Meetingslop: как ИИ убивает эффективность совещаний

Я принес вам новый англицизм и ещё одну скептическую статью про применение ИИ в рабочем пространстве.

Meetingslop — это когда искусственный интеллект превращает плохие встречи в ещё худшие. Неэффективность, помноженная на автогенерацию.

Исследователи из Стэнфорда ранее ввели термин workslop — имитацию "полезной работы", которая не двигает ничего вперёд. Meetingslop — её новый подвид: симуляция продуктивных совещаний, где вместо нужных встреч в календарь заливаются боты и суета.

В статье описаны четыре типичных формы этой заразы:
1️⃣ Meeting Assbots — боты, которые таранят ваш календарь и не замечают отпусков и блокеров, заполняя все ритуальными встречами.
2️⃣ Meeting Botshit — ИИ-секретари, которые галлюцинируют, придумывая задачи и решения, о которых никто не говорил.
3️⃣ Meeting Botspam — встреча, где половина участников — личные боты-секретари со своими владельцами. В результате, со встречи вы выходите с пятью разными версиями реальности.
4️⃣ Meeting Botcop-out — когда люди вообще перестают приходить, отправляя вместо себя "цифровых двойников".

В результате люди перестают готовиться, потому что "всё ведь записывается". Решения принимаются формально, без вовлечения. После встречи никто не помнит, кто за что отвечает — ведь "это же у ИИ есть в протоколе". Со временем разговоры становятся имитацией участия, а не совместной работы.

Не делайте так. Ещё слишком рано перекладывать коллективный разум на автопилот. Лучше почитайте полную статью в моем блоге:

🔗 https://ready.2hr.tech/d3OA1b

Чек-лист оценки ландшафта HR-Tech

Я решил создать простой документ, который позволит оценить: удалось ли перейти от лоскутной автоматизации к сквозному HR-Tech ландшафту. Ведь автоматизация - это не самоцель: пусть HR-Tech будет создавать возможности, а не просто вести учёт.

В анкете 7 блоков — от стратегии и мастер-данных до эксплуатации и эффектов на опыт сотрудников и бизнес. Забирайте документ, попробуйте просто взять ручку — и пройтись по пунктам. Просто "да" или "нет" по каждому пункту, просуммируйте полученные баллы и получите линейную шкалу результата:

🔸 0–10 — базовый уровень: у вас все впереди, начните со стратегии и архитектуры.
🔸 11–20 — связанный, но не сквозной ландшафт. Уже работает, но не ускоряет за счет синергии.
🔸 21–28 — цифровая зрелость. Данные живые, процессы замкнуты, HR-Tech — саморазвивающаяся часть стратегии.

HRD смогут пройти чек-лист сами, а HR-Tech-специалисты подумать над подтверждающими артефактами по каждому пункту.

Как вам такой эксперимент, полезно? 😎

Искусственный интеллект пишет performance-review. Что может пойти не так?

Конец года - самое время готовиться к оценке результатов.

И вот честно: независимо от того, насколько у вас формализована процедура performance review, наверняка у многих уже мелькала мысль - «а можно ли подключить ИИ, чтобы это всё упростить?» Признавайтесь :)

Рассказываю, что уже попробовали большие ребята. В JPMorgan позволили менеджерам использовать внутреннего чатбота при подготовке отзывов. Но с оговорками: ИИ не должен подменять человеческое мнение, и уж точно - не должен выставлять оценки или принимать решения о зарплате и повышениях.

Что показали первые эксперименты:
🔸 ИИ действительно экономит время и помогает собрать разрознённые данные - фидбэк, артефакты, задачи за год
🔸 Но если полностью отдать процесс машине, оценка становится пустой и обезличенной
🔸 Сотрудники, зная, что текст частично написал бот, могут меньше доверять результату
🔸 А ещё ИИ склонен к чрезмерному позитиву и может «пригладить» проблемы, которые стоило бы обсудить
🔸 Тем не менее компании вроде KPMG и Shopify уже официально включили использование ИИ в процедуру оценки

В целом тренд предсказуемый: менеджеры не хотят тратить десятки часов на ручной разбор, ИИ помогает с рутиной, но ответственность за выводы остаётся на человеке.

