Стоит ли внедрять ПО с искусственным интеллектом в системы оплаты труда?

Перевод статьи Should You Incorporate AI Software into Your Payroll Systems? в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор - Ethan Schrieberg
Перевод сделала Арлашкина Ольга (профили в социальных сетях:  LinkedIn, Facebook, Вконтакте), кандидат социологических наук, HR консультант, разработчик и преподаватель курсов высшего и дополнительного образования для специалистов по управлению персоналом. Автор более 20 публикаций (статьи, учебные пособия) по менеджменту, социологии, управлению человеческими ресурсами. В HR-профессии с 2001 года. Это третий перевод Ольги в нашем блоге. См. также

1. Вовлеченность персонала 3.0: Humu запускает Nudge Engine («инструмент подталкивания»)
2. Джош Берзин переосмысливает лидерство
3. Использование анализа текстов сотрудников для достижения бизнес-результатов

Итак,

Стоит ли внедрять ПО с искусственным интеллектом в системы оплаты труда?

Итан Шрайберг
Четверг, 20 декабря 2018

На всякий случай, если вы пропустили заголовок: пришло ли время внедрять программное обеспечение с искусственным интеллектом (далее – ИИ, прим. переводчика) в вашу систему оплаты труда? Краткий ответ - да, конечно.

В самом деле, создается впечатление, что ИИ давно объявлен ключевой технологией, которая революционизирует все аспекты мира работы, во всех отраслях, в каждом подразделении. Однако, в HR-сфере революция несколько замедлилась.

И всё же, в конце концов, HR должны вступить в долгожданную эпоху технологической эволюции, так как долгожданное цунами новых технологий и инструментов вот-вот накроет рынок - и ИИ будет на его волне.

В частности, ИИ поможет службам персонала автоматизировать многие трудоемкие и повторяющиеся процессы, которые традиционно выполнялись вручную.

Соответствующие разработки уже трансформируют множество функций управления персоналом, таких как повышение квалификации, обучение и удержание персонала, и такое же организационное влияние может проявиться в отношении расчетов по заработной плате.

Новые инструменты управления персоналом, основанные на искусственном интеллекте, собирают и анализируют большие данные способами, которые до недавнего времени были просто невозможны, предлагая новые захватывающие решения многих традиционных задач, стоящих перед отделами труда и заработной платы.

И как раз вовремя. Рассмотрим отчет Deloitte за 2014 год (PDF файл), в котором перечислены наиболее острые проблемы, с которыми сталкиваются специалисты по расчету заработной платы. Как указано в отчете, четверть респондентов, участвовавших в опросе, согласились, что решения по оплате труда в их компаниях были плохо интегрированы и неэффективно задокументированы. Между тем, около 30% HR-специалистов заявили, что они все еще в процессе определения и модификации подходов к управлению заработной платой и трудом.

Разделение функций оплаты труда и управления персоналом

Кадровые службы столкнулись с трудностями, потому что управление оплатой труда, как правило, отделено от других HR-функций. Конечно, на бумаге платежная ведомость, кажется, в целом вписывается в HR-функцию. Тем не менее, сложные и тонкие вопросы соответствия усложняют интеграцию до такой степени, что легче не брать на себя оплату труда, а, следовательно, проблемы ее изоляции.

Следовательно, управление оплатой труда исторически было оставлено за пределами развития технологий, меняющих правила игры. Между тем, новые инструменты на базе ИИ обещают консолидировать и обновлять инфраструктуру систем оплату труда и HR-инфраструктуру, позволяя HR-отделам тратить меньше времени на выполнение повседневных задач и вместо этого сосредоточиться на критически важных, ориентированных на человека HR-операциях, таких как привлечение новых сотрудников и удержание персонала, в конечном итоге способствуя повышению прибыли.

Объединение этих традиционно разрозненных функций управления персоналом означает, что теперь ими можно управлять и осуществлять их через единый интерфейс, уменьшая количество сотрудников служб управления персоналом и уменьшая человеческие ошибки при расчете заработной платы и выполнении HR-операций.

На рынок выходят целые новые сервисы, такие как IBM Talent & Transformation, которые обещают помочь предприятиям гармонизировать технологию ИИ с процессами управления персоналом.

Интерактивность

Как известно любому специалисту по заработной плате, значительная часть дня может быть потрачена на ответы работников. Используйте "чат-ботов" на основе машинного обучения. Эти роботы могут использоваться в качестве первой инстанции для обращений работников, нуждающихся в помощи.

Работающие с поддержкой искусственного интеллекта чат-боты программируются с интерактивными диалоговыми возможностями, предлагая полезную релевантную информацию и ресурсы, которые могут помочь работникам, и передавая более сложные случаи коллегам-людям.

ИИ также может повысить интерактивность, отслеживая разговоры между работниками и представителями кадровых служб, выявляя шаблоны, которые можно использовать на будущее для разработки новых предварительно программируемых ответов.

Налоги и здравоохранение

То, что программы ИИ могут автоматизировать налоговые и страховые выплаты в рамках начисления заработной платы, очень важно. Как правило, этот аспект начисления заработной платы является сложным, требующим углубленной отраслевой экспертизы для обеспечения соответствия нормативным актам и правильной классификации информации.

ИИ может избавить человека или целый отдел от необходимости делать это самостоятельно. Вместо этого можно в значительной степени автоматизировать разделение сотрудников на группы, определение категорий налогообложения, точный расчет оплаты труда каждого сотрудника или его страховых взносов - фактически, все, что связано с расходами по расчету заработной платы.

А если учесть, насколько сложной становится среда налогообложения и удержания страховых взносов, то это приведет к значительной экономии времени и затрат.

Соответствие законодательству

Соблюдение требований закона может быть проблемой для расчета заработной платы, особенно с учетом постоянно меняющейся нормативной среды.

Внедрите ИИ, который может обрабатывать огромные массивы данных о заработной плате для выявления соответствия соответствующим нормативным требованиям. Кроме того, автоматизированная природа ИИ устраняет человеческие ошибки, сокращая ресурсы и время, требуемые в целом для обеспечения процессов контроля соответствия нормативным требованиям.

Об авторе:

Итан Штейнберг 

Итан из VitalBriefing - британский специалист по контенту, пишущий, редактирующий и создающий контент в различных форматах в новостях (печатных, цифровых и телевизионных), СМИ, корпоративных коммуникациях, маркетинге и HR. Имея опыт работы с внутренними и внешними коммуникациями и производством контента для различных компаний, занимающихся мультимедиа и бизнес-аналитикой, он охватывает ряд стратегических бизнес-тем в сфере HR и маркетинга, таких как ИТ-карьера и обучение, виртуальная реальность и дополненная реальность в контексте бизнеса.

__________________________________________________________

мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Статьи по hr-аналитике на английском 30

Уже 30 выпуск, да.
Предыдущий, 29-й выпуск, статей на английском по HR-аналитике вы найдете по ссылке Статьи по hr-аналитике на английском 29 (по ссылкам можно перейти до самой первой статьи).
И даже если вы не владеете английским языком, рекомендую почитать анонсы статей, это позволит держаться вам в курсе трендов аналитики.
Если вы хотели бы перевести статью, пишите edvb()yandex.ru

Итак,

1. Scientists determine four personality types based on new data - это заявка на новый конструкт личностных качеств. Вместо Big5. Было бы здорово, если психолог взялся переводить. "Researchers have sifted through data from more than 1.5 million questionnaire respondents and found at least four distinct clusters of personality types exist: average, reserved, self-centered and role model." (взято в перевод)
2. What You Can Learn from Your Employee Networks - и еще одна статья об организационно-сетевом анализе - ONA - в статье несколько интересных находок.  
3. Women won’t ask a man for more pay – but they will ask a woman - небольшая, но интересная статья про гендерные особенности поведения в переговорах по поводу зарплаты. (взято в перевод)
4. How Are New Technologies Affecting Hiring At EA? - рекрутер из компании Electronic Arts делится опытом новых технологий рекрутинга. Мне статья показалась интересной. (взято в перевод) 
5. People Analytics at Bosch - Erik van Vulpen взял интервью с командой People Analytics в компании Bosch 
6. Latest Trends in Employee Mood Measurement - Tom Haak уже писал статью на эту тему, она была очень популярна в свое время - Тренды в оценке настроений сотрудников и исследовании вовлеченности (взято в перевод) 
7. Fixing the Flawed Approach to Diversity - эта статья слишком большая для перевода. Оставляю себе почитать. Статья про разнообразие. В этой сфере сейчас очень много нелепостей, статья кажется про то, как это исправить.
8. How do you measure the Customer Experience of HR? - Customer Experience - один из популярных трендов последнего времени. Статья про измерение Customer Experience 
9. 100+ Conferences to attend in 2019 on people analytics, the future of work and data-driven HR - статья тоже не для перевода, а для ознакомления. И правда, там много конференций. Две из них - в Москве

__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

People Analytics не так сложна, как вы думаете - Nielsen доказывает, почему

Перевод заметки "People Analytics Isn’t as Hard as You Think—Nielsen Proves Why"  журналиста Кинана Штайнера, основанной на выступлении команды Nielsen на LinkedIn Talent Connect 2016 с темой  “People Analytics: Breaking Myths with Agility and Passion”. Кроме, собственно, инсайтов, полученных командой Nielsen, статья, на мой взгляд, затрагивает тему "искусства маленьких шагов" в HR-аналитике - нет необходимости сразу браться за глобальные проекты: возьмите доступные данные, постройте простую модель, вдохновенно доведите выводы, поучаствуйте во внедрении, оцените результат - убедитесь, что простые вещи тоже могут быть полезными. 

В 2015 году лидер одной из крупнейших компаний холдинга Nielsen обратился к одному из HR-руководителей компании с важным вопросом: знаете ли вы, почему люди покидают мою команду? “Текучесть очень высокая - что-то происходит. Я чувствую это, я вижу, что теряю своих сотрудников”, сказал он Пиюшу Матуру, руководителю новой корпоративной программы “People analytics”. 

В то же самое время, Матур и его команда пытались положить в основу этой проблемы точные данные, после того как выяснили, что рост текучести персонала охватил всю компанию. Они намеревались построить базовую модель, чтобы понять причины этого явления. 

Ирония заключалась в том, что несмотря на известность Nielsen как эксперта в области Big Data, до 2015 года она не ставила себе задачу по анализу поведения своих собственных сотрудников. И результаты всего несколько ключевых инициатив, которыми Матур и технолог Nielsen Дуг Шагам поделились на конференции Talent Connect 2016 - оказались впечатляющими. 

В течение нескольких месяцев у команды получилось выявить ключевые драйверы добровольной убыли персонала. С тех пор Nielsen сократила прискорбную текучесть сотрудников почти вполовину - что сохранило компании миллионы долларов. 

Для HR и команд по поиску талантов, которые хотят начать свою собственную программу по развитию people analytics, Матур и Шагам предлагают простую дорожную карту. Познакомьтесь с их рекомендациями. 

Сосредоточьтесь на том, что действительно важно для вашего бизнеса

Размышляя о том, какие данные вы хотите получить, легко запутаться. Матур и Шагам столкнулись с такой дилеммой, осмысливая, должны ли они провести сетевой анализ и выявить авторитеты в компании, или построить крутой дэшборд с множеством интересных метрик. 

Но вскоре они пришли к принципу, который станет ключевым в их практике: “Если вы не отвечаете на критически важный вопрос бизнеса - это не то, чем стоит заниматься,” говорит Шагам. 

Их главной целью стало предотвращение текучести. Прежде всего, пришлось найти относительно простую модель для её измерения и прогнозирования; после чего зашла речь о внедрении программ по устранению оттока; и наконец, они оценили последствия воздействия и убедительно представили результаты руководству. 

Процесс построения модели проще, чем вы думаете - и не требует подсчета каждой копеечки. Оценивая финансовые последствия оттока персонала, Шагам говорит: “Мы хотим получить качественную приблизительную оценку масштаба. Что-то, что могло бы вызвать интерес. То, что покажет: это действительно важно, это значимо”. 

Они использовали следующую формулу: 

Вместо того, чтобы полгода выявлять идеальные данные, чтобы предсказать потенциальный отток персонала, Nielsen построили модель с двадцатью простыми пунктами данных о сотрудниках, таких как возраст, пол, стаж работы и рейтинг менеджера. Со временем они усовершенствовали модель, включив в нее такие параметры, как время в пути и участие в программах по КСО (корпоративной социальной ответственности).

Результатами построения модели следующие инсайты, которые разрушили мифы о профилактике оттока персонала из Nielsen: 

1. Первый год самый важный. Если сотрудники еще не доработали до первой годовой оценки эффективности, вероятность их увольнения многократно выше. 

2. Пол и этническая принадлежность не оказывают большого влияния на срок работы сотрудника, что противоречило изначальной гипотезе и явилось особым поводом для гордости. 

3. По словам Шагама, хотя повышение в должности способствует закреплению сотрудника, аналогичным - “довольно значительным” - образом действует и продвижение по горизонтали. 

Преобразуйте инсайты в действие 

HR-специалисты часто грешат тем, что после доведения выводов до других департаментов говорят “на этом наша часть завершена”, признается Матур. Но он довольно скоро осознал, что выводы бесполезны без действия. 

“Нам пришлось продолжить этот путь, оказаться вовлеченными в реализацию...И было необходимо измерить результаты”, добавляет Матур. Его команда помогла запустить несколько программ по снижению уровня текучести. После выявления признаков сотрудников с наиболее высокой вероятностью увольнения, лидеры компании наладили коммуникации с работниками, показывающими высокий риск ухода. Результат? 40% из этой группы были переведены на новые должности. 

Nielsen также инициировали программу “Золотой год”, которая детально отслеживает первый год сотрудника, наиболее опасное для потенциального увольнения время, и “Готов к ротации”, группу, стимулирующую работников искать новые роли в Nielsen, c тех пор, как команда Матура выяснила, что горизонтальные передвижения повышают шанс закрепления сотрудника в компании на 48%. 

Команда занимается также несколькими другими аналитическими проектами. Один направлен на повышение доли женщин на лидерских ролях в компании с текущих 34% до 50%. Другой - Стратегическое Кадровое Планирование, призван обеспечить Nielsen сотрудниками с ключевыми навыками, необходимыми для работы сегодня и завтра. Еще один проект анализирует, нанимают ли они выпускников “правильных” университетов и какие колледжи успешно выпускают талантливых в определенных бизнес-сферах кандидатов. 

То, что вам действительно нужно - это увлеченность, не деньги 

В Nielsen более 40 тысяч сотрудников, и Матур - единственный отвечающий за People Analytics. В условиях конкурентной борьбы за время и ресурсы он нашел экономичные пути заставить это все работать. Вначале он опросил других сотрудников нескольких компаний Nielsen, хотят ли они «усовершенствовать свои аналитические навыки», таким образом образовалась группу из 12 сотрудников, страстно желающих руководить проектами в своих отделах. Через год группа выросла до 67 человек, пришедших не только из HR, но и экономических, IT, торговых, административных подразделений. 

Расскажите убедительную историю, чтобы вовлечь руководителей 

Наконец, чтобы выстроить результативную программу People Analytics. вам придется рассказать воодушевляющую историю вашим боссам. “Передача этой информации максимально просто, определенной аудитории, и предоставление доступа к данным очень, очень полезно при доведении этого сообщения”, говорит Шагам. 

Матур рекомендует найти аллегорию. Ему нравится метафора о сапожнике. Когда его команда начала свой аналитический путь, “мы действительно почувствовали себя как сапожники без сапог”. 

Nielsen был занят анализом для многих клиентов, но не для себя. Конечно, сейчас его данные демонстрируют успех проектов, включая рост горизонтальных перемещений на 80% в первой половине 2016 года. Но он видит гораздо больший потенциал в работе своей команды. “Теперь. у нас есть сапоги, но в них все еще есть дырки”, говорит Матур, “но мы думаем, мы довольно скоро заполним эти пробелы. и разрушим гораздо больше мифов, чем мы можем себе представить”.

Оценка процесса и результата глазами аналитика

В соцсетях вызвало бурное обсуждения статья Дэниел Канеман: «Оценивайте процесс, а не результат!»

Количество версий, как надо на самом деле оценивать, зашкаливало, я попробую высказать свой взгляд, что стоит за словами Канемана. Цитата:

«Когда не получилось продать товар, даже если вы каждый день часами сидели за столом, обзванивая клиентов, трудно поверить, что вас похлопают по спине — или повысят в должности. Результаты имеют значение.»
«Качество решений не определяет результат, — отметил Канеман в выступлении на ВБФ. — Можно принять очень хорошее решение и получить плохой результат, потому что не повезло. А можно принять плохое решение и получить хороший результат, если повезет».
Поэтому, когда менеджеры поощряют результаты, игнорируя усилия, «очень часто это будет наказанием за невезение и вознаграждением за удачу».

На диаграмме я изобразил модель оценки за усилия. Это простое уравнение линейной регрессии

1. Ось Y – это результат
2. Ось X – усилия
3. Цвет точек – «повезло» / «не повезло».

«Повезло» / «не повезло» - фактор уравнения, который также влияет на результат, как и усилия. Вместе эти две переменные дают результат.

Но почему работник должен быть поощряем или не поощряем за фактор, на который он сам никак не влияет?

У меня был в практике случай, когда мы считали связь психологических свойств руководителя и продаж точки. Была выявлена связь между интеллектом и продажами. Круто. Но также мы выявили связь между продажами и удаленностью точки от метро. Удаленность от метро – независимый фактор. И два одинаковых руководителя будут иметь разные результаты в разных точках.

Точно также я в свое время выстраивал систему адаптации в банке: после найма работников отправляли на стажировку в филиалы. Я включил в уравнение регрессии переменную «филиал», поскольку в каждом филиале был свой руководитель и отношение к испытуемым. И в плохие филиалы я посылал хороших кандидатов, а в хорошие – плохих, тренируя модель на «сдаст экзамен по результатам испытательного срока / не сдаст». И это было, безусловно, несправедливо по отношению к хороших кандидатам, но зато я снизил уровень текучести по результатам испытательного срока.

__________________________________________________________
мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Аналитика Талантов как конкурентное преимущество

Перевод статьи Competing on Talent Analytics  нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском.
Автор статьи - Thomas H. Davenport, мы давали его книгу в блоге О чем говорят

цифры. Как понимать и использовать данные
Перевод сделал Евгений Бондаренко, Директор Академии ДТЭК, тренер, people аналитик, автор бизнес книг, профили в фейсбук и в Линкедин. Это четвертый перевод Евгения, см. также

1. 10 вдохновляющих HR трендов на 2019 год
2. 5 причин почему HR-аналитика не должна находиться в HR-функции
3. Влияние текучести кадров на опыт сотрудника (Employee Experience)

Итак

Аналитика Талантов как конкурентное преимущество

Вы думаете, что знаете, как можно получить все самое лучшее от ваших сотрудников? Или вы действительно знаете? Как инвестиции в ваших сотрудников влияют на их производительность? Кто ваши самые результативные сотрудники? Как вы можете вдохновить и замотивировать других сотрудников на успех?
Передовые компании все чаще применяют более изощрённые методы для анализа данных о сотрудниках для усиления своих конкурентных преимуществ. Google, Best Buy, Sysco и другие начинают точно понимать, как обеспечить самую высокую производительность, вовлеченность и удержание лучших сотрудников, и как потом тиражировать их успех. Если вы хотите большей эффективности от ваших лучших сотрудников – которые, возможно, являются вашим важнейшим и самым дорогим активом – вам лучше отдать предпочтение аналитическому подходу нежели вашему внутреннему чутью.
Harrah’s Entertainment хорошо известна своей аналитикой по выбору клиентов с наибольшим потенциалом роста прибыли и определением ценообразования и выбором возможных промоушн акций для разных сегментов (см. “Competing on Analytics,”HBR January 2006). Harrah’s расширил данный подход и для принятия решений по людям, используя выводы, полученные в ходе анализа данных, чтобы расставить правильных сотрудников на правильные позиции, а также создавая модели, которые рассчитывают оптимальное количество персонала необходимое для взаимодействия с клиентами на передовой и на других участках работы с клиентами. Сегодня компания использует аналитику чтобы самой нести ответственность за все важные моменты, которые много значат для ее персонала, понимая, что более счастливые и более здоровые сотрудники создают более лояльных гостей и клиентов.
Например, Harrah’s использовала метрики чтобы замерять эффект её программ по улучшению здоровья и благополучия на вовлеченность сотрудников и на финансовые показатели. Количество профилактических визитов в их собственную клинику увеличилось тем самым снизив затраты на лечение на миллионы долларов за последние 12 месяцев. И именно потому, что Harrah’s понимает связь между вовлеченностью её сотрудников и валовым доходом, это позволяет ей оценивать такие программы в соответствии с их вкладом в доход компании.
Вот несколько пунктов о том, как другие организации используют аналитику, чтобы лучше управлять их человеческим капиталом:

• Почти каждая компания, которую мы изучили, говорит, что оценивает вовлеченность сотрудников, но только некоторые из них – включая Starbucks, Limited Brands, and Best Buy – могут точно определить ценность увеличения вовлеченности на 0.1% среди сотрудников в конкретном магазине. Например, в Best Buy эта ценность составляет больше чем $100 000 в годовом доходе конкретного магазина.
• Многие компании отдают предпочтение кандидатам с отличными академическими успехами, которые закончили престижные бизнес-школы – но AT&T и Google установили путем количественного анализа, что способность брать на себя инициативу является куда более лучшим предиктором высокой результативности в работе.
• Текучесть персонала может быть меньшей проблемой, если руководители видят, что она надвигается. Sprint определил факторы, которые наилучшим образом предсказывают, какие сотрудники покинут компанию в относительно короткие сроки. (Подсказка: Не ожидайте долгого пребывания на должности от того, кто не подписался на пенсионную программу)
• Профессиональные спортивные команды, с их чрезмерными расходами на таланты, являются ведущими пользователями аналитики. Чтобы защитить свои инвестиции, футбольная команда AC Milan создала свое собственное подразделение биомедицинских исследований. Опираясь на обширные данные (60 000 строк) по каждому игроку, это подразделение помогает команде оценить здоровье и фитнес-подготовку игрока и помогает принять решения по контрактам.

Чем вызван этот сдвиг в сторону аналитики? Безусловно, компании хотят сегодня больше получать от их талантов. Вот почему некоторые из них заново создают весь спектр практик работы с людьми: Netflix отказался от традиционного подхода в вопросах политики отсутствия сотрудников на рабочем месте, а главный офис Best Buy отказывается от стандартного графика работы. Аналитика убирает все догадки из новых подходов к управлению. Кроме того, огромнейшие наборы данных («цифровой след») из систем управления сотрудниками и из социальных сетей сейчас доступны для анализа. Компания, которая занимается связями с общественностью Ketchum, например, проанализировала личные связи в её лондонском офисе, чтобы узнать насколько легко информация распространялась среди команд. Cognizant, американская компания, которая оказывает профессиональные услуги с большим количество сотрудников в Индии, проанализировала вклад социальных сетей и особенно блогов. Было установлено, что блогеры были более вовлечены и удовлетворены, чем другие и показывали результат в среднем на 10% лучше.
В нашей работе с подобными компаниями мы увидели появление лучших аналитических практик для управления людьми.

Шесть сценариев использования Аналитики Талантов

Анализ талантов не сильно отличается от анализа отношения клиентов или управления цепочками поставок. Такой анализ начинается с ответа на вопрос «Что произошло?» и завершается набором сотрудников на базе полученных результатов и быстро меняющихся потребностей. Вот шесть типов аналитики для управления вашими трудовыми ресурсами от самого простого до самого изощрённого: сбор фактов о вашем человеческом капитале, HR-аналитика, анализ инвестиций в человеческий капитал, прогноз потребности в персонале, модель, основанная на ценности таланта, цепочка поставки талантов.
Факты о человеческом капитале – это единственная правдивая картинка об индивидуальной результативности и о предприятии, такие как количество сотрудников, использование наёмной рабочей силы, текучесть персонала и рекрутинг. Компаниям следует тщательно обдумать, какие цифры дадут им такую правдивую картинку. Для некоторых один или два таких факта могут указывать на общее «состояние здоровья». Например, JetBlue создала метрику удовлетворенности сотрудников, основанную на их готовности рекомендовать компанию как работодателя. Этот NPS (net promoter score) среди сотрудников (разработанный по образцу с NPS для клиентов) был использован для изучения влияния изменения компенсационного пакета, чтобы определить размер бонусов для руководителей. Сотрудников спрашивают ежегодно в их дату приёма, порекомендовали бы вы компанию. Таким образом, JetBlue может эффективно мониторить вовлеченность сотрудников ежемесячно.
JetBlue и другие успешные организации прозрачны относительно своих процессов со своими сотрудниками. Любой руководитель или сотрудник может увидеть, как данные были собраны, какие формулы используются, и самое главное, почему эти данные так важны для деятельности. Например, Harrah’s обеспечивает документацию для её HR scorecard, чтобы быть уверенной в том, что все читатели этой информации понимали, как эта метрика была создана и что она означает для ежедневного управления.
HR-аналитика собирает или сегментирует HR данные, чтобы найти инсайты в конкретных подразделениях или функциях. Например, менеджер мог бы увидеть, что вмешиваться в процесс текучести персонала есть потребность в команде продавцов восточного региона, а не западного. HR-аналитика интегрирует данные об индивидуальной результативности, такие как выполнение КПЭ, с процессными HR метриками, такими как затраты и время, и метриками, которые замеряют результат, такие как вовлечение и удержание.
Lockheed Martin построила систему управления эффективностью чтобы связать результативность каждого сотрудника с целями предприятия. Автоматическая система собирает данные о результативности сотрудников на протяжении всего года. Эти данные потом могут быть сравнены с данными из информационной системы, такими как, кто проходил специализированный тренинг в конкретной области. При помощи этой системы Lockheed Martin может определять ее высокопотенциальных сотрудников для обучения по специальным программам или мониторить сотрудников, которым нужно помочь в развитии в конкретных областях.
Анализ инвестиций в человеческий капитал помогает организации понять какие действия имеют самое большое влияние на бизнес результат. Один из лидеров в этой области это Sysco, компания из списка Fortune 100 с оборотом в 36.8 млрд. долларов, глобальная компания, оказывающая услуги в сфере общественного питания. Sysco комплексная компания, которая создала около сотни операционных подразделений, в которых работают около 51 тыс. сотрудников, которые обслуживают приблизительно 400 тыс. клиентов. Компания начала анализ своих трудовых ресурсов с трех валовых показателей по каждому операционному юниту: климат в коллективе и удовлетворенность сотрудников, производительность и удержание. Они копнули ещё глубже, чтобы понять, оценить и управлять семью другими аспектами рабочей среды, включая эффективность руководства на передовой, разнообразие (diversity) и качество жизни.
Анализ Sysco показал, что подразделения с высоко удовлетворёнными сотрудниками имеют более высокую выручку, ниже затраты, лучше удерживают сотрудников и высокую лояльность клиентов. Компания может эффективно определить какие действия менеджмента будут иметь самое большое влияние на бизнес. Например, за 6 лет компания улучшила уровень удержания курьеров (доставщиков) – которые взаимодействую с клиентами и выстраивают с ними взаимоотношения – с 65% до 85%. Sysco отслеживает показатель удовлетворённости в группах, и когда она падает компания немедленно вмешивается, чтобы вернуть показатель к прежнему уровню. Удерживая своих ключевых сотрудников, Sysco сэкономила почти 50 млн. долларов на поиске и обучении новых сотрудников.
Прогноз человеческих ресурсов. При данном подходе компания анализирует данные по текучести, карьерному планировании и бизнес возможностям чтобы определить возможную нехватку или избыток ключевых ресурсов за долго до того, как это случится. Как недавно написали Vinay Couto, Frank Ribeiro, и Andrew Tipping в Strategy + Business (осторожно - PDF файл), Dow Chemical изменила свой подход к планированию человеческих ресурсов за последние 10 лет, изучая исторические данные по своим 40 000 сотрудникам, чтобы прогнозировать потребности сотрудников в постоянно меняющемся бизнес цикле химической промышленности. Она прогнозирует процент повышений, внутренних перемещений и наличие трудовых ресурсов в целом. Dow используют традиционных подход к сегментированию сотрудников на пять возрастных групп и 10 уровней иерархии и высчитывает будущее количество людей по каждому сегменту в каждом бизнес подразделении. Эти детальные прогнозы объединяются для получения единого прогноза для всей компании в целом. Dow может заниматься сценарным планированием по типу «что, если?» изменяя внутренние переменные, такие как уровень повышений или внешние переменные, такие как политические или юридические факторы. Планирование персонала может быть использовано для набора персонала в ключевых растущих направлениях или для идентификации рисков ухода сотрудников еще до того, как об этом станет известно руководителям.
Модель, основанная на ценности таланта, поднимает вопрос «Почему сотрудники выбирают нашу компанию и почему они остаются в нашей компании?». Компания может использовать аналитику для определения, что сотрудники ценят больше всего и потом создать модель, которая повысит уровень удержания сотрудников. Такая модель может помочь руководителям создать персонализированные бонусы, надбавки за результативность и оценить сопоставимы ли они с предложениями конкурентов или решить, когда нужно продвигать кого-то. Google использует данные о результативности сотрудников чтобы определить самые подходящие мероприятия для помощи высоко и низко результативным сотрудникам в их успехе. Ласло Бок, вице-президент Google по People Operations рассказал нам: «Мы не используем данные о результативности сотрудников чтобы смотреть средние, мы используем их чтобы мониторить самых результативных и самых низко результативных сотрудников на кривой нормального распределения. 5% сотрудников с самыми низкими показателями результативности мы активно пытаемся помочь. Мы знаем, что мы наняли талантливых людей и мы искренне хотим, чтобы они преуспели.» Гипотеза компании была в том, что многие из этих сотрудников могли быть не на своём месте или ими плохо управляли. И детальный анализ подтвердил эту идею. Понимание потребностей и ценностей людей позволило команде Ласло Бока успешно решить множество сложных ситуаций.

Цепочка поставки талантов помогает компаниям принимать решения в реальном времени о спросе на таланты – от оптимизации графика выхода на завтра в ритейл сетях, которая базируется на прогнозе среднего чека и индивидуальной результативности продавца, до прогнозирования объема входящих звонков в колл-центр и возможности почасовому персоналу уходить раньше если ожидается снижение потока звонков. Это самый сложный из шести видов аналитики талантов, поскольку он требует исключительно качественных данных, тщательного анализа и интеграции широкого числа процессов управления талантами и других процессов организации. Подход цепочки поставок талантов все ещё находится на самом раннем этапе, но первые успехи некоторых организаций, особенно в ритейле, указывают на то, что он будет распространяться.

Освоение аналитики талантов

Нет ничего удивительного в том, что, осваивая это направление аналитики необходимы те же основополагающие принципы, что и любой другой аналитики. Мы обобщим их под акронимом Delta (доступ к данным высокого качества (D), ориентация на предприятие (E), аналитическое лидерство (L), стратегические цели (T) и аналитики (A).

Данные

Организации могут получить по большей мере хорошие HR данные из информационных систем компании, но иногда им нужно дополнить их новыми метриками, как сделала JetBlue. В Harrah’s многие линейные менеджеры, которые работают прямо в залах, наблюдают и записывают частоту, с которой сотрудники, которые работают с клиентами лицом к лицу, улыбаются, потому что такое поведение высоко коррелирует с удовлетворенностью клиента. Данные не обязательно должны быть идеальными чтобы быть подходящими для анализа – достаточно только понять тренды по данному вопросу.

Предприятие

HR не может больше ограничивать использование данных по людям, только в рамках своей функции; организациям нужен доступ к этим данным чтобы быть успешными. JetBlue, Best Buy и Limited Brands отметили важную статистическую взаимосвязь между удовлетворённостью сотрудников и результативностью компании – обычно на уровне филиала или магазина. Значимость такой связи мотивирует Best Buy проводить исследование вовлеченности своих сотрудников ежеквартально, а не раз в году.

Лидерство

Успех почти всех инициатив зависит от их лидеров и аналитика талантов не исключение. На самом деле, в организациях, которые мы исследовали и с которыми мы работали, стремление их лидеров к такому аналитическому подходу, это единственный самый важный фактор, который определяет их успех. Потому что данные относящиеся к поведению людей могут скептически восприниматься топ-менеджерами. Старший вице-президент по компенсациям и льготам Comcast напоминает: это было критически важно для принятия руководителями, что мы презентуем аналитический бизнес кейс на языке нашей компании, фокусируясь на конкуренции и на человеческой составляющей наших изменений».
Лидеры, которые верят в то, что инсайты о человеческом капитале должны быть использованы для решения бизнес проблем, должны постоянно настаивать на решениях и анализе, которые базируются на фактах и данных, а не на традициях, слухах и догадках. И им следует поощрять культуру, которая позволяет экспериментировать и ошибаться – что часто неприемлемо для HR функции сегодня.

Цели

Организации, которые используют аналитику талантов уже сделали людей центральным фокусом их аналитической активности. Но следует ли им концентрироваться на подборе, распределении задач и проектов среди сотрудников, или на удержании? Какие сотрудники требуют самого большого аналитического внимания? Какой из шести типов аналитики вам следует взять на вооружение и когда? Когда Google нанимал по 100 сотрудников в неделю, с 2005 по 2008 год, выбрать правильных людей было ее главнейшим фокусом. Когда подбор замедлился в 2008 и 2009, компания переключилась на получение инсайтов в текучести персонала и в эффективных подходах к управлению.

Аналитики

Теория аналитики должна быть конвертирована в практику. А для этого необходимы эксперты не только в количественных методах анализа, но и в психометрии, в системах и процессах управления персоналом, и трудовом праве. Организационные психологи особенно полезны в создании аналитических инициатив и текущих программ. Google, P&G, Royal Bank of Scotland, Intel, и Tesco создали команды HR-аналитики для получения более глубоких выводов (инсайтов) об их практиках управления людьми.
Самые лучшие аналитики могут убедить руководителей принять аналитический подход при принятии решений. В конце 2009 года Harrah’s начал рекрутинг продавцов и использовал организационных психологов чтобы они создали прогнозную оценку для этой работы. Но в ходе интервью менеджерам нравились некоторые кандидаты с низкой вероятностью на успех. Аналитики были подготовлены: они использовали метод случайного тестирования чтобы доказать, что аналитика более предпочтительный метод, и полагались на их навыки коммуникации чтобы склонить к решению, когда необходимо. Одна команда руководителей в проблемном юните Harrah’s была поражены высоким объемом обработанных звонков и показателем конверсии, которые показали новые сотрудники, что помогло остановить падение в продажах.

Ни одна организация с которой мы работали не приняла аналитику как единственный метод в управлении, мотивации и удержании сотрудников. Но ранние последователи создали ощутимую ценность для себя благодаря применению правильных данных и инструментов для процессов управления людьми. Лучшие организации видят своих людей не только как личностей, но также как большой источник данных, который менеджеры могут использовать чтобы повысить качество решений, которые связаны с людьми.
Будущая эффективность работы компаний неразрывно связана со способностями и мотивацией людей компании. Организации, которые уже используют данные для получения инсайтов в области человеческого капитала, имеют трудно-повторяемое конкурентное преимущество. Другие также могут воспользоваться этими новыми техниками чтобы улучшить свой бизнес результат.

__________________________________________________________

мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Цифровые тренды в рекрутинге 2019

Перевод статьи Digital Trends in HR Recruitment for 2019: What to Expect в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор Rachael Klinefield.
Автор перевода Елена Гордей, HRD, профиль на LinkedIn . Опыт управления HR службами в операционном бизнесе с численностью сотрудников от 1000 до 12 000 человек в федеральных компаниях из ТОП-3 в своих сегментах рынка около 15 лет (вкл. PepsiCo, Вимм-Билль-Данн, Русский Алкоголь)

Профессиональное портфолио: создание и реализация стратегий в области Управления персоналом, Развития талантов и выстраивания Бренда Работодателя. Специализация: управление изменениями, повышение операционной эффективности бизнеса и кризис менеджмент, организационное проектирование, автоматизация бизнес процессов, поддержка сделок M&A,  due dilligence и интеграция бизнесов.

Это первый перевод Елены в нашем блоге.
Итак,

Цифровые тренды в рекрутинге 2019

Мы больше не задумываемся о том, «А каково оно будет, в цифровую эпоху?». Мы уже там. Теперь HR задается вопросами «Как цифровой век изменил рекрутинговую деятельность?» и «Какие изменения рекрутменту еще предстоят?»

Что сегодня отмирает в HR?

Искусственный интеллект (ИИ) переживает расцвет,  замещая людей в некоторых областях жизнедеятельности, и HR департаменты не исключение. Например, чатбот Спот - одна из форм ИИ, способная адресовать такие вещи как дискриминация и харрасмент на рабочем месте. Кроме того, существующие алгоритмы способны легко формировать кадровый резерв вместе с HR департаментом. А значит, HR профессионалы наконец могут вздохнуть с облегчением, поскольку наиболее утомительные и повторяющиеся задачи, которые они должны были выполнять, теперь будут устаревать и отмирать.

Что меняется в управлении персоналом?

Начнем с того, что цифровой век изменил то, каким образом рекрутеры ищут кандидатов. В прошлом потенциальные сотрудники просматривали газеты, рассылали резюме и в качестве реакции ожидали приглашения на интервью. Сегодня, так или иначе, рекрутеры делают поиск и присматриваются к самым талантливым еще до того, как объявление о вакансии попадет на доску объявлений. Как? Путем использования цифровых технологий найма, которые будут еще более востребованы в 2019 для привлечения лучших талантов.  Двумя основными областями, в которых цифровые технологии найма изменили внешний облик HR, стали оптимизация и таргетинг. Рекрутеры, полагающиеся на соответствующее программное обеспечение для поиска лучших кандидатов, сэкономят сумасшедшее количество времени.

Как цифровые технологии найма влияют на текущий HR ландшафт?

Сегодня HR профессионалы имеют легкий и короткий доступ к цифровым подходам в рекрутменте, вовлеченности персонала, развитии карьеры, обзорах результативности, компенсациях, льготах и т.д. Например, с ИИ и глубоким изучением цифровых сервисов, HR команды получают доступ к широкому выбору разнообразных методов найма. Также, на базе аналитических данных,  HR команды могут использовать цифровые инструменты для проверки результативности в режиме реального времени, оптимизации бюджета и прогнозирования моделей поведения персонала.
Другой путь, которым цифровизация меняет HR службы, связан с облачными решениями. Эта технология дает гибкость, когда речь идет о задачах вроде управления данными, тренингах, обеспечении сотрудничества внутри организации и обучающих инициативах. Мобильные HR сервисы - это еще один способ, который меняет HR, особенно в части взаимодействия с кандидатами. Сегодня каждый мобилен, так что нет причин, почему бы и HR не стать таковым. С этой целью HR команды внедряют мобильные приложения и порталы, к которым как кандидаты, так и сотрудники имеют доступ в любое время в любом месте.

HR тренды - 2019

Будущее HR принесет ряд усовершенствований ИИ, в том числе:

Привлечение талантов: HR команды заняты и не всегда имеют время для того, чтобы активно взаимодействовать с кандидатами. Как бы то ни было, через внедрение ИИ в ежедневные задачи, HR службы смогут автоматизировать коммуникацию с потенциальными кандидатами и отслеживать их реакции.

Эффективность процессов: HR службы довольно много времени тратят на документооборот. Утомительные задачи по планированию, заполнению отчетов и тренингам персонала могут быть выполнены ИИ-ассистентом, который сделает эту работу за них. Таким образом, HR команды станут доступными для работы над столь важными задачами как построение отношений и культуры на рабочем месте.

Кандидаты-фрилансеры: к 2020 году ожидается, что половина рынка труда будет представлены фрилансерами. А значит, HR службы сэкономят время и деньги, нанимая временных внештатных сотрудников на проекты, и вырастят масштабную сеть этих ценных работников.

Подводя черту

В 2019 HR команды ожидают увидеть апогей цифровой революции. Это позитивнейшие времена, позволяющие HR профессионалам увеличивать производительность, сокращать уровень текучести персонала, внедрять сотрудничество и корпоративную культуру.  Для тех HR подразделений, которые еще не приняли  цифровые инструменты и стратегии, самое время взяться за дело, поскольку темп постоянно нарастает.

Об Авторе

Рашель Кляйнфилд / Rachael Klinefield

Управление персоналом было миром Рашель Кляйнфилд. Многолетний опыт работы в индустрии вдохнул в нее знания, которыми она теперь делится с другими HR-единомышленниками: от создания эффективных стратегий управления до помощи в диверсификации организационной культуры и трудовых ресурсов.

Удивительные способы использования компанией Unilever Искусственного Интеллекта (ИИ) для привлечения и обучения тысяч сотрудников

Перевод статьи The Amazing Ways How Unilever Uses Artificial Intelligence To Recruit & Train Thousands Of Employees в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском.
Итак

Удивительные способы использования компанией Unilever Искусственного Интеллекта (ИИ) для привлечения и обучения тысяч сотрудников

В развитом мире трудно прожить и день без использования продукта компании Unilever. Многонациональная компания производит и продает более 400 брендов потребительских товаров, включая продукты питания и напитки, бытовые чистящие средства и средства личной гигиены.
С таким количеством процессов, которыми необходимо управлять и координировать, ИИ быстро становится неотъемлемой частью для организаций подобного масштаба. Это относится как к исследованиям и разработкам, так и к огромной инфраструктуре, необходимой для бизнеса с 170 000 сотрудников.
Недавно они объявили, что разработали алгоритмы машинного обучения, способные понюхать вашу подмышку и сообщить вам, страдаете ли вы от запаха тела. Хотя это и может показаться «использованием кувалды для раскола грецкого ореха», разработанная технология вполне может быть использована для проверки продуктов питания на свежесть, помогая решить проблему перепроизводства продуктов питания и увеличения отходов в обществе.

Рекрутинг, усиленный искусственным интеллектом

Unilever принимает на работу более 30,000 человек в год, и обрабатывает около 1,8 миллиона заявлений о приеме на работу.

Процесс занимает огромное количество времени и ресурсов. Будучи многонациональным брендом, представленным в 190 странах, соискатели для компании находятся по всему миру. Поиск подходящих людей является неотъемлемой частью успеха, и Unilever не может позволить себе упустить из виду талант только потому, что его резюме похоронено в самом низу всей кипы.

Чтобы решить эту проблему, Unilever заключила партнерские отношения с Pymetrics, специалистами по подбору с применением ИИ, для создания онлайн-платформы, которая позволяет изначально оценить кандидатов из их собственного дома, перед экраном компьютера или мобильного телефона.

Сначала их просят поиграть в игры, которые проверяют их способности, логику, ход рассуждений и склонность к риску. Затем используются алгоритм машинного обучения для оценки их пригодности для той роли, на которую они претендуют, путем сопоставления их профилей с профилями ранее успешных сотрудников.

Второй этап процесса включает в себя предоставление видео-интервью. Опять же, оценщик - это не человек, а алгоритм машинного обучения. Алгоритм проверяет видео кандидатов, которые отвечают на вопросы в течение примерно 30 минут, и, используя смесь обработки  естественного языка и анализа языка тела, определяет, кто, вероятнее всего подойдет  на должность.

HR Директор Unilever, Лина Наир (Leena Nair), рассказала мне, что благодаря автоматизированной системе проверки было сокращено около 70,000 человеко-часов на собеседование и оценку кандидатов.

Она сказала: «Мы ищем целеустремленных людей - с системным мышлением, гибкостью, деловой хваткой. Основываясь на этом, игры и видеоинтервью запрограммированы на поиск подобных признаков в их поведении, которые помогут нам понять, кто впишется в Unilever.»

Ссылаясь на аналитику видео-интервью для их программы будущих лидеров, она говорит: «Каждый кадр даёт нам много данных о человеке, поэтому мы работаем с рядом партнеров, и используем вместе с ними множество запатентованных технологий, а затем мы отбираем около 3500 человек, чтобы тщательно поработать с ними в нашем центре изучения.» Проведя день с реальными лидерами и рекрутерами, Unilever выбирает около 800 человек, которым будет предложена работа.

Система также разработана таким образом, чтобы предоставлять обратную связь всем заявителям, даже тем, кто не прошёл отбор.

«Что то мне нравится в этом процессе, так это то, что каждый, кто обращается к нам, получает обратную связь », - говорит Наир.

«Как правило, когда люди отправляют заявку в крупную компанию, она может попасть в «черную дыру» - большое спасибо за ваше резюме, мы свяжемся с вами - и вы больше никогда не услышите их снова.

«Все наши соискатели получают отзыв на пару страниц, как они справились с игрой, как они прошли видео-интервью, какие подходящие характеристики у них есть, и если они не подходят, то по какой причине, и что мы думаем по поводу того что они должны сделать, чтобы быть успешным в будущих заявках.

«Это  пример того как искусственный интеллект позволяет нам быть в большей степени людьми». 

Таким образом, хотя Unilever еще не совсем готовы передать весь процесс подбора персонала машинам, они показали, что ИИ может помочь с первоначальным «просеиванием», когда речь заходит о предварительном отборе кандидатов.

Роботы, чтобы помочь вам освоиться на работе

После получения должности еще одна инициатива, основанная на ИИ, помогает новым сотрудникам начать работу - адаптироваться к повседневным рутинам, а также к корпоративной культуре в компании.

Unabot - это NLP бот, построен на основе платформы Microsoft Bot, он разработан таким образом, чтобы понимать, что сотрудникам необходимо знать, и выдавать информацию по запросу.

«Мы шутим о том, что не знаем, мужчина это или женщина - это Унабот», - говорит Наир.

«Unabot отвечает не только на кадровые вопросы, вопросы касающиеся всего, что влияет на сотрудников, должны быть отвечены Unabot, и теперь он является основным коммуникатором для любого вопроса сотрудника - они могут задавать вопросы об ИТ-системах или об их жаловании - поэтому мы узнаём о том, что важно для сотрудников в режиме реального времени».

Взаимодействуя с сотрудниками, Unabot научился отвечать на такие вопросы, как наличие  свободной парковки, расписание автобусов, и сроки ежегодного пересмотра заработной платы. В отличие, например, от Alexa или корпоративных чат-ботов, обслуживающих клиентов, Unabot также должен иметь возможность фильтровать и применять информацию в зависимости от того, с кем он общается. Он способен дифференцировать передаваемую информацию на основе географического положения пользователя и уровня его стажа в компании.

Впервые Unabot был представлен филлипинским сотрудникам, и в настоящее время работает в 36 странах. Он был выбран в качестве следующей инициативы AI, которая будет развернута на глобальном уровне, во всех 190 рынках Unilever.

«Это новый способ работы, - говорит Наир. - Мы никогда не заходим и не говорим, что он идеален, поэтому давайте развернем его во всех странах», - мы изучаем, что мы можем в одной стране, и затем запускаем в другой».

В настоящее время все его данные поступают из внутренних источников, таких как руководящие принципы компании, графики, программные документы и вопросы, задаваемые самими сотрудниками. В будущем это может быть расширено за счет включения внешних данных, таких как учебные материалы.

И хотя это только первые годы (начальный этап), первоначальный анализ показывает, что инициатива пользуется популярностью среди персонала - 36% из тех, в которых она внедрена, использовали ее хотя бы один раз, и около 80% продолжают использовать ее снова.

Один усвоенный на ранних этапах урок заключался в том, что важно предоставлять опыт без трения.

«Итак, мы усвоили, что должны сделать все, что взаимодействует с сотрудниками или потребителями, без усилий», - говорит Наир.

«Люди взаимодействуют по-разному - программный документ написан особым образом, на трех-четырех страницах того, что сотрудник не должен делать. Но сотрудник, как правило, задает вопросы очень упрощенно - как это влияет на мою жизнь, где я это найду, что я могу сделать?».

Машинное обучение – в особенности НЛП - может преодолеть эту проблему благодаря своей способности определять, какие вопросы задаются неоднократно, даже если они задаются по-разному, и предоставлять правильную информацию.

__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Другой тип Дашборда

Перевод статьи A Different Kind of Dashboard в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор David Creelman
Перевод сделала Кристина Агеенкова (ссылки на профили в социальных сетях ВКонтакте, Facebook, LinkedIn, а также сайт Master HR Skills и страница в Facebook Master HR Skills). Образование – СпбГУ, Экономический факультет 2002

Специалист в области управления персоналом с опытом работы более 10 лет. Начала карьеру в 2002 как C&B Специалист в компании Ford Motor Company, Всеволожск, а с 2005 года в компании Kelly Services. Одним из достижений в Келли – разработка и внедрение собственного шаблона штатного расписания, который является основой для создания аналитики по персоналу.

С 2018 – собственный проект по аналитике по персоналу Master HR Skills. Цель - исследовать и собрать лучшие рекомендации, кейсы и решения, чтобы помочь нам, HR профессионалам, разобраться с собственными данными по персоналу и заставить данные работать на Нас!

Запустила исследование по должности HR Аналитик (приглашаем поучаствовать).

Это второй перевод статьи для Блога про HR-аналитику, см. также
HR Лидеры нуждаются в более сильных навыках работы с данными
Итак,

Другой тип Дашборда

В чем секрет хорошего HR дашборда? Правильные метрики? Чистые данные? Возможность детализации? На сегодня мы уже должны знать, что это вовсе не секреты, поскольку мы их пытаемся использовать уже многие годы без вдохновляющих результатов. Настоящий секрет хорошего дашборда в том, что он состоит из вопросов.

Впервые я увидел настоящий HR дашборд на основе вопросов в ходе моей работы с Питером Навином, Старшим Вице президентом Grand Round. Взгляните на пример дашборда, взятого из нашей книги «Маркетинг директор по персоналу: управляйте сотрудниками как управляете клиентами создавая пошаговый и многоуровневый опыт работы, который обеспечивает продуктивность и эффективность».

Давайте рассмотрим часть дашборда, посвященную организационной структуре. В ней содержится три вопроса, которые касаются проблем с которыми может столкнуться любой инвестор молодой растущей компании:

• Нет ли перевеса в менеджмент структуре?
• Соответствует ли объем контроля уровням контроля?
• Достигаем ли мы экономии за счет роста?

Я уверен сейчас каждый задался вопросом, а какие метрики стоят за этими вопросами. Давайте здесь сделаем небольшую паузу.

Дашборд другого типа, лучший дашборд, не показывает цифры сначала, а вместо этого концентрирует внимание на том, чтобы задать правильные вопросы. Если мы задаем правильные вопросы, тогда мы можем выработать наш способ представления данных для ответов. Если мы начнем с цифр, просто потому что они у нас есть, мы в конце концов окажемся в режиме “Ну и что?” Новый тип дашборда позволяет избежать этой участи.

Переходим от вопросов к ответам

Как мы ответим на первый вопрос: “Нет ли перевеса в менеджмент структуре?” Зачастую вы сможете найти ответ, взглянув на организационную структуру. Если вы предпочитаете нечто более ориентированное на данные, вы можете представить число старших руководителей относительно менеджеров среднего звена по сравнению с работниками.

Несмотря на то, что ответ на основе цифр, тот который ожидают большинство, я тем не менее предпочитаю первый вариант, потому что он подчеркивает другой тип дашборда. На практике вы бы могли открыть организационную структуру и подискутировать с менеджерами по вопросу: ”Нет ли перевеса в менеджмент структуре?” Начнется актуальная, практическая и оживленная дискуссия. Эта дискуссия будет далека от обычных вопросов, которые возникают в связи с просмотром HR дашбордов, которые чаще всего связаны с придирками к цифрам, а не с бизнес вопросами.

Ответ на следующий вопрос: “Соответствует ли объем контроля уровням контроля?” может также дать схема организационной структуры или некоторые базовые данные о среднем объеме контроля и количестве уровней контроля в каждой части бизнеса. В любом случае, менеджеры не будут безучастно смотреть на страницу, задаваясь вопросом, какую историю они собираются извлечь из данных; они активно станут обсуждать, есть ли у них проблемы с объемами и уровнями контроля.

Наконец, последний вопрос отражает опыт работы Питера Навина в быстрорастущих компаниях: “Достигаем ли мы экономии за счет роста производства?”. Здесь возможные метрики могут включать тренды выручки на сотрудника и операционные расходы как процент от выручки. Эти метрики отвечают на вопрос дашборда другого типа, чем могли бы просто представленные в определенной компании - и это вопросы, которые имеют значение.

Стремления и оценки

На многие вопросы при помощи дашборда сложно ответить, особенно для молодой компании. Питер считает, что дашборд должен быть амбициозным, он должен включать те вопросы, которые имеют значение, даже если у вас еще нет данных.

Дашборд со множеством пустых ячеек требует некоторого мужества для представления; но вам лучше сосредоточиться на том, чтобы сообщать о том, что важно, а не о том, что легко. Эта мысль, которую мы часто слышим; это один из немногих случаев, когда я видел, как кто-то полностью реализовал ее.

Нам не нужно настолько бояться этих пустых ячеек насколько мы возможно думаем. Вероятнее, вам чаще придется сказать: «У нас нет этих данных, но у нас есть приблизительная оценка». Но зачастую оценка дает менеджерам достаточно информации, чтобы они могли ответить на вопрос, который обозначен на дашборде к своему удовлетворению. Там, где этого не произойдет, руководство, скорее всего, поддержит инвестиции туда, где требуется увеличение показателей.

Двигаемся дальше

Этот другой тип дашборда, который ставит вопросы в приоритет над данными, совсем не то, что вы, лидеры, ожидаете. Если вы пойдете по этому пути, вам придется постепенно готовить людей, пока они будут готовы по-другому взглянуть на назначение HR дашборда.

Не волнуйтесь, если вы не сможете сделать все сразу. Будьте амбициозными. Начните с нескольких вопросов; введите несколько оценок; и оставьте одну или две пустых ячейки для данных, которые организация должна иметь, но пока не имеет. Дашборды - это упражнение, приучите своих лидеров к тому, какой должен быть HR дашборд на самом деле.

Дэвид Крилман и Питер Навин недавно опубликовали книгу под названием «Маркетинг директор по персоналу: управляйте сотрудниками как управляете клиентами создавая пошаговый и многоуровневый опыт работы, который обеспечивает продуктивность и эффективность», которую можно найти по ссылке здесь.

__________________________________________________________

Читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Мы зря потратили десять лет, заостряя внимание на рейтингах эффективности. Семь уроков, которые мы усвоили

Перевод статьи We Wasted Ten Years Talking About Performance Ratings. The Seven Things We’ve Learned в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор - Josh Bersin. См. самую популярную статью Джоша Берзина в нашем блоге
Джош Берсин. Переворот рынка HR технологий: 10 топ трендов 2018

И в тему сегодняшней статьи рекомендую прочитать статью
Время отказаться от KPI?
Автор перевода Григорий Вознюк, HR-консультант, HR BP, GRP профиль на LinkedIn (В сфере HR свыше 10 лет, включая руководящие позиции; опыт работы в международных компаниях. Интересы: создание и перестройка HR-процессов, повышение эффективности персонала, управление вознаграждением,
HR-аналитика, организационное проектирование, управление изменениями, HR-брендинг.), это первый перевод Григория в нашем блоге.
Итак,

Мы зря потратили десять лет, заостряя внимание на рейтингах эффективности. Семь уроков, которые мы усвоили

Мне сложно сказать, сколько раз я встречался с компаниями относительно изменений их процесса управления эффективностью. Если вернуться к статьям 2015 года, написанным такими персонами как Маркус Бакингэм и Эшли Гудол (оба личные друзья), а также многим другим, то они считают необходимым изменить годовые рейтинги, внедрить практики регулярной обратной связи и уменьшить роль менеджера в процессе.
Многие авторы ссылаются на результаты исследований, опубликованные в Personnel Psychology 1998 года и Journal of Applied Psychology 2000 года: они говорят, что оценщики пристрастны и ненадёжны, а почти 50% изменчивости в рейтингах эффективности определяются менеджером, не исполнителем. Другими словами, годовая оценка несовершенна: мы нуждаемся в более подходящей информации для принятия правильных решений по людям.
И вот мы входим в 2019 год, но дебаты по-прежнему яростно продолжаются. Deloitte Consulting LLP’s BersinTM недавно опубликовала свою работу High-Impact Performance Management, в которой выяснила, что процесс управления эффективностью всё ещё «универсально непереносим» (с индексом лояльности потребителей -60), хотя 96% компаний проводят оценку эффективности, а 86% используют рейтинги эффективности в том или ином виде. [1]
Я изучаю эту проблему почти уже 20 лет. Хотя она никогда не будет полностью решена, позвольте мне подытожить то, где мы находимся, как я полагаю.

1/ Миссия управления эффективностью изменилась из-за экономики.

Наиболее важный вопрос, который я задаю лидерам: «Почему вы всё это делаете?» Какую пользу вы пытаетесь получить? В конечном счёте, если менеджеры хороши в управлении, не следует ли им управлять эффективностью всё время?

В 2006 году, когда мы впервые изучали эту тему, исследование показало, что 80% компаний в качестве главной цели управления эффективностью называют «состязательную оценку». [2] Иными словами, процесс был задуман таким образом, чтобы поместить людей в сетку из 9 ячеек (эффективность / потенциал) и далее решить, кто будет получать больше всего денег, кто готов для продвижения, а также дать менеджерам инструмент в отношении людей «на выход».

Один из моих клиентов определял это так: «В некотором смысле, процесс управления эффективностью создан так, чтобы вынудить наших менеджеров проводить жёсткие беседы. В нашей компании каждый всегда «славный», поэтому мы вынуждены закручивать гайки на ответственности. В итоге у них нет выбора: они проходят через процесс, мы вынуждаем выставлять рейтинги, а потом мы действительно можем понять, кто исполнители высокого класса, а кто – нет.

Довольно понятно. И я не могу не согласиться с подобной идеей. Некоторые компании определённо становятся благодушными: часто, когда показатели слабые, лидеры понимают, что многие сотрудники дезориентированы, плохо обучены или просто не могут делать работу, которую от них требуют. И в такой ситуации модель «принудительного распределения» работает как инъекция ответственности. Я всегда рассматривал это как «временный системный шок», который вернёт компанию на рельсы.

Microsoft, между прочим, использовала модель принудительного ранжирования много лет - и это подпитывало агрессивную и крайне конкурентную культуру компании, которая помогла ей стать лидером рынка с Windows и Office. Людям это не нравилось, но компания быстро росла и смогла побороть дюжины конкурентов в сфере PC в свои первые 20 лет существования.

Однако сегодня, если вы задаёте компаниям аналогичный вопрос, они отвечают совершенно по-другому. Наиболее эффективные компании из нового исследования Bersin указали, что цель управления эффективностью – это «рост и развитие», а именно оказание помощи людям в том, чтобы они сильнее преуспевали в их нынешней роли и дальше росли по карьерной лестнице. [3] И это стало новой причудой.

Сегодня уже многие компании переименовали процесс в «развитие эффективности» или «тренировка эффективности» или другие позитивные термины, пытаясь избежать «оценочной природы» управления эффективностью.

(Исследование Bersin показало, что наименее эффективные компании на 50% больше склонны говорить, что их процесс управления эффективностью сфокусирован на «компенсации и продвижении», без обязательного роста.)    

Почему такой сдвиг? Для этого есть веские причины: они в основном в области экономики.

• Первая, модель «ранжируй и дёргай» - не слишком мотивирующая для людей; она допускает, что мы работаем в соответствии с графиком нормального распределения (а это неправда) – и тем самым часто сокращает командную работу и творчество. 
• Вторая - на нынешнем рынке труда если вы не можете заново обучить, переквалифицировать или ещё раз мотивировать слабого исполнителя, то у вас будут большие проблемы с поиском замены. Вот так изменился фокус. 

2/ Обратная связь стала расхожим выражением. Это важно, но это не всё.

Второе, что случилось – и я это уже обсуждал в некоторых статьях (читайте Feedback is the Killer App): мы верим, что управление эффективностью – это всё про обратную связь (и так всегда было, между прочим).
Переключившись на этот тренд, компании получили сверки, беседы, точки контроля и всякие иные способы сбора информации на работе. У одного из пионеров в этой области, BetterWorks, сейчас в клиентской базе сотни тысяч «сессий обратной связи»: они применяют ИИ и анализ тональности текста, чтобы выяснить, какой тип обратной связи коррелирует с наиболее эффективными командами.
Один из моих любимых CHRO, Дин Картер в Patagonia, поделился данными, которые доказывают, что работники, которые чаще сверяются в работе со своими менеджерами, - статистически лучшие исполнители. Таким образом, очень важно создание среды, в которой люди могут равняться на своих лидеров – и делают это.
Когда год назад я общался на такую же тему с Cisco, Эшли Гудол упомянул, что использование устройства для обратной связи действительно помогает. Как только мы становимся очень занятыми и не можем встретиться лицом к лицу с нашими менеджерами (а у нас часто множество менеджеров), нас спасает обратная связь, которую можно получить и отправить в режиме онлайн. Это так же просто, как спросить «здесь то, над чем я работаю, у меня правильные приоритеты» или «можете ли вы мне помочь с этой особой проблемой, которая есть у меня», что действительно отличает. (Исследование Bersin показало, что обратная связь «коллега – коллега» также имела сильный позитивный результат – так что речь не только о «менеджер-исполнитель».)

Но всё не так легко, как кажется. В новой работе Bersin показано, что только 22% компаний делают подобное систематически [4], что действительно говорит о культуре. Некоторые культуры поддерживают открытую обратную связь во всех направлениях, другие нет. И часто это проблема, связанная со зрелостью компании.
В технологической сфере компании, например, вроде Google задействуют тонны обратной связи (подтверждает протест этого года) - и никто не может оспаривать успех Google в последние десятилетия. Но во многих других технических компаниях (Facebook, Uber) истории про домогательства или плохое поведение просачиваются с задержкой: ясно, что люди не протестовали публично.
Даже если у вас есть блестящий CEO, который, похоже, знает всё, результаты исследования однозначны: обратная связь – это важный инструмент.  Я только что встретился с CHRO одной из самых быстрорастущих софтверных компаний в Калифорнии, и она сказала мне, что их VP по инжинирингу оценивает таланты и корректирует компенсации каждый месяц. Почему? Он действительно хочет знать, как люди справляются с работой - и он соперничает за лучших людей каждый божий день.
С точки зрения HR, словосочетание «обратная связь» несколько проблематично, потому как обладает негативным подтекстом. Так что просто сказать людям «у нас новая система обратной связи, пожалуйста, используйте её» - может усугубить проблему, а может и нет. Исследование Bersin выявило, что, похоже, самые эффективные компании много больше обучают своих людей обратной связи: чтобы облегчить их задачу, они дают им инструкции и инструменты. [5]
Мне вспоминается оценка эффективности, которую я получил в 1980-х, когда я был молодым профессионалом, а один из моих менеджеров был просто большим трусом. До конца года он никогда не говорил ни слова про мою эффективность, а затем со смущённым видом он вручал мне формуляр - почитать. Несмотря на огромное обучение менеджменту в IBM, это всегда было сюрпризом. В итоге я научился бросать бумагу в мусор, приговаривая «ну что ж», а затем возвращался к работе. (Сейчас я, возможно, был бы на LinkedIn в поисках работы, но мир тогда был другим).
Так что думайте про обратную связь как культурное явление: оно потребует время на развитие. Прямолинейный подход купить инструмент и сказать «ну-ка начнём давать друг другу обратную связь» в действительности работать не будет. Уйдёт несколько лет, пока люди не почувствую себя в безопасности, давая достойную обратную связь: ваша руководящая команда должна смоделировать и поддержать этот переход.

3/ Команды или личности - имеет значение.

Третий урок, который мы усвоили в последнее десятилетие – это то, что команды часто важнее, чем отдельные личности. Идея индивидуальных оценок эффективности некоторым образом полностью архаична: никто из нас не может функционировать в одиночку; мы работаем внутри компании, что и определяет наш успех. Если я помогаю моему коллеге-продавцу выполнить его план, следует ли меня «понизить», если я не достигаю моих показателей? Надеюсь, вы улавливаете идею.

Исследование Bersin показало, что компании, которые включают цели команды, проекта или бизнеса в свой процесс управления, эффективностью заметно превосходят те, которые фокусируются только на отдельных личностях. [6]  Я наблюдал это уже много раз, даже во время моей работы в IBM в 1980-х: у нас у всех были бонусы и цели, привязанные к «эффективности филиала». Мы действительно ощущали себя как команда, и люди брались за дело вне зависимости от размера заявки или другой потребности клиента. Я помню, что проводил много часов перед копировальным аппаратом, делая копии заявок для моих товарищей по команде – просто потому, что это было правильно. (Я тут подумал, что поделился бы этим даже из-за ностальгии).

Лучший пример - моя встреча с CHRO Taj Hotels несколько месяцев назад в Мумбаи. Taj Hotels, одна из наиболее уважаемых сетей отелей в Азии, привыкла использовать личностно-ориентированный подход в оценке эффективности. Клиентский опыт был противоречивым, текучесть была слишком высокой: новый CHRO понял, что трудно связать вместе цели индивидуальные и компании.

В итоге он изменил модель в целом, сфокусировавшись на эффективности отеля. Сейчас каждый работник получает заработную плату, привязанную к эффективности своего отеля: результат поразителен. Taj не только установила работникам открытое приложение с целью передачи предложений и обратной связи местному руководству, но также публичное признание стали получать отдельные работники: теперь любой из них гордится тем, чтобы может сделать свой отель совершенным для клиента. Я провёл время в Taj в Мумбаи – и был восхищён, насколько внимателен и доброжелателен любой работник при любом контакте. Сам же отель был безупречным, сияющим и прекрасным.

Многие компании хорошо разбираются в этом: IKEA, например, привлекает людей, взяв за основу чувство коллективизма; также люди оцениваются по магазину, по своему вкладу в работу других людей, рабочую атмосферу и компанию в целом. 

В нынешнем мире работы, похожем на сеть, мы должны продвигать и вознаграждать людей за их сотрудничество, приверженность и желание помогать другим. Это же должны поддерживать системы вознаграждения и управления эффективностью.

4/ Справедливость. Не просто плата за эффективность.

Так что там с проблемой рейтингов и оплаты? Это критические важно.  Не имеет значения, насколько «приятным» и развивающим мы делаем процесс управления эффективностью: люди хотят прибавку - и они хотят знать, что это справедливо и соответствует рынку.

Так как я видел множество исследований на подобную тему, разрешите мне кое-чем поделиться. Во-первых, важно, чтобы процесс управления эффективностью отражался в оплате. Исследование Bersin обнаружило, что различные типы «оплаты за эффективность» обладают высокой ценностью (внятные схемы вознаграждения прилагаются). [7] 

Но дело не только в том, чтобы иметь множество целей и соответствующих бонусов: само по себе важно создать чувство справедливости, прозрачности и ответственности. McKinsey только-только опубликовала превосходную статью на эту тему:  её исследование подтверждает взаимосвязь между платой за эффективность, справедливостью и дифференцированной компенсацией.

Оно показывает то, о чём я уже общался с сотнями компаний. Хотя мы желаем «оторвать» дискуссию об оплате от дискуссии об эффективности (а это делает людей слишком зацикленными на оплате и недостаточно – на развитии), мы не желаем «разорвать» процесс управления эффективностью. По факту, получается противоположное.
Ничто так не отчуждает людей, как чувство того, что их заработная плата несправедлива, недостаточна или не отражает их достижения и вклад. Поэтому критично важно создать процесс оплаты, имеющий чётко определённые критерии – в том числе прозрачность и лёгкость для понимания; менеджеры должны быть обучены этому и обеспечены поддержкой в коммуникации.
Поле для деятельности - большое. Работа Bersin High-Impact Rewards показала, что только 12% компаний «совершенно согласны» с тем, что их практики оплаты полностью соответствуют бизнес-стратегиям. Есть множество унаследованных проблем, сдерживающих применение ценностно-ориентированных, более рациональных систем вознаграждения: это большая тема для дискуссий. И я полагаю, что культура оплаты стремится к решениям, снижающим неравенство заработка: вам также следует об этом подумать.
В качестве примера – простая для понимания модель, которую создал в Patagonia Дин Картер. Здесь базовая оплата привязана к ключевым показателем эффективности должности и вкладу в командную работу; бонус привязан к долгосрочным целям и участию в инновационных проектах. Так что вы можете получить прибавку к базовой оплате, но не бонус – или бонус, но не прибавку. Когда понятно, за что вам платят, люди делают великие дела в компании.
Также вы можете платить людям, взяв за основу показатели выручки, работы с клиентами и многие другие. Все этим практики хороши, пока они отвечают критериям понятности, последовательности и справедливости.
Как показало исследование McKinsey, идея «равной оплаты» необязательно вступает в конфликт со «справедливой оплатой». Это в самом деле хорошо – дифференцировать оплату (я думаю, большинство компаний делает это недостаточно), поскольку наилучшие исполнители заметно превосходят своих коллег в большинстве компаний.
Если один продавец в 3-4 раза эффективнее, чем остальные, почему бы ему также не зарабатывать в 2 раза больше денег? Аналогично для инженера или другого работника. Вы просто должны применять прозрачный, честный и непредвзятый подход к оплате, чтобы каждый работник знал, почему конкретная личность зарабатывает также много, как все остальные вместе.
Между прочим, сегодня у нас нет оправданий, чтобы платить женщинам меньше, чем мужчинам, или проявлять дискриминацию по другим факторам. Но все современные HR-инструменты указывают на пристрастность в системах оплаты, так что вы должны быть начеку. Справедливость для людей более важна, чем прибавка к заработной плате.

5/ Постановка целей, OKR, понимание внутренних стимулов.

Пятый урок, который я усвоил с годами: постановка целей имеет значение, но недостаточно больше делать это по-старому (каскадирование целей сверху вниз, с фиксированием в 1-м квартале).
Конечно, компаниям необходимы бюджеты, цели и финансовые ориентиры. Но большинство из нас не думает об этих вещах каждый день: мы думаем о проектах, клиентах и работе, которую мы должны делать.

Так что процесс постановки целей требуется строить «снизу вверх», в тесном сотрудничестве между отдельными работниками, их командами и менеджером.

Модель OKR, большим поклонником которой я являюсь - очень успешная инновация в данной области. Хотя многие HR-менеджеры всё ещё не знакомы с этим подходом: он простой, гибкий и лёгкий для понимания. Подход сфокусирован на ряде очень несложных и постижимых практик:

• Цели должны иметь некоторый эффект (цель ведёт к результату); нам следует оценивать людей, основываясь на результате, не только достижении цели.
• Цели необходимо ранжировать от «простых и операционных» до «долгосрочных и развивающих». Каждому следует иметь несколько целей для самосовершенствования и несколько вдохновляющих целей на год. 
• Цели должны быть прозрачными, чтобы окружающие знали, над чем вы работаете. В BetterWorks и прочих инструментах работники могут видеть, кто уже ознакомился с их целями. Это поощряет командную работу, согласованность и восприимчивость в отношении других людей.
• Цели должны быть простыми и понятными, чтобы мы могли действительно достичь их и измерить.
• Цели следует регулярно корректировать и пересматривать. Во многих компаниях они оцениваются еженедельно прямо на «летучках» в коридорах, ежеквартально в бизнес-обзорах, а также с применением других практик менеджмента.
• Цели должны быть согласованными и способными поддержать цели компании (нет необходимости объяснять почему).

Проблема, с которой мы сталкивались в последние десятилетия, заключалась в том, что системы управления по целям были громоздкими, сложными и замыкались сами в себе. Я опросил много компаний в течение ряда лет, которые говорили: «Наша система управления по целям является успехом, потому что мы заставили каждого вводить свои цели и согласовывать их до конца февраля.»

Постойте…это HR ради HR. Да, мы нуждаемся в том, чтобы люди устанавливали цели и делились ими; но давайте тогда сделаем процесс развивающим и совместным, а затем большую часть времени используем на нашу работу, а не на ковыряние в соответствующем программном обеспечении.

Новое поколение инструментов управления эффективностью даёт наконец-то такую возможность, прокладывая широкую дорогу в сторону того, что может быть названо как «управление эффективностью в процессе работы». 

Интересно, что исследование Bersin нашло очень малое отличие между компанией, у которой было много программного обеспечения по управлению эффективностью, и той, которая имела его мало. Однако оно обнаружило со всей определённостью, что компании, которые внедряют управление эффективностью «в процессе работы», превосходят другие. [9]

Из этого следует, что инструменты оценки опирались на свою практичность, а не на все свои воображаемые HR-возможности.

И ещё позвольте мне напомнить вам о важности внутренней мотивации. Многие исследования показали, что пока цели важны, оплата труда за достижение целей может сдерживать людей. Внутренние стимулы (выполнять любимую работу, служить другим, новаторство, творчество) существенно сильнее, чем просто бонус за закрытие сделки; убедитесь в том, что ваш процесс постановки целей всеобъемлющ и не слишком связан с оплатой.

6/ Важная роль технологии – быть интегрированной в процесс работы.

Хотел бы остановиться вот на чём: чтобы приносить пользу, многие из инструментов управления эффективностью первого поколения были огромными проектами. Я не буду упоминать имён разработчиков, но инструменты-пионеры последнего десятилетия сейчас являются системами, которыми компании гнушаются, находя трудными в применении.

Почему так? Люди просто слишком заняты. Мы взаимодействуем через наши телефоны, с помощью почты и чата; мы используем Slack, Teams, Jira и другие средства, чтобы выполнить работу; мы просто не хотим покинуть нашу повседневную рабочую среду, залогиниться в HR-инструменте и обновить наши цели только для того, чтобы сделать HR-департамент счастливым.

Это грандиозный сдвиг в разработке программного обеспечения для HR: будущее за тем, что я называю HR in the Flow of Work . Что рекомендую вам сделать, так это оценить новые инструменты на рынке, осуществить пилотный проект, а затем уверить менеджеров и исполнителей использовать их в качестве «инструментов работы и управления», не «HR-инструментов». Я взволнован тем, что уже происходит, и вы можете прочитать больше по этой теме в статье, которую я опубликовал ранее в этом году.

И исследование Bersin тоже говорит об этом. Хотя принятие технологии как таковой не выявило никаких различий в результатах, компании, которые интегрировали инструменты эффективности в реальный рабочий процесс, похоже, получили существенно больший позитивный эффект. (Это послание разработчикам и консультантам, конечно).

7/ Развивать и исполнителей, и менеджеров.

Завершающий урок, который мы выучили за последние десятилетия – это то, что развитие, коучинг и официальное обучение являются составной частью управления эффективностью. Нет смысла в том, чтобы дать кому-либо обратную связь и не показать, как улучшить свою деятельность. Исследование Bersin подтверждает, что непрерывная поддержка, обсуждение ошибок и вознаграждение менеджеров за развитие их команд – это неотъемлемая часть успеха.

В самом деле, один из важных трендов – необходимость оценить менеджеров по их способности вовлекать команды. Да, менеджеры должны добиться выполнения работы, но только этого недостаточно. Мы должны им показать, как добиться выполнения работы на хорошем уровне: значит, они тоже нуждаются в развитии.

Несколько лет назад я пообщался с одним HR-лидером по поводу продвижения менеджеров за «производство талантов» вместо «потребления талантов». Её наказ лидерам был такой: «Вы не владеет людьми, которые работают на вас, не так ли? Вы здесь просто для того, чтобы позаботиться о них и развивать их так, чтобы я могла дать им следующую роль, когда они будут готовы.»

Эта практика, проверенная в исследовании Bersin, критически важная для вовлечённости, ловкости и мобильности талантов.

Так что подумайте о том, как вы обучаете ваших менеджеров, как вы решаете, кого продвигать, как вы оцениваете ваших лидеров. Если развитие, вовлеченность и «производство талантов» отсутствуют в вашей системе вознаграждения, вам следует поменять ваш подход.

Сухой остаток: проблема не в рейтингах.

Если вернуться в начало этой статьи, позвольте просто сказать, что спустя десятилетие обсуждений по теме, сама концепция рейтингов - не проблема. Организации нуждаются в принятии решений по людям: кто на продвижение, кто получит больше денег, кто примет новое назначение, кто тормозит команду. И это решения безусловно-оценочны по своей природе.

Сегодня главное – это использовать множество данных и обратную связь для принятия подобных решений; осуществлять их прозрачно и честно;  чётко транслировать то, что ценно для компании; давать людям видение их целей и проектов. 

Позвольте мне закончить двумя финальными аккордами.

Во-первых, многие из нас выросли в Соединённых Штатах, в модели бизнеса, основанной на «грубом индивидуализме», где герой-CEO или суперзвезда-предприниматель восхваляется, превозносится и богато вознаграждается - но в реальности, однако, всё не так. Нет ни компании, ни продукта, ни команды, которые были бы успешны только благодаря одной персоне; так что мы должны найти способы вознаграждать сотрудничество, участие и помощь другим в работе. Этот акцент в управлении эффективностью, «ориентированный на команду», достоин уважения; пожалуй, мы не говорим о нём достаточно часто.

Во-вторых, позвольте вам напомнить, что процесс управления эффективностью, который мы развиваем в HR, на самом деле - только средство, а не цель. Хорошие менеджеры знают, как построить крепкие команды, усилить людей и сделать их успешными, привести к результату. Убедитесь в том, что вы всё это учли и теперь создаёте процесс, который доставит к желаемой цели. Если вы желаете новаторства, удостоверьтесь в том, что оно вознаграждаемо. Если вы желаете роста выручки, просто сфокусируйтесь на этом.

Управление эффективностью всего лишь инструмент, не конечный результат; и если он хорошо сделан, то может быть одной из наиболее мощных практик для успеха бизнеса.

1. [1] Seven Top Findings for Enabling Performance in the Flow of Work, Bersin, Deloitte Consulting LLP / Kathi Enderes, PhD, and Matthew Deruntz, 2018.
2. [2] High-Impact Performance Management research, Bersin, Deloitte Consulting LLP, 2006.
3. [3] High-Impact Performance Management: Part 1: Designing a Strategy for Effectiveness, Bersin & Associates / Stacia Sherman Garr, 2011.
4. [4] High-Impact Performance Management: Part 1: Designing a Strategy for Effectiveness, Bersin & Associates / Stacia Sherman Garr, 2011.
5. [5] The Performance Management Maturity Model, Bersin, Deloitte Consulting LLP / Kathi Enderes, PhD, and Matthew Deruntz, 2018.
6. [6] Ibid.
7. [7] The Performance Management Maturity Model, Bersin, Deloitte Consulting LLP / Kathi Enderes, PhD, and Matthew Deruntz, 2018.
8. [8] High-Impact Total Rewards survey, Bersin, Deloitte Consulting LLP, 2018.
9. [9] Seven Top Findings for Enabling Performance in the Flow of Work, Bersin, Deloitte Consulting LLP / Kathi Enderes, PhD, and Matthew Deruntz, 2018.

__________________________________________________________

мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте