️реальные кейсы действующих компаний,
▪️симуляции управленческих решений,
▪️ролевые игры, проектная работа,
▪️тренировки переговоров, кризис-менеджмента, управления изменениями.
Формула простая: если навык нельзя отработать — его не покупают.

3️⃣ Разбор провалов
Все меньше «best practices» и все больше честных ошибок:
▪️проваленные стратегии роста и M&A,
▪️неудачные цифровые трансформации,
▪️ошибки в управлении людьми и культурой,
▪️провальные маркетинговые кампании.
Понимание того, как не надо делать, оказалось ценнее вдохновляющих историй успеха.

4️⃣Отраслевой фокус
Универсальные программы проигрывают специализированным. Востребованы курсы:
▪️для промышленности и производства,
▪️ логистики и цепочек поставок,
▪️IT и цифровой трансформации,
▪️ финансов и инвестиций,
▪️ продаж и ретейла.
Компании хотят, чтобы обучение «говорило на языке их бизнеса», а не абстрактных моделей.

5️⃣Короткие форматы вместо длинных программ
Время — самый дефицитный ресурс:
▪️интенсивные MBA на 6–12 месяцев,
▪️модульные программы,
▪️короткие онлайн-курсы,
▪️корпоративные воркшопы на 2–5 дней с внедрением решений.
Логика простая: учимся постоянно, но маленькими, управляемыми шагами.

🏆Итог
Корпоративное обучение становится:
▪️практичным,
▪️отраслевым,
▪️ технологичным,
▪️ориентированным на ошибки,
▪️компактным по форме.

Бизнес больше не платит за знания «про жизнь». Он платит за способность действовать в условиях неопределенности.

Телеграм канал HRTech

Принципы управления Сторонского

Николай Сторонский — основатель и CEO Revolut, самого дорогого финтех-стартапа Европы.
▪️Бэкграунд: Выпускник МФТИ (физтех) и РЭШ. Бывший трейдер Lehman Brothers и Credit Suisse. Именно физико-математическое образование сформировало его подход: он смотрит на бизнес не как на гуманитарную систему, а как на алгоритм, который можно оптимизировать.
▪️Путь: В 2015 году он запустил Revolut как сервис для обмена валюты без комиссий. К 2025 году компания выросла в «супер-апп» с оценкой в $75 млрд и более чем 50 млн клиентов по всему миру.
▪️Техбомба: Revolut — это банк без отделений, который работает быстрее традиционных гигантов. Николай строит «мировой банк», внедряя ИИ во все процессы: от оценки кредитных рисков до автоматизации службы поддержки.

Принципы управления Сторонского
1️⃣Нанимать «Excellent» или «Strong», а не «Managers»
Сторонский признает своей главной ошибкой найм опытных статусных менеджеров из крупных корпораций. Его принцип: нанимать тех, кто делает (Doers), а не тех, кто управляет.
🔹Логика: В стартапе менеджер без глубокого понимания продукта бесполезен. Николай часто сам сначала вникает в роль, пишет код или настраивает процесс, чтобы понять «эталон», и только потом ищет человека.
🔹Правило 3 месяцев: Если человек не показал результат в первые 90 дней, он не покажет его никогда. Его принцип: «When there’s doubt, there’s no doubt» (Если есть сомнение — сомнений нет, надо расставаться).

2️⃣Экстремально плоская структура
Николай удерживает огромное количество прямых подчиненных (более 40 человек).
🔹Зачем: Чтобы исключить искажение информации через слои бюрократии. Он верит, что сильные люди не требуют микроменеджмента, им достаточно задать вектор и метрики.

3️⃣Культура «First Principles» (Первые принципы)
Любое решение должно быть обосновано логикой и данными, а не тем, как «принято на рынке». Если конкуренты тратят миллионы на маркетинг, это не повод делать так же, пока цифры не подтвердят эффективность.

4️⃣Интеллектуальная честность и меритократия
В компании поощряется радикальная прямота. Если идея плохая, об этом говорят в лицо, невзирая на должности. Продвигаются только те, кто приносит измеримый результат.

📊HR-метрики Сторонского
Сторонский управляет компанией как математической моделью. Его HR-подход строится на трех столпах:

1️⃣Velocity of Shipment (Скорость поставки): Главная метрика для инженеров и продуктологов. Как быстро идея превращается в работающий код в приложении. Если команда замедляется — это сигнал к пересмотру состава.

2️⃣Performance Buckets (Три корзины): Сторонский делит всех сотрудников на три категории:
▪️A-players: Те, кто драйвит рост и работает на пределе.
▪️B-players: Стабильные исполнители.
▪️C-players: Подлежат немедленной замене. Его цель — максимизировать долю первой категории.

3️⃣KPI Cascading (Каскадирование KPI): У каждого сотрудника, от топ-менеджера до младшего специалиста, есть оцифрованные цели на квартал. Эти цели жестко связаны с годовыми целями всей компании.

4️⃣Resource Allocation Efficiency (Эффективность аллокации): Сторонский считает, что роль CEO — это быть эффективным распределителем ресурсов. Если отдел HR или маркетинга потребляет X денег, они должны генерировать измеримый возврат (ROI) в виде качества найма или стоимости привлечения пользователя.


Телеграм канал HRTech

HR-автоматизация коррелирует с HR-аналитикой и HR-брендом

В нашем исследовании приоритетов HR на 2026 (поучаствуйте пожалуйста!) помимо прямых результатов – рейтинга приоритетов, можно еще измерить структуру выбора респондентов: например, корреляцию между разными поинтами.
HR-автоматизация коррелирует с двумя поитами: HR-аналитикой = 0, 24 и HR-брендом = 0, 20. Т.е. респонденты вместе с выбором HR-автоматизации чаще делают выбор HR-аналитики и HR-бренда. И если корреляция автоматизации и аналитики понятна (часто HRtech и HR-аналитики это одни и те же лица в компании), то в чем суть связи автоматизации с брендом? В чем эта связь может выражаться?

Кстати, HR-аналитика коррелирует сильнее всего с Вовлеченностью – и для меня это самый загадочный вопрос нашего исследования.

Телеграм канал HRTech

Ловушка AI-увольнений: цифры, которые HR не хочет видеть

Это резюме исследований западного рынка, но мне кажется, это близко российскому рынку.
Пока компании массово «оптимизируются под ИИ», на рынке труда формируются две параллельные кризисные волны — и обе подтверждены цифрами.

🔻 Кризис опытных сотрудников

Forrester (Predictions 2026) делает неприятный прогноз:
50% увольнений, объяснённых ИИ, будут тихо компенсированы наймом — офшором или за меньшие деньги.

Почему?

🔹55% работодателей уже жалеют об AI-увольнениях

🔹людей увольняют под возможности ИИ, которых ещё не существует

🔹когда ИИ «не взлетает», ошибки не признают — просто добирают дешёвую рабочую силу

Кейсы:

🔹Klarna уволила ~700 человек → падение качества → возврат людей

🔹Amazon Just Walk Out оказался «ИИ», который на деле обслуживают сотрудники в Индии

При этом парадокс:

57% AI-директоров ожидают роста занятости из-за ИИ, а не сокращений.

🔻 Кризис входа в профессию

Исследования Burning Glass Institute показывают:
работа есть — старта нет.

Доля вакансий с требованиями ≤3 лет опыта (2018 → 2024):

▪️software development: 43% → 28%
▪️data analysis: 35% → 22%
▪️consulting: 41% → 26%

Важно:

🔸общее число вакансий не упало
🔸найм сеньоров стабилен
🔸компании просто пропускают джуниоров

Последствия:

🔹безработица среди бакалавров 20–24 лет выросла с 5,2% до 6,2%

🔹52% выпускников 2023 года — недозаняты через год после выпуска

🔹бакалавры безработны чаще, чем люди со средним спецобразованием

🔻 Самая ироничная цифра

По данным Forrester:

🔹высокий AIQ (готовность работать с ИИ) есть у 22% Gen Z

🔹у бумеров — 6%

👉 и именно Gen Z выдавливают с рынка, убирая entry-level роли.

🔻 Итог

Forrester фиксирует рост группы coasters — сотрудников, которые сознательно «не стараются»:

🔹27% в 2024
🔹25% в 2025
🔹28% в 2026 (прогноз)

Когда ¼ персонала не верит в компанию, никакой ИИ это не компенсирует.

Вывод:
AI-увольнения сегодня — это чаще не стратегия, а
📉 потеря знаний
📉 сломанная воронка талантов
📉 отложенные издержки

И платить за это HR придётся уже в 2026.


Телеграм канал HRTech