Перевод статьи The End of HR As We Know It? AI Is Starting To Change Everything

Автор Джош Берзин, Josh Bersin

ПРИГЛАШАЮ ОТСЛЕЖИВАТЬ НАС В ТЕЛЕГРАМ

Конец HR, каким мы его знаем? ИИ начинает менять все

Я только что провел неделю в Лондоне, встречаясь с несколькими десятками компаний, и большая часть обсуждений была посвящена ИИ. Подавляющее большинство разговоров было о том, как компании борются, давят и беспокоятся о последствиях ИИ как в HR, так и в своих командах.

По мнению генерального директора и финансового директора, HR-команда находится под сильным давлением автоматизации, улучшения своих услуг и сокращения численности персонала с помощью ИИ. Да, мы знаем, что ИИ — это технология для роста и масштабирования, но сейчас главное сообщение: «поторопитесь и займитесь проектами по повышению производительности».

А «Производительность», как вы знаете, — это завуалированный способ сказать «Сокращение».

Поэтому, прежде чем я вернусь к HR, позвольте мне обсудить сокращение.

Абсолютно верно, что почти в каждой компании, с которой мы работаем, слишком много людей. Почему?

У нас небрежный способ найма людей, распределения ресурсов и управления работой. Мы делегируем «численность персонала» менеджерам, а они идут и нанимают столько людей, сколько могут.

Мы на самом деле не учим (или не поощряем) менеджеров, как наращивать «производительность», мы на самом деле делаем наоборот. Мы склонны вознаграждать их за «найм большего количества людей».

Результатом является проблема, о которой я только что говорил с крупной рекламной компанией: слишком много странных работ и отсутствие последовательности или структуры в нашей работе. В этой конкретной компании около 100 000 сотрудников и более 60 000 должностей. Другими словами, почти каждая работа «изобретена для этого человека». Это безумие.

Единственная причина, по которой у нас есть компании (а не отдельные мастера), — это наращивание масштаба. Если мы ожидаем, что каждый отдельный менеджер поймет, как масштабироваться, мы более или менее проектируем низкую производительность в бизнесе.

Есть несколько простых моделей, которые мы используем: колл-центры, глобальные сервисные группы, общие сервисы, сообщества возможностей и центры передового опыта. Но такой дизайн производительности высокого уровня сейчас устаревает. В эту новую эру мощных многофункциональных агентов нам нужно пойти гораздо дальше.

Илону Маску нравится подход «первых принципов». Увольте всех и начните с «первых принципов», нанимая только тех людей, которые вам срочно нужны для создания, продажи и поддержки вашего продукта. Это может работать в небольших компаниях, но когда вы большой, приходится учитывать слишком много «служб поддержки».

В одной из компаний, с которыми мы работаем, есть «менеджеры программ», «менеджеры проектов» и «аналитики», разбросанные по всей организации в случайных местах. Другими словами, их основной персонал не знает, как управлять проектами, программами или данными. Поэтому за них этим занимается куча накладных расходов. Меня это сводит с ума. Это произошло из-за отсутствия дисциплины при найме, поэтому каждая группа «наполнялась» персоналом.

Это действительно обычный бизнес. Проектирование организаций — это старая, заскорузлая, недоиспользуемая область, поэтому большинство компаний едва ли задумываются об этом. Несколько лет назад IBM сказала мне, что их стратегия «проектирования организаций» заключается в том, чтобы «нанять высокопроизводительного руководителя и позволить ему или ей разобраться». Я слышал это, это довольно распространено.

Суть в следующем: если мы хотим получить надежную окупаемость инвестиций от всех этих инструментов и агентов ИИ, нам нужно стать намного умнее в «проектировании работы». И это не построение организационных схем, это основы выяснения наших рабочих процессов, областей распространенных и нераспространенных процессов, а также того, где и как мы можем автоматизировать.

У большинства наших клиентов уже есть множество систем производительности (ServiceNow, Salesforce, Workday и т. д.), но они либо не знают, как, либо не обладают дисциплиной, чтобы хорошо их использовать. Поэтому они просто продолжают нанимать людей.

Как инженер, я постоянно это вижу. Очень легко делегировать «проблему» человеку и не думать об этом как о «сантехнике». Но это сантехника. Как сказал Танудж Капилашрами из Standard Charter, нам нужно сначала сосредоточиться на сантехнике, а затем мы выясним, где применить ИИ.

Это означает, что мы не можем просто скрестить пальцы и надеяться, что Microsoft Copilot сделает всех более продуктивными. Нам нужно взглянуть на бизнес-процессы и навыки в основе, а затем буквально переизобрести наши компании вокруг этих новых инструментов ИИ.

И навыки очень важны. Причина, по которой компании нанимают кучу «аналитиков» и «менеджеров проектов», заключается в том, что отдельные лица и существующие менеджеры просто не очень хороши в своей работе. Нам всем нужно научиться управлять проектами, планировать и анализировать работу. Таким образом, эти высококвалифицированные специалисты смогут работать над большими вещами, а не сидеть на собраниях персонала, делая заметки (где хорошо справляются с этим ИИ-записчики).

(Кстати, я должен предположить, что у нас скоро появятся ИИ-агенты для управления проектами, управления программами и функциональной аналитики, так что эти рабочие места сотрудников будут автоматизированы в следующий раз!)

Как это влияет на HR

Вернемся к HR. Учитывая эти огромные усилия по реорганизации и внедрению ИИ, где HR вписывается?

Ну, по сути, HR призван выстраивать процессы, экспертизу и консультационные услуги вокруг «человеческих процессов» в компании. Это означает найм, развитие, управление, оплату, вознаграждение и поддержку людей. Это большая миссия, и когда мы начинаем фокусироваться на «производительности», HR должен быть вовлечен.

Общее мнение таково, что «хорошо управляемая» HR-команда имеет соотношение примерно 1:100 к компании. Другими словами, если у вас 10 000 сотрудников, у вас будет около 100 HR-специалистов. И HR-команда не просто бегает вокруг, делая что-то, она покупает и создает HR-технологии для масштабирования. Поэтому сам HR, как «сантехнический» тип работы, должен быть «бережливым и подлым».

Если ваш генеральный директор хочет, чтобы вы наняли 50 первоклассных инженеров ИИ, вы не можете просто начать обзванивать всех, кого знаете: вы должны точно решить, как вы собираетесь это сделать масштабируемым, эффективным и высокоэффективным способом. (Инженеры ИИ редки, их трудно нанять!)

Поэтому ваша маленькая HR-команда должна подумать о производительности. Стоит ли нам отдать это на аутсорсинг? (Что является дешевым и грязным способом выглядеть продуктивными.) Стоит ли нам купить систему поиска талантов или поиска? Стоит ли нам нанять трех высококлассных рекрутеров? Вы знаете, к чему я клоню. Мы должны найти способ «быть продуктивными», одновременно пытаясь «сделать компанию производительной».

Это означает, что мы, как функция поддержки и консультирования (специалисты по кадрам тратят много времени на обучение и поддержку менеджеров), должны прекратить создавать формы и контрольные списки и внедрять агентов ИИ как можно быстрее. Почему? Потому что большая часть нашей работы является транзакционной, ориентированной на рабочие процессы и административно сложной. И ИИ может делать много удивительных вещей, например, «оценивать навыки инженера ИИ».

(Наш ИИ Галилео может буквально оценить записанное интервью и дать вам довольно хорошую оценку навыков человека, сопоставленных с функциональными и лидерскими моделями Lightcast, SHL и Heidrick.)

Предположим, что мы делаем это хорошо, и поставщики HR-технологий предоставляют нам хорошие продукты. В итоге мы получаем замечательных рекрутинговых агентов, ИИ-агентов для обучения сотрудников, адаптации и коучинга, ИИ-агентов, которые помогают с управлением производительностью, ИИ-агентов для преемственности и карьеры, и ИИ-агентов, которые занимаются всеми бесчисленными личными выгодами и вопросами о рабочем месте, которые возникают у людей. Где мы в итоге?

«Автоматизируем» ли мы нашу собственную работу?

Ну, в некотором смысле ответ — да.

ИИ, благодаря своим чудесным возможностям интеграции и генерации данных, вероятно, может выполнять 50–75% работы, которую мы делаем в HR.

Все это еще далеко не реализовано, но это явно происходит.

(Мы только что говорили с крупной фармацевтической компанией, которая «полностью использует ИИ», и они управляют командой из более чем 6000 ученых и производственных экспертов, и всего десять человек занимаются обучением и развитием. Они автоматизировали обучение, отслеживание соответствия, адаптацию, поддержку руководства и все детали операций по обучению.)

Сможете ли вы сделать все это для быстрорастущей компании из 6000 человек с 10 людьми? Сомневаюсь. В большинстве компаний было бы более 10 человек только в обучении продажам и поддержке продаж.

Итак, вот что я имею в виду. HR, как и другие функциональные области в наших компаниях, столкнется с реальным кризисом идентичности. Если вы не можете понять, как быстро поднять уровень зрелости вашей HR-функции (ознакомьтесь с нашей моделью системной зрелости HR), кто-то просто сократит вашу численность (подход Илона Маска). Тогда вы быстро поймете, что такое ИИ.

Я не говорю, что это легко. Необходимые нам продукты ИИ пока едва существуют. Но давление нарастает.

Не стоит ждать, пока финансовый директор направит свой «пистолет производительности» вам в лицо, нужно опередить эту волну. Начните заставлять себя чинить сантехнику, изучите новые инструменты на рынке, привлеките свою ИТ-команду и перепроектируйте свою работу, используя собственный опыт. Произойдет много удивительно хороших вещей.

Позвольте мне привести пример.

Несколько лет назад Chipotle внедрила систему агентов на основе ИИ для подбора персонала, эффективно автоматизировав сложный рабочий процесс найма. Это не только сэкономило миллионы долларов, но и «скорость и качество» найма выросли настолько, что генеральный директор назвал это своим главным «драйвером дохода» с Джимом Крамером на CNBC.

Другими словами, этот «кризис идентичности» в HR — это хорошо.

Наши группы по подбору, обучению и обслуживанию сотрудников слишком велики. ИИ может автоматизировать огромные объемы этой работы. Поэтому мой совет таков. Когда волна ИИ охватит вашу компанию, достаньте свою старую книгу «организационная структура» и начните перепроектировать работу вашей HR-команды прямо сейчас. Затем вы можете обратиться к поставщикам ИИ и сказать им, чего вы хотите. Вот секрет поддержания HR в отличной форме.

Исчезнет ли HR? Ну, многие из процессов, управления данными и ролей поддержки, безусловно, изменятся. И да, сотрудники и кандидаты на работу с радостью будут использовать интеллектуальных ботов вместо того, чтобы звонить своему любимому менеджеру по персоналу.

Но как Superworker, вы, как специалист по персоналу, будете делать более интересные вещи. Вы станете консультантом; вы будете управлять и обучать системы ИИ; и у вас будет гораздо больше информации в реальном времени о сильных и слабых сторонах вашей компании. Нам просто придется наклониться к этой волне ИИ, чтобы достичь этого.

С появлением агентов ИИ настанет время серьезно перестроить HR. И на этот раз это не трансформация, а переосмысление.

Суть в следующем. Не ждите, пока Workday, SAP или какой-либо другой поставщик «изобретут» инструмент, который изменит вашу работу по персоналу. Сначала вы должны сделать это сами и привести с собой своих ИТ-специалистов. Таким образом, вы купите и создадите нужные вам системы ИИ, и результатом станет новая карьера, еще более эффективная функция HR и возможность помочь вашей компании перейти от «найма» к «производительности» в будущем.

ПРИГЛАШАЮ ОТСЛЕЖИВАТЬ НАС В ТЕЛЕГРАМ