В продолжение предыдущего поста. Некоторые из нас, прочитав про Total Rewards, могут закатить глаза со словами, что это очередная американская непонятная теоретичная фигня, к жизни мало применимая. Но именно в этот раз есть основания так не думать. Потому что этот тренд сопровождается появление новой интересной категории продуктов, выстроенных также вокруг бенефитов, лояльности и мотивации. И которые, в то же время, показывают как правильно работать на уровне ежедневного «клиентского» опыта сотрудников.

Посмотрите на такой интересный кейс. Австралийский единорог Employment Hero месяц назад выпустил «the world’s first employment superapp», Swag (что конечно же не правда, никакие они не first). Это очень удобное классное приложение, которое включает четыре категории функций: Work, Career, Money и Benefits. Предполагается, что продукт бесшовно покрывает весь опыт сотрудников, в формате такого потребительского casual usage. Выглядит очень здорово. Скачать его может каждый. Но понятно, что на старте оно для вас открывается пустое, без контента.

Вот и другой кейс, испанский Сobee. В прошлом ноябре они привлекли 40 миллионов, и 60 с момента основания в 2019 году. Они делают employment benefits superapp. И в целом концепция очень похожа на Swag.

Но а самая яркая история, это конечно французский единорог Swile. И они тоже стартовали с бенефитов, но сейчас это superapp, который «lets employees take their experience into their own hands».

А есть еще HealthJoy. И несколько совсем начинающих проектов.

Но в итоге, что их всех объединяет? Это app-centric продукты, частотного ежедневного пользования, с высоким вовлечением, обеспечивающие, с одной стороны, эффективный доступ к сервисам, а с другой, работающий канал активации сотрудников. И поверх всего этого сбор и агрегация данных. И все эти продукты заходят через реализацию Total Rewards. А после этого начинают превращаться в горизонтальные all-in-one платформы.

Занятная концептуализация про Future of Work от Андрея Потапова (который теперь внезапно Альтшулер)

Future of Work:

Sync → Async
Hierarchy → Network
Matter → Information
Overwork → Mental health
Org structure → Human API
Centralized → Decentralized
Presence → Hybrid-presence
Information hunters → AI Gardeners

Синие verified-галочки теперь и в LinkedIn. Подлинность своего места работы можно будет подтвердить через адрес электронной почты (но это работает с ограниченным списком компаний), Microsoft Entra и CLEAR.

Немного про инновации из мира большого интерпрайза. На этой неделе компания Oracle представила свой новый продукт, Oracle Grow.

Эта платформа про набирающий сейчас популярность Career Experience. Она объединяет обучение, развитие навыков и карьерную мобильность в едином персонализированном интерфейсе для обеспечения самостоятельного обучения, понимания возможностей карьерного роста и развития навыков в соответствии с бизнес-целями компании. Ну и конечно это все с участием AI и других модных технологий.

Тут эксперты из Revelio Labs проанализировали миллионы вакасний на предмет упоминаний «artificial intelligence», «chatbot», и «neural networks». Оказалось, что среди административных должностей, связанных с AI, больше всего ролей в HR (на втором месте продажи). То есть в этой категории очень подразумевается умение работать со всеми этими инструментами.

Друзья, хочу обратить внимание на один канал. Ребята публикуют вакансии в зарубежных стартапах, но с русскоязычными фаундерами.

В чем фишка? Помимо того, что действительно качественные подборки вакансий. Меня зацепило (и очень понравилось) то, что к каждую вакансию сопровождает классный контент про этот стартап, основателя, объемы инвестиций. Что позволяет как минимум лучше погрузиться в контекст, а как максимум считать какие-то ценностные характеристики. Что конечно же важно, если обстоятельства заставляют вас круто развернуть свою профессиональную траекторию и вам конечно для уверенности нужно больше информации.

Короче говоря, очень рекомендую подписаться, наблюдать за развитием, ну и искать для себя классную работу.

→ @zarubezhom_jobs

Посмотрите какая инновация от LinkedIn. Они запустили «collaborative articles». AI генерит публичный тред, ищет по навыкам (и скорее всего по активности), кто в рамках темы может высказаться, запрашивает их мнение, и таким образом создается экспертный гайд.

Тут Balaji Bondili (это такой визионер из Deloitte, которые развивал их Deloitte Pixel) написал заметку, что может AI и вытеснит когда-то человека из процесса производства чего-либо, но вот фрилансеров он может вытеснить уже завтра. И это проблема. А значит таким платформам как Upwork надо оперативно придумать решения для гибридных услуг, гибридного ценообразования, а также понять как фрилансерский ресурс эффективнее и быстрее перемещать в ту область, где AI пока не создает достаточной ценности. Он называет это Augmented Freelancers.

Джон Кнопф и Кристина Лалова из бизнес-школы Университета Коннектикута провели исследование и показали, что динамика уровня удовлетворенности работников выступает самым надежным предиктором банкротства компании. Она опережает в точности и скорости прогноза стандартные показатели деятельности фирм, которые отражает финансовая отчетность или фондовый рынок.

Модель учитывает уровень удовлетворенности сотрудников, основанный на оценке карьерных возможностей, уровне зарплат, культуре и ценностях компании, действиях руководства и балансе между личной жизнью и работой. Для оценки удовлетворенности использовали данные сервиса Glassdoor. Исследователи выбрали 327 банкротных компаний и подобрали к ним 327 успешных компаний-близнецов. Модель оказалась самой точной (в сравнении с моделями, построенными на финансовых показателях) в прогнозах за 3 и 2 года до банкротства.

И еще один интересный факт:

Glassdoor, собирающий отзывы работников о компаниях, с 2009 г. ежегодно составляет рейтинг лучших мест для работы на основе оценки корпоративной культуры компаний их сотрудниками. По расчетам экономистов Glassdoor, гипотетический инвестпортфель, собранный из акций лучших работодателей в равных долях за 2009–2019 гг. обеспечил бы более высокую доходность, чем индекс S&P 500.

Вот тут люди попробовали описать, как могла бы работать гибридная модель коучинга и AI. Они разделили эти механики на 3 категории:

AI-supported coaching
• Преимущества: рост эффективности и качества коучингового процесса.
• Недостатки: не масштабируется и нет эффекта за рамками сессий.
• Реализация: Coachhub.

AI-augmented coaching
• Преимущества: лучше масштабируется, больше evidence-based, выходит за рамки сессий.
• Недостатки: может быть дорогим и по подписочной модели; требует четкого разделения ролей коуча, коучи, и AI-инструментов; а также сильно привязывает клиента к такой постоянной поддержке.
• Реализация: Exigence, LeaderAmp.

AI-as-the-coach
• Преимущества: доступность и масштабируемость.
• Недостатки: может быть небезопасно, требует надзора со стороны специалиста, плохо работает со сложными случаями.
• Реализация: Coach Vici, QTrobot, Replika, Misty II Robot.

В продолжение предыдущего поста. Мне пришло несколько комментариев и мнений, что это все про аллокацию талантов каждые три месяца звучит классно, но нереализуемо. И в первую очередь проблема в выявлении этих самых талантов. Я на самом деле думаю, что мы не так уж далеки от технического решения этой задачи. По крайней мере задачи децентрализованного сбора данных, и их централизованного анализа. В этом плане обратите внимание на peer-to-peer immediate recognition платформы. Это и Bonusly, и PeerFives, и peer-to-peer оценка навыков в Feebee. В России таких решений пока не видел, но кажется это вопрос короткого времени.

Стараюсь отслеживать как новые «профессиональные» социальные сети развиваются и какие фичи запускают. Нет, вы ничего не пропустили и никаких радикальных инноваций там не происходит.

В этом плане совсем недавно больше всех отличился Peerlist.

Когда все остальные превращаются скорее в джоб-борды, Peerlist запустил свой Product Hunt. Конечно это тоже смотрится немного нелепо, но пока это самая интересная у них фича.

Очень крутой текст от Fernando Mourão. Раньше в Seek он просто отвечал за AI, а теперь стал Senior AI Ethics Leader. В статье он делится инсайтами про проблемы справедливости в алгоритмах мэтчинга джоб-бордов. Рассказывает про разные подходы, их преимущества и недостатки. А также про ограничения самого актуального сейчас skill-based мэтчинга. И почему они в Seek разрабатывают алгоритмы на основе способностей, контекста активации этих способностей, интересов и моделей мотивации.

Идея в том, что известные и доказуемые компетенции соискателей должны быть перевзвешены с учетом социального контекста и объединены с показателями мотивации и интересов.

Компания Cogito две недели назад запустила Employee Experience Score. Это оценка состояния сотрудника колл-центра во время разговоров с клиентами. То есть система слушает разговоры, анализирует эмоции сотрудника и отправляет нотификейшены, если человек в кризисном состоянии и нужна поддержка или выходной.

Интересен также и следующий факт. Cogito - компания совсем непростая и имеет экзотический бекграунд. Для бизнеса, который делает что-то в HRtech. Основанный умными людьми из MIT в 2007 году, при поддержке DARPA, стартап начал с экспериментов с участием ветеранов с посттравматическим стрессовым расстройством в армейском госпитале в Бостоне.

Сейчас они делают экосистему продуктов для AI-коучинга, анализа состояния сотрудников, команд, и клиентов. Ну и помимо DARPA, их теперь поддерживает и Salesforce.