Уменьшится ли уровень гендерной предвзятости при приеме на работу благодаря применению искусственного интеллекта (Al)?

Перевод статьи Will AI Reduce Gender Bias in Hiring? в рамках нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Авторы статьи Iñigo Hernandez-Arenaz, Nagore Iriberri, они представители академического Мира из Испании и впервые в нашем блоге.
Перевод выполнила Шимохина Мария (профиль ВКонтакте). обучается в магистратуре по направлению HR-менеджмент ТюмГУ. Это второй перевод Марии в нашем блоге, и согласитесь, это здорово, когда студенты сами подключаются к переводам. См. также перевод Марии
Женщины не попросят об увеличении заработной платы у мужчины – но смогут попросить о повышении уровня оплаты у женщины
Итак

Уменьшится ли уровень гендерной предвзятости при приеме на работу благодаря применению искусственного интеллекта (Al)?

Tomas Chamorro-Premuzic - талантливый ученый в ManpowerGroup, профессор психологии бизнеса в Университетском колледже Лондона и Колумбийском университете, а также сотрудник лаборатории предпринимательских финансов Гарварда; автор книги " Почему так много некомпетентных людей становятся лидерами?" (И как это исправить). 

Искусственный интеллект (Al) затрагивает все сферы жизни, включая ту, где разные организации находят таланты. Компании, как правило, знают о ROI (Return On Investment) - коэффициенте окупаемости, который образуется от поиска подходящего человека для соответствующей работы. По оценкам McKinsey, для нахождения очень сложных рабочих ролей, звезды будут иметь на 800% больше производительности, чем средние исполнители. Недавнее исследование Гарвардской бизнес-школы показало, это даст большие преимущества для предотвращения найма “токсичных” работников.
Несмотря решающую роль «рабочих талантов», организации все еще не могут привлечь нужных людей, поскольку полагаются больше на интуитивные, а не основанные на фактических данных методы идентификации талантов. Особенно это касается ТОП-должности, где ставка на самом деле самая высокая. Действительно, большинство лидеров нанимаются на основе их технической экспертизы, политического влияния или результатов интервью. Как я иллюстрирую в моей последней книге – «Почему так много некомпетентных людей становятся лидерами»? (И как это исправить). Большинство компаний фокусируются на «неправильных» чертах, отбирая людей за счет их уверенности, а не компетентности; харизмы, а не человечности; нарциссических тенденций, а не целостности, что объясняет переизбыток некомпетентных лидеров в мужской роли. В результате возникает патологическое несоответствие между теми качествами, которые привлекают нас в потенциальном лидере, и теми, которые необходимы, чтобы быть эффективным лидером.
В последнее время появились новости, указывающие на то, что ИИ может, на самом деле, способствовать еще большей предвзятости и неблагоприятному воздействию на женщин: когда алгоритмы обучаются подражать рекрутерам, они могут не только воспроизводить человеческие предубеждения, но и усугублять их, участвуя в гораздо более эффективной форме дискриминации.
Людей легче шокировать ошибками найма, совершенными ИИ, чем полученными благодаря влиянию человеческого фактора или предубеждениями. Это немного похоже на самоуправляемые автомобили: требуется одна автономная автокатастрофа, чтобы убедить нас в том, что технология несовершенна. Однако, мы намного снисходительнее, если аварии/травмы случаются по причине человека: 1,2 млн несчастных случаев со смертельным исходом и 50 миллионами травм в год. Итак, давайте начнем с важного осознания того, что большинство методов найма являются: (а) интуитивными и (Б) неэффективными. Для каждой организации, которая назначает большинство своих руководителей на основе объективных и меритократических критериев, есть много других, где такие назначения являются настоящей редкостью — это может происходить случайно, иногда и независимо от их намерений. Также ясно, что ИИ не может быть предвзятым, как люди: для этого ИИ должен иметь эмоции, чувства или мнение. Искусственному интеллекту не нужно «самоутверждаться» за счет женщин или других обездоленных групп, для того, чтобы повысить самооценку, например, назначая им санкции (штрафы). Конечно, если ИИ будет обучаться на основе необъективных данных — например, если мы научим его предсказывать, какие кандидаты будут положительно оценены интервьюерами — людьми, то он не только будет подражать, но и усугублять человеческую предвзятость: увеличивая ее.  Но проблему можно решить, путем обучения системы ИИ предсказывать релевантные и объективные результаты, а не имитировать человеческую интуицию.
Помимо этого, можно выделить причины, которые позволят ожидать более точных и предсказуемых результатов, благодаря применению инструмента- AI-talent, по сравнению с деятельностью человека (не только потому, что люди, как правило, плохи в этом):

• Наш любимый метод отбора и проверки кандидатов, включая лидеров - это интервью, и крупномасштабные научные исследования показали, что интервью наиболее предсказуемы, когда они имеют четкую структуру. В то время как индивидуальные/аналоговые интервью трудно стандартизировать. 
• Если говорить о разновидностях интервью, то видеоинтервью позволяют провести людей через определенный опыт, захватить миллионы точек данных о проявлении их поведения (например, вербальное поведение (что/как они говорят, использование определенного типа языка); невербальное поведение(изучение языка тела и микровыражений), что позволит удалить предвзятость и субъективность у наблюдателей в процессе отбора кандидатов. Можно с уверенностью предположить, что автоматизация всех неструктурированных интервью с человеческим фактором снизит влияние субъективности, предвзятости, протеже при одновременном повышении меритократии и точности прогнозирования. Такой результат должен быть положительным для женщин (и отрицательным для мужчин).
• Конечно, также существуют невероятно умные интервьюеры, которые, как правило, превосходят алгоритмы (хотя, посмотрите документальный фильм Netflix о том, как ИИ побеждает лучших интервьюеров, так же, как они побеждают величайших шахматистов или игроков AlphaGo). Главная проблема, заключается в том, что большинство людей не так интуитивны, как они думают. И на каждого блестящего интервьюера есть сотни или тысячи, которые думают, что они лучше, но на самом деле это не так. Мы все высоко ценим свою интуицию, особенно когда мы ей не обладаем. Как отметил один из основателей движения поведенческой экономики и нобелевский лауреат - Даниэль Канеман: «Мы, как правило, слишком уверены в своих мнениях, впечатлениях и суждениях». Независимо от способности системы ИИ обнаруживать таланты, люди ожидают, что искусственный интеллект будет гораздо больше знать о своих преимуществах, чем люди о своих способностях. Отмечено, что среднестатистический интервьюер никогда даже не признается в том, что допустил ошибку при приеме на работу, поскольку он потворствует предвзятости и субъективности, для того, чтобы кандидаты, которых он нанял, смогли оценить его работу в положительном ключе. У людей есть суждение: принятие собственных ошибок может привести к тому, что они будут выглядеть глупо в глазах окружающих, в то время как систему ИИ «не волнует» мнение других людей относительно его существования (выглядеть глупо). 
• Одним из больших преимуществ ИИ является то, что он лучше обнаруживает объективную составляющую вещей (т. е. миллионы объективных данных), «игнорирую» субъективность (предвзятость). Представьте себе этичного, благонамеренного и непредубежденного человека, который имеет цель быть справедливым в своей практике найма и, поэтому полон решимости избежать гендерных предубеждений  — давайте предположим, что он мужчина, который занимается наймом персонала. Как бы он ни старался, ему будет очень трудно игнорировать пол кандидатов. Представьте себе, что он сидит перед кандидатом-женщиной, повторяя про себя: «Я не должен думать о том, что этот человек-женщина» или «Я не должен позволять полу человека вмешиваться в мою «объективную» оценку». На самом деле, чем больше он пытается подавить эту мысль, тем более активно она будет проявляться в его сознании, что приведет к отвлечению внимания или чрезмерной компенсации. Если говорить о системе ИИ, то ее можно научить «игнорировать» пол людей и фокусироваться только на соответствующих качествах, компетенциях, потенциале кандидатов. Например, алгоритмы могут быть прописаны таким образом, чтобы улавливать соответствующие сигналы проявления эмоционального интеллекте (EQ), компетентности или коммуникативных навыков, будучи действительно “слепыми” к полу человека. Такой способ отбора кандидатов определенно окажется полезным для претендентов-женщин.
• Критическим моментом для применения ИИ является то, что организации определяют реальные данные о производительности для обучения алгоритмов. Если ИИ «научат» предсказывать или предвосхищать человеческие предпочтения - например, понравится ли кандидат своему реальному руководителю, когда он будет нанят, — мы можем ожидать, что предвзятость останется и, возможно, будет увеличена. Тем не менее, если ИИ обучен определять фактические движущие силы производительности, определяемые в широком смысле, как вклад человека в организацию — тогда мы можем ожидать гораздо более справедливой, точной и воспроизводимой оценки потенциала/компетенций людей, по сравнению с отбором персонала, производимым специалистом (влияние человеческого фактора). Такой способ, опять же, должен положительно сказаться при оценке кандидатов-женщин (лидеров).

Таким образом, для тех, кто заинтересован не только в том, чтобы помочь женщинам иметь возможность представать в руководящих позициях, но и в улучшении качества отбора лидеров, есть реальные причины надеяться на ИИ (искусственный интеллект). Многие из инноваций в стремительно развивающемся информационном мире, усовершенствованных и основанных на данных идентификации талантов, все еще находятся на стадии разработки, и мы должны убедиться, что они не только точны, но и являются подкрепленными этическими и юридическими аспектами, как   альтернативы существующим методам. Большинство существующих способов далеки от эффективности, они во многом определяются понятиями «несправедливость», «предвзятость. Необходимо обрести самосознание, чтобы наконец-то начать совершенствоваться.

__________________________________________________________
мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Каждый новый сотрудник нуждается в «приятеле»

Перевод статьи Every New Employee Needs an Onboarding “Buddy” в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Статья опубликована в Гарвард Бизнес ревью, а автор - Dawn Klinghoffer Head of People Analytics Microsoft. Это дама уже должна быть известна вам по зажигательной статье
Для удержания новых сотрудников, встречайтесь с ними в их первую неделю работы - т.е рекомендую очень, грамотная дама.
Перевод данной статьи сделала Екатерина Рыбакова, профиль Екатерины в фейсбук, профиль в Линкедине. Другие переводы Екатерины в нашем блоге

• 10 трендов в HR в 2018 году от Давида Грина - одна из самых популярных статей 2018 года;
• Неосознанная предвзятость? Использование аналитики текста для понимания гендерных различий в оценке эффективности работы - очень интересная статья исследований текста от Андрю Марритта;
• Культ продуктивности имеет контрпродуктивный недостаток - статья про то, что акецет аналитики смещается с индивидуального фокуса на командный.
• Фокус на причинах, а не на симптомах вовлеченности сотрудников

Итак,

Каждый новый сотрудник нуждается в «приятеле»

Dawn Klinghoffer, Candice Young, Dave Haspas
Июнь 06, 2019

Привлечение нового сотрудника в компанию одновременно захватывающее и напряженное время. И хотя менеджер играет важную роль в формировании первых недель и месяцев работы нового сотрудника, более широкие командные усилия могут обеспечить одновременно положительный и продуктивный опыт.
В течение последних нескольких лет Microsoft  работает над улучшением процесса адаптации.  Первоначально мы узнали,  что  казалось бы простое действие - менеджеры встречаются со своими новыми сотрудниками в течение их первой рабочей недели - имеет огромные преимущества. Благодаря нашим постоянным исследованиям, мы также пришли к другому выводу: «приятели» играют важную роль в обеспечении успешной адаптации. И хотя это может показаться очевидным, как и наши выводы о работе один на один, этого часто не хватает при знакомстве нового сотрудника с брендом новой компании. После пилотного исследования программы «приятель» с участием 600 сотрудников по всей организации, мы обнаружили, что «приятели» помогают новичкам в трех ключевых направлениях:
«Приятели» обеспечивают контекст. Для штатных сотрудников контекст, окружающий большую часть их работы, был настолько хорошо проработан, что он прослеживается в каждом написанном электронном письме, в каждом посещенном собрании и в каждой презентации PowerPoint. Для новых сотрудников контекст является ценным. Без него новому сотруднику, скорее всего, будет сложно полностью понять свою роль или как  помочь своей команде добиться успеха. «Приятель» может дать тип контекста, который вы не сможешь найти в книге новичка (handbook). Например, компетентный «приятель» может помочь новичку определить, кто является заинтересованной стороной, кто управляет матрицей различных структур, и думать стратегически при решении проблем. Они также могут пролить свет на культурные нормы и негласные правила, которые существуют и могут привести к более плавному входу в организацию.
«Приятели»  повышают производительность. Скорость производительности это часто проблема для обоих: и для компании, и для нового сотрудника. Закрывая позицию, компания удовлетворила потребность в определенном наборе навыков и сейчас хочет видеть быстрый возврат своих инвестиций. Между тем, новый сотрудник, скорее всего, испытывает напряжение между желанием нарастить быстро темп, но также необходимостью потратить время на изучение работы. В Microsoft мы обнаружили, что чем больше «приятель» встречался с новым сотрудником, тем был лучше настрой нового сотрудника на их собственную продуктивность: 56% новых сотрудников, которые встречались с их «приятелями» хотя бы раз в первые 90 дней, указали, что их «приятели» помогли им быстро стать продуктивными в своей роле. Этот показатель увеличивается до 73% для тех, кто встречался 2-3 раза со своими «приятелями», 86% для тех, кто встретился 4-8 раз, и 93% для тех, кто встретился больше 8 раз в свои первые 90 дней. Очевидно, дополнительный уровень поддержки имеет решающее значение для успеха новых сотрудников.
«Приятели» повышают удовлетворенность у новых сотрудников. Свыше 120 000 сотрудников, не сложно представить, какие огромные проблемы могут возникнуть при вступлении в такую организацию. Чтобы по-настоящему понять ценность «приятелей», мы рассмотрели разницу в найме сотрудников, которым был назначен «приятель» с теми, кому нет. Наше исследование показало, что после первой рабочей недели новые сотрудники с «приятелями» были на 23% более довольны своей адаптацией по сравнению с теми, у кого не было «приятеля». Эта тенденция сохранялась в течение 90 дней с увеличением удовлетворенности на 36%. Те, у кого есть «приятель», также получили более активную поддержку от своего руководителя и более широкой команды.
После тщательного изучения наших данных, мы решили расширить нашу пилотную программу по «приятелю», созданием внутреннего сайта для менеджеров по найму,  чтобы сопоставлять новых сотрудников с «приятелями», а также указывать, что именно подходит. Например, «приятели» должны достаточно знать о роле нового сотрудника или характере работы, историей хорошо выполненных работ и временем, чтобы помогать новому сотруднику.
Нам еще многое предстоит узнать, поскольку мы продолжаем адаптировать и расширять нашу программу, но вот некоторые из наших ранних идей и советов:
Перераспределить рабочую нагрузку. При подборе «приятеля» для нового сотрудника, учитывайте его [приятеля] нагрузку. В некоторых случаях, вам может потребоваться помочь перераспределить или сменить приоритеты в работе [«приятеля»], чтобы у «приятеля» было время удовлетворить потребности нового сотрудника.
Оговорите сроки. Пусть и новый сотрудник и «приятель» знают, что это ограниченное во времени партнерство. «Приятели» могут с большей вероятностью предлагать свои услуги, если сроки сотрудничества оговорены заранее.
Важна структура отчетности.  Наше исследование показало, что приятели отчитывающиеся  тому же менеджеру, получают более благоприятные оценки, чем те, кто отчитывается разным менеджерам. Почему? Мы думаем, это потому, что «приятеля» отчитывающиеся перед тем же менеджером, могут также лучше знать роль и обязанности нового сотрудника. Если «приятелю» не хватает понимания роли нового сотрудника, то это может вызвать разочарование обеих сторон.
Быть «приятелем» взаимовыгодно. Не только новый сотрудник выигрывает от этих отношений. Работа в качестве «приятеля» дает возможность продемонстрировать  и развить управленческие и лидерские качества. Несколько лет назад мы опросили наших сотрудников, чтобы понять характеристики успешного менеджера. Два из пяти главных качеств, коммуникация и поддержка, также являются компонентами для успешных отношений с «приятелями». Кроме того, обучение других, может укрепить собственную базу знаний, позволяя «приятелям» развивать более глубокий уровень знаний.
В конечном итоге, мы обнаружили, что для успешной адаптации не требуется слишком сложный сценарий. Конечно, важно иметь многоплановый план адаптации, но помните, что самое важное, в чем нуждается новый сотрудник для успеха, - это поддержка. Все, что для этого нужно, с это непринужденный менеджер и выделенный «приятель», чтобы у нового сотрудника были положительные и продуктивные первые несколько месяцев работы.

Dawn Klinghoffer лидер HR аналитики в Microsoft. В ее обязанности входит продвинутая hr аналитика и исследования для бизнес подразделений Microsoft по всему миру; аналитика; и поддержка отчетности по таким HR программам как  «Глобальное разнообразие и интеграция», «Глобальные HR службы», «Управление талантами» и «Обучение и развитие». Она также отвечает за инструменты/ технологии HR и конфиденциальности данных.

Candice Young, Доктор философии, Старший аналитик в Microsoft, где она выступает в качестве консультанта для руководителей программ в области адаптации и управление потенциалом. Она отвечает за разработку и внедрение исследовательских методологий, используемых для предоставления основанных на фактических данных решений для улучшения организационных практик и процедур, которые влияют на культуру, обучение и развитие карьеры.

Dave Haspas аналитик данных в Microsoft, где он работает над аналитикой, чтобы поддерживать различные аспекты жизненного цикла сотрудников, генерируя основанные на данных знания, которые информируют наши команды о найме, адаптации, внутреннем перемещении и вовлечении.

__________________________________________________________

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

Приобрести, Построить или Позаимствовать? Как Развить Навыки Аналитики Данных в HR?

Перевод статьи Buy, Build or Borrow? How to Develop Data-Analytics Skills in HR в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор статьи Hendrik Feddersen.
Перевод выполнила Наталия Черноног (профиль в LinkedIn). People Analytic в IT компании, начала изучать аналитику недавно и интересуется полезными статьями по теме. Это третий перевод Натальи, см также

1. Анализ полезности обучения - шикарная статья про оценку эффективности обучения.
2. Какой % ответов на корпоративный опрос можно считать хорошим
3. Что значит Анализ организационных сетей для HR аналитики?

Итак, 

Приобрести, Построить или Позаимствовать? Как Развить Навыки Аналитики Данных в HR?

By Dave Zielinski

May 28, 2019

Способность анализировать и извлекать ценное понимание из данных о рабочей силе становится все более востребованным навыком в HR. Новые платформы и инструменты дают возможность собрать больше данных, по которым HR специалисты могут определить, где текучесть кадров зашкаливает и почему, сопоставить данные найма с результативностью сотрудников или показать влияние вовлеченности на продуктивность рабочей силы.

Но добавление компетенции аналитики данных для HR персонала непростая задача. В условиях повышенного спроса на рынке труда, такие кандидаты на вес золота. Чтобы удовлетворить запрос на аналитику, многие руководители HR в мелких компаниях чаще вынуждены выстраивать такие компетенции с помощью обучения существующего персонала или заимствования экспертов из других рабочих областей, а не с помощью  найма специалиста извне.

Отчет недавнего исследования “Эпоха Аналитики” (The Age of Analytics), проведенный McKinsey & Company открывает природу таких сложностей в процессе найма. Исследование выявило, что приблизительно половина опрошенных руководителей заявляет о повышенной сложности найма аналитических ресурсов в сравнении с наймом на любую другую должность в компании.

“Многие HR службы встречаются с препятствиями при попытке добавить аналитические компетенции своим сотрудникам”, - говорит Джинни Ахилл, председатель саммита "Женщина в HR Технологии"  на ежегодной конференции-выставке HR технологии и CEO Devon Group

“HR погружен в данные, но часто не имеет специалиста, способного интерпретировать их на понятном для бизнеса языке, - говорит Ахилл, - с точки зрения рекрутинга, я думаю, нам все ещё не хватает несколько лет до укомплектованного резерва кандидатов такого рода специалистов.”

Учитывая эту проблему, какой наиболее удачный способ выстроить эти навыки у HR персонала, у которого вычислительные, статистические и презентационные способности могут быть ограничены?

Возможность обучения Аналитике данных

“У многих HR руководителей нет привилегии иметь выделенного Аналитика данных в штате. Вместо этого они склонны обучать HR универсалов этим навыкам или нанимать людей с опытом в социальных науках или математике”, -  сказал Джейк Риджвей, вице-президент по людям у Health Union в Филадельфии.

Риджвей верит, что универсалы могут быть обучены таким навыкам, как просеивать данные из информационной системы HR (HRIS) или системы учета кандидатов, чтобы выявить тренды и использовать инструменты визуализации, для демонстрации данных. В более крупных компаниях у выделенного Аналитика данных, как правило, в обязанности входит создание и поддержание инструментов или отчетов HR аналитики, проверка наборов данных на точность и согласованность, сотрудничество с командой планирования рабочей силы.

Но Риджвей уверен, что один из самых важных навыков для аналитика данных - это умение презентовать информацию. “Ты не обязан быть Python разработчиком или запускать регрессивное тестирование с помощью SPSS, чтобы добавить значение в аналитику данных, - говорит Риджвей. - Имея базовую грамотность в работе с данными, вкупе с умением использовать Excel и PowerPoint для эффективного описания данных о рабочей силе, можно добиться хороших результатов.”

Что, по мнению HR руководителей и экспертов отрасли,  будет хорошей учебной программой аналитики для HR общего профиля? Должна ли она быть пройденной внутри компании или это будут внешние курсы - университетские программы или массовые открытые онлайн обучающие курсы, чье содержание может покрывать вычислительные или математические навыки, сбор данных, создание опросов, причинно-следственный анализ, выдвижение гипотез и описание данных.

Джефф Майк, вице президент и глава HR исследовательской деятельности для Bersin, Deloitte Consulting, сообщает, что компании, которые преуспели в построении компетенций аналитики данных, часто используют междисциплинарный подход к обучению с отработкой на учебных проектах. “Они могут собрать кросс-функциональную команду из HR бизнес партнера или HR общего профиля и Аналитиков данных из других подразделений компании, которые могли бы передать свой опыт HR,” - говорит он.

Майк говорит, что более мелкие HR отделы могут не нуждаться в выделенном Аналитике данных, если у них есть возможность обратиться к какому либо аналитику в компании. “Но каждый член HR команды должен достаточно хорошо разбираться в данных, чтобы понимать как данные о людях влияют на данные о бизнесе,” - сказал он.

Некоторые эксперты верят, что комбинация подходов “купить и построить” сработает лучше всего. Например, руководитель HR может нанять временного Аналитика данных, который поможет обучить этому остальных членов команды, также как и отправить на обучение на внешних курсах тех, кто вернётся, чтобы обучать своих коллег.

“Чем больше HR понимает бизнес, тем лучше мы сможем использовать данные для решения задач, которые напрямую стоят перед руководителями среднего звена, а не будем гадать, что же это за задачи или пытаться решить те проблемы, которые лишь для HR выглядят приоритетными, но больше никто в организации не видит важности в  этих проблемах,” - говорит Риджвей.

Аналитик данных или исследователь данных? (Data Analyst or Data Scientist)

Растущий спрос на Аналитиков и Исследователей данных привел к тому, что уже многие учебные заведения разработали специальные учебные программы для HR нужд. Один из примеров, Магистр аналитики и технологий человеческих ресурсов в Университете Нью Йорка (NYU). Семиуровневая базовая программа обучения содержит в себе знания в области аналитики данных и автоматизации, а также включает основы поведенческих и организационных наук.

Необходимым условием для этой программы является курс “Основы аналитики для управления человеческими ресурсами”, который создан, чтобы помочь начинающим или новым специалистам по персоналу провести анализ данных, ознакомиться с инструментами аналитики и развить способность доносить выводы из проведенной аналитики до остальных коллег в организации.

Инструктором программы обучения NYU является Рой Альтман, специалист HR аналитики и бывший HRIS менеджер  Memorial Sloan Kettering Cancer Center в Нью Йорке. Он говорит, что для HR руководителей очень важно понимать разницу между Аналитиком данных и Исследователем данных при принятии кадровых решений.

По словам Альтмана, Аналитик данных способен анализировать данные рабочей силы и делать выводы для руководителей среднего звена, в дополнение к другим навыкам управления данными. Исследователь данных владеет такими навыками, как регрессионный анализ, программирование машинного обучения или математическое моделирование и обычно имеет продвинутый уровень.

“Обычно, HR больше всего нуждается  в Аналитике данных, способном сопоставить данные и перевести свои открытия в доступную для руководителей среднего звена и высшего руководства форму , - говорит Альтман. Он добавляет, что некоторые возможности, которые Исследователи данных предоставляют организациям, такие как машинное обучение или предиктивная аналитика, уже включены в программные средства, предлагаемые на рынке.

“Обучение HR персонала смотреть вглубь данных о рабочей силе является ключевым в хорошем методе подготовки, - сказал Альтман, - например, будет недостаточно только предоставления высшему руководству отчетов, которые показывают общую текучесть или различные метрики.” 

“ Вы можете предоставить отчет, в котором показано, что 50% вашей компании состоит из женщин и представителей меньшинств и это будет выглядеть, будто у вас отличная диверсификация, - говорит он, - но, если вы разложите распределение сотрудников из этих групп по уровням организации, может оказаться совсем другая картина. Роль Аналитика данных в том, чтобы показывать руководителям картинку в цифрах, чтобы они могли видеть, что на самом деле происходит в их организациях.”

__________________________________________________________

мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте 

Динамика скорости закрытия вакансий (кейс компании)

Реальный кейс. Реальной компании. Спорный, готов спорить.
Работаю сейчас плотно с темой скорости закрытия вакансий (см, например, Скорость закрытия вакансий - подход к анализу, визуализации, работы с Заказчиком)
Одной из метрик работы рекрутера является скорость закрытия, и задача HR службы сократить эти сроки. Ниже показываю диаграмму динамики скорости закрытия вакансий одной компании (по понятным причинам не могу открыть название компании).
У меня нет задачи какую мораль привнести через пост, я хочу просто показать кейс. Если вам интересно считать такие же показатели, пишите контакты

Также видео в дополнение к теме

Общие данные

На диаграмме:

• по оси X - время закрытия вакансий в днях;
• ось Y - вероятность того, что вакансия не будет закрыта к такому то сроку (например, если найти отметку 0, 2 на оси Y, провести мысленно вправо линию до пересечения с кривой, а потом отложить вниз до оси X, то эта точка на оси X будет равна примерно 55-60 дней, это означает, что вероятность того, что вакансия не будет закрыта в течение 60 дней составляет 20 % - или каждая пятая вакансия закрывается дольше 60 дней);
• желтая линия отвечает за 2018, голубая за 2019 год;
• пунктиром показано среднее (медианное) время закрытия вакансии. 
• Для 2018 года среднее время закрытия вакансии составляет 34 дня, 
• для 2019 года - 33. 

Т.е. в 2019 году ситуация казалось бы лучше, но поскольку различия статистически не значимы, то мы говорим, что скорость закрытия вакансий не различается. Это уже не плохо, потому что

• в 2018 году было закрыто 1437 вакансий, 
• а в 2019 - 1664. 

Т.е. при увеличении числа вакансий скорость закрытия вакансий не упала.
На самом деле я взял только три первых месяца 2018 года и первых три месяца 2019 года.

Через HH

Эта диаграмма обозначает все тоже самое, что и выше, но здесь взяты вакансии только с HH.ru. Т.е. те вакансии, которые были закрыты кандидатами с ХХ.
И здесь картина иная:

• среднее время закрытия вакансии в 2018 году (первые три месяца) - 36 дней;
• 2019 год - 33 дня. 

И различия значимы - 0.0121.
В 2018 через ХХ было закрыто 737 вакансий (или 51 % от общего числа - 1437 вакансий)
В 2019 через ХХ было закрыто 1015 вакансий (или 61 % от общего числа закрытых вакансий 1664)

Результат

Мы констатитруем, что значимых изменений в скорости вакансий не произошло в 2019 в сравнении с 2018, но при этом произошло статистически значимое увеличение скорости закрытия вакансий кандидатами с ХХ.
Информация передана заказчику, будут обсуждаться гипотезы. Как варианты гипотез:

1. улучшение работы сервисов ХХ
2. улучшение работы HR службы компании с ХХ

И компания может подсчитать ROI от выигрыша трех дней сокращения времени закрытия вакансий 

__________________________________________________________
мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Экономическое обоснование личностного многообразия (diversity) на рабочем месте неоспоримо

Перевод статьи The business case for diversity in the workplace is now overwhelming  нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском.
Тема разнообразия / diversity набирает популярность даже в России, как ни странно.
Перевод выполнила Юлия Мануева. Ссылка на профиль в фейсбук. Работает в обучении в т.ч. в онлайн. Производство, металлургия. Сейчас в декрете. Смотрите другие переводы Юлии в нашем блоге

1. Как заставить работать опросы вовлеченности персонала
2. Почему HR профессионалам, работающим с аналитикой, стоит изучать язык R и забыть об Excel
3. Конкурентное преимущество в человеческом измерении: от обучения на протяжении всей жизни до возможности трудоустройства на протяжении всей жизни
4. 5 составляющих, на которые нужно обратить внимание, используя оценку 360 градусов

Итак,

Экономическое обоснование личностного многообразия (diversity) на рабочем месте неоспоримо

Мы живем в сложном, взаимосвязанном мире, где личностное многообразие, сформированное глобализацией и технологическим прогрессом, формирует ткань современного общества. Несмотря на эту взаимосвязь, также усиливается поляризация как в физическом, так и в цифровом мире, подпитываемая политикой идентичности и возрождением националистических идеалов.
Неудивительно, что наши рабочие места, как правило, отражают социокультурную динамику нашей жизни вне работы. Пока я строил и расширял многонациональную компанию в течение почти двух десятилетий, я понял, что личностное многообразие на рабочем месте является преимуществом как для бизнеса, так и для его сотрудников. Оно способно стимулировать инновации, творческий подход и сочувствие так, как это редко бывает в условиях однородной среды. Тем не менее, чтобы раскрыть истинный потенциал этого бесценного актива, требуется осторожное воспитание и сознательное взаимодействие.

В эту эпоху глобализации личностное многообразие в деловой среде связано не только с полом, расой и этнической принадлежностью. В настоящее время в нее входят сотрудники с различными религиозными и политическими убеждениями, образованием, социально-экономическим положением, сексуальной ориентацией, культурой и даже инвалидностью. Компании обнаруживают, что, поддерживая и продвигая разнообразные и инклюзивные рабочие места, они получают преимущества, выходящие за рамки привычных взглядов.
Бизнес обладает преобразующей способностью менять и вносить вклад в более открытое, разнообразное и инклюзивное общество Мы можем достичь этого только начав с наших компаний. Многие из нас интуитивно знают, что личностное многообразие полезно для бизнеса. Необходимость создания действительно разнообразной рабочей силы на всех организационных уровнях с каждым годом становится все более убедительной. Моральный аргумент достаточно весомый, но и финансовые последствия, что видно из многочисленных исследований, доказывают это.

Прорыв и инновации 

Объединение людей разных национальностей с различным опытом в городах и обществах является ключевым фактором инноваций. Пища, которую мы едим каждый день, является результатом смешения культур. Наиболее успешные музыкальные жанры, такие как джаз, рок-н-ролл или хип-хоп, являются продуктами культурного слияния.
Если мы посмотрим на самые инновационные, прорывные и процветающие городские центры в мире - Нью-Йорк, Дубай, Лондон и Сингапур - у них всех есть одна общая черта. Все они - международные мультикультурные центры с высокой концентрацией иммигрантов. Исследования показывают, что существует прямая корреляция между высококвалифицированной иммиграцией и ростом уровня инноваций и экономических показателей в городах и регионах.
Сингапур  является отличным примером. Эта крошечная островная нация Юго-Восточной Азии с населением чуть более пяти миллионов человек сегодня является одним из крупнейших финансовых центров мира. Он получил высокие оценки в международном рейтинге по таким разнообразным областям, как образование и простота ведения бизнеса, и был признан самой технологически готовой страной в мире. Сингапур также очень многокультурный, с этническим составом людей китайского, малайского и индийского происхождения, а также с многочисленным населением различных религиозных групп, включая буддистов, христиан, мусульман и индуистов.

Когда Сингапур обрел независимость в 1965 году, его отцы-основатели приняли меры, которые не оставили бы расовую гармонию на волю случая .Сингапур активно продвигал расовую и этническую интеграцию. Одной из важных мер была жилищная политика, которая требовала, чтобы каждый государственный жилой комплекс следовал расовой квоте. Это заставило людей разных национальностей учиться жить друг с другом и разрушило все этнические гетто, которые были распространены во времена независимости.
Эти, казалось бы, автократические меры в малой островной стране положительно повлияли на создание хорошо интегрированного населения, которое ценит меритократию больше, чем расу или религию. Этническое и религиозное разнообразие Сингапура доказало свою ценность для страны, и в результате была достигнута относительная расовая гармония - чему США могли бы поучиться.
В соседней Малайзии, моей родной стране, всегда поощрялось этническое, культурное и религиозное разнообразие. К тому времени, когда мне было 18 лет, я мог говорить на пяти языках, и у меня были друзья из китайской, индийской, малайской и евразийской общин, родом из разных религиозных кругов. Малайзия обладает одним из самых разнообразных культурных и этнических сочетаний в мире и превзошла большинство своих региональных партнеров, причем с момента обретения независимости ежегодный рост ВВП был высоким . Многоязычная рабочая сила дала нам малазийцам преимущество на рабочем месте.

Личностное многообразие и эффективность бизнеса 

Существуют серьезные исследования, которые показывают, что разнообразие приносит организации множество преимуществ: повышение прибыльности и креативности, более сильное управление и большую способность решать проблемы. Сотрудники с разным происхождением привносят свои собственные взгляды, идеи и опыт, помогая создавать организации, которые устойчивы и эффективны, и которые превосходят организации, которые не инвестируют в разнообразие.
Исследование Boston Consulting Group показало, что компании с более разнообразными управленческими командами получают доходы на 19% выше благодаря инновациям. Этот вывод важен для технологических компаний, стартапов и отраслей, где инновации являются ключом к росту. Это показывает, что личностное многообразие - это не просто показатель, к которому нужно стремиться; это на самом деле неотъемлемая часть успешного приносящего доход бизнеса.

Хотя большинство из этих исследований проводятся в западном мире, азиатские страны двигаются в вопросах равенства в своем собственном темпе. Культурные сдвиги за последние 40 лет показывают, что в Юго-Восточной Азии в настоящее время уровень участия женщин в рабочей силе составляет 42%, что выше среднего мирового показателя в 39%.
Согласно отчету Hays «Разнообразие и инклюзивность в Азии» за 2018 год, повыщающиеся культура компании, лидерство и инновации стали тремя основными плюсами личностного многообразия, которые выявили респонденты. Тем не менее, среди значительной части участников было мнение, что доступ к оплате, работе и возможностям карьерного роста для людей с одинаковыми способностями может быть затруднен такими факторами, как возраст, инвалидность, этническая принадлежность, пол, семейные обязанности, семейное положение, раса, религия и сексуальность.
Более чем когда-либо, гибкость и универсальность становятся ключом к успеху как для отдельных лиц, так и для компаний и стран, и культурная среда является лучшим способом приобретения этих качеств. Необходимо вести беседы и обновлять корпоративную культуру, чтобы современное рабочее место могло точно отражать и поддерживать население региона.

Доля миллениалов

К 2025 году 75% рабочей силы в мире будет состоять из миллениумов, что означает, что эта группа будет занимать большинство руководящих должностей в течение следующего десятилетия. Они будут нести ответственность за принятие важных решений, которые влияют на культуру на рабочем месте и жизнь людей. У этой группы уникальный взгляд на разнообразие. В то время как старшие поколения склонны рассматривать разнообразие через призму расы, демографии и равенства, миллениумы видят разнообразие как смесь разного опыта, разного происхождения и индивидуальных точек зрения. Они рассматривают идеальное рабочее место как благоприятную среду, как пространство для различных точек зрения по имеющимся вопросам.
Опрос Deloitte Millennial, проведенный в 2018 году, показывает, что 74% этих людей считают, что организация более инновационная, когда в ней присутствует культура инклюзивности. Если предприятия хотят нанимать и развивать миллениалов, личностное многообразие должно быть ключевой частью корпоративной культуры. Этот же опрос 2016 года показывает, что 47% миллениалов обращают внимание на личностное многообразие и инклюзивность при оценке потенциальных работодателей.

Женщины на рабочем месте 

Гендерное равенство остается важной проблемой в корпоративном мире. Несмотря на обилие исследований, подтверждающих, что компании с большим количеством женщин в высшем руководстве более прибыльны, в подавляющем большинстве компаний все еще существует гендерный разрыв . Женщины по-прежнему значительно менее представлены в кадровом резерве компаний: на начальном уровне трудоустроено меньше женщин, чем мужчин, и на каждом последующем этапе количество женщин снижается.
Компаниям нужен комплексный план поддержки и продвижения женщин. Это требует смены парадигмы в корпоративной культуре, которая будет включать инвестиции в обучение сотрудников и предоставление сотрудникам большей гибкости, чтобы они могли встроить работу в жизнь.
Опрос, проведенный Исследовательским центром Пью, перечисляет несколько областей, где женщины сильнее в ключевых областях политики и бизнеса. Респонденты отметили, что женщины:

• на 34% лучше в нахождении компромиссов 
• на 34% более честны и этичны
• на 25% чаще отстаивают свои убеждения 
• на 30% больше обеспечивают справедливую оплату и льготы 
• на 25% лучше в наставничестве 

Передовые компании должны искать возможности трудоустройства и расширения прав женщин на работе не только в качестве морального обязательства, но и в качестве разумной бизнес-стратегии. В последнем отчете McKinsey «Обеспечение разнообразия» было обнаружено, что корпорации, которые включают гендерное разнообразие в высшем руководстве, более конкурентоспособны и на 21% более прибыльны. Они также на 27% превосходят аналогичные компании в долгосрочной перспективе увеличения капитализации. Различные взгляды на потребности клиентов, улучшение продукта и благополучие компании способствуют улучшению бизнеса.
Подсчитано, что сокращение гендерного разрыва добавит 28 триллионов долларов к стоимости мировой экономики к 2025 году - рост на 26%. Проще говоря, компании и общества с большей вероятностью будут расти и процветать, когда женщины получат большую финансовую независимость.

Отстаивать мнение 

Для корпораций важно активизировать и отстаивать личностное многообразие и толерантность публично. Прекрасным примером этого является поддержка компанией Nike защитника американского футбола и борца за права человека Колина Каперника . Это было больше, чем маркетинговый ход, и показало миру, что одна из самых известных американских корпораций была готова встать рядом с одним человеком в его борьбе против расовой несправедливости и нетерпимости.
Кампания Procter & Gamble (P & G) «Мы видим всех равными» , разработанная для борьбы с гендерными предубеждениями и достижения равенства для всех, показывала мальчиков и девочек, бросающих вызов гендерным стереотипам.  У компании своя история работы над этой проблемы, сейчас 45% менеджеров и треть правления в компании женщины. Явная преданность P & G идее равенства среди персонала означает, что кампания действует сама и дает толчок к изменениям.
У лидеров по личностному многообразию и инклюзивности можно многому научиться, но важно помнить, что инициативы каждой компании вносят свой клад. Личностное многообразие означает разные возможности для разных людей, и организации должны применять эти определения в своих компаниях.
Личностное многообразие и инклюзивность не могут быть разовой кампанией или одноразовой инициативой. Продвижение их на рабочем месте - это постоянная работа, и ее следует поддерживать и развивать, чтобы гарантировать эффективность. Лидеры, обладающие эмпатией – ключ к этой трансформации. Чтобы произошли реальные перемены, каждому отдельному лидеру необходимо принять эти ценности как интеллектуально, так и эмоционально.
Деловой мир должен собраться вместе и быть более вовлеченным и активным, чем он был до сих пор, чтобы продвигать идею разнообразного и толерантного сообщества. Это тяжелая битва, но от этого зависит мир, процветание и прогресс.

__________________________________________________________

мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Билл Гейтс: 10 прорывных технологий 2019 года

Журнал MIT Technology Review попросил основателя Microsoft Билла Гейтса составить список технологий, которые изменят мир в ближайшем будущем
Печатается с сокращениями. Полный текст опубликован в номере MIT Technology Review (издание Массачусетского технологического института) за март—апрель 2019 года.
От плуга к метафизике
(вступление от лица Билла Гейтса)
Было очень сложно сузить круг полезных технологий всего до десяти. Мне хотелось не просто выбрать то, что будет мелькать в заголовках СМИ в 2019 году, я надеялся запечатлеть этот момент в истории развития технологий — и это заставило меня задуматься, как вообще инновации эволюционировали со временем.

Из всех возможный вещей мне в голову прежде всего пришел плуг. Он прекрасно олицетворяет историю инноваций. Люди использовали плуги начиная с 4000 года до н.э., когда земледельцы Месопотамии насыщали почву воздухом с помощью заостренных палочек. Мы медленно экспериментировали с ними, улучшали их, и сейчас плуг — это настоящее технологическое чудо.

Но каково настоящее назначение плуга? Это инструмент, который позволяет сделать больше: больше выращенных зерен, больше собранного урожая, больше еды, которой хватит на всех. В регионах, где сложно найти себе пропитание, не будет преувеличением сказать, плуг дарит людям дополнительные годы жизни.

Сравните это с выращенным в лаборатории мясом — одной из инноваций, которую я выбрал для списка десяти прорывных технологий этого года. Животный белок выращивают в лабораториях не ради того, чтобы накормить больше людей. Уже сейчас домашнего скота достаточно для того, чтобы накормить весь мир, даже с учетом все возрастающего спроса на мясо. Белок нового поколения нужен для других целей — он улучшит качество мяса. Он поможет снабжать всех пропитанием и не лишаться при этом деревьев, поможет обойтись без выбросов метана. Кроме того, новая технология даст возможность наслаждаться гамбургерами, не убивая животных.
Мы все еще далеки от идеального мира, где каждый человек в любой точке планеты может дожить до глубокой старости, сохранив превосходное здоровье, и нам нужно еще очень много работать над достижением этой цели
Иными словами, если плуг может увеличить продолжительность жизни, то выращенное в лаборатории мясо повышает ее качество. Очень долго мы вкладывали весь наш инновационный потенциал в первое. И серьезно преуспели: продолжительность жизни в мире выросла с 34 лет в 1913 году до 60 в 1973-м, ныне же она составляет 71 год. Теперь наше внимание начинает смещаться в сторону благополучия. Но процесс идет очень медленно.

Поясню: сомневаюсь, что в ближайшее время человечество оставит попытки еще больше увеличить продолжительность жизни. Мы все еще далеки от идеального мира, где каждый человек в любой точке планеты может дожить до глубокой старости, сохранив превосходное здоровье, и нам нужно еще очень много работать над достижением этой цели. К тому же «качество жизни» и «продолжительность жизни» отнюдь не взаимоисключающие понятия.

Сейчас мы дошли до невероятно интересного момента в истории, когда людей волнуют обе эти идеи. Если бы мне нужно было предсказать, как список, подобный тому, что я составляю сейчас, будет выглядеть несколько лет спустя, я бы поставил на технологии, которые помогут облегчить течение хронических болезней.

Если бы можно было заглянуть еще дальше, например на 20 лет вперед, я бы понадеялся, что тогда в подобном списке будут только те технологии, которые увеличивают качество жизни. Как сделать людей счастливее? Как нам создавать значимые связи внутри общества? Как помочь всем людям жить насыщенной жизнью?

Хотелось бы, чтобы в 2039 году люди действительно задавались именно такими вопросами. Это означало бы, что мы победили все болезни и справились с глобальным потеплением. Я не могу себе представить более очевидного признака прогресса.

1. Атомная энергия нового поколения

Разработки последних лет дают надежду, что этот вид энергии станет дешевле и безопаснее. Среди таких разработок — ядерные реакторы четвертого поколения, малые модульные реакторы и управляемый термоядерный синтез: технология, казавшаяся совершенно недосягаемой. Создатели реакторов четвертого поколения, такие как канадская Terrestrial Energy и TerraPower из Вашингтона, работают совместно с энергетическими компаниями, рассчитывая к 2020 году создать новые системы энергоснабжения.

Малые модульные реакторы обычно производят десятки мегаватт энергии (для сравнения, обычный атомный реактор производит около 1 тыс. мегаватт). В компании Oregon's NuScale считают, что такие реакторы позволят экономить, а также снизят финансовые и экологические риски.

В области управляемого термоядерного синтеза тоже наметился прогресс. Несмотря на то что никто не ожидает прорыва до 2030 года, такие компании, как General Fusion и Commonwealth Fusion Systems, уже достигли некоторых успехов. Такие реакторы застрахованы от аварий и не загрязняют окружающую среду — внедрение технологии не должно встретить какого-либо сопротивления со стороны общественности. Хотя многие полагают, что управляемый термоядерный синтез — это просто несбыточная мечта.

2. Ловкие и умелые роботы

Почему это важно:
Роботы смогут научиться справляться с хаосом реального мира
Несмотря на все разговоры о машинах, которые вот-вот отнимут работу у людей, пока промышленные роботы очень неуклюжие и негибкие. Да, робот может отточенным движением хватать тот или иной предмет с конвейера — он не устанет, и ему никогда не надоест эта рутинная задача. Но сдвиньте предмет на полдюйма или замените чем-то — и все: машина начнет неуклюже нащупывать цель или просто будет хватать пустоту.

Но хоть робота пока и невозможно запрограммировать так, чтобы он просто брал предмет, как это делают люди, его можно научить — методом проб и ошибок. Виртуальных проб и ошибок.

Один из таких проектов — Dactyl, робот, который самостоятельно учится собирать конструктор. Dactyl, созданный некоммерческой организацией OpenAI из Сан-Франциско, представляет собой роботизированную руку, окруженную множеством камер и огоньков. С помощью так называемого обучения с подкреплением (один из видов машинного обучения. — РБК) нейросеть учится хватать и переворачивать кубик в симуляторе и только потом пробует это в реальном мире. Экспериментируя и поначалу действуя наугад, система постепенно приближается к своей цели.

3. Персонализированные вакцины от рака

Почему это важно:
Обычная химиотерапия наносит серьезный ущерб здоровым клеткам и не всегда эффективна в борьбе с опухолями
Ученые вот-вот запустят в коммерческую эксплуатацию первую персонализированную вакцину от рака. Она использует механизмы естественной защиты организма, чтобы выборочно уничтожить именно раковые клетки.

Разработка таких вакцин стала возможна в 2008 году, спустя пять лет после завершения проекта «Геном человека», когда ученые опубликовали последовательности генов раковых опухолей. Вскоре после этого исследователи стали сравнивать ДНК одних раковых клеток с ДНК других раковых клеток, а также с ДНК здоровых клеток. Исследования подтвердили наличие в раковых клетках сотен, если не тысяч, специфических мутаций, большинство из которых уникальны для каждой отдельной опухоли.

Позже немецкий стартап BioNTech представил убедительные доказательства того, что вакцина, содержащая копии этих мутаций, может стимулировать выработку иммунной системой Т-клеток, нацеленных на поиск, атаку и уничтожение раковых клеток. В 2017 году BioNTech совместно с корпорацией Genentech начал масштабное тестирование вакцины на раковых больных.

Компании работают и над массовым производством вакцины. Это непростая задача, ведь для такой вакцины необходимо сначала провести биопсию. А сразу после создания лекарство нужно срочно доставить в больницу — промедление может стоить пациенту жизни.

4. Прогнозирование преждевременных родов

Почему это важно:
Каждый год 15 млн малышей рождаются раньше срока, и это главная причина смертности детей до пяти лет
Генетический материал преимущественно находится в наших клетках. Но небольшое количество внеклеточных ДНК и РНК, как правило высвобождаемых мертвыми клетками, также содержится в нашей крови. У беременных женщин это смесь нуклеиновых кислот плода, плаценты и самой матери.

Биоинженер из Стэнфорда Стивен Квейк попытался использовать это для решения одной из главных медицинских проблем: один из десяти детей рождается недоношенным.

Во внеклеточных ДНК и РНК есть информация, для получения которой раньше применялись инвазивные методы забора клеток — биопсия плаценты или же прокол плодного пузыря для проведения амниоцентеза (анализ околоплодных вод. — РБК). Современные же технологии позволяют обойтись без таких вмешательств и обнаружить небольшие количества внеклеточного генетического материала в крови. В последние годы исследователи начали разработку анализа, который поможет определить рак или улучшить результаты дородовой диагностики синдрома Дауна.

Такие анализы можно проводить быстро и без лишних сложностей, стоят они не более $10, говорит Квейк. Он и его коллеги запустили стартап Akna Dx, чтобы коммерциализировать свое начинание.

5. Таблетка вместо желудочного зонда

Почему это важно:
Девайс помогает выявлять и изучать болезни кишечника и желудка
Тропическая энторопатия — одно из самых сложных заболеваний. Оно сопряжено с раздражением кишечника и плохой усвояемостью пищи. Заболевание распространено в бедных странах, никто не знает, из-за чего оно возникает, как его лечить или предотвращать.

Чтобы диагностировать тропическую энторопатию у маленьких детей, необходимо под наркозом вводить кишечно-желудочный зонд. Это дорого и не всегда возможно.

Инженер и специалист по патологиям в Массачусетской больнице общего профиля в Бостоне Гильермо Тирни разрабатывает крошечные устройства, которые можно использовать для выявления признаков энторопатии уже на первом приеме. В специальные капсулы, которые должен проглотить пациент, встраиваются крошечные микроскопы. Они присоединены к тонкому и гибкому проводу, который обеспечивает питание основного устройства и подсветку. Данные с микроскопов отправляются на специальную консоль с монитором.

Разработку можно применять для выявления и изучения разных болезней. Так, в массачусетской больнице c помощью капсул выявляют синдром Барретта, который может быть предвестником рака пищевода. Для диагностики тропической энторопатии команда Тирни разработала более миниатюрные устройства — их можно использовать при обследовании младенцев.

Технология поможет исследователям ответить на вопросы о возникновении энторопатии, оценить меры по облегчению симптомов и продумать возможное лечение.

6. Продвинутые голосовые помощники

Почему это важно:
Голосовые помощники теперь могут звонить по телефону и бронировать столик в ресторане или координировать доставку посылок
Мы привыкли к голосовым помощникам — Алекса (от Amazon) включает музыку в гостиной, Сири (от Apple) устанавливает будильник на телефоне, но пока они не оправдали ожиданий — распознают узкий диапазон команд и ошибаются.

Но раскрыть этот потенциал можно. В июне 2018 года исследователи из OpenAI разработали более дешевую и эффективную методику, которая учит искусственный интеллект (ИИ) распознавать текст. Несколько месяцев спустя команда Google представила систему BERT, которая научилась угадывать пропущенные слова, изучая миллионы предложений. Такие доработки позволяют перейти от простых инструкций помощникам к разговорам с ними.

Подобные помощники уже существуют. Google Duplex, пугающе похожее на человека обновление Google Assistant, может принимать звонки, проверяя их при этом на спам. Оно также может позвонить и забронировать ресторан. В Китае потребители привыкают к AliMe от Alibaba, который может по телефону заказать доставку посылок и спорит по поводу цены товаров в чате.

Пока ИИ распознает только часто употребляемые фразы и словосочетания из продуманных сценариев, но не беглую речь. Когда мы преодолеем это препятствие, возможно, голосовые помощники смогут стать нянями, учителями или даже нашими друзьями.

7. Туалеты без канализации и вредных бактерий

Почему это важно:
Дети в развивающихся странах умирают от болезней, вызванных отсутствием туалетов
У 2,3 млрд человек нет доступа к нормальной канализации. Ее отсутствие заставляет людей сбрасывать экскременты в пруды и реки, распространяя бактерии, вирусы и паразитов, которые могут вызвать диарею и холеру. Диарея является причиной одной из девяти детских смертей во всем мире.

В 2011 году Билл Гейтс запустил конкурс «Изобрети туалет заново». Несколько команд сделали пилотные модели туалетов, в которых все отходы обрабатываются на месте.

Туалет NEWgenerator, разработанный в Университете Южной Флориды, отфильтровывает загрязняющие вещества с помощью анаэробной мембраны, поры которой меньше бактерий и вирусов. Проект от компании Biomass Controls — очистительный завод размером с контейнер для транспортировки.

Задача сейчас состоит в том, чтобы сделать туалеты дешевле в производстве и адаптировать для использования как в большой деревне, так и в районе на десять домов. «Здорово построить один или два туалета, — говорит Даниэль Йе из Университета Южной Флориды. — Но для того чтобы технология действительно изменила мир, необходимо массовое производство».

8. Мясо из пробирки

Почему это важно:
Производство мяса естественным путем приводит к вырубке лесов и загрязнению воды
Выращенное в лабораториях мясо и его растительные альтернативы становятся похожими по вкусу на настоящие, они не уступают и по пищевой ценности. При этом создание заменителей не наносит вреда окружающей среде.

ООН ожидает, что к 2050 году в мире будет 9,8 млрд человек. И эти люди становятся богаче. Это не предвещает ничего хорошего для экологии, ведь люди с достойным доходом стремятся достойно питаться. Сейчас люди потребляют на 70% больше мяса, чем в 2005 году. Но выращивание животных для употребления в пищу пагубно влияет на окружающую среду.

Ученые из Университета Маастрихта в Нидерландах, которые работают над масштабируемостью производства аналогов мяса, считают, что лабораторный бургер будет доступен уже к следующему году. Но пока для выращенного «в пробирке» мяса экологические выгоды все еще неочевидны — в последнем докладе Всемирного экономического форума говорится, что выбросы газов от производства лабораторного мяса будут лишь на 7% меньше выбросов от производства говядины.

9. Поглотитель углекислого газа

Почему это важно:
Извлечение углекислого газа из атмосферы может быть последним способом остановить климатическую катастрофу
Даже если мы замедлим выбросы углекислого газа, парниковый эффект может сохраняться в течение тысяч лет. По мнению специалистов климатической группы ООН, чтобы предотвратить опасное повышение температуры, миру в этом столетии потребуется выкачать из атмосферы до 1 трлн тонн углекислого газа.

Климатолог из Гарварда Дэвид Кейт подсчитал, что теоретически машины могут справляться с этим при расходах менее $100 за тонну, применяя технологию, известную как прямой захват воздуха. Но нужно еще придумать, что делать с газом.

Carbon Engineering, канадский стартап, основанный Кейтом, планирует увеличить производство синтетического топлива, используя пойманный углекислый газ. Разработанная компанией из Цюриха Climeworks установка прямого захвата воздуха будет производить метан из извлеченного углекислого газа и водорода. Другой завод будет продавать углекислый газ для компаний из отрасли безалкогольных напитков.

Впрочем, газ в основном попадет обратно в атмосферу. Конечная цель — навсегда заблокировать выбросы парниковых газов.

10. ЭКГ на запястье

Почему это важно:
Прогресс облегчает жизнь тем, кто вынужден постоянно мониторить состояние своего сердца с помощью портативных устройств
Фитнес-трекеры не являются серьезными медицинскими устройствами. Интенсивная тренировка или браслет, неплотно прилегающий к запястью, могут нарушать работу датчиков, считывающих пульс. Но чтобы сделать электрокардиограмму, нужно сходить в клинику, и люди часто не успевают провериться вовремя.

«Умные» часы с датчиком ЭКГ — это удобные портативные устройства с точностью, близкой к медицинской. В 2017 году стартап из Кремниевой долины AliveCor получил разрешение на использование медицинского аксессуара в «умных» часах Apple Watch. Устройство AliveCor может распознавать мерцательную аритмию, частую причину образования тромбов и инсультов. В прошлом году Apple выпустила собственный ЭКГ-монитор для часов.

Существующие портативные устройства все еще используют только один датчик, тогда как при реальной ЭКГ их 12. И пока ни одно из разработанных устройств не может диагностировать инфаркт.

Но скоро все может измениться. AliveCor вместе с Американской кардиологической ассоциацией представили предварительные результаты разработок приложения и системы диагностики с двумя датчиками, которые могут определить один из типов сердечного приступа.

Источник РБК

Действия, направленные на улучшение опыта сотрудников (Employee Experience), могут быть ошибочны

Перевод статьи Employee Experience efforts could be misguided в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском.
Тема Employee Experience одна из самых популярных в HR Мире и у нас в блоге в последнее время, см. например,
Опыт сотрудника (Employee Experience): он сложнее (и важнее), чем вы думали
Перевод выполнила Василина Чувашева. Василина старший специалист по оценке и развитию персонала ритейл компании. Профиль в Линкедине и фейсбуке
См. другие переводы Василины
Опыт сотрудника (Employee Experience): он сложнее (и важнее), чем вы думали
17 метрик рекрутинга, о которых вам нужно знать
Итак,

Действия, направленные на улучшение опыта сотрудников (Employee Experience), могут быть ошибочны

28 Марта 2019

В только что опубликованном отчете Forrester говорится о том, что компании стремятся улучшить опыт сотрудников (Employee Experience), однако есть вероятность, что  несколько месяцев спустя станет понятно, что многие их этих усилий были напрасны. 

“Как никогда раньше компании и управляющие сейчас уделяют внимание опыту сотрудников”, - говорит Самюэл Стернб ведущий аналитик Forrester и основной автор отчета “Прогноз 2019: Опыт Сотрудников”. - “Для этого есть множество причин. Сейчас сотрудники покидают компании быстрее всего с 2001. Более того, компании, которые заботятся о клиентском опыте (и почти каждый руководитель сегодня, по крайней мере на словах, уделяет пристальное внимание ориентации на клиента), знают, что их потенциал для предоставления высококачественного обслуживания клиентам ограничен качеством опыта их сотрудников”.

В Forrester полагают, что инвестиции в опыт сотрудников приносят как материальные, так и нематериальные бизнес-результаты, такие как сокращение расходов на рекрутмент, снижение уровня текучести персонала, повышение производительности труда сотрудников и их дополнительные усилия для реализации личных инициатив.

Компания поделилась пятью тенденциями в работе с опытом сотрудников, на которые следует обратить внимание в ближайшие месяцы.

1. Рост «племенной» практики занятости

Согласно отчету, по мере того как традиционные институты доверия, такие как правительство, религия и общество, рушатся, сотрудники обращаются к компаниям, которые становятся лидерами социальной ответственности, и выбирают своих следующих работодателей, исходя из своего восприятия о том, насколько бренд привержен этой ответственности. Это приведет к тому, что все больше компаний станут сторонниками социальных вопросов и того, что в Forrester называют растущими «культурными войнами». В качестве примера, Forrester приводят Nike и Patagonia (бренд одежды) на одной стороне и Chick-Fill-A and ExxonMobil - на другой. 

Несмотря на то, что в Forrester верят, что некоторым брендам удастся повторить успех социально-направленных рекламных кампаний Nike, компания предупреждает, что многие другие будут спотыкаться, когда будут выяснять, когда и в какой степени им следует выступать по социальным вопросам.

2. Работа с отвлекающими факторами на рабочем месте

Согласно опросу Forrester, в 2017 году 71% работников были согласны с тем, что их работа часто требует глубокой концентрации и сосредоточенности, 38% из них при этом отметили также, что они часто отвлекаются во время работы. Компания предполагает, что в 2019 году предприятия будут полагаться на новые аналитические решения, чтобы снизить количество проблем, связанных с отвлечениями на рабочем месте. Благодаря активному мониторингу календарей, аналитика может помочь свести к минимуму расточительные встречи и увеличить время, когда сотрудники могут сосредоточиться.

3. Прояснение возможностей сотрудничества между роботом и человеком.

Достижения в области искусственного интеллекта и робототехники у многих вызывают беспокойство, когда речь заходит о безопасности работы. Тем не менее, в Forrester считают, что тема раздута. Компания говорит, что основной сдвиг будет связан с тем, как люди будут работать, когда боты возьмут на себя повторяющиеся или предсказуемые задачи. Forrester прогнозирует, что в 2019 году новый фокус будет смещен на разработку опыта сотрудников в мире ботов. Это будет включать в себя применение дизайн-мышления и анализ опыта сотрудников, которые часто взаимодействуют с интеллектуальными машинами.

4. Большее количество данных не означает лучшее их понимания

Многие компании инвестируют в решения people analytics, чтобы управлять и улучшать опыт сотрудников, используя подход на основе данных. Тем не менее в Forrester утверждают, что несмотря на то, компании располагают большими данными о сотрудниках, большинство из них не может их интерпретировать и начать действовать на их основе. Отсутствие качественного понимания данных не даёт необходимой информации и может привести к тому, что специалисты по опыту сотрудников попадают в аналогичную ловушку своих коллег по работе с клиентами (CX), которые также часто пренебрегают качественными методологиями в ущерб себе.

5. Одержимость метриками может негативно влиять на опыт сотрудников

По мере того, как компании стремятся улучшить клиентский опыт (CX), инструменты измерения (например, возможность отслеживать и измерять эмпатию при обращении в службу поддержки) будут создавать одержимость данными. В Forrester предостерегают от соблазна использования этих подробных показателей для постановки целей и схем оплаты труда за эффективность.

«Сосредоточение внимания сотрудников на показателях CX (и компенсация по этому принципу) создаст наихудший опыт для сотрудников, потому что это подорвет ключевые движущие силы EX, такие как успехи и чувство цели, которое возникает из-за того, что работа значима для них», - предупреждает Стерн.

Наконец, в Forrester считают, что в большинстве технических планов распределения рабочей силы отсутствует понимание того, что по-настоящему вовлекает сотрудников и помогает им быть продуктивными, и как это влияет на качество обслуживания клиентов и на финансовые показатели. Требуется новый подход к сотрудникам и технологиям, который будет способствовать повышению эффективности бизнеса.

__________________________________________________________

мы в телеграмме и вконтакте

От рабочей силы к планированию рабочих задач

Перевод статьи From Workforce to Worktask Planning в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор Дейв Ульрих - должен быть известен всем пионерам и школьникам в HR, у меня к нему неоднозначное отношение, поэтому я лучше промолчу.
Перевод сделала Анастасия Шишкина (ссылка на профиль ВКонтакте - добавляйтесь в контакты). Это второй перевод Анастасии в нашем блоге. м. также
Гибкий график работы может ухудшить баланс между работой и жизнью, считают немецкие ученые
Итак,

От рабочей силы к планированию рабочих задач

Каждый понимает, что лучший талант (и культура) поможет организации добиться успеха. На протяжении многих лет многие пытались улучшить талант - эту деятельность называют кадровым планированием.

• Цепи Маркова (Цепь Маркова – череда событий, в которой каждое последующее событие зависит от предыдущего) помогают прогнозировать численность персонала по требованиям с учетом вероятности выхода на пенсию, текучести кадров, продвижения по службе и переводов.
• Модели компетенций перешли за рамки подсчета персонала к навыкам, необходимым для конкретной бизнес-стратегии.
• Модели организационных возможностей привели индивидуальные навыки в соответствие с коллективными возможностями организации (или культурой), которые могли бы выиграть на рынке.
• Лидеры определяют стратегические позиции как те, что создадут благосостояние фирмы за счет увеличения доходов или снижения затрат, повлияют на клиентов фирмы и изменят производительность. Также они могли бы составлять планы по привлечению талантов к этим ключевым позициям.

Все эти (и связанные с ними) усилия фокусируются на «трудовых ресурсах» и определяют термин «talent» как людей (численность персонала, индивидуальные компетенции, коллективные возможности и стратегические должности). Через планирование трудовых ресурсов, системы talent-менеджмента помогают компаниям определять, нанимать, ориентировать, развивать и мотивировать работников.
Сегодня профессиональный мир видит наплыв технологических инноваций. Скорость и мощность вычислений увеличивается, создавая цифровые концепции, которые включают облако / большие данные, социальные сети, геймификацию, интернет вещей, роботов/чат-ботов, виртуальную или дополненную реальность, блокчейн, искусственный интеллект, когнитивную автоматизацию, машинное обучение, глубинное обучение и т. д. Благодаря этим цифровым инструментам, использование технологии эволюционировало от целенаправленных рассуждений до глубоких нейронных систем обучения. Когда технология может имитировать функцию мозга, машины могут даже создавать глубинное обучение. Человеческий мозг имеет около 100 миллиардов нейронов и 100 триллионов синапсов. В настоящее время компьютеры имеют около 1 миллиарда синапсов—не близко к человеческому мозгу. Таким образом, технология - это помощник, а не замена людям. Хотя он не будет соответствовать неврологической мощности мозга, по мере развития технологии он будет иметь возможность использовать данные для принятия решений и обучения (например, “Ватсон” IBM научился играть в шахматы так же хорошо, как и человек, или даже лучше).
Какое отношение технологическая и цифровая революция имеют к планированию трудовых ресурсов? В сегодняшних компаниях, работа может быть выполнена по-разному: сотрудниками, работающими на постоянной основе; временными работниками; частниками (аутсорсерами, консультантами) и ИИ (роботы, дополненная реальность, машинное обучение). При таком разнообразии способов выполнения работы (включая технологию), в центре внимания управления талантами находится планирование рабочей силы, а не выполнение заданий. Логика планирования рабочих заданий имеет 7 шагов, как показано на рисунке 1:

Краткое изложение этапов планирования рабочих задач:

1. Создайте стратегическую ясность. Стратегия заключается в достижении консенсуса и ясности вокруг 1) где мы собираемся конкурировать (например, в отрасли, на рынке, с клиентами) и 2) как мы будем конкурировать (например, цена, продукт, близость с клиентами).
2. Определить желаемые возможности для организации. Каковы возможности, которые нам нужны, чтобы стать конкурентоспособными со временем (например, информационная ассиметрия- ситуация, при которой одна из групп участников рынка владеет, необходимой для ведения своих дел информацией, а другая группа не владеет; обслуживание клиентов, инновации, гибкость)?
3. Обозначьте стратегические позиции. Каковы ключевые роли или позиции в компании, которые будут предоставлять пользу клиентам уникальными способами?
4. Опишите ключевые задачи стратегических позиций. Что роли или стратегические позиции должны выполнять?
5. Разложите задачи на конкретные действия. Каковы основные направления деятельности по выполнению поставленных задач? Разграничьте эти задачи с точки зрения конкретного поведения или действий.
6. Определите альтернативные способы выполнения этих задач. Узнайте и определите варианты работы для выполнения конкретных задач (полный рабочий день, неполный рабочий день, консультант, аутсорсинг или технология [AI]).
7. Сопоставьте рабочие задачи с параметрами работы. Заполните матрицу, определив, какие задачи могут быть выполнены с помощью каких вариантов работы. Создайте критерии для определения того, как задачи могут быть выполнены, задавая вопросы о каждой задаче. Например, эти задачи:

• Связывать со стратегической или основной работой?
• Требуются собственные или универсальные навыки?
• Влечет за собой оптимальные или удовлетворительные результаты?
• Сделать акцент на проницательности / креативности или эффективности?
• Использовать уникальные или стандартизированные решения?

Используя эту логику, разложите задачи (А, В, С и т.д. в этом рисунке) требующихся для стратегических, запатентованных, оптимальных, дальновидных и уникальных решений, которые будут сделаны штатными сотрудниками, и станут источником стратегической дифференциации. Задачи, которые характеризуются как существенные, общие, удовлетворительные, эффективные и стандартизированные, могут быть выполнены с помощью автоматизации с использованием технологических решений. Сотрудники, работающие неполный рабочий день, консультанты и аутсорсеры будут выполнять смесь из различных типов рабочих задач.
Разложение задач и добавление ИИ в качестве возможного провайдера изменяет планирование рабочей силы (людей) на планирование рабочих задач (выполнение задачи).
Планирование рабочих задач может повлиять практически на любую отрасль, проходящую трансформацию. Индустрия гостеприимства (Airbnb, а также традиционные гостиничные сети) могут использовать AI для выбора, регистрации и проверки гостиничного номера. Вызов и заключение контрактов для вариантов вождения (например, Uber, Lyft) могут быть запланированы через информацию блокчейна. Розничные магазины Big-box могут иметь автоматизированную цепочку поставок, складирования и проверки. Рестораны быстрого обслуживания (и другие) могут иметь автоматизированный заказ, приготовление пищи, обслуживание и уборку. Электронная коммерция с smart retailing уже использует большие данные для адаптации к потребностям клиентов через заказ и доставку. Другие отрасли (здравоохранение, образование, производство, финансовые услуги и т. д.) Также могут перейти к планированию рабочих задач для более эффективного определения и выполнения задач.
Этот новый подход к работе не обесценивает людей, а ставит перед ними стратегические, творческие и уникальные задачи. Удаление более рутинных и стандартных задач в технологии и автоматизации повышает благосостояние сотрудников, доверие инвесторов к обслуживанию клиентов.
HR-специалистам необходимо расширить свой кругозор в области управления талантами, чтобы признать, что работа выполняется не только сотрудниками организации, но и с помощью автоматизации и технологий. Большинство из нас привыкли к самообслуживанию, а не полагаться на обслуживание людей в этом случае. Представленная выше логика решения рабочих задач многократно усиливает этот подход к самообслуживанию, делая следующий этап выполнения работы увлекательным.

__________________________________________________________

мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте