.

Сделать репост в соц сети!

среда, 23 января 2019 г.

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


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




вторник, 22 января 2019 г.

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».
Другой тип Дашборда

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.

__________________________________________________________


понедельник, 21 января 2019 г.

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


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



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.

__________________________________________________________


пятница, 18 января 2019 г.

Почему женщины лучшие лидеры, чем мужчины?

Перевод статьи Why are women better leaders than men? в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор Morten Kamp Andersen, это его третья статья в нашем блоге, и скажу, что он известный провокатор. Могу в тему еще две статьи порекомендовать:

Перевод сделала Адина Тахаутдинова (ссылка на профиль ВКонтакте - присоединяйтесь), Специалист группы анализа и отчетности ЦКС ЦОБ ПАО "Татнефть". Адина - студент магистерской программы HR-аналитики Татнефти (см. В России появилась первая магистерская программа "HR-аналитика"!).
Итак,

Почему женщины лучшие лидеры, чем мужчины?

Что создает хорошего лидера? Это горячо обсуждаемый вопрос именно тогда, когда тема касается различий в эффективности между мужчинами и женщинами лидерами. Эмоции до сих пор были движущей силой этих разговоров, но сейчас мы получаем некоторые данные для начала более информативных дебатов.

Когда дело доходит до таких разговоров, мне нравится, когда данные говорят; Что мы знаем о разнице в эффективности лидерства между мужчинами и женщинами? Данные, которыми я поделюсь, в первую очередь получены из оценок 360, которые мы собрали в сотрудничестве с нашим партнером Зенгером Фолкманом, который также много пишет об этом. Оценка 360 анализирует мнение руководителя лидера, коллег, прямых подчиненных и других соответствующих участников. Мы просим этих людей оценить эффективность каждого лидера, оценивая, насколько хорошо он или она работают по 16 компетенциям, которые оказались наиболее важными для общей эффективности лидерства. Также стоит иметь в виду, что оценка 360 градусов имеют самый высокий показатель успеха в организации по сравнению с другими формами оценки.

В конкретном опросе 7280 лидеров, представляющих различные государственные и частные организации по всему миру, дают некоторые действительно интересные результаты в этой области; в некотором смысле это подтверждает то, что мы предполагали в отношении мужчин и женщин на рабочих местах, но также вызывает некоторые сюрпризы.
Главный вывод заключается в том, что женщины-лидеры получают более высокие оценки, чем их коллеги-мужчины, по методу оценки 360 градусов, и что этот разрыв увеличивается, чем больше лидеров подвергается оценке. Это показано в таблице ниже.

Общая эффективность лидерства измеряется по оценке 360

Мужчины
Женщины
Разность
Руководители высшего звена
57,7
67,7
10,0
Подчиненные топ лидеров
48,9
56,2
7,3
Руководители среднего звена
49,9
52,7
2,8
Руководители
52,5
52,6
0,1

Интересно, что при более глубоком изучении данных о 16 компетенциях, по которым оцениваются лидеры, женщины-лидеры получают значительно более высокие оценки по 12 из них (Инициативность, Практика саморазвития, Высокие моральные принципы и честность, а также Целеустремленность) и только значительно низкие оценки по одному (Развитие стратегических перспектив). Таким образом, типичные стереотипы, которые заставили бы нас поверить, что женщины-лидеры преуспевают в «мягких» компетенциях, не совсем верны; женщины действительно хорошо справляются со многими так называемыми жесткими навыками.
Другой анализ данных дает интересную информацию; Относительная эффективность женщин-лидеров, похоже, со временем улучшается. В начале их соответствующей карьеры между мужчинами и женщинами, похоже, существует небольшая разница, но со временем эти женщины воспринимаются все более позитивно и более эффективно, чем их коллеги-мужчины. Это продолжается до тех пор, пока им не исполнится 60, когда разрыв начинает сокращаться.
Наши данные являются лишь одними из многих, подтверждающих данный вывод. В одном из исследований , проведенном профессором Ойвиндом Мартинсеном, руководителем отдела лидерства и организационного поведения в Норвежской бизнес-школе BI, была проведена оценка личности и характеристик почти 3000 менеджеров. Почти во всех областях, исследование показало, что женщины были лучшими лидерами, чем их коллеги-мужчины. Женщины превзошли мужчин в четырех из пяти категорий: инициативность и четкое общение; открытость и способность к инновациям; коммуникабельность и поддержка; и методическое управление и постановка целей. Это хорошо согласуется с нашими собственными выводами. Интересно, что мужчины справлялись со стрессом на работе лучше, чем женщины, и у них был более высокий уровень эмоциональной устойчивости.
Когда мы рассматриваем раскол между мужчинами и женщинами-лидерами, к сожалению, по-прежнему имеет место то, что женщины составляют относительно небольшую часть общего числа руководителей, особенно на высшем уровне. Почему это так, если они лучше, чем их коллеги-мужчины? Конечно, дискриминация - это потенциальное объяснение, но, честно говоря, я не думаю, что этот разрыв можно объяснить сознательной дискриминацией. Если мы рассуждаем в этом направлении, я думаю, что это больше связано с бессознательной предвзятостью, но опять же, это только одна (маленькая) поясняющая деталь. 
 Почему факт того, что женщины лучше, чем мужчины, когда дело доходит до лидерства, может быть правдой? Я думаю, что существует множество вариантов ответов. Позвольте мне предложить четыре разных;
  1. Возможно, женщины получают более высокие баллы в результате оценки 360 из-за предвзятости. Это мнение может исходить из убеждения, что женщины лучше справляются с «проблемами людей», что они должны быть человечными, или другие когнитивные предубеждения.
  2. Другое объяснение состоит в том, что, поскольку на руководящие должности избирается так мало женщин, отбираются только самые лучшие – естественная предвзятость, это может означать, что женщины не лучше, чем мужчины, в качестве лидеров, а лишь то, что выбранное количество лучше. Если бы было одинаковое количество мужчин и женщин, результаты были бы одинаковыми.
  3. Другая причина может заключаться в том, что женщины должны быть лучшими лидерами, чем мужчины, чтобы быть избранными лидерами, что делает их лучше. Это говорит о том, что существует два уровня вступления в лидерство; один для мужчин и один для женщин. Это было объяснено группой женщин в статье в Harvard Business Review с такими утверждениями, как «Нам нужно работать больше, чем мужчинам, чтобы проявить себя», «Мы чувствуем постоянное давление, чтобы никогда не ошибаться и постоянно доказывать свою ценность в организации».
  4. Четвертая причина может заключаться в интеллекте, лежащем в основе успеха в качестве лидера, т. е. высокий эмоциональный интеллект. Существует множество доказательств того, что эмоциональный интеллект женщин оценивают выше, чем мужской. Возможно, традиционные когнитивные способности, которые традиционно хорошо зарекомендовали себя у мужчин, сегодня менее эффективны с точки зрения лидерства.
Вышеприведенные высказывания- это предположения с ограниченной теорией и данными. Но мне было бы очень интересно узнать ваши ответы на этот вопрос.
Так что же это значит? Прежде всего, большинству организаций сложно привлечь и / или развить великих лидеров. Я считаю, что лидерство – ключевой элемент любой успешной организации. Великие лидеры создают отличные бизнес-результаты. Таким образом, с чисто деловой точки зрения, организации должны привлекать квалифицированных лидеров из максимально возможного числа талантливых специалистов, в которые, конечно, входят все женщины. Во-вторых, какую бы практику или культурный элемент не создавал эту ситуацию, вы должны знать, что это сдерживает вашу организацию. Работайте над своей культурой, чтобы устранить любые процессы, поведение и причины для этого.
Последнее замечание: все больше компаний внедряют бессознательное обучение в процессе набора персонала в качестве средства найма большего числа женщин-лидеров. Аргумент состоит в том, что именно из-за бессознательной предвзятости женщины не выбираются в качестве лидеров, и при надлежащем обучении мужчины узнают об этих предубеждениях и соответствующим образом корректируются. Потратив некоторое время на то, чтобы найти доказательства эффективности такого обучения – и будучи претерпев при этом неудачу – я бы предложил использовать другие методы. Неясно, на какую именно предвзятое мнение нацелено обучение, как обучение выдержит такое радикальное изменение и как измерят эффект.




четверг, 17 января 2019 г.

5 причин почему HR-аналитика должна присутствовать в HR-функции

Перевод статьи 5 reasons why HR Analytics must sit in HR в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском.
Перевод сделал Роман Луконин (ссылка на профиль ВКонтакте - присоединяйтесь), Специалист группы анализа и отчетности ЦКС ЦОБ ПАО "Татнефть". Роман - студент магистерской программы HR-аналитики Татнефти (см. В России появилась первая магистерская программа "HR-аналитика"!). Это четвертый перевод Романа в нашем блоге, а первые два также связаны с Journey Maps:

  1. Тенденции в Картах путешествия сотрудников (Employee Journey Maps)
  2. Зачем мне нужны данные в Journey Maps?
  3. Как заработать при помощи мэппинга путешествий сотрудников

Итак,
5 причин почему HR-аналитика должна присутствовать в HR-функции

5 причин почему HR-аналитика должна присутствовать в HR-функции

В прошлой статье я представил 5 причин почему HR-аналитика не должна находиться в HR-функции.  Вот они:

  • HR-аналитика утратит свой стратегический потенциал.
  • У HR-а нет необходимых способностей и он будет не в состоянии их привлечь
  • HR не владеет всеми необходимыми данными.
  • Повышение эффективности путем сложения в единое целое наиболее подходящих способностей
  • HR-функция не вызывает доверия в вопросах аналитики

Справедливо было бы заметить, что одни согласились, а другие – нет. Однако в той статье были лишь обвинения прокурора. Теперь же настал черед подсудимого представить свою линию защиты.
В этой статье я хочу изложить аргументы другой точки зрения. 5 причин почему HR-аналитика должна присутствовать в HR-функции:


  1. Никому нет дела до HR-данных.  Если сотрудники службы бизнес-аналитики выполняют все аналитическую работу в компании, предположу, что проблемы блока HR их мало беспокоят.  По сути, не так много людей за пределами HR-блока думают, что данные о вовлеченности персонала можно использовать для нечто большего, чем для секторного отчета раз в год. Однако мы знаем, что в HR данные о вовлеченности персонала могут влиять на бизнес-результат. Также мы знаем множество способов как применить аналитику к этим самым данным. Необходимо мыслить как HR, чтобы это увидеть и питать интерес к таким данным. Следовательно, более позитивное перефразирование может звучать таким образом: HR-данные имеют большую потенциальную ценность; HR-функция – единственная, которая знает это и может извлечь максимальную выгоду из этих данных. 
  2. Необходимы знания в сфере HR, чтобы раскрыть содержание HR-данных. Обладать такими данными – это очень хорошо, но реальное влияние они оказывают только тогда, когда их преобразовывают в информацию, а затем в знание. Компьютеры в некоторой степени способны совершать подобные преобразования, но в некоторых моментах это должен делать человек. Это не так легко, интерпретация таких данных требует знаний в сфере HR. Руководительские навыки, рабочая характеристика, данные опроса о вовлеченности и другие многочисленные HR-данные могут быть использованы в полной мере только если HR-функция окажет содействие. В то время, как руководство со способностями в сфере HR может в той или иной поспособствовать решению этой проблемы, я бы сказал, что встречи с руководством должны быть очень частыми или HR-аналитикам придется постоянно находиться в HR-функции, чтобы получать требуемые частые интерпретации данных и результатов.
  3. Это может сделать HR-функцию более ориентированной на данные и увеличить ее влияние на бизнес. За некоторыми исключениями, я думаю, что было бы честно сказать, что HR-функции во многих компаниях и организациях не имеют такого влияния, которого они заслуживают (а я верю в это). Для этого есть масса причин: отсутствие стратегического курса, сложность количественной оценки влияния HR на бизнес-результаты, отсутствие начальных деловых качеств и, в конце концов, я часто слышу, что HR-блок не разговаривает на языке бизнеса. Хоть мне последний довод никогда и не нравился, его я слышу достаточно часто. Я думаю, что это связано с неспособностью надлежащим образом сформировать бизнес-задачи, определить стратегическую связь, предоставить некоторые доказательства в поддержку предложений и количественно оценить ценность инициатив. Также я считаю, по правде сказать, что HR не особо основывается на доказательствах. Действительно ли мы пользуемся лучшими знаниями для проектирования наших практик? HR-аналитика может в некоторой степени помочь в этом. При правильном использовании это, несомненно, поможет HR завоевать доверие и повлиять на бизнес.
  4. Право собственности на данные безусловно имеет отношение к HR-функции. Большая часть HR-данных, необходимых для осуществления HR-аналитики, прочно закреплено за HR-функции. Часто у аналитических отделов возникает проблема доступа к необходимым данным. Чаще всего HR-данные находятся на различных IT-платформах по сравнению с остальными, и близость к данным обеспечивает более легкий доступ к ним. HR-блок будет более отчетливо понимать правовую сторону вопроса относительно других служб (кроме юридической, разумеется), что поможет избежать проблем с законом.
  5. Это увеличит вероятность использования аналитики.  HR-аналитика несет за собой реальные знания для принятия наиболее верных управленческих решений. Они принимаются в HR-функции ее сотрудниками, и поэтому имеет смысл принудить аналитический отдел находиться ближе к людям, которые реально собираются его использовать. Это увеличит вероятность того, что им реально воспользуются и будет иметь воздействие.


Забыл ли я какие-либо очевидные веские причины нахождения HR-аналитики в HR-функции?

В этой и моей предыдущей статье я описал 2 случая: 5 причин за и 5 причин против нахождения HR-аналитики в HR-блоке. В следующей же статье я обсужу обе точки зрения с Питером Хартманном, главой HR-аналитики в Maersk Drilling, и посмотрим, сумеем ли мы прийти к какому-то общемы выводу. Так что следите за обновлениями…


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

среда, 16 января 2019 г.

Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics

Перевод статьи Reducing Workplace Accident using People Analytics в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор - Memory Nguwi, организационный психолог из Зимбабве. Это его первая статья в нашем блоге, но точно не последняя.
Автор перевода - Алексей Скавитин, работал в Байкальском государственном университете, г. Иркутск, от ассистента, доцента и заведующего кафедрой экономики труда и управления персоналом до проректора. Сейчас - Начальник управления по работе с персоналом ФГКУ Росгранстрой, г. Москва. Профили - в фейсбуке, в контакте.
Итак

Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics

В этом посте представлены результаты исследования по использованию психометрических тестов для прогнозирования дорожно-транспортных происшествий (ДТП) в транспортной компании из Зимбабве. Последствия ДТП серьёзны: они влияют на водителей, имущество клиентов, страховые тарифы и сами транспортные средства. Психометрическими тестами было проверено 54 водителя с целью выяснения, возможно ли предугадать характеристики вождения в случае найма новых сотрудников. Полученные результаты полностью изменили подход найма новых водителей, используемый нашей компанией-клиентом.

Для этого было протестировано 54 водителя местной транспортной компании в Зимбабве с помощью тестовой системы Fitness To Drive Plus Vienna. Результаты тестирования каждого водителя были сопоставлены с его данными о ДТП в период с 2014 по 2015 годы. Это позволило построить модель логистической регрессии (с использованием психометрических результатов и сведений о ДТП), которая разделяет водителей на условно «хороших» и «плохих».

Цели


Основная цель исследования - выяснить, какие психометрические характеристики могут быть использованы для определения водителей в качестве «хороших» и «плохих». Впоследствии построенная модель логистической регрессии предназначена для количественной оценки склонности водителей к ДТП с использованием оценок их психометрического тестирования.

Основные результаты


  1. Было установлено, что психометрические характеристики человека могут быть использованы для прогнозирования склонности к ДТП.
  2. Построена модель логистической регрессии, которая разделяет водителей на тех, кто вовлекался в ДТП, и водителей, у которых не было записи о ДТП, с показателем точности около 72% (в статье указано - accuracy - примечание Э. Бабушкина).
  3. Измерения концентрации и реактивной стрессоустойчивости обнаружили статистически значимую связь со сведениями о ДТП.
  4. Из проанализированных данных не следует значимых доказательств того, что обладатели удостоверений безопасного вождения (Defensive Driving Certificate, DDC) в меньшей степени подвержены авариям, чем лица без удостоверений. Другими словами, не выявлено существенных доказательств того, что лица, имеющие удостоверение, водят автомобиль лучше тех, у кого таких удостоверений нет.
  5. Возраст водителя и стаж вождения с удостоверением безопасного вождения находятся в существенной взаимосвязи с количеством ДТП. У более старших и более опытных водителей вероятность аварий меньше, чем у более молодых и менее опытных водителей.

Кто попадает в большинство аварий?

Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics



Диаграмма показывает, что 26% несчастных случаев связаны с водителями в возрасте от 31 до 35 лет.
Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics

Диаграмма показывает распределение по опыту работы в компании. 52% ДТП за исследуемый период были связаны с водителями, недавно принятыми в компанию (имеющими 5-летний стаж работы и ниже).
Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics
60% водителей, попадавших в ДТП, не имели удостоверения безопасного вождения (DDC). С другой стороны, примерно 4 из 10 водителей обладали удостоверением безопасного вождения. Это в свою очередь поставило вопрос об обусловленности риска ДТП наличием удостоверения DDC.

Удостоверение безопасного вождения: трата времени и денег?

Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics
В нашем анализе отмечено отсутствие существенных доказательств того, что владельцы удостоверения DDC менее подвержены попаданию в ДТП, чем водители, не имеющие удостоверения. Другими словами, нет данных, подтверждающих, что наличие удостоверения DDC делает водителя менее подверженным авариям. Компании, инвестирующие в получение водителями удостоверений безопасного вождения, могут не ощутить сколь-нибудь значимой отдачи от этого.

Использование логистической регрессии для выявления риска ДТП

Была построена модель логистической регрессии, которая распределяет водителей на тех, кто подвержен попаданию в ДТП, и тех, кто менее подвержены авариям. Тест Fitness To Drive Plus Vienna имеет следующие области оценки, включенные в модель:

  • Концентрация - это особая функция внимания, т.н. избирательное внимание. При управлении автомобилем оно задействуется каждый раз, когда один раздражитель необходимо отделить от других, а концентрацию нужно переключать с одного раздражителя на другой - например, при приближении к неконтролируемому перекрестку. Анализ аварийности показал, что большинство зарегистрированных ДТП связаны с невниманием.
  • Реактивная стрессоустойчивость - включает способность человека к быстрой и точной реакции в состоянии стресса. С точки зрения психологии дорожного движения высокий уровень стрессоустойчивости особенно необходим в стрессовых ситуациях, с которыми сталкиваются профессиональные водители при вождении в крупных городах (Burgard, 2004). Многочисленные исследования показывают, что эффективность вождения ухудшается по мере увеличения умственной нагрузки.
  • Периферийное восприятие - это восприятие предметов и раздражителей вне точки зрительной фиксации. Периферийное восприятие необходимо, например, для того, чтобы замечать транспортные средства или людей, появляющихся сбоку. В литературе, посвященной визуальным аспектам вождения (например, Rockwell et al., 1977; Hartmann 1980), периферийное восприятие рассматривается главным образом в связи с оценкой скорости, управлением транспортным средством и мониторингом среды вождения. Поскольку функции периферического восприятия являются важным аспектом вождения, предполагается, что недостатки или сбои периферийного восприятия являются основной причиной аварий.
  • Скорость реакции - это время, которое проходит между появлением раздражителя и началом ответного механического движения. Высокая скорость реакции (короткое время) означает, что респондент хорошо реагирует на соответствующие раздражители или группы раздражителей с соответствующей скоростью.
  • Скорость движения - эта оценка предоставляет информацию о скорости движения респондента. Высокая скорость (короткое время) означает, что в ситуациях реакции респондент хорошо выполняет запланированные последовательности действий с соответствующей скоростью.
Ниже приведены результаты модели логистической регрессии:
Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics

Как показано в таблице выше, только две (2) характеристики (области оценки) имеют существенную связь с риском ДТП для водителя (значения p-value менее 5%). Хотя модель выявила только две значимые области оценки, включение всех параметров в модель приводит к уточненной классификации профилей риска аварий водителей.

Точность модели логистической регрессии

Нами была использована нижеприведенная таблица классификации (матрица неопределенности, confusion matrix) для оценки достоверности модели логистической регрессии.
Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics
Модель логистической регрессии правильно классифицировала 72% водителей, пришедших на тестирование, т.е. модель поместила 72% водителей в ячейки A и D.
Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics

В приведенной выше таблице истинный положительный показатель модели составил 57%, то есть среди водителей, классифицированых как «плохие», 57% попадали в ДТП. Истинный отрицательный показатель модели составил 84%. Это означает, что среди водителей, классифицированых как «хорошие», 84% из них не попадали в ДТП в период с 2014 по 2015 годы.

Бизнес-кейс

Мы установили, что психометрические профили могут быть использованы для определения предрасположенности водителя к ДТП с достаточно высокой точностью. Это означает, что без каких-либо предварительных сведений о  ДТП компания может использовать соответствующие психометрические тесты, чтобы решить, стоит ли ей нанимать конкретного водителя.
Тот же подход может быть использован для определения потребностей в обучении водителей, уже работающих в организации. Если модель определила риск ДТП для конкретного водителя как слишком высокий, последнего можно перевести на другие участки работ в организации. Это позволит сократить расходы, понесенные в результате потенциальных ДТП. Такие расходы включают более высокие страховые взносы, затраты на ремонт, ускорение износа, потерю производительности, повреждение имущества клиентов и компании, коммерческие потери, потерю клиентов и даже гибель людей.
Демографические переменные, например, опыт вождения, могут быть искажены потенциальными водителями-кандидатами. По этой причине в процессе найма нами рекомендовано использовать психометрические тесты. Их преимущество в том, что они объективны и не могут быть искажены.
В нашем исследовании также отмечено, что риск попадания в ДТП одинаков как для лиц, имеющих удостоверения безопасного вождения, так и для не имеющих таковых. Это подтверждает наш подход к настоятельной рекомендации использования психометрических тестов.


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