Выпустил очередной обзор рынка вакансий HR-Tech и HR-Аналитики. Исследование базируется на данных моего проекта Ready.2HR.Tech – единственного в России списка вакансий в области HR-Tech и HR-Аналитики. Я ежедневно отбираю лучшие вакансии в сфере цифровой трансформации и автоматизации HR, а также HR-Аналитике данных, а один раз в месяц выпускаю вот такой обзор.

В отчете традиционно проанализированы следующие темы:
🔷 Общая динамика вакансий
🔷 Основные работодатели
🔷 Структура ролей вакансий

За апрель была зарегистрирована 341 уникальная вакансия, в лидерах ⚛️ Гринатом, 💳 Сбер и ❤️ Яндекс. По-прежнему, на одну вакансию HR-Аналитика приходится 3 вакансии в сфере цифровизации управления персоналом.

В двадцатых числах апреля работодатели в режим «давайте уже после майских» и существенно сократили число вакансий. Несмотря на рост 14-15 мая, предложение не восстановилось до сих пор. Неужели удалось закрыть все вакансии? Посмотрим уде по итогам мая.

Файл с обзором прикреплен к этому сообщению, но вы можете посмотреть обзор прямо на моем сайте:
🔗 https://ready.2hr.tech/MR2404

Делитесь файлом с коллегами, которым это может быть интересно, а я буду благодарен за обратную связь! ⤵️

Можно ли автоматизировать очистку HR-данных?

Если Вы пробовали найти что-то ценное в массиве данных о персонале, Вы понимаете, что как правило нельзя просто взять и использовать то, что у Вас есть. Дубли, ошибки, незаполненные значения, интерпретация периодов, и, конечно же, выбросы – это то, что не позволит Вам даже начать это делать. А уж если Вам нужно объединить данные из разных источников…

В общем, это именно то, с чем HR-Аналитики и Data-инженеры сталкиваются каждый день. Сегодняшняя статья как раз посвящена экспертному взгляду на подготовку HR-данных для анализа. После рассказа о проблемах в источниках данных предлагается два потенциальных решения для уменьшения искажений (и нет, это не искусственный интеллект):

1️⃣ Первое из них часто недооценивают, это управление данными. Это значит, что даются четкие определения данных, определяются согласованные способы расчета, устанавливаются границы, информация контролируется, так же, как и её сбор и хранение. Эти меры сокращают уровень нужного реформатирования и деления на группы.

2️⃣ Второе решение — инженерия данных. Любая задача, повторяемая повторно, становится кандидатом для автоматизации. Стремление проанализировать информацию иногда заставляет аналитиков искать короткие пути в очистке тех данных, которые не повторяются. Так, мы сами виноваты в необходимости чистить некоторые данные. Хорошая инженерия данных с автоматизацией потока информации призвана упрощать интеграцию данных и уменьшать количество времени на их очистку.

В статье упоминается сомнительная метрика, что 80% работы аналитика уходит на предварительную оценку данных. Вряд ли именно так, но сколько бы там ни было, это та работа, от которой нельзя отказаться, но которую хочется минимизировать. Без этого Вы просто не получите надежных выводов и не сможете проверить ни одну гипотезу.

Почитайте полный текст статьи у меня на сайте.
🔗 https://ready.2hr.tech/Nd1W9f

На прошлой неделе Эдуард Бабушкин в своём канале HR-Аналитика опубликовал очень важный авторский пост. Он об соотношении HR-Tech и будущем дисциплины HR-Аналитика. Я делюсь его мыслями здесь, прочитайте, пожалуйста, пост и проголосуйте ниже - очень интересно Ваше мнение! ⤵️

Управление или слежка: как найти баланс в мониторинге удалённых сотрудников?

В условиях удалённой и гибридной работы контроль сотрудников стал обыденностью. Тем не менее, программы мониторинга не заменяют эффективного управления. Почитаем статью из Reworked.

Современные технологии позволяют работодателям следить за каждым нажатием клавиш, перемещениями через GPS, а также делать снимки экрана и использовать веб-камеры для контроля. Исследование ExpressVPN показало, что 78% работодателей используют программы для отслеживания активности сотрудников, а 73% утверждают, что это влияет на оценку их эффективности. The New York Times отмечает, что 8 из 10 крупнейших работодателей США применяют технологии для контроля производительности.

Но где же граница между приемлемым и чрезмерным мониторингом?