Если думаете, как это применить у себя - посмотрите на чужой опыт. Полный перевод статьи - здесь:
🔗 https://ready.2hr.tech/Na81Ms

🎄 Новый год — без суеты: подарки для всей команды за 1 день

В этом году многие HR-команды начали выбирать подарки позже обычного. Ноябрь уже заканчивается, конец квартала на носу, и хочется решить вопрос за день, без долгой переписки и лишней логистики.

Попробуйте Дигифт — это корпоративная платформа для заказа электронных подарочных карт в один клик. Такой подарок точно понравится вашим сотрудникам, потому что он объединяет 300+ брендов — от моды и гастрономии до техники, впечатлений и детских товаров.

Воспользуйтесь преимуществами платформы:
🟢 Экономия времени — загрузили данные сотрудников один раз, и подарки отправятся автоматически в выбранную дату.
🟢 Онлайн-доставка вовремя — карты приходят мгновенно по e-mail или SMS в любой город России.
🟢 Брендинг и персонализация — добавьте логотип, фирменные цвета и поздравление от компании.
🟢 Без логистики и коробок — один договор на 350+ брендов, без физической доставки.
🟢 Подарки на любой вкус — каждый сотрудник сам выбирает, где использовать карту.

Классно и автоматизировано, все как мы любим. Добавьте свое поздравление, оформите его в фирменном стиле, и сотрудники получат действительно вдохновляющее поздравление вместе с подарком.

Переходите на сайт платформы, оставьте заявку и закройте тему подарков комфортно и быстро. Успейте до 7 декабря, чтобы воспользоваться промокодом АВТОМАТИЗАЦИЯ и получить скидку 5%.

Реклама. ИП Татамиров И. Е.
ИНН 312327528372 erid 2VtzqwjzgYH

Как изменится работа в 2026 году? (по версии Culture AMP)

Поздравляю с первым днём зимы. Последний месяц года — время подводить итоги, но не менее важно в такие моменты смотреть вперёд. Сегодня предлагаю заглянуть в 2026-й вместе с переводом программной статьи от Culture Amp — одной из самых авторитетных HR-платформ мира. Они работают с большими массивами данных о вовлечённости, лидерстве и корпоративной культуре, а их выводы регулярно определяют повестку для global HR.

И пусть культура съест стратегию на завтрак (с).

Итак, вот их прогнозы:

🔸 Компании начинают честнее рассказывать о себе. Долго было принято подчёркивать достоинства и обходить острые углы. Но в условиях «заторенных» карьер — когда люди не двигаются, а возможности роста заканчиваются — работодателям придётся говорить честнее. На поверхность поднимутся и сильные стороны, и неудобные процессы. Это не жесткость и не драматизация, а попытка открыть пространство для изменений внутри команд.

🔸 Система оценки работы переживает кризис. Всё больше процессов фиксируют активность, а не результат: счётчики кликов, время в приложениях, автоматические отчёты. На этом фоне люди начинают подстраиваться под метрики, а не под смысл задачи. В итоге формируется поведение “для системы”, когда видимая деятельность начинает жить своей жизнью. Чтобы вернуть баланс, компаниям придётся развивать более зрелые формы обратной связи — нормальные один-на-один, апворд-фидбек, контекстное обсуждение вклада.

🔸 AI меняет операционку, но не заменяет человека. Часть функций HR уже автоматизирована, и спорить с этим бессмысленно. При этом критические ситуации — поддержка во время утрат, обсуждение развития, сложные решения — остаются зоной, где алгоритм работает на уровне инструкции, а не человеческого отклика. Скепсис у HR-лидеров заметен: далеко не все верят, что AI повысит ценность профессии. Но перестраивать взаимодействие людей и технологий всё равно придётся — вопрос лишь в том, насколько взвешенно это будет сделано.

🔸 Менеджерская роль уже не так желанна и привлекательна. Структуры уплощаются, ответственности больше, а устойчивости — меньше. Среднее звено оказалось в зажиме: нужно выдавать свои результаты и одновременно тянуть команду. Поколение Z видит это довольно трезво и не спешит туда идти. На этом фоне AI-помощники для менеджеров выглядят не как революция, а как попытка хоть немного разгрузить роль. В 2026 году речь пойдёт не о большем количестве руководителей, а о лучшем качестве их поддержки.

🔸 Сайд-проекты выходят из разряда хобби. Ожидание “карьеры как лестницы” размывается. Люди ищут реализацию в других местах: во внештатных проектах, творческих занятиях, параллельных источниках дохода. Для одних это необходимость, для других — форма роста. Работы на стороне становится больше, и компании рискуют тем, что их собственная роль в жизни сотрудника окажется второстепенной. Но это не приговор: 2026 год даёт шанс вернуть основной работе ощущение смысла и энергии.

Я для себя делаю такой вывод: 2026-й обещает быть неудобным, но продуктивным годом. Туман и кризис смыслов спустился на нашу работу, будем искать место и толкаться локтями с ИИ, и, надеюсь, что в конце года мы окажемся все вместе лучше, чем были в начале.

Полную версию перевода статьи можете можете прочитать у меня в блоге:
🔗https://ready.2hr.tech/A7iYr4

Три года

Вроде целая вечность, а вроде - только вчера все сходили с ума от того, как бот пишет стихи про котиков и генерит фотки людей с 8 пальцами на одной руке. Прошло три года с запуска ChatGPT. И вот, наткнулся я на статью, где пытаются честно ответить на вопрос: а работа-то вообще стала лучше? Не быстрее, не технологичнее, а именно лучше.

Спойлер: всё сложно.

По идее, мы должны были выдохнуть. Сбросить рутину на нейронки и уйти творить великое (или пить кофе). Цифры в статье меня настораживают: 81% людей чувствуют, что теперь от них требуют делать больше. И 80% - что делать надо быстрее.

Появился даже термин классный - инфляция ожиданий. Это когда все знают, что отчет можно нагенерить за пять минут, и поэтому дают тебе на него десять. А то, что на осмысление и проверку нужны часы, никого не волнует.

И вот мы сидим и разгребаем, как это назвали исследователи из Стэнфорда, workslop. Всю думаю, как это перевести - рабочая жижа? Словесный мусор? Мы тонем в бесконечных, сгенерированных текстах, которые никто не писал, чтобы никто их не читал. Вместо того чтобы создавать, мы превратились в редакторов, которые ищут жемчужины в куче... ну, вы поняли.

А еще там есть пугающая мысль про одиночество. Оказывается, треть людей теперь реже говорит с коллегами, потому что проще спросить у бота (виновен, Ваша честь). Мы пишем письма через AI, а получатель читает их через AI-саммари. Общение двух алгоритмов, пока люди пьют антидепрессанты кофе.

Эксперт в статье, Боб Хатчинс, называет это синтетическим слоем. Мы теряем человечность, вежливость, эмпатию. Зато приобретаем кучу всезнаек, которые прочитали (или сгенерировали) поверхностный ответ и уверены, что всё поняли.

Так что, может, дело не в том, что ИИ плохой. Просто нам дали спорткар, а мы пытаемся на нем пахать поле. Как в анекдоте: очень мощный, но помидоры мнутся.

Ощущение, что мы пока в фазе большого эксперимента. Уже три года, а он никак не заканчивается. Инструменты уже есть на любой вкус, а рывка так и не случилось, и пока вместо того, чтобы работать меньше, да лучше, мы просто работаем громче.

Простите, друзья, это декабрь и опять нет времени перевести полную статью, кто хочет - почитайте её по ссылке. А если мои мысли вам по душе - поделитесь постом с коллегами.

🐾 KPI на вовлечённость: способ повлиять на культуру или управленческая ловушка?

Когда в компании невысокий уровень вовлеченности, часто вспоминают про KPI. Кажется логичным: раз что-то не работает — давайте замерим, поставим цель и начнём улучшать. Но с оценкой вовлечённости, которая чаще всего осуществляется с помощью опросов, это работает не так просто. На данные социологических опросов достаточно легко повлиять, поэтому важно обеспечить эффективную систему обеспечения вандалоустойчивости.

🔸 Если вес KPI на вовлеченность слишком велик, руководители с большей долей вероятности будут стремиться «подкрутить» результаты. Они могут давить на сотрудников, заставлять отвечать «как надо» или организовывать вбросы анкет. KPI на вовлеченность может сработать только в том случае, если риск серьезного наказания за поимку на манипуляциях перевешивает риск от потери относительно небольшой части бонуса за невыполнение KPI.

🔸 Универсальная планка для всех подразделений тоже не работает. Для клиентских команд 75% вовлечённых — это нормально. А для вспомогательных подразделений даже 65% может быть отличным результатом.

🔸 Также нельзя всерьёз обсуждать динамику вовлеченности без учёта масштаба. +5 п.п. в отделе из 1000 человек — это 50 сотрудников. А в команде из 60 — всего трое. Это статистическая погрешность, а не повод праздновать победу или расстраиваться из-за негативной динамики.

AXES Management работает с вовлечённостью больше 15 лет. Мы видим, как KPI можно встроить грамотно — и где точно не стоит. Подробно об этом рассказываем в свежем посте: разбираем 5 видов KPI, типовые ошибки и реальные кейсы.

👉 Прочитать разбор:https://news.1rj.ru/str/vovlekot/491

ООО АКСИС Менеджмент
ИНН 7723581751
erid 2VtzqwmFCf3

3 года проекту Ready 2 HR Tech!

Привет, друзья!

Три года назад вышел первый пост в этом канале - это уже целая эпоха! С самого начала я ставил целью делиться с Вами HR-Tech материалами, которые, кроме меня, никто и не нашел бы, и я рад, что контент остается уникальным, хоть иногда это бывает непросто.

В прошедшем году мы с вами много времени посвятили критическому анализу хайповых тем. Мы глубоко погружались в то, как AI-агенты меняют корпоративный ландшафт, разбирали, почему ИИ иногда приводит к имитации продуктивности и дискредитирует сам себя, создавая AI-мусор, и честно говорили о платформах Employee Experience, которые повторили судьбу корпоративных соцсетей.

Я продолжил выпускать обзоры рынка труда HR-Tech и HR-Аналитики, подвел итоги 2024 года и перешел на квартальный формат (Q1, Q2, Q3). Надеюсь, они полезны для вас не меньше чем для меня. Честно, сейчас я уже очень жду завершения года, чтобы подбить тренды которые формировали этот год.

Моя личная радость в этом году - запуск HR-Tech сообщества, где строгий пребординг позволил сформировать группу профессионалов, которые обсуждают нашу индустрию, приходят с своими вопросами и открыто делятся мнениями.

❤️ Спасибо, что читаете, критикуете и поддерживаете этот канал! Я очень ценю, что мой путь, это мое невероятное приключение - продолжается и надеюсь, что то, чем делюсь с Вами, приносит Вам пользу.

Впереди нас ждут новые темы, классификация HR-Tech продуктов, новые вакансии в HR-Tech и HR-Аналитике, продолжения поиска роли и места ИИ в нашей работе, технологический ответ на требование работы с эффективностью и удержанием... Да мало ли чего еще!

Только вперед!

👍 Принимаю ваши Like/Share/Repost в виде поздравлений! А лучший подарок - Boost для этого канала.

Просто для истории.

С наступающим тебя, подписчик!

Какие прогнозы в HR-Tech на 2025 год сбылись?

Попробуем новый жанр. Я люблю англицизмы (на самом деле просто сдался, спасите меня), поэтому назову эту рубрику красивым русским словом time-based factchecking. Год назад я обобщил прогнозы на 2025 год и обещал через год отчитаться. Год прошел, беру формулировку из прогноза прошлого года и комментирую.

🔴 Обучение как стратегический приоритет
Да, мы видим и резкий спрос на новые навыки, и сдвиг фокуса в сторону AI-грамотности/рескиллинга. Компании реально начали воспринимать обучение как часть конкурентоспособности, потому что иначе они просто не успевают за изменением ролей.
Но, когда доходит до дела – «денег на обучение» стало больше только в разговорах, а в реальности часто побеждает формат «быстро показать активность», и качество/привязка к задачам у многих хромает. Почему сработало частично? Да посмотрите вокруг, без комментариев, какая учеба, сейчас надо работать эффективно.

✅ «Сотрудник — клиент» и гиперперсонализация
Как идея это закрепилось: карты пути сотрудника, EX-метрики, персонализация коммуникаций, «один опыт для разных сегментов». Но стандартом это стало только у передовых компаний. Большинство компаний по дороге упирается в два ограничения: нет нормальных данных о навыках/мотивации, и менеджеры перегружены, им не до тонкой настройки опыта на каждого.
Но в целом, концепция Employee Experience сейчас находится в кризисе, надо её переизобретать.

🔴 Баланс человека и ИИ
Год правда оказался «проще», но по другой причине. Не потому что ИИ легко встроился, а потому что быстро проявился его потолок. На демо всё выглядит магией, в реальной среде начинаются привычные взрослые проблемы: доступы к данным, безопасность, качество ответов на длинных цепочках, стабильность результатов, «последняя миля» интеграции. В итоге большинство внедрений упирается в организацию процесса вокруг модели: кто формулирует задачу, кто проверяет результат, кто несёт ответственность, как фиксируются правила использования, где границы доверия.

Сейчас основной паттерн в компаниях выглядит приземлённо: нашли точку применения, встроили ИИ в конкретный кусок процесса, настроили контроль качества и метрики, посмотрели эффект, откатили или поправили, пошли в следующую итерацию. Здесь прогноз «про тонкую грань» попал, а ожидание быстрого скачка к автономности и «новой оргмодели вокруг агентов» ушло в молоко.

✅ Возвращение офиса трансформации
В 2025 стало очевидно, что «проектов изменений» слишком много, а связности между ними мало: AI-инициативы, сокращение циклов, пересборка процессов, архитектура данных, пересмотр оргмодели. В мире, когда единственная константа – постоянные изменения, проектный офис набирает вес.

✅ Регулирование и новые вызовы
Тут прогноз был излишне оптимистичен. Часть про усиление требований к безопасности и правам сотрудников попала: комплаенс вокруг данных, ИИ, оценки персонала, киберриски. Это стало реальной HR-повесткой, особенно там, где HR-процессы завязаны на автоматизированные решения. А вот ожидание заметной дерегуляции и «снижения налогов» как общего тренда промахнулось.

✅ Гиг-экономика в корпоративном формате
Проектность реально проникла внутрь компаний: внутренние маркетплейсы задач, временные роли, “гиги” как способ закрывать пики и дефицит экспертизы. Параллельно вырос внешний рынок проектных специалистов, особенно в функциях, где ценится узкая экспертиза и быстрый результат. Самый интересный эффект: это начинает жить рядом со skills-подходом. Когда навыки описаны и видны, проекты проще матчатся на людей.

Итого: 4 Hits, 2 misses, я считаю неплохо… Только в жизни лично мне это никак не помогло, слишком реактивный был год. Если хотите вернуться на год назад - дублирую тут ссылку на пост:
🔗 https://ready.2hr.tech/Ns61mZ

5 прогнозов на 2026 год по Talent Strategy: разбираем с поправкой на ветер

Начало года - сезон прогнозов. Все прогнозируют. Консалтеры, вендоры, аналитики. Лишь бы не работать. Кто-то - на основе данных, кто-то — на основе надежд. Marc Effron, президент Talent Strategy Group и автор книги «8 Steps to High Performance», опубликовал свою пятёрку. Разберём - но с нашей колокольни.

1️⃣ Работодатели начнут проговаривать правила игры. По мнению Effron, компании наконец сформулируют, чего ждут от Core Employee, High Performer и HiPo - и что каждый получает взамен. Dell уже в 2024 сделали это открыто: удалёнщики не растут, и точка (почитайте в полной версии статьи - это "огонь")

У нас проблема обратная. Многие компании и рады бы озвучить правила, но сначала неплохо бы их у себя сформулировать. Когда HiPo-программа вроде есть, а на практике повышают того, кто дольше всех сидит - прозрачность не спасёт.

2️⃣ HR возьмётся за перестройку - и себя, и организации. Прогноз в том, что CHRO начнут фундаментально пересматривать операционную модель: всё транзакционное - в автоматизацию и AI-агентов, а сам HR должен стать главным консультантом по редизайну оргструктуры под ИИ. Иначе это сделает McKinsey.

Подписываюсь. Недавно писал об этом: ИИ - это гигиенический слой интеграции, а не революция. Кто не автоматизирует рутину в ближайшие два года, будет объяснять акционерам, почему HR стоит столько же при вдвое меньшей численности компании.

3️⃣ Компании серьёзнее займутся High Performers. Effron ожидает, что для этой категории появятся не только чёткие условия, но и нормальные процессы идентификации: амбициозные цели, прозрачная калибровка, индивидуальные планы развития. А руководителей начнут оценивать по метрикам удержания лучших.

Звучит красиво, но требует зрелой аналитики. Без данных калибровка превращается в субъективные споры на talent review. Для российского рынка это скорее задача на вырост, но направление верное.

4️⃣ Хайп вокруг skills-based подхода продолжит сдуваться. По прогнозу, всё больше skills-проектов будут свёрнуты или заморожены - бюджеты не выдерживают расплывчатых обещаний. А skills-маркетплейсы, где-то работающие уже полтора года, покажут ROI или будут закрыты.

❤️ Ну наконец-то кто-то из уважаемых западных консультантов сказал это вслух. Skills-based approach в том виде, в котором его продавали - красивая концепция, которая разбивается о реальность внедрения. У нас этот хайп до полного масштаба и не дорос, что, возможно, нам на руку: можно учиться на чужих ошибках.

5️⃣ HRBP движется к чисто стратегической роли. Пропорция 1:1000–1:2500, никаких транзакций, никаких теневых HR-функций. Только стратегия, топ-команда и брокерство сервисов от COE и HR-операций.

Стратегически чистый HRBP звучит прекрасно. Но при соотношении 1:2500 и отсутствии команды это уже не HRBP, а робот. В российских реалиях, где HRBP часто ещё и за кадровое делопроизводство отвечает, до стратегической чистоты - путь не одного года.

Если посмотреть на эти пять прогнозов через призму технологий, минимум три из них напрямую упираются в HR-Tech. Автоматизация рутины, идентификация High Performers через данные, проверка skills-маркетплейсов на ROI - без нормальной аналитической платформы ни один из этих прогнозов не реализуется. Технологии - не серебряная пуля, но без них эти амбиции так и останутся на слайдах PowerPoint.

Полный перевод статьи, как всегда в моём блоге, угощайтесь:
🔗 https://ready.2hr.tech/Hs3dH9

Почему HR, рекрутерам и руководителям подбора больше нельзя игнорировать AI

Рекрутинг меняется каждый месяц появляются:
- новые нейросети,
- плагины,
- AI-инструменты для поиска, оценки и коммуникации.

И вопрос уже не в том, использовать ли AI,
а в том - кто научится делать это раньше и системно.

Рекрутерам

AI - это не «замена», а:
- ускорение рутины;
- поиск кандидатов в 2–3 раза быстрее;
- автоматизация скрининга и отчётов;
- возможность оставаться востребованным в профессии.

HR и HRD

AI - это:
- ускорение найма без расширения команды;
- влияние на time-to-hire и quality-of-hire;
- прозрачные процессы;
- понимание, какие инструменты реально работают, а какие - хайп.

Руководителям подбора и бизнеса

Хорошая новость:
не нужно внедрять сложные IT-системы.

Достаточно:
- обучить команду работать с GenAI;
- понять, какие инструменты стоит использовать в подборе;
- выстроить найм как управляемый процесс, а не ручную работу.

Именно под эти задачи GetIT School запускает практический курс "AI Рекрутер 2026"

🔹 AI-поиск и сорсинг (LinkedIn, Telegram, HH, OSINT)
🔹 AI-скрининг и оценка кандидатов
🔹 Использование AI в интервью
🔹 Автоматизация отчётов и рутинных процессов
🔹 Понимание, какие AI-инструменты внедрять в команду

Старт -16 февраля 2026
Формат - живые онлайн-вебинары с разбором кейсов и обратной связью

Программа и регистрация

🎁 По промокоду HRTECH — скидка 5000₽


Реклама. ИП Петровичева С. В.
ИНН 774345222541 erid 2VtzqvR4Vpo

Трансформация операционной модели HR: пример Tesco

В 2022–2024 годах крупная компания Tesco провела трансформацию HR-функции — от классической модели Ульриха к структуре на четырёх опорах. Компания охватывает несколько стран, работает в ритейле, дистрибуции, банкинге и телекоме, 330 000 сотрудников. Задача стояла простая: сделать так, чтобы люди в разных странах и бизнес-направлениях получали одинаковый сервис от HR.

Что сделали:

1️⃣ Разделили HRBP на стратегов и операционщиков.
Создали отдельную команду стратегических партнёров, которая работает с культурой, талантами, будущей рабочей силой. Число классических HRBP сократили, зато добавили узких специалистов — по изменениям, коммуникациям, проектам, employee relations. Раньше бизнес-партнёр тянул всё от операционки до стратегии, теперь он стал ближе к бизнесу, а текучку отдали в сервисный центр.

2️⃣ Создали практики экспертизы вместо центров компетенций.
Просто новый лейбл для расширения зоны ответственности. Объединили спецов из разных зон в тематические команды (Talent & Capability PoE, например). Главное — перестали думать про центральный офис как единственный источник истины, начали строить группу как единый организм с учётом локальных рынков.

3️⃣ Запустили команду People Change.
Новое подразделение для управления изменениями: стратегия, программы, коммуникации, аналитика. Вытащили эту экспертизу из других функций, чтобы HR умел вести изменения сам, а не звал консультантов на каждый проект.

4️⃣ Консолидировали сервисы и самообслуживание.
Весь цикл от найма до ухода собрали в одну команду People Services. Линейные менеджеры получили обучение, как работать с инструментами самообслуживания и куда бежать за помощью. Меньше зависимости от HR-партнёров, больше автономии.

Идея «стратегического HRBP» в российских компаниях звучит уже лет десять, но обычно это всё тот же универсал, который одновременно готовит отчёт для совета директоров и решает, кого и куда переводить. У Tesco разделили эти функции жёстко — операционка ушла в сервис, стратегия осталась у партнёра, изменения вынесли в отдельную команду. Это требует технологической зрелости и готовности бизнеса работать через цифровые каналы, а не звонить в HR по каждому вопросу.

Второй момент — локализация. Tesco действует в нескольких странах, и они честно признают: невозможно сделать модель «один размер на всех». Пришлось строить market toolkit — понимание нюансов каждого рынка. В российском масштабе та же история: то, что работает в Москве, может не взлететь в регионах.

Третье — они делали это итеративно. Сначала пилот, потом анализ, потом корректировка. Не «большой взрыв» с откатом назад, а постепенная стабилизация модели по рынкам. Через 6–12 месяцев после каждого запуска — обзор, фидбек, рабочие группы для доработки.

Tesco не изобрела велосипед. Они взяли знакомую модель и выстроили её с учётом масштаба, технологий и локальных особенностей. Ключевое — это не проект на год, а длинная история с циклами улучшения. Если HR-функция не может ответить на вопрос «какой сервис получает сотрудник в разных частях компании», модель нужно пересматривать. Но делать это нужно с пониманием, что ничего идеального не бывает, и модель все время придётся адаптировать под новые реалии.

📖 Полный разбор кейса в моем блоге:
🔗 https://ready.2hr.tech/aa7P4L