WTF_HR

2023-04-18 07:57:00 В продолжение вчерашнего поста – другой способ использовать хайп вокруг генеративных моделей на благо своей компании.

Китайское рекламное и PR-агентство BlueFocus, одно из крупнейших на рынке, выпустило внутренний документ, в котором говорится, что фрилансеров-копирайтеров и дизайнеров, которые помогали сотрудникам агентства разрабатывать рекламные материалы, будут постепенно заменять на генеративную нейросеть.

В документе рассказывается, что компания обратилась к Alibaba Group и Baidu, чтобы лицензировать их технологии в сфере генеративных моделей, надеясь таким образом избавиться от необходимости отдавать на аутсорс написание текстов и создание изображений.
И все это может показаться просто хайпом, если бы не одно обстоятельство. В результате утечки этого внутреннего объявления в сеть акции компании взлетали в моменте на 19%.

Взлет акций компании легко объясним – у любого нормального рекламного, коммуникационного, да и любого другого агентства основная часть расходов – это зарплаты и выплаты фрилансерам, причем если первая цифра сравнительно стабильна и зависит в основном от численности штатных сотрудников, то вторая – напрямую связана с количеством проектов. Больше проектов – больше расходов на фрилансеров.

И если предположить, что всех (или хотя бы большую часть) контрактников удастся заменить нейросетью, то вместо костов на выплаты фрилансерам в P&L компании будут косты на использование этих самый нейросетей. Штука тоже небесплатная, но значительно более дешевая – а главное, не растущая пропорционально количеству проектов (особенно если за использование нейросети платят фиксированную сумму, а не отстегивают, как фрилансерам, за каждую нарисованную картинку и написанный текст).

Другими словами чистая прибыль BlueFocus может потенциально вырасти в разы – и это, конечно, повод вложиться в компанию. Тут, правда, встает куча вопросов – как с точки зрения организации рабочего процесса, так и с точки зрения стоимости использование нейросетей – но инвесторам недосуг досконально разбираться в бизнес-процессах агентства – для роста акций вполне достаточно возможности применения модного нового инструмента.

В общем, мы не можем ни подтвердить, ни опровергнуть тот факт, что нейросетка действительно выведет рекламное агенство на новый уровень прибыльности. Но должны отметить, что запланированная утечка подобного документа в сеть – это неплохое упражнение в инсайдерской торговле, благодаря которому кто-то смог заработать кругленькую сумму уже прямо сейчас, вне зависимости от реальных будущих результатов.

И вот такого мы тоже ожидание в ближайшее время очень много. Кажется, не хайпануть на генеративном ИИ в ближайшее время станет смертным грехом, и HR-индустрия не будет исключением. Открыть/Комментировать

2023-04-17 11:43:42 #НаПравахСамиЗнаетеЧего

Учет рабочим временем и анализ процессов (process mining) долго были больным местом российского HRTech. Большинство компаний до недавнего времени либо делали это подручными средствами, либо использовали зарубежные решения, которых на нашем рынке сейчас нет и не предвидится.

А между тем, использование таких решений позволяет не только более эффективно управлять рабочим временем и сменами (что на больших масштабах экономит огромные деньги), но и расшивать системные проблемы – конфликты задач, неверное распределение ресурсов и прочая и прочая.

Поэтому любому уважающему себя HRD и HRBP, а заодно руководителям проектов в цифровой трансформации и HRTech неплохо бы знать азы этих двух дисциплин – и вот вам для этого вебинар, который состоится 18 апреля в 11:00.

На вебинаре можно узнать, как с помощью решений Сфера.Учет рабочего времени и Сфера.Интеллектуальный анализ процессов (Process Mining) можно повысить эффективность процессов в HR – и сделать это значительно быстрее, чем вам кажется!
Поэтому идем и регистрируемся вот по этой ссылке

Реклама, ООО «Т1 Диджитал» Открыть/Комментировать

2023-04-17 07:57:00 Понедельничное утро!