Доктор Nita Chhinzer из Университета Онтарио считает, что электронный мониторинг сотрудников — это не новинка, но современные системы стали более сложными. Она приводит в пример такие компании, как Starbucks и McDonald's, где скорость обслуживания и выполнение заказов контролируются в реальном времени. Однако, это приводит к ощущению "крысиной гонки", где важны только показатели.

Не все организации пользуются этими системами разумно. Французский CNIL (национальный регулятор) оштрафовал Amazon на 34,5 миллиона долларов за чрезмерный контроль над 20 000 французскими работниками. CNIL посчитала незаконным требование отчётности за перерывы, что вызвало серьёзные опасения по поводу неприкосновенности частной жизни.

Alexandra Levit из Чикаго считает, что важно найти баланс между разумным мониторингом и поддержанием положительной вовлечённости. В условиях неопределённости сотрудники часто ощущают себя мишенями и боятся, что данные мониторинга могут быть использованы против них. Прозрачность в политике мониторинга играет ключевую роль в поддержании доверия.

Компании должны объяснять своим сотрудникам, зачем они собирают данные и как будут их использовать. Если цель мониторинга — улучшение рабочих процессов и предотвращение выгорания, сотрудники могут это принять. Но если цель — просто следить за производительностью и наказывать за простои, это подорвёт мотивацию и вовлечённость.

Сотрудники должны знать о политике мониторинга, но при этом нужно чётко определять, что именно отслеживается и как. Важно не собирать данные просто потому, что есть такая возможность, а использовать их для реальных улучшений в работе.

Менеджерам стоит использовать мониторинг ответственно выбирая причины, например, безопасность или выявление признаков перегрузки. Если же цель — поиск сотрудников, отлынивающих от работы, это не приведёт к позитивным результатам. В конечном итоге, технологии никогда не заменят настоящего руководителя, способного управлять гибридной и удалённой командой.

Полный текст статьи, как всегда, доступен в моём блоге.⤵️
🔗 https://ready.2hr.tech/Ns6sA1

Что такое EBHR и как это связано с HR-Аналитикой?

Сегодня почитаем статью на тему EBHR - Evidence-Based HR (управление персоналом на основе фактических данных).

🔔 EBHR — это метод работы, который требует сбора и анализа данных для выработки четких критериев принятия решений. К примеру, для решения задач достижения благополучия сотрудников, EBHR использует четыре важнейших источника информации: внутренние данные, научные исследования, мнения акционеров и профессиональный опыт. Этот многосторонний подход помогает видеть полную картину и принимать более обоснованные решения.

Внедрение EBHR в HR-Аналитику требует развития культуры исследований и критического мышления, расширения источников информации и структурированного процесса принятия решений. Это значит, что HR-специалисты должны все время выходить за границы своей зоны компетенций. EBHR и HR-Аналитика идут рука об руку: аналитика предлагает инсайты из внутренних данных, а EBHR добавляет контекст, делая их более значимыми и полезными.

Почитайте полную статью, чтобы совместить EBHR-подход с точностью HR-Аналитики. ⤵️

🔗 https://ready.2hr.tech/M5d1Kq

И снова время для очередного обзора рынка вакансий!

Как всегда, рассматриваем спектр предложений работодателей в HR-Tech и HR-Аналитики. Раскладываем по ролям, смотрим динамику, определяем лидеров.

Скачивайте файл и изучайте, делитесь с коллегами, оставляйте обратную связь! ⤵️

Как определить правильные рабочие процессы для автоматизации?

Автоматизация существенно облегчает рабочие процессы, но какие из них стоит автоматизировать для максимальной отдачи? Ключевым моментом является правильный выбор процессов для автоматизации. Как это сделать - в сегодняшнем переводе статьи на моем сайте.

✅ Род Гарсиа, вице-президент по инженерным вопросам в Slack, советует начинать с простых, но затратных задач. Например, автоматизация получения одобрения у юридического отдела или передачи информации между системами может существенно повысить эффективность.

✅ Брайан Томпсон из ISG рекомендует сначала исследовать процессы на верхнем уровне, проводить опросы и воркшопы, чтобы создать тепловую карту возможностей для автоматизации. Затем разрабатывается бизнес-кейс и эскиз внедрения, что позволяет четко увидеть экономию и выгоду.

✅ Малькольм Росс из Appian подчеркивает важность выявления рутинных задач, которые занимают много времени или часто выполняются с ошибками. Например, задачи, требующие переключения между системами, — отличные кандидаты для автоматизации. Это поможет улучшить точность и эффективность рабочих процессов.

✅ Максим Вермайер из ABBYY советует начинать проекты автоматизации с аналитической оценки текущих рабочих процессов, что позволит определить наиболее выгодные для автоматизации задачи и создать цифрового двойника процессов компании. Это поможет оценить влияние изменений до их внедрения и принимать взвешенные решения.

Читайте полную версию статьи в моем блоге:
🔗 https://ready.2hr.tech/cU1An3

Как выглядит путь сотрудника для чатбота?

Интересная статья, опять заглядываем за горизонт. Чатботы сейчас переживают второе рождение. После бума скриптованных и, как по мне, довольно вредных навязчивых решений мы переходим к чатботам на основе возможностей генеративного искусственного интеллекта.

Скорость обобщения массивов корпоративной информации и легкость инжиниринга, как бы намекает нам что скоро их будет много. МНОГО. Кроме всего прочего - это трендовая модная тема, фактически, чатботов, которые хорошо себя ведут уже называют цифровыми сотрудниками.

Автор статьи, Greg Newman, предлагает необычный взгляд на осознанное внедрение этой технологии:

Я считаю, что нам нужно начать использовать терминологию пути сотрудника, когда мы начинаем интегрировать эту цифровую рабочую силу, и делать это быстро, иначе наши коллеги из IT будут внедрять их как еще одно программное обеспечение, и вы знаете, чем это обычно заканчивается: ограниченная разработка бизнес-кейса, размытые требования, отсутствие или минимальное управление изменениями, базовое тестирование, задержка запуска и множество недовольных клиентов!

Если чатбот, это буквально цифровой сотрудник, то для него будет актуально:

1⃣ Составление четких должностных инструкций
2⃣ Оценка навыков и соответствия организации
3⃣ Обучение и развитие
4⃣ Соблюдение культурных, безопасных и этических норм
5⃣ Обучение цифровых работников нашей культуре
6⃣ Управление производительностью
7⃣ Управление выходом из компании

Это любопытно, и, кажется, мы действительно к этому скоро придём - вместо ТЗ на разработку очередного помощника в рутинных задачах сотрудников, мы будем адаптировать обычную нормативку для тюнинга цифровой части нашей рабочей силы. Вот это настоящий Future of work. 👷

Подробнее, читайте по ссылке в моем блоге:
🔗 https://ready.2hr.tech/Jy1e1w

Ваша стратегия работы с данными должна включать каждого

Сегодня у нас в блоге интересная статья, которая покажет, почему важно вовлекать всех сотрудников в работу с данными. В последнее время Data-driven - основная парадигма в HR, но многие компании сталкиваются с проблемами при их внедрении из-за отсутствия культуры работы с данными.

Даже сотрудники, не связанные напрямую с IT, могут внести значительный вклад в улучшение процессов, если:
1️⃣ дать сотрудникам доступ к данным
2️⃣ обучить базовому анализу.

Это не только позволяет работникам чувствовать себя увереннее, но и приводит к конкретным изменениям в компании. Например, менеджеры, имеющие доступ к данным по текучести кадров, могут быстрее выявить и устранить причины ухода ценных специалистов.

Инвестиции в технологии не окупятся, если сотрудники не умеют работать с данными. Компании должны вкладываться не только в современные инструменты, но и в обучение своих сотрудников. Только тогда каждый сможет эффективно использовать данные в своей работе.

Руководители должны стать лидерами этих изменений, активно продвигая культуру работы с данными и обеспечивая доступность и качество информации для всех. Например, в Google каждый сотрудник имеет доступ к данным и инструментам аналитики, что позволяет им принимать обоснованные решения на всех уровнях. Что нам мешает сделать так же?

Внедрение культуры работы с данными — это про людей, а не только про технологии. Вовлечение каждого сотрудника в работу с данными откроет новые возможности управления персоналом для бизнеса в целом.

🔗 https://ready.2hr.tech/FDu71b

Эволюция HR-Tech: от автоматизации к дополнению

А какими должен стать HR-Tech ➡️ через 5 лет? Попробуем ретроспективный подход.

Эта статья из моего блога повествует о том, как менялся подход к HR технологиям за последние годы. Первоначально акцент был на автоматизации рутинных задач, что помогало повысить эффективность и снизить издержки. Однако сейчас фокус сместился на дополнение (Augmentation) – использование технологий для улучшения человеческих способностей и обогащения опыта сотрудников.

Сегодня HR-Tech не только оптимизируют процессы, но и способствуют удовлетворенности работой и карьерному росту. Традиционный карьерный путь устаревает, и сегодня сотрудники хотят развиваться в соответствии с личными и профессиональными целями. Современная платформа помогает строить индивидуальные планы карьерного развития, что снижает текучесть кадров и повышает вовлеченность сотрудников.

Сегодня все выглядит так, что будущее HR технологий связано с ростом применения ИИ для обеспечения равных возможностей, внедрением инструментов улучшения ментального здоровья и общего благополучия сотрудников, а также улучшением взаимодействия в удаленной и гибридной работе. Движение от автоматизации к дополнению подчеркивает меняющиеся нужды современной рабочей силы.

Мы решили основные проблемы расчета зарплаты и КДП, и теперь нужно создавать более персонализированные и поддерживающие рабочие места. Это будет включать в себя развитие платформ, которые не только управляют персоналом, но и активно способствуют их профессиональному и личностному росту.

Полный текст статьи по ссылке ⤵️
🔗 https://ready.2hr.tech/fP1a6k

Онбординг новых сотрудников на гибридном режиме работы

Во время пандемии многие компании, включая 💻 Microsoft, оценили преимущества гибкого рабочего графика и решили продолжать работать в гибридном режиме. Пару дней в офисе, три дня дома. Или наоборот… А как адаптировать новичков в таком режиме? Мне попала в руки статья Dawn Klinghoffer - это один из HR-Лидеров Microsoft, в статье рассматривается, как сделать этот процесс более эффективным.

Исследования показали, что новые сотрудники лучше адаптируются, когда чувствуют поддержку и имеют возможность выбрать удобное время и место работы. Даже несколько дней в офисе могут существенно помочь в установлении связей с руководителем и командой. Например, новички, которые проводят хотя бы один-два дня в месяц в офисе (речь об удаленных сотрудниках), чувствуют больше поддержки и быстрее включаются в работу.

«…нахождение в офисе большую часть времени (более 60% рабочих дней) не приносит дополнительной пользы для краткосрочных (первые 90 дней) или долгосрочных (первый год) результатов адаптации. На самом деле, новые сотрудники, которые часто видели свою команду (более 30% рабочих дней), сообщали о значительно более низких показателях по двум важным маркерам 90-дневного периода адаптации — соответствие ожиданиям от работы (-5%) и вклад в успех команды (-6%). Более того, в течение первого года новые сотрудники, которые регулярно приходили в офис (более 60% рабочих дней), сообщали о меньших возможностях для обучения (-5%) и снижении самооценки продуктивности (-9%), что указывает на то, что частое присутствие в офисе может снижать время, необходимое для обучения и накопления знаний в долгосрочной перспективе.»

Чтобы помочь новичкам на начальном этапе карьеры, Microsoft разработала специальную программу Aspire Experience – это двухлетний путь обучения и развития, сосредоточенный на росте, построении сети контактов и поиске карьерных возможностей внутри компании. Интересно? Тогда почитайте полную версию статьи в моем блоге:

🔗 https://ready.2hr.tech/J7ds1x

Вовлеченность сотрудников повысить легче, чем принято об этом думать

✅ Многие компании в России проходят регулярные опросы сотрудников, показывающих интегральную вовлеченность, а также рекомендации по повышению этого показателя, скажем, с 38 попугаев на 2-3 крокодила.

Четкая цель, непростые действия, мы, как руководители, такое любим, но что если доступные меры для улучшения опыта наших коллег находятся не за горизонтом, а вот прямо здесь, в нашей повседневности?

⚙️ Именно об этом сегодняшняя статья - авторы говорят о том, что то, что часто выдается за невовлеченность сотрудников и низкую лояльность возникает как накопленная усталость от неэффективных процессов и инструментов.

Обратимся к цифрам: недавнее исследование, проведенное компанией Qualtrics, показало, что эффективные рабочие процессы играют важнейшую роль в повышении вовлеченности. Как оказалось, 77% американских сотрудников считают их самым важным фактором, влияющим на их опыт работы в 2024 году.

🔕 Получается, что даже программы поощрений и корпоративные мероприятия теряют свою значимость, если базовые процессы, с которыми сталкиваются сотрудники ежедневно, не работают как надо. Примечательно, что сотрудники хотят принимать активное участие в изменении этих процессов, но часто их мнения и предложения остаются незамеченными.

Статья по ссылке дает предложения, как подойти к исправлению ситуации и повысить engagement, а я для себя выхватил один интересный метод - Appreciative Inquiry.

Appreciative Inquiry переводится как «Оценочное исследование» или «Признательное исследование». Это метод управления изменениями, который фокусируется на выявлении и развитии того, что уже работает хорошо в организации, а не на выявлении и исправлении проблем.

В общем, сплошная контринтуитивность. Читайте полную статью в моем блоге по ссылке ниже ⤵️

🔗 https://ready.2hr.tech/Lsi98O

📈 Подготовил очередной выпуск обзора вакансий в HR-Tech и HR-Аналитике.

Как всегда, разложил по ролям, показал динамику, определил работодателей-лидеров. В шестом выпуске мы посмотрим на июнь, да и вообще на первое полугодие:
1️⃣ Вакансий в индустрии много - всегда можно рассчитывать на более чем 200 возможностей для специалистов.
2️⃣ Больше всего предложений было в начале февраля и в середине апреля.
3️⃣ Спрос на HR-Аналитиков стабильно растет: сейчас есть более 50 предложений.

Актуальный список вакансий

Скачивайте файл и изучайте, делитесь с коллегами, оставляйте обратную связь! ⤵️
🔗 https://ready.2hr.tech/MR2406

Пришло время автономных обучающих платформ: Arist Creator

В прошлом году я переводил статью Josh Bersin, в которой он утверждал:

Искусственный интеллект воздействует на все сферы бизнеса, при этом самые большие изменения заметны в области корпоративного обучения (L&D). После года экспериментов становится ясно, что здесь ИИ совершит революцию.

Сегодня посмотрим на первое коммерческое решение Arist Creator - это инструмент на основе ИИ может перерабатывать более 5000 страниц документации, переводить контент на более 50 языков и разрабатывать всесторонние обучающие курсы.

Это позволяет T&D специалисту быстро создавать курсы адаптированные под конкретную аудиторию с точностью "как в аптеке". Я так говорю не для красного словца: на видео-примере специалист полуавтоматически создает очень специфический курс об использовании определенного медикамента аудитория которого - врачи кардиологи.

❓ Итак, что же произошло?
1️⃣ Мы видим первое коммерческое решение для создания курсов с помощью искусственного интеллекта. Специалист с помощью промптинга создает любой курс, обобщающие знания компании, подчеркивающий определенные аспекты и адаптирующийся к любой аудитории.

2️⃣ Это по сути, похоже на создание Word и PowerPoint в своей время - теперь кто угодно может эффективно создавать документы обучающие курсы. При этом квалифицированные специалисты T&D освобождают время для применения своей экспертизы там, где это требуется.

Посмотрите видео и почитайте полную статью по ссылке:
🔗 https://ready.2hr.tech/mAs72l

ИИ для рекрутеров: польза или вред? Не все так просто

Хайп проходит, пыль развеивается, мечты уступают место скепсису. В понедельник мы посмотрели на LMS-решение, которое из применения искусственного интеллекта сделало свою фишку и должно нанести пользу пользователям.

Сегодня посмотрим на рекрутинг. Что можно поручить ИИ?
1️⃣ Создавать одинаковые и пресные описания вакансий? О, да.
2️⃣ Классифицировать и ранжировать кандидатов? Да, вроде есть такие решения. (вы сейчас находитесь здесь)
3️⃣ Проводить интервью? Сомнительно, но окей....
4️⃣ Переписываться с кандидатом, вести его по пребординговому треку. Возможно.

Если насчет массового найма можно поспорить, то в точечном подборе уникальных специалистов классификационные модели сильно уступают среднему рекрутеру, не экономят время и не улучшают воронку.

Однако рекрутинг, это игра в которую играют двое и кандидаты тоже очень активно применяют ИИ и это не всегда добросовестно. Адаптация резюме под требования к кандидатам, генерация плоских сопроводительных писем... Рекрутеры, получаете ли Вы еще другие сопроводительные или везде один ИИ? А выполнение тестовых заданий с помощью ChatGPT - это уже отдельный жанр на Youtube...

В общем пока ИИ себя дискриминирует в рекрутиге. Технологического прорыва не случилось, продолжаем наблюдение.

Вот тут перевод статьи из reworked:
🔗 https://ready.2hr.tech/M62ahV