Channel: Эй, HR! Антон Платонов
Авто-матрица компетенций
Я столкнулся с необходимостью оценки IT-специалистов в команде и обнаружил, что это не так уж легко сделать автоматически.
Начал с самого очевидного: назначил ответственного, поручил собрать все необходимые скилы и распределить их по грейдам. Но стандартные (и нестандартные, найденные в отраслевых источниках) матрицы компетенций требовали слишком больших ресурсов на доработку и актуализацию. Важно было разработать такую систему, чтобы она была как можно ближе к реальности нашей работы, сама себя поддерживала в актуальном состоянии и не отнимала у меня много времени.
В итоге я сделал связку сразу трёх систем: базы знаний, матрицы компетенций и системы оценки. Вместе с лидом нашей команды (он отвечал за техническое наполнение базы, я - за soft skills) мы определили совокупную структуру базы и распределили её по областям знаний и грейдам. Договорились с командой, что ревизия знаний в матрицу будет происходить раз в месяц. Основную работу по наполнению базы доверил разработчикам. Контент-менеджер базы (обычно разработчик от midlle) собирает знания и заносит их в базу по шаблону, плюс создает задания для их оценки. Те знания, которые проходят мой фильтр, как руководителя, и лида, как технического эксперта, попадают в матрицу компетенций, задания для их оценки - в оценочную систему HRBOARD. Далее оценка происходит автоматически, по заранее определённому сценарию с формированием итогов в дашборд.
Что получили в результате: вовлечение разработчиков в создание общего дела и структурирование их собственных знаний, масштабируемую систему матрицы компетенций с возможностью гибко и быстро реагировать на внешние изменения.
Я столкнулся с необходимостью оценки IT-специалистов в команде и обнаружил, что это не так уж легко сделать автоматически.
Начал с самого очевидного: назначил ответственного, поручил собрать все необходимые скилы и распределить их по грейдам. Но стандартные (и нестандартные, найденные в отраслевых источниках) матрицы компетенций требовали слишком больших ресурсов на доработку и актуализацию. Важно было разработать такую систему, чтобы она была как можно ближе к реальности нашей работы, сама себя поддерживала в актуальном состоянии и не отнимала у меня много времени.
В итоге я сделал связку сразу трёх систем: базы знаний, матрицы компетенций и системы оценки. Вместе с лидом нашей команды (он отвечал за техническое наполнение базы, я - за soft skills) мы определили совокупную структуру базы и распределили её по областям знаний и грейдам. Договорились с командой, что ревизия знаний в матрицу будет происходить раз в месяц. Основную работу по наполнению базы доверил разработчикам. Контент-менеджер базы (обычно разработчик от midlle) собирает знания и заносит их в базу по шаблону, плюс создает задания для их оценки. Те знания, которые проходят мой фильтр, как руководителя, и лида, как технического эксперта, попадают в матрицу компетенций, задания для их оценки - в оценочную систему HRBOARD. Далее оценка происходит автоматически, по заранее определённому сценарию с формированием итогов в дашборд.
Что получили в результате: вовлечение разработчиков в создание общего дела и структурирование их собственных знаний, масштабируемую систему матрицы компетенций с возможностью гибко и быстро реагировать на внешние изменения.
Интернет поведения
Я наблюдаю за развитием технологий и пробую внедрять их в повседневную деятельность своей команды. Делюсь интересной информацией про интернет поведения (internet of behaviors или просто IoB). Простыми словами — это следующая ступенька развития технологий от интернета вещей.
Интернет поведения — это когда вы анализируете поведение сотрудника и пытаетесь ответить на вопрос “почему он так поступает?”. Этот ответ можно искать с помощью датчиков и устройств, размещенных на теле сотрудника, в будущем может даже внедренных чипов.
Простой пример того, как можно прикоснуться к интернету поведения, пока не можешь внедрить кому-то чип 🤣👇🏻
Чтобы причинить людям ментальную пользу, объединить сотрудников в командообразующем действии перед митом, снять с них поведенческие показатели —мы сделали небольшую игру. Это мемо, куда можно загружать изображение со своей стороны и фиксировать время прохождения. Я прошу каждого пройти ее до мита. Добровольно, если вы сомневались 😅
Во-первых, это может быть формой коммуникации т.к туда можно загружать разные картинки из жизни компании, во-вторых, это небольшая тренировка мозга (могут быть и другие геймификации, мемо - просто мой пример). В-третьих, показатели скорости прохождения, количества ошибок и другие метрики могут служить информацией о состоянии сотрудника в динамике.
Пока собираю данные для анализа, но уже заметил, что времени на раскачку на совещании стало требоваться меньше.
Я наблюдаю за развитием технологий и пробую внедрять их в повседневную деятельность своей команды. Делюсь интересной информацией про интернет поведения (internet of behaviors или просто IoB). Простыми словами — это следующая ступенька развития технологий от интернета вещей.
Интернет поведения — это когда вы анализируете поведение сотрудника и пытаетесь ответить на вопрос “почему он так поступает?”. Этот ответ можно искать с помощью датчиков и устройств, размещенных на теле сотрудника, в будущем может даже внедренных чипов.
Простой пример того, как можно прикоснуться к интернету поведения, пока не можешь внедрить кому-то чип 🤣👇🏻
Чтобы причинить людям ментальную пользу, объединить сотрудников в командообразующем действии перед митом, снять с них поведенческие показатели —мы сделали небольшую игру. Это мемо, куда можно загружать изображение со своей стороны и фиксировать время прохождения. Я прошу каждого пройти ее до мита. Добровольно, если вы сомневались 😅
Во-первых, это может быть формой коммуникации т.к туда можно загружать разные картинки из жизни компании, во-вторых, это небольшая тренировка мозга (могут быть и другие геймификации, мемо - просто мой пример). В-третьих, показатели скорости прохождения, количества ошибок и другие метрики могут служить информацией о состоянии сотрудника в динамике.
Пока собираю данные для анализа, но уже заметил, что времени на раскачку на совещании стало требоваться меньше.
Распределение ролей в компании
Недавно я начал работу в новом проекте и дошел до стадии распределения ролей и задач внутри группы. Группа подобралась не до конца сработанная, поэтому я решил уделить достаточно внимания оценке возможностей сотрудников и распределению ролей.
Использовал инструмент, который называется матрица RACI. Это таблица, состоящая из перечня задач и группы участников, где в клетках на пересечении проставлена одна из четырех ролей:
R (responsible) – Делают работу «руками». Знают, что нужно делать, чтобы достичь результата и делают это.
A (accountable) - Ответственные за выполнение задачи, «принимают» ее. В зависимости от масштаба задачи и компании, эту роль можно присвоить вплоть до CEO.
C (consulted) – Консультанты, Прислушиваемся к их мнению, идем к ним с вопросами. Роль может быть групповая, в отличие от ФИО конкретных ответственных на ролях R и С.
I (informed) - Информируемые о выполнении задачи сотрудники. Причем лучше сразу определить, каким образом будет происходить информирование. Эта роль нужна для того, чтобы вам потом не сказали «а я не знал!».
Порядок действий при составлении матрицы:
1. Сначала составляем список всех задач в проекте на данном этапе
2. Распределяем роли между командой
3. Собираем сотрудников на встрече и назначаем ответственных
4. Работаем с возражениями
5. Создаём таблицу RACI на основании собранных данных
6. Осуществляем менеджмент выполнения сотрудниками ролей
Инструмент распределения ролей по матрице RACI особенно полезен для новых команд и для быстрой адаптации вновь подключившихся сотрудников. Есть способы быстрой проверки ее сбалансированности и правила по совмещению ролей, но об этом в следующих постах.
Недавно я начал работу в новом проекте и дошел до стадии распределения ролей и задач внутри группы. Группа подобралась не до конца сработанная, поэтому я решил уделить достаточно внимания оценке возможностей сотрудников и распределению ролей.
Использовал инструмент, который называется матрица RACI. Это таблица, состоящая из перечня задач и группы участников, где в клетках на пересечении проставлена одна из четырех ролей:
R (responsible) – Делают работу «руками». Знают, что нужно делать, чтобы достичь результата и делают это.
A (accountable) - Ответственные за выполнение задачи, «принимают» ее. В зависимости от масштаба задачи и компании, эту роль можно присвоить вплоть до CEO.
C (consulted) – Консультанты, Прислушиваемся к их мнению, идем к ним с вопросами. Роль может быть групповая, в отличие от ФИО конкретных ответственных на ролях R и С.
I (informed) - Информируемые о выполнении задачи сотрудники. Причем лучше сразу определить, каким образом будет происходить информирование. Эта роль нужна для того, чтобы вам потом не сказали «а я не знал!».
Порядок действий при составлении матрицы:
1. Сначала составляем список всех задач в проекте на данном этапе
2. Распределяем роли между командой
3. Собираем сотрудников на встрече и назначаем ответственных
4. Работаем с возражениями
5. Создаём таблицу RACI на основании собранных данных
6. Осуществляем менеджмент выполнения сотрудниками ролей
Инструмент распределения ролей по матрице RACI особенно полезен для новых команд и для быстрой адаптации вновь подключившихся сотрудников. Есть способы быстрой проверки ее сбалансированности и правила по совмещению ролей, но об этом в следующих постах.
Какую вакансию ты закроешь роботом?
Вчитался в глобальную статистику от Международной федерации робототехники (IFR, The International Federation of Robotics) про пересчёт количества роботов в мире и тренды 2022 года.
Тренды:
1. Робототехника
демократизируется;
2. Развивается подход «робот как услуга»;
3. Сферы, в которых происходит самый большой прирост сервисных роботизированных решений:
⁃ логистика онлайн-торговли
⁃ клининг
⁃ медицина
⁃ FMCG.
Рассуждал с коллегами на тему, что доступность использования роботов как услуги (Robotics as a Service - RaaS) может стать одним из перспективных направлений при работе HR и его постепенном превращении в RR (Robotics Resources)🤖
Большой отчет о трендах в роботизации, на английском👇
Вчитался в глобальную статистику от Международной федерации робототехники (IFR, The International Federation of Robotics) про пересчёт количества роботов в мире и тренды 2022 года.
Тренды:
1. Робототехника
демократизируется;
2. Развивается подход «робот как услуга»;
3. Сферы, в которых происходит самый большой прирост сервисных роботизированных решений:
⁃ логистика онлайн-торговли
⁃ клининг
⁃ медицина
⁃ FMCG.
Рассуждал с коллегами на тему, что доступность использования роботов как услуги (Robotics as a Service - RaaS) может стать одним из перспективных направлений при работе HR и его постепенном превращении в RR (Robotics Resources)🤖
Большой отчет о трендах в роботизации, на английском👇
Нейросети, которые делают презентации
Навык структурирования информации в презентацию есть не у всех сотрудников моей команды. Это отнимает время, особенно, если есть потребность разобраться в теме практически с нуля.
Результат обычно выглядит так: слишком подробные слайды в начале, выдохлись к концу, а что хотели сказать всем этим - не понятно.
Но пост не про “запишитесь на курс красивые презентации с нуля”, а про технологию, которая может помочь с первыми шагами презентации, с ее “скелетом”. Рекомендую изучить возможности нейросети по изготовлению презентаций (прикрепил пример ее творчества к посту).
https://www.chatbcg.com
Эта нейросеть не сделает презентацию полностью за вас, но для структурирования информации эта технология станет хорошим помощником. Возможно, инструмент поможет создать и готовую презентацию с нуля до готового документа, смотря какие данные заложить изначально. Вот пример презентации по запросу HR automation👇
Навык структурирования информации в презентацию есть не у всех сотрудников моей команды. Это отнимает время, особенно, если есть потребность разобраться в теме практически с нуля.
Результат обычно выглядит так: слишком подробные слайды в начале, выдохлись к концу, а что хотели сказать всем этим - не понятно.
Но пост не про “запишитесь на курс красивые презентации с нуля”, а про технологию, которая может помочь с первыми шагами презентации, с ее “скелетом”. Рекомендую изучить возможности нейросети по изготовлению презентаций (прикрепил пример ее творчества к посту).
https://www.chatbcg.com
Эта нейросеть не сделает презентацию полностью за вас, но для структурирования информации эта технология станет хорошим помощником. Возможно, инструмент поможет создать и готовую презентацию с нуля до готового документа, смотря какие данные заложить изначально. Вот пример презентации по запросу HR automation👇
Чат-бот для подбора
Чат-боты показывают себя лучше, чем когда-либо прежде, вероятно, люди привыкли к ним, а повторный контакт с кандидатом стал более простым, потому что мы можем использовать тот же способ связи, что и при первичном контакте.
Например, наши коллеги используют «бота по подписке». Он информирует о компании, собирает отклики, записывает на собеседование и передает данные в ATS: https://hottg.com/itle_bot
(если хотите проконсультироваться как продвигать ботов и в чем особенности чат-бота по подписке →@olga_marketinginhr)
Но это не все возможности чат-ботов.
В Telegram есть веб-приложения, которые могут расширить функционал для полноценного корпоративного приложения. Например, можно отправлять и подписывать документы, сделать свой магазин бонусов и т.д вот еще один пример уже от самого Telegram https://hottg.com/DurgerKingBot там вы можете нажать на кнопку меню и увидеть что такое web приложение в боте👆
Чат-боты показывают себя лучше, чем когда-либо прежде, вероятно, люди привыкли к ним, а повторный контакт с кандидатом стал более простым, потому что мы можем использовать тот же способ связи, что и при первичном контакте.
Например, наши коллеги используют «бота по подписке». Он информирует о компании, собирает отклики, записывает на собеседование и передает данные в ATS: https://hottg.com/itle_bot
(если хотите проконсультироваться как продвигать ботов и в чем особенности чат-бота по подписке →@olga_marketinginhr)
Но это не все возможности чат-ботов.
В Telegram есть веб-приложения, которые могут расширить функционал для полноценного корпоративного приложения. Например, можно отправлять и подписывать документы, сделать свой магазин бонусов и т.д вот еще один пример уже от самого Telegram https://hottg.com/DurgerKingBot там вы можете нажать на кнопку меню и увидеть что такое web приложение в боте👆
Исследование 2023💥
Мы провели опрос по теме Тенденции в HR: потребности в оценке персонала и орг.исследованиях, используя наш канал и опросную систему на 346 компаниях. Расчеты были проведены по системе SPSS.
Это помогло нам получить более детальное представление о тенденциях в HR и понять, что ждут компании от оценки в 2023 году.
Прикрепляем общие выводы. Если вы не оставляли запрос и хотите получить исследование, напишите нашему эксперту Ирине, и мы отправим его вам.
Мы провели опрос по теме Тенденции в HR: потребности в оценке персонала и орг.исследованиях, используя наш канал и опросную систему на 346 компаниях. Расчеты были проведены по системе SPSS.
Это помогло нам получить более детальное представление о тенденциях в HR и понять, что ждут компании от оценки в 2023 году.
Прикрепляем общие выводы. Если вы не оставляли запрос и хотите получить исследование, напишите нашему эксперту Ирине, и мы отправим его вам.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нейросети и HR
Поговорим о нейросетях и их применении в HR. Вот еще один простой пример - генерация видеоконтента на основе текста. Что это дает?
Например, можно сделать видеопрезентацию компании. Если у нее отсутствует подобный контент, а рекрутеру нужно ответить на запросы кандидатов. Также HR смогут создать видеоинструкции для новых сотрудников или обучающие материалы, которые проще понять, чем текстовые файлы.
Отчетность тоже хорошее направление. Нейросети помогут в создании видеоотчетов о проделанной работе и т.д.
В общем, идей тут может быть много. Вот вам пару нейросетей для теста:
d-id.com
synthesia.io
Поговорим о нейросетях и их применении в HR. Вот еще один простой пример - генерация видеоконтента на основе текста. Что это дает?
Например, можно сделать видеопрезентацию компании. Если у нее отсутствует подобный контент, а рекрутеру нужно ответить на запросы кандидатов. Также HR смогут создать видеоинструкции для новых сотрудников или обучающие материалы, которые проще понять, чем текстовые файлы.
Отчетность тоже хорошее направление. Нейросети помогут в создании видеоотчетов о проделанной работе и т.д.
В общем, идей тут может быть много. Вот вам пару нейросетей для теста:
d-id.com
synthesia.io
Фишинг. Памятка для сотрудников и коллег.
В последнее время мне приходит много спама от людей, предлагающих размещение рекламы в моем канале (примерно 5-10 человек в день). Они прикрепляют архив или ссылку с якобы шаблонами рекламных постов. Открыл бы я такой архив на десктопной версии приложения в Windows (с Mac чуть сложнее) и читали бы вы не посты про автоматизацию, а рекламу чего-нибудь незаконного.
Это ситуация натолкнула на мысль написать для вас простые рекомендации, потому что уже были случаи, когда с моими знакомыми случались такие неприятности.
Несколько правил для безопасного поведения в Telegram. 👑
👉1. Если вы или ваши сотрудники не знаете человека, который пишет вам, у него нет аватарки или он не представился, лучше не общаться с ним. Иногда может быть подозрение, что это кандидат по вакансии или клиент, но если этот человек настоящий, он найдет другой способ связаться с вами, например, по телефону или через друзей. Аватарку можно проверить, используя поиск картинок Яндекса.
👉2. Если неизвестные люди отправляют файлы в архиве, и вы хотите посмотреть, что там, попросите их отправить текстовое сообщение или картинку в переписку, а не файл. Если это внешняя ссылка, используйте сервисы для проверки внешних ссылок - https://free.drweb.ru/linkchecker/
👉3. Проверяйте сессии в настройках аккаунта в Telegram. Там должны быть только известные и понятные вам устройства.
👉4. Включите двухфакторную аутентификацию в настройках.
👉5. Не нажимайте на кнопку «показать телефон» с незнакомыми людьми и не передавайте им важные данные.
👉6. Используйте последние версии и обновления приложения Telegram. Они, как правило, исправляют возможные дыры в безопасности.
👉7. И самое главное. 😎Человеческий фактор. Если кто-то из сотрудников имеет доступ к вашим каналам, чатам, данным. Убедитесь, что он понимает написанные выше правила.
Безопасного вам Telegram 🙏
В последнее время мне приходит много спама от людей, предлагающих размещение рекламы в моем канале (примерно 5-10 человек в день). Они прикрепляют архив или ссылку с якобы шаблонами рекламных постов. Открыл бы я такой архив на десктопной версии приложения в Windows (с Mac чуть сложнее) и читали бы вы не посты про автоматизацию, а рекламу чего-нибудь незаконного.
Это ситуация натолкнула на мысль написать для вас простые рекомендации, потому что уже были случаи, когда с моими знакомыми случались такие неприятности.
Несколько правил для безопасного поведения в Telegram. 👑
👉1. Если вы или ваши сотрудники не знаете человека, который пишет вам, у него нет аватарки или он не представился, лучше не общаться с ним. Иногда может быть подозрение, что это кандидат по вакансии или клиент, но если этот человек настоящий, он найдет другой способ связаться с вами, например, по телефону или через друзей. Аватарку можно проверить, используя поиск картинок Яндекса.
👉2. Если неизвестные люди отправляют файлы в архиве, и вы хотите посмотреть, что там, попросите их отправить текстовое сообщение или картинку в переписку, а не файл. Если это внешняя ссылка, используйте сервисы для проверки внешних ссылок - https://free.drweb.ru/linkchecker/
👉3. Проверяйте сессии в настройках аккаунта в Telegram. Там должны быть только известные и понятные вам устройства.
👉4. Включите двухфакторную аутентификацию в настройках.
👉5. Не нажимайте на кнопку «показать телефон» с незнакомыми людьми и не передавайте им важные данные.
👉6. Используйте последние версии и обновления приложения Telegram. Они, как правило, исправляют возможные дыры в безопасности.
👉7. И самое главное. 😎Человеческий фактор. Если кто-то из сотрудников имеет доступ к вашим каналам, чатам, данным. Убедитесь, что он понимает написанные выше правила.
Безопасного вам Telegram 🙏
Опасные идеалы😎
Перфекционизм может стать серьезным препятствием на пути к автоматизации. Когда вы пытаетесь быть совершенным, вы в конечном итоге затягиваете и мало что успеваете сделать. Для проекта, который находится в стадии разработки, перфекционизм может привести к бесконечным доработкам, поскольку разработчики пытаются сделать всё лучше и лучше. Поначалу это может казаться прогрессом, но в конечном итоге эти «улучшения» не приносят никакой пользы.
Есть принцип «достаточно хорошо» и он достаточно хорошо 🤣 работает в автоматизации HR. Согласно этому принципу, вы фокусируетесь на основных требованиях и на том, как удовлетворить их просто и эффективно. Вы не беспокоитесь о крайних случаях или о том, чтобы сделать всё пуленепробиваемым или бесконечно настраиваемым.
Принцип "Достаточно хорошо" оказался успешным по целому ряду причин:
👉Во-первых, многие потребители не используют все функциональные возможности продукта или услуги, поэтому они готовы довольствоваться более простой и дешевой альтернативой.
👉Во-вторых, они отдают предпочтение доступности перед сложностью.
👉И наконец, они понимают, что ценность - это сочетание низкой цены и достаточного качества, поэтому они с большей вероятностью сделают выбор в пользу «достаточно хорошего» продукта, который одновременно является доступным и надежным перед идеальным.
Концепция «достаточно хорошо» - это поиск правильного баланса между необходимым и возможным. Чтобы убедиться, что продукт или результат поставленной вами задачи достаточно хорош, важно задать три ключевых вопроса:
👉Можно ли назвать результат задачи простым и удобным для пользователя?
👉Он достаточен для выполнения поставленных задач или избыточен?
👉Можно ли сократить количество элементов результата без потери качества?
Ответьте на эти вопросы и будет вам достаточно хорошо🙏
Перфекционизм может стать серьезным препятствием на пути к автоматизации. Когда вы пытаетесь быть совершенным, вы в конечном итоге затягиваете и мало что успеваете сделать. Для проекта, который находится в стадии разработки, перфекционизм может привести к бесконечным доработкам, поскольку разработчики пытаются сделать всё лучше и лучше. Поначалу это может казаться прогрессом, но в конечном итоге эти «улучшения» не приносят никакой пользы.
Есть принцип «достаточно хорошо» и он достаточно хорошо 🤣 работает в автоматизации HR. Согласно этому принципу, вы фокусируетесь на основных требованиях и на том, как удовлетворить их просто и эффективно. Вы не беспокоитесь о крайних случаях или о том, чтобы сделать всё пуленепробиваемым или бесконечно настраиваемым.
Принцип "Достаточно хорошо" оказался успешным по целому ряду причин:
👉Во-первых, многие потребители не используют все функциональные возможности продукта или услуги, поэтому они готовы довольствоваться более простой и дешевой альтернативой.
👉Во-вторых, они отдают предпочтение доступности перед сложностью.
👉И наконец, они понимают, что ценность - это сочетание низкой цены и достаточного качества, поэтому они с большей вероятностью сделают выбор в пользу «достаточно хорошего» продукта, который одновременно является доступным и надежным перед идеальным.
Концепция «достаточно хорошо» - это поиск правильного баланса между необходимым и возможным. Чтобы убедиться, что продукт или результат поставленной вами задачи достаточно хорош, важно задать три ключевых вопроса:
👉Можно ли назвать результат задачи простым и удобным для пользователя?
👉Он достаточен для выполнения поставленных задач или избыточен?
👉Можно ли сократить количество элементов результата без потери качества?
Ответьте на эти вопросы и будет вам достаточно хорошо🙏
Утопленные затраты
Ошибка невозвратных затрат (Sunk Cost Fallacy) дословно «ошибка утопленных затрат» - это признанная в рамках поведенческой экономики и когнитивной психологии проблема человеческой психики. Она проявляется в неспособности принять потери и продолжить движение вперед.
Пример: компания потратила много денег на внедрение HR-монолитного решения, которое устарело и выглядит как динозавр. Но все боятся перейти к чему-то новому, хотя это может принести больше преимуществ, потому что много денег уже было вложено в устаревшее решение.
Предпосылки: все и HR-специалисты часто ищут решение своих проблем в одной системе. Однако, если система морально устареет, ее может быть трудно изменить. Поэтому важно при выборе системы предусмотреть возможность ее дальнейшего развития или быстрой частичной или полной замены.
Как решать: принять самому, а потом разъяснить стейкхолдерам, что решения должны приниматься не на основе невозвратных затрат, а на основе будущих выгод от инвестиций и полезности для компании.
Кстати, невозвратные затраты хорошо бы видеть в своей повседневной жизни и научиться не учитывать их при принятии решений )).😉
Ошибка невозвратных затрат (Sunk Cost Fallacy) дословно «ошибка утопленных затрат» - это признанная в рамках поведенческой экономики и когнитивной психологии проблема человеческой психики. Она проявляется в неспособности принять потери и продолжить движение вперед.
Пример: компания потратила много денег на внедрение HR-монолитного решения, которое устарело и выглядит как динозавр. Но все боятся перейти к чему-то новому, хотя это может принести больше преимуществ, потому что много денег уже было вложено в устаревшее решение.
Предпосылки: все и HR-специалисты часто ищут решение своих проблем в одной системе. Однако, если система морально устареет, ее может быть трудно изменить. Поэтому важно при выборе системы предусмотреть возможность ее дальнейшего развития или быстрой частичной или полной замены.
Как решать: принять самому, а потом разъяснить стейкхолдерам, что решения должны приниматься не на основе невозвратных затрат, а на основе будущих выгод от инвестиций и полезности для компании.
Кстати, невозвратные затраты хорошо бы видеть в своей повседневной жизни и научиться не учитывать их при принятии решений )).😉
Нанимай как художник
Продукты по управлению персоналом становятся все более сложными и одновременно дорогими. Хотя, цена часто оправдана, возможно аналогичные решения есть у других функций и подойдут HR.
Задумываясь о возможностях снижения бюджета, можно оглянуться на опыт маркетинга. Многие инструменты и продукты, используемые специалистами по маркетингу, существуют уже несколько десятилетий и могут быть легко адаптированы для использования в HR. Одним из примеров является система управления рекламными ставками(биддер), которая давно используется маркетологами для управления и оптимизации рекламных кампаний.
В контексте биддеры могут быть использованы для оптимизации кампаний по подбору персонала. Используя те же методы и инструменты, которые применяют маркетологи, специалисты по управлению персоналом могут более эффективно настраивать воронку откликов и привлекать потенциальных кандидатов.
Вот вам несколько примеров биддеров:
K50
Roistat
Elama
Продукты по управлению персоналом становятся все более сложными и одновременно дорогими. Хотя, цена часто оправдана, возможно аналогичные решения есть у других функций и подойдут HR.
Задумываясь о возможностях снижения бюджета, можно оглянуться на опыт маркетинга. Многие инструменты и продукты, используемые специалистами по маркетингу, существуют уже несколько десятилетий и могут быть легко адаптированы для использования в HR. Одним из примеров является система управления рекламными ставками(биддер), которая давно используется маркетологами для управления и оптимизации рекламных кампаний.
В контексте биддеры могут быть использованы для оптимизации кампаний по подбору персонала. Используя те же методы и инструменты, которые применяют маркетологи, специалисты по управлению персоналом могут более эффективно настраивать воронку откликов и привлекать потенциальных кандидатов.
Вот вам несколько примеров биддеров:
K50
Roistat
Elama
Garbage In, Garbage Out
Важность качества данных в автоматизированных системах подчеркивает принцип GIGO (Garbage In, Garbage Out). Дословный перевод: мусор на входе - мусор на выходе.
В контексте HR автоматизации это означает, что эффективность любой системы или инструмента напрямую зависит от качества данных, которые в него вводятся.
Выявите Garbage во вводимых в системы данных с помощью опросника для HR-процессов:
👉Стандартизация данных: Есть ли у вас стандартные процедуры для сбора и ввода данных о сотрудниках и кандидатах?
👉Проверка данных: Как часто вы проверяете актуальность данных о сотрудниках, вакансиях и производительности?
👉Обучение сотрудников: Все ли сотрудники HR обучены правильному вводу и обработке данных в используемых системах?
👉Правильность использования HR-систем: Как часто происходят ошибки ввода данных в вашей HR-системе?
👉Контроль качества: Есть ли процедуры контроля качества данных, введенных в HR-систему?
👉Использование нейросетей: Если вы используете нейросети, как вы убеждаетесь в том, что они обучены на качественных и репрезентативных данных?
👉Отслеживание изменений: Есть ли процедуры для обновления данных, когда происходят изменения (например, при переводе сотрудника на другую должность или изменении его обязанностей)?
👉Анализ результатов: Как вы анализируете результаты, полученные от автоматизированных систем, и убеждаетесь в их точности и полезности?
👉План действий: Если вы обнаружили, что качество ваших данных низкое, есть ли у вас план действий по его улучшению?
👉Ответственность за данные: Кто несет ответственность за качество входных данных в вашей HR-системе?
Важность качества данных в автоматизированных системах подчеркивает принцип GIGO (Garbage In, Garbage Out). Дословный перевод: мусор на входе - мусор на выходе.
В контексте HR автоматизации это означает, что эффективность любой системы или инструмента напрямую зависит от качества данных, которые в него вводятся.
Выявите Garbage во вводимых в системы данных с помощью опросника для HR-процессов:
👉Стандартизация данных: Есть ли у вас стандартные процедуры для сбора и ввода данных о сотрудниках и кандидатах?
👉Проверка данных: Как часто вы проверяете актуальность данных о сотрудниках, вакансиях и производительности?
👉Обучение сотрудников: Все ли сотрудники HR обучены правильному вводу и обработке данных в используемых системах?
👉Правильность использования HR-систем: Как часто происходят ошибки ввода данных в вашей HR-системе?
👉Контроль качества: Есть ли процедуры контроля качества данных, введенных в HR-систему?
👉Использование нейросетей: Если вы используете нейросети, как вы убеждаетесь в том, что они обучены на качественных и репрезентативных данных?
👉Отслеживание изменений: Есть ли процедуры для обновления данных, когда происходят изменения (например, при переводе сотрудника на другую должность или изменении его обязанностей)?
👉Анализ результатов: Как вы анализируете результаты, полученные от автоматизированных систем, и убеждаетесь в их точности и полезности?
👉План действий: Если вы обнаружили, что качество ваших данных низкое, есть ли у вас план действий по его улучшению?
👉Ответственность за данные: Кто несет ответственность за качество входных данных в вашей HR-системе?
GPT в HR: Повышение эффективности рекрутинга - Часть 1🚀
Хочу поделиться историей о том, как интеграция с ChatGPT улучшила систему нашего рекрутинга.
Мы поставили цель сократить время на рутинные операции, чтобы уделять больше внимания эфеективности подбора, для этого нужно было создать удобную базу знаний для рекрутеров.
Именно здесь Chat GPT стал нашим помощником, помогая в созданиии и систематизации знаний. Платформа, где эта информация будет впоследствии размещена, не имеет значения, это может быть Confluence, Notion или даже Google Docs, но ключевая особенность в том, что все материалы внутри генерируются с помощью AI, а именно Chat GPT.
Наш подход включал следующие этапы:
1️⃣ Комплексный план рекрутