Почему прорывные технологии не всегда помогают HR-менеджерам | Harvard Business Review Russia
Управление инновациями

Почему прорывные технологии не всегда помогают HR-менеджерам

Вера Соломатина
Почему прорывные технологии не всегда помогают HR-менеджерам
Фото: NordWood Themes / Unsplash

В России HR-отрасль постепенно начинает использовать прорывные технологии. Можно встретить кейсы с применением искусственного интеллекта, больших данных, блокчейна и машинного обучения, которые делают работу с персоналом удобной и качественной. Еще в 2016-м Deloitte спрогнозировал, что аналитика больших данных войдет в 10 главных трендов года и будет одним из самых перспективных направлений развития отрасли. Уже на тот момент инструменты big data использовали примерно в 40% HR-департаментов компаний по всему миру. На рынке явно прослеживается стремительный рост этого показателя, хотя качество самих данных по-прежнему находится на низком уровне. 15% опрошенных участников исследования SAP и Deloitte хранят HR-данные в одной интегрированной системе, но при этом 35% обходятся без выстроенных процессов и систем, поддерживающих HR-аналитику. 60% респондентов и вовсе делают анализ по персоналу вручную с помощью стандартных офисных приложений. И причина таких показателей в недостаточном понимании компаниями необходимости правильно собирать, хранить и обрабатывать свои данные.

У многих компаний есть огромное желание попробовать новые ИТ-технологии для поиска и найма персонала, ведь тема, что называется, хайповая. Такие запросы поступают, например, от сельскохозяйственных компаний, которые ищут аграриев с умением читать геокарты, управлять дроном и взаимодействовать со сложным ПО и хотели бы привлечь к процессу поиска искусственный интеллект. Получается двоякая ситуация: с одной стороны, на рынке пока нет базовых знаний и навыков о том, как управлять данными, а у большинства компаний все еще нет систем, в которых данные хранятся, классифицируются и потом анализируются. Но при этом, с другой стороны, есть большая заинтересованность в новых технологиях и их применении при решении нестандартных задач.

Например, компания делает ежегодный срез по увеличению производительности труда в виде оценок персонала. Показатели за год улучшились на 2%. И тут встает вопрос: на 2% выросла производительность в компании или это просто оценки стали хорошими? Понять ситуацию можно, только если в компании есть централизованная платформа, которая хранит всю информацию в одном формате, с единой структурой. В HR важно, чтобы существовал общий, одинаковый для всех процессов алгоритм и информация о сотрудниках в любой момент могла бы обогащаться бизнес-данными компании: о продажах, выручке, привлечении новых клиентов и т.д.

Грейдинг — основа основ

Думаю, каждый менеджер по персоналу задавался вопросами, как быстро оценить, соответствует ли сотрудник компании занимаемой должности или, возможно, он ее уже перерос и ему надо предложить повышение. Часто у рекрутеров возникает задача подготовить описание вакансии и основных характеристик соискателя. Если наладить в компании систему грейдов, это существенно облегчит жизнь и убыстрит работу кадровых служб. Возьмем, к примеру, опыт SAP. В нашей компании давно существует внутренняя структура: пять уровней и более десяти функциональных областей. Данные грейдов используются во всех внутренних и внешних HR-процессах: оценке персонала, соответствии сотрудника занимаемой должности, повышении, рекрутменте и т.д. Когда менеджер ставит задачу найти сотрудника в отдел, рекрутер уже знает те характеристики, которым должен соответствовать соискатель, и может на первом этапе оценить его возможность работать в компании. Для каждого профиля и грейда есть описание навыков, которыми должен обладать сотрудник, и это существенно облегчает задачу при составлении описания вакансии и оценке персонала и помогает при пересмотре заработной платы в процессе бюджетирования. Все данные стандартизированы и хранятся в единой системе, причем не только по России, но и по всем 180 странам присутствия компании.

Роботизированный подбор

советуем прочитать
Войдите на сайт, чтобы читать полную версию статьи
советуем прочитать
Время действовать
Присцилла Кламан
Пять стратегий виртуального наставничества
Брэд Джонсон,  Дэвид Смит ,  Эллен Эншер
4 вызова для нового CEO Google
Бхаскар Чакраворти