Сегодня неожиданное продолжение истории с Wildberries, забастовкой ее сотрудников и искусственным сами знаете кем.
Несмотря на то, что мы уже закупились попкорном, не успевшую начаться забастовку сотрудников Wildberries удалось погасить в зародыше путем достижения некоторого компромисса в вопросе штрафов. А может быть, она и сама бы не началась – на самом деле никто не знает насколько проблемы Wildberries были реальны, а насколько преувеличены.

Но одной вещи сотрудники Wildberries точно смогли добиться – они привлекли внимание СМИ, а те, в свою очередь, привлекли внимание некоторых депутатов Госдумы, которые запустили процесс парламентского расследования инцидента. В процессе которого случилась (если, конечно, верить анонимным телеграм-каналам) знаменательная штука.

Итак, «на закрытой встрече в Госдуме руководители компании заявили, что штрафы, удержания и списания денег за подмены товаров являются результатом неправильно настроенной работы искусственного интеллекта
Кроме того, представители маркетплейса пояснили, что отказались от помощи подобной системы работы и отменили часть штрафов».
И это первый известный нам прецедент, когда компания публично признает, что логика ее решений в отношении персонала была продиктована «неправильно настроенной работой искусственного интеллекта».

Пикантность ситуации в том, что это на самом деле кажется беспроигрышным решением. Посудите сами – ведь общеизвестно, что никто досконально не знает, как модель машинного обучения принимает решения и выдает рекомендации, поэтому если под «Искусственным интеллектом» имеется в виду именно она, то всегда можно сказать что-то типа «мы вроде все делали правильно, а она как ломанулась! Но мы заметили и вовремя ее остановили, у нас вон специальный человек дежурит у рубильника». И среднему депутату Госдумы такая логика вполне может зайти – знание матчасти не является сильной стороной парламентариев ни в одной стране.

Наши источники, конечно, не присутствовали на этой самой «закрытой встрече в Госдуме», и не знали, какие вопросы там задавались – как и не можем подтвердить или опровергнуть истинность того, что пишут в анонимных тг-каналах. Но мы почему-то уверены, что никакого машинного обучения в процессе принятия решений про штрафы не использовалось – для принятия таких решений оно избыточно.
Для принятия этого решения, аналитикам Wildberries всего-то нужно было посмотреть статистику того, на какой стадии случается больше всего краж и брака, а дальше уже другие люди начали думать, как это все решать.

Не говоря уже о том, что даже если бы где-то в процессе и использовалось ML, говорить о том, что «решения были приняты в результате работы неправильно настроенного ИИ» - ну такое. Решения, слава богу, пока принимаются людьми, которые и несут за них ответственность. Но мы тем не менее с нетерпением ждем следующих людей, которые начнут оправдывать HR-решения подобным образом – уж слишком ИИ удобный козел отпущения.

Хорошей недели! Открыть/Комментировать

2023-04-14 07:57:00 Пятничное – несерьезное, но повод такой, что серьезно писать об этом не представляется возможным. Говорят, что все новое – это давно не надёванное старое. Уж сколько всяких прекрасных штук миллениалы переизобрели и перепели на новый лад, но все никак не перестанут.

Помните прекрасную традицию времен развитого социализма, до сих пор живую в наших широтах, когда разные там сберкассы, столы заказов, почты и телеграфы, а также прочие присутственные места в пятницу и предпраздничные дни закрывались не в пять вечера, как обычно, а в четыре? И называлось это «короткий день»?

Так вот. Британские миллениалы, стремящиеся заманить к себе на работу поколение «зумеров» на высококонкурентном рынке труда, переизобрели этот самый «короткий день»!
Один там джобборд под названием Adzuna, анализируя свою базу вакансий, обнаружил, что количество вакансий в Британии, в которых в качестве бенефита упоминается «возможность начать уикенд на несколько часов раньше», то есть в 3:30 пополудни, выросло с 2018 года в два раза, и продолжает неостановимо расти дальше.

Мы, конечно, можем начать занудничать и спросить, с чего и как вдруг бенефит индустриальной эпохи нашел применение во времена, когда придуманный для фабричных трудящихся рабочий день с 9 до 5 не особо имеет смысл. Но мы вместо этого лучше расскажем вам пару забавных историй.

Во-первых, нужно обязательно прокомментировать замечательный элемент британского офисного фольклора – неофициальное наименование «короткого дня» на английском. Оно выглядит очень романтично: «День поэта» или Poet’s day.
POETS – это, конечно, аббревиатура, и ее расшифровка звучит чуть менее романтично – Piss Off Early, Tomorrow’s Saturday, что переводится на русский примерно как «Отвали пораньше, завтра суббота».

А вторая история – тоже дань тамошней традиции. Дело в том, что в выходные деловой центр британской столицы – Сити – вымирает, потому что там почти никто не живет.
С московским Сити происходит примерно то же самое, но есть важное отличие – в пятницу поздним вечером в московском Сити можно встретить толпы офисных гуляк, чему весьма способствуют работающие допоздна заведения, закрывающееся в час ночи метро и весьма доступные услуги такси.

А вот в лондонских деловых районах в одиннадцать часов вечера пятницы уже ни души, но совершенно не потому, что британские офисные самураи все как один трезвенники и скромники. Отнюдь. Просто там другое расписание.
Во-первых, пабы закрываются в 11 вечера, во-вторых, метро ходит значительно хуже, в-третьих, множество сотрудников Сити приезжает на работу на электричках из пригородов, а в-четвертых, такси дороги настолько, что даже заслуженный party animal, будучи «в дрова», трижды подумает, прежде чем ехать на нем домой.

Из-за всего этого в пятницу люди уходят с работы пораньше (а некоторые начинают уже в обед), чтобы успеть уделаться в хлам до того, как все закроется и перестанет ходить. А потом «на автопилоте» прыгнуть в электричку – и домой. Поэтому «короткий день» – это не просто «возможность начать уикенд на несколько часов раньше», а гарантия прекрасно – и экономно – проведенной пятничной пьянки. Что в Британии, особенно в годину «кризиса стоимости жизни», вполне весомый бенефит.

Хороших выходных! Открыть/Комментировать

2023-04-13 12:00:06 #НаПравахСамиЗнаетеЧего

Как СИБУР развивает вовлечённость

Светлана Першина, Руководитель практики HR-коммуникаций и развития бренда работодателя СИБУР рассказала как удалось добиться response rate более 90%, а также поделилась как корпоративная культура влияет на метрики вовлечённости.

В интервью обсудили:

Концепцию HR-zero в развитии ключевых метрик
Ценность пульс-опросов
Какую роль играет методика в исследовании вовлеченности
Сильные и слабые метрики СИБУР
Как опрос вовлеченности помогает в формировании стратегии EJM

ТОЛЬКО РЕАЛЬНЫЙ ОПЫТ от практикующего эксперта крупнейшего нефтегазового холдинга России.

Полное интервью доступно по ссылке Открыть/Комментировать

2023-04-13 07:57:00 Тут поют хвалебные песни боссу UBER Даре Хосровшахи в контексте известной легенды про Харуна аль Рашида. Это, если не помните, один из главных персонажей «Тысячи и одной ночи», арабский халиф, который переодеваясь простым мещанином, бродил по улицам своей столицы и общался с ее гражданами, чтобы лучше понимать, что думают люди и как управлять страной.

Дара Хосровшахи, вдохновившись, видимо, легендами о своем земляке (Гарун аль Рашид, хоть и был арабским халифом, родился в Иране), в какой-то момент решил заняться частным извозом и поехал колесить по Сан-Франциско на подержанной Тесле – и сподвиг соратников из топ-менеджмента на то же самое в рамках инициативы, названной «Проект Бумеранг».

Рассказывают, что в ходе эксперимента высшие руководители Убера узнали много интересного про реальную жизнь водителей, что и позволило им значительно улучшить условия их работы. А результатом всего этого, говорят, стал кратный рост финансовых показателей компании, которая в прошлом году впервые за всю историю показала годовую прибыль (правда, «скорректированную», то есть некоторые расходы при ее расчете не учитывались, но раньше и такого не наблюдалось).
Почитать про приключения, не вошедшие в «Тысячу и одну ночь», но попавшие на страницы американской прессы, можно здесь.

Собственно, практика использования собственной продукции или работы на переднем крае собственной компании – далеко не новость. В стартап-сообществе такая практика называется не очень приятным словом «догфудинг», а среди поклонников практик постоянных улучшений она именуется более благозвучным японским словом «гемба».
Так это некоторое время назад называлось и в Сбербанке – и именно регулярным «гембам», на которые загоняли представителей Сберовского высшего менеджмента, приписывают заметную роль в улучшении клиентского опыта банка, и даже в отмене знаменитого «где карту получали…».

Впрочем, кроме Сбера в России есть как минимум еще одна компания, сотрудники которой постоянно пользуются собственными продуктами – и это, конечно, Яндекс, про который рассказывают забавное.
Тигран Худавердян со товарищи не замечены в личном вождении машин Яндекс.Такси, хотя сам Тигран, по слухам, любит шутить про то, как он с вполне предсказуемым результатом пытался в молодые годы снять квартиру в Москве, рассказывая, что его зовут Тигран и он работает в такси.

Но говорят, что у компании существует целая серия групп в соцсетях и чатов в мессенджерах, где настоящие и бывшие сотрудники делятся своим пользовательским опытом, дают обратную связь и рассказывают, какие у них проблемы с тем или иным сервисом, сотрудники которого тоже в такие чатики ходят.

И, например, новоявленные жители Белграда в личных беседах делятся, что в прошлом году, когда Яндекс только открывал в городе офис на несколько сот человек, такси через приложение в нем было вызвать практически нереально. Как минимум один наш источник даже вспомнил, что ловил машину на дороге поднятием руки, как в доинтернетные времена.
Теперь же, меньше чем через год, машины Яндекса приезжают почти так же быстро, как в Москве, да и местные сервисы, в попытке конкурировать с российским гигантом, начали подтягиваться с точки зрения сервиса. Совпадение? Не думаем. Вот что догфудинг животворящий делает. Открыть/Комментировать

2023-04-12 12:00:06 #НаПравахСамиЗнаетеЧего

Это только кажется, что опросы персонала – дело простое. На самом деле как на этапе дизайна исследования, так и на этапе объявления результатов (не говоря уже про работу с этими самыми результатами) есть множество подводных камней, о которые ваш опрос может в лучшем случае поцарапаться, а в худшем – может быть дискредитирована сама идея опросов персонала.

Как выбрать методологию и провайдера - особенно если вы раньше работали с западными компаниями, а теперь они ушли?
Как сделать так, чтобы можно было сравнивать старые и новые данные?
Как обеспечить анонимность и конфиденциальность, сделать правильную последовательность вопросов и шкалы ответов – это только то, что лежит на поверхности, а дальше начинаются всякие штуки типа «что реально имеют в виду люди, когда говорят, что им мало платят» и прочие чудеса. И разговаривать с руководителями – это отдельный вид искусства.

Об этом можно разговаривать часами, но с грамотными профи и один час будет полезным. Поэтому всем стоит сходить на вебинар компании AXES Management 21 апреля в 11.00 Мск.

На нем выступят Артём Зацепин, руководитель направления корпоративных исследований AXES Management, и Елена Житникова - начальник Управления внутренних коммуникаций и сервисов Банка России.

Регистрация вот тут – заходим, слушаем и просвещаемся! Открыть/Комментировать

2023-04-12 07:57:00 А вот интересная – и как мы любим, балансирующая на грани политкорректности – находка из области психологии, которая может если не объяснить, то по крайней мере подтвердить объективность некоторых ставших общим местом наблюдений в рабочем контексте. И поскольку тема предельно огнеопасная, мы попробуем написать о ней максимально занудно и позитивно.

Исследование очередных «британских ученых», выяснило, что мужчины больше воспринимают других мужчин как соперников в ситуации, когда ресурсов не хватает.
Но в ситуации, когда ресурсов в избытке, именно женщины начинают воспринимать друг друга в качестве соперниц – причем и сильнее, чем мужчины других мужчин, и сильнее, чем когда ресурсов мало.

В нем поделившихся на две группы студентов обоего пола из хорошего американского университета сначала заставляли разговаривать о том, как все плохо (или хорошо) в экономике (чтобы погрузить их в контекст недостаточных или избыточных ресурсов), а потом показывали портреты мужчин и женщин, и спрашивали, кто из изображенных больше настроен на соперничество, а не сотрудничество
К дизайну и результатам исследования есть, конечно, пара вопросиков, но если оно таки будет соответствовать хотя бы критерию повторяемости эксперимента, то вот вам экспериментальное подтверждение народной мудрости.

А мудрость эта гласит: есть многочисленные свидетельства, как две барышни с сильным характером (ну или, если угодно, с высоким мотивом влияния по Макклелланду) начинали практически локальный эквивалент ядерной войны буквально на ровном месте, когда делить на самом деле было нечего и наличествовали весьма простые и явные способы этот конфликт не то что урегулировать, а даже и вовсе не начинать.

Считалось, что это в основном происходит в случае борьбы за понравившегося обеим молодого человека, но точно такой же конфликт может случиться и на работе из-за, например, распределения ответственности между отделами, которые эти две барышни возглавляют.
В особо запущенных ситуациях такое может привести к длительной вражде этих самых двух отделов (многие такое видели), а спасти ситуацию может только уважаемое обеими лицо на несколько уровней выше – или сознательное усилие, которое случается тем раньше, чем осознанней участницы конфликта.

Но есть и еще интересная штука. Мы не знаем, можно ли это интерпретировать как другой стереотип про женщин, уже более комплиментарный: «в ситуации ограниченных ресурсов женщины более склонны к сотрудничеству».
По логике вполне может получиться именно так, хотя исследование прямо этого не утверждает. Но если и это правда, то это находка, которая позволит если уж не предотвратить некоторую долю конфликтов, то уж точно снизить их эффективность. Хотя бы за счет осознания переговорщиками (или -цами) некоторых вещей про себя и ситуацию. Открыть/Комментировать

2023-04-11 11:41:03 #НаПравахСамиЗнаетеЧего

На вопрос «а где у вас хранится оргструктура?» большинство компаний отвечают в лучшем случае «в Excel», а то ведь и «в Powerpoint», бывает еще иногда в Visio. И тут мы, конечно, всегда мило улыбаемся.

Потому что оргструктура – это только на первый взгляд набор палочек и квадратиков. На самом деле оргструктура и разные способы ее отображения – это главный аналитический инструмент компании, который позволяет понять про нее практически все – не только кто кому подчиняется, но и кто чем занять, где есть дублирующие функции, как наиболее эффективно построить рабочие процессы, где не хватает руководителей, а где их число избыточно. В общем, многофункциональная штука, как швейцарский нож, только круче.

Люди из больших компаний обычно начинают рассказывать про 1С и SAP, но первый, как известно, создавался совершенно не для этого, а второй – и вовсе ушел из наших широт и вернуться не обещал.
И что же делать российской компании, для которой проблема управления оргструктурой стала серьезным тормозом роста?

Очень просто – посмотреть решение под названием GP OrgManager. Оно может все, что мы описали выше и еще много чего, например, стратегическое планирование и управление должностными инструкциями.
Но главное – она может сэкономить вам время, энергию и нервы, чтобы вы могли заниматься ровно тем, для чего ваша компания и создавалась.

А теперь есть еще и коробочная версия "Легкий Старт", которая позволяет навести порядок в вашей оргструктуре за 3 недели! Так что причин не попробовать GP OrgManager практически не осталось! Открыть/Комментировать

2023-04-11 07:57:00 Продолжая тему «внезапно обнаружили» - еще одна страшилка. Сразу несколько американских изданий вышли со спекуляциями на тему того, что в больших техкомпаниях, особенно в этом вашем распрекраснейшем Гугле, теперь (о ужас!) увольнением занимается искусственный сами знаете кто.

Некто Дэн Хайнс, который в стародавние времена, еще при Ласло Боке уважаемом, работал в Гугловском департаменте развития талантов, пишет, что алгоритмы вполне себе использовались при увольнении людей еще в 2008 году, но тогда, по его словам, списки потенциальных сокращаемых хотя бы приходили на утверждение менеджерам, и менеджеры что-то могли сделать, а теперь, похоже машина самостоятельно принимает решение, кому в три часа ночи перед рождеством отключить доступы к внутренним системам.

При этом прямо про это никто не говорит, потому что доказательств нет – а еще потому, что все боятся, что какая-нибудь модель машинного обучения, собирающая по крупицам данные о человеке за годы его работы в компании, вдруг окажется в этом эффективнее человека.
Справедливости ради, боевой листок восточного побережья США The Washington Post даже попытался разобраться в проблеме, для чего нашел опрос менеджеров по персоналу из крупных компаний о том, какие они используют алгоритмы.

Большинство из них (70%) признались в страшном грехе использования алгоритмов при принятии решений – и в качество основного фактора, на котором основан алгоритм, является производительность сотрудника. Другими словами, сокращают обычно в первую очередь тех сотрудников, у кого плохие оценки за последние два-три отчетных периода.

Но используются и другие факторы – например, зачем-то вероятность ухода (первыми стараются сокращать тех, кто по предсказанию модели машинного обучения и так скоро ушел бы). Интересно, что эти два варианта логики подчас друг другу противоречат – компанию часто покидают те самые люди, которые лучше всех работают, и это характерно для тех организаций, где выдающиеся сотрудники получают недостаточное вознаграждение за свою работу. И им бы наоборот поднять зарплату, но нет.

Мы прямо ждали, когда же будет про дискриминацию, и про нее тоже пишут. Но удивительно резонно – замечено, что если кто-нибудь когда-нибудь получит полный список уволенных, например, из Гугла, то ему очень легко будет предъявить компании какую-нибудь дискриминацию, просто потому что модель машинного обучения, которая анализирует производительность или вероятность ухода, не берет в расчет пол и расу увольняемого сотрудника.

Вы спросите, чем это все отличается от сокращения людей, оказавшихся в левом нижнем углу матрицы «производительность-потенциал» из набившей всем оскомину 9-grid box?
Да ничем, ответим мы. Просто людям страшно доверять машинам и алгоритмам любые решения, касающиеся судьбы других людей, просто потому что все понимают – если человеческий фактор совсем исключить, то тогда придется постоянно быть высокоэффективным сотрудником с большим потенциалом, а это не всем по плечу. При этом почему-то никто не берет в расчет тот факт, что цели ставят пока еще люди, оценки на ревью тоже ставят пока что они, а уж про определение потенциала и говорить нечего.

К тому же уже очень давно есть софт, которые автоматизирует выбор кандидатов для интервью и прочие решения при найме. Но всем как-то проще, если решение об увольнении принимает не дурацкий алгоритм, а дурак-руководитель. Homo sapiens такие homo sapiens. Открыть/Комментировать