Перед праздниками позволю себе немного отступить от основной темы блога. Рассказываю, как я подружил Obsidian и Moon+Reader Pro, почему я отказался от Evernote и работает ли скорочтение (спойлер — да).
https://ready.2hr.tech/U19Ynd

Сегодня у нас гостях Harvard Business Review, со статьей про «Смерть от совещаний». Как обычно, научно и обоснованно, а для меня здесь виден другой большой потенциал.
Мы в People аналитике недостаточно внимания уделяем исследованиям связей и совместной работы сотрудников. Кто назначает совещания, кто с кем переписывается? Был такой стартап yva.ai и где он сейчас?
Там, как раз, был настоящий HR Tech, когда AI исследовал тональность писем, выделял лидеров, а также предсказывал выгорание (ну, по-крайней мере, так говорил Давид Ян). Это было классное решение с большим потенциалом.
Вернемся к статье, она дает несколько полезных советов, каждый из которых можно применить у себя. Читайте, делитесь, развивайте.
https://ready.2hr.tech/Yn3a1s

Какие технологии привлекли внимание профильных HR экспертов? Список топ-10 — этакий фастфуд, но я решил опубликовать эту статью, потому что некоторые идеи классные и небанальные.
Как насчет — открытой базы HR-данных для сотрудников и департаментов (п. 4) — неплохо, думаю, мы тоже скоро к этому придем. Маркетплейс талантов у нас уже появляется, но пока у меня нет информации, полетел ли этот пароход, а вот ПО для комплаенс в HR, это прям вообще в новинку, у нас такого нет, как класса. Посмотрите статью, она коротенькая и местам забавная — не обошлось без VR, ИИ и прочего workforce wellbeing.
https://ready.2hr.tech/LaSm7s

Сегодняшняя статья — про пример комбинации разных источников данных для получения новых сведений People-аналитики. Очередной повод — изменение использования офисных пространств после пандемии. Все эти эффекты нужно посчитать и оценить, чтобы сократить затраты и улучшить производительность сотрудников.
https://ready.2hr.tech/BqhH3h

Что мы говорим богу метавселенных? «Не сегодня». Статья из WorkShift расскажет об эволюции программ для совместной работы и текущем этапе — поиске места VR.
https://ready.2hr.tech/Uh3dGV

Джош Берсин пишет о своем взгляде на HR Tech в 2023 году и это отличная статья, где нет воды и каждое слово — прямо в цель. Он говорит, что в этом году рынок HR Tech замедляется, а потребители не удовлетворены своими core-HCM, что приведёт к консолидации рынка, как это уже бывало ранее. Моно-решения радуют пользователей больше, чем интегрированные, поэтому рост ожидается лишь в некоторых категориях решений. Берсин скептик в отношении Meta-VR-Blockhain, говорит, что это базовые технологии, но не решения и рассуждает о том, что же нам всем нужно от HR Tech.
Я сделал полный и достаточно точный перевод статьи, потому что цитатами тут не обойтись. Это важная статья, и она точно стоит вашего времени.
https://ready.2hr.tech/LsH6as

Когда-то мы отслеживали эффективность, потом перешли к благополучию, а Microsoft в прошлом году пошел дальше и теперь измеряет процветание сотрудников (employee thriving). Открываем Harvard Business Review. В статье Dawn Klinghoffer, вице-президент Microsoft по HR-аналитике, рассказывает, как они расширили и переосмыслили практику опросов сотрудников и к каким интересным выводам пришли. Здорово, когда такая крупная компания применяет смелую новацию, тем более здорово, когда можно узнать о результатах.
В Microsoft под процветанием сотрудника понимается его ощущение прилива сил и энергии для выполнения конструктивной работы и это не просто много работать или соблюдать баланс работа / личная жизнь. Это оценка 5 факторов (см. в статье) и их влияние на производительность, настроение и здоровье сотрудников. Кроме того, они посмотрели как связано количество совместной работы с процветанием — как минимум, нелинейно.
https://ready.2hr.tech/Yds1aj

Говорят, что если NASA через месяц потребуется отправить астронавта в космос, то начать поиск кандидата требовалось два года назад. И нанять следовало сразу трех. Это яркий пример элемента ресурсного планирования численности (workforce analysis). Предлагаю ознакомиться с соответствующим кратким руководством от AIHR, которое я перевёл. Процесс анализа включает в себя оценку текущего состояния персонала, оценку бизнес-окружения, прогноз вызовов, стоящих перед организацией, а также качественную оценку навыков и знаний, доступных организации. Подробнее – уже в самой статье.
https://ready.2hr.tech/mA0djc

People analyst на втором месте растущих профессий, согласно январскому отчету Linkedin. Отчет про США, такие специалисты получают в США годовое вознаграждение в диапазоне от 41 000 до 122 000$. В принципе, верхняя планка соответствует крепкому мидлу в среднем калифорнийском стартапе. О других лидирующих HR-позициях — читайте в моем переводе статьи hrdive.
https://ready.2hr.tech/O1nxd7

На этой неделе я перевел пару любопытных интервью от западных HR-Аналитиков. Сегодня мы узнаем, как Elizabeth Esarow (AT&T) пришла в специалисты по HR-данным.
Прежде всего, у нее был хороший бэкграунд — она была аналитиком в банковской сфере, потом она работала аналитиком в отделе персонала и углубилась до дипломированного Data Scientist.
В интервью она рассказывает, как организована работа в их группе People-аналитики, своих любимых библиотеках для R, а также об этике и предиктивных моделях. Классный карьерный трек!
https://ready.2hr.tech/Js8uPm

Еще одна статья про Collaborative Intelligence, термин, который я перевёл как Исследование сотрудничества. Кажется, это возникло как ответ на удаленную работу, потому что руководителям бывает трудновато определить корректную нагрузку. Другая сторона удаленки - постоянное взаимодействия, ведь теперь так просто собрать совещание в корпоративном мессенджере - слишком много совещаний и "здравствуй выгорание". Исследование сотрудничества предлагает задействовать сетевой анализ связей, чтобы исследовать, как разные сотрудники взаимодействуют. К сожалению, статья не дает универсального ответа, что делать, когда вы узнали кто перегружен, а кто нет... Думайте сами и опирайтесь на научный менеджмент.
https://ready.2hr.tech/Uk16fg

Искусственный интеллект уже является неотъемлемой частью нашей жизни, меняя способы общения, покупок и многое другое. Так же ИИ внедряется в корпоративный мир. В этой статье, мы рассмотрим, как ИИ меняет ландшафт HR-аналитики, помогая компаниям более эффективно управлять персоналом и понимать потребности сотрудников. Переходите по ссылке, читайте мой перевод, чтобы узнать больше о влиянии искусственного интеллекта на HR.
https://ready.2hr.tech/1L9cLq

Зарплаты обсуждать не принято, это закрытая информация и на то есть много причин. Но недавно в США были приняты законодательные инициативы, обязывающие работодателей раскрывать сведения о вознаграждениях на позициях, то есть сделать эту информацию публичной. В результате, как ожидается, возникает равенство в вознаграждениях. Хорошо ли это? Для тех, кому недоплачивали по каким-то дискриминирующим причинам — безусловно. Но как быть с хай-перформерами? Ласло Бок, ex-HRD Google, в своей замечательной книге Work Rulez, рассказывает, что их выдающийся инженер может показывать производительность и эффективность, в 100 раз превышающую средний уровень и да, такому человеку они платят значительно выше, и да, у них могут существовать существенные различия в вознаграждениях в пределах одной позиции. Очевидно, что принудительное усреднение оклада демотивирует таких сотрудников.
Я делюсь своим переводом свежей статьи HBR, которая оценивает первые результаты раскрытия вознаграждений в США.
https://ready.2hr.tech/Z3p04f

Анализ текстов (NLP) — это какая-то магия. Опросы вовлеченности с множеством открытой обратной связи, настоящая золотая жила и вы можете разрабатывать ее вручную до тех пор, пока у вас, скажем, меньше 500 сотрудников. Если сотрудников и текстов больше — вам нужен автоматизированный анализ на основе технологий машинного обучения. Залог успеха анализа — это подготовка обучающего набора, список ответов размеченных по ключевым темам. Великолепная и детализированная статья из блога компании OrganizationView расскажет о том, как делается разметка и почему она так важна.
https://ready.2hr.tech/K0g3dQ

Это моя статья о том, зачем приобретать обзоры рынка труда, как сделать их частью регулярных HR-Процессов и какие находки даст применение целевых вознаграждений в People-аналитике.
https://ready.2hr.tech/U5HfAx

Началась весна и в это время особенно хочется в отпуск, держаться нету больше сил. Майкрософт – лидер в экспериментах Future Of Work – предлагает своим сотрудникам неограниченный отпуск. Зачем? Прежде всего для лучшего привлечения и удержания талантов. Это помогает, звучит круто, но, в остальном – сплошные минусы.
В статье также есть шокирующая статистика по количеству оплачиваемых отпускных дней в США и отличия в группе участников эксперимента. Читайте мой перевод свежей статьи Bloomberg.
https://ready.2hr.tech/I2das3

Этот материал – перевод интервью. Его взял Дэвид Грин у Дженифер Сиглер и их разговор посвящен недавнему исследованию “Big, Bad State of EX”. Они обсудили проблемы, связанные со сбором и использованием данных в сфере People аналитики.
Тонны данных доступны в HR, но всегда ли это полезные данные? Кажется, что нет, и вот в чем проблема. Если данные описывают явление, но не объясняют его; если данные слишком общие, распространены на весь персонал и не дают инсайтов; кроме того, если данные people-аналитики недостаточно связаны с финансовыми показателями – все это примеры плохих данных. В материале предлагается универсальный рецепт: теперь, когда мы хорошо описываем явления, авторы статьи призывают People-аналитиков предоставить менеджменту инструмент измерения бизнес-результатов, связанных с HR решениями. Когда мы проводим изменения, основанные на данных об опыте сотрудников, необходимо давать четкие метрики влияния на бизнес.
https://ready.2hr.tech/An8sc1

Предписывающий анализ, который выстроен системно, это, пожалуй, высший уровень зрелости аналитической функции. Он дает ответ на вопрос, что делать дальше, чтобы достичь желаемых результатов и этот ответ будет основан на данных.
Как к нему прийти? Наладьте качество данных в ваших системах и получите первые отчеты – вы будете знать, что произошло. Добавьте аналитику и узнаете, почему это произошло. Следующий уровень, часто связанный с математическими методами, Прогностический анализ, он ответит на вопрос – что может произойти в будущем. Высший пилотаж работы с данными, которые у вас есть, это прескриптивный или предписывающий анализ. Подробнее об этом с примерами бизнес-результатов, без фокуса на HR, в моем переводе статьи из блога Harvard Business School на моем сайте.
https://ready.2hr.tech/H7ncy2

В пятницу Josh Bersin опубликовал свою статью про применение генеративного ИИ в домене HR. Это самый авторитетный автор индустрии HRTech, и я очень старался подготовить перевод как можно скорее, чтобы поделиться с Вами.
Пустые статьи про ChatGPT уже навязли на зубах, но это другой случай: большая вдумчивая статья о том, что уже сейчас фактически происходит у лидеров индустрии.
Обязательно уделите время прочтению, впитайте прагматичный оптимизм автора. Следите за руками: несмотря на все наши попытки оцифровать HR, основные данные у нас – текстовые. Новые методы обработки текста, которые предоставляют большие языковые модели (LLM), открывают для нас новые горизонты. Уже сейчас доступны функции обучения моделей ИИ, которые позволят почти мгновенно сопоставить огромные массивы данных. Josh Bersin указывает на обнадёживающие результаты применения ИИ в рекрутинге и развитии талантов, оценке эффективности, обучении и самообслуживании работников.
Читайте - https://ready.2hr.tech/K5aCi3

Метод Employee Journey Map пришел к нам из Product Management. В CRM таким способом исследовали касания клиента, потом из этих касаний сделали целый путь-приключение. В статье Harvard Business School описан алгоритм составления такой карты для сотрудника, а также то, как извлечь из EJM максимум пользы совершенствуя опыт на каждом этапе взаимодействия компании и сотрудника.
https://ready.2hr.tech/O91n9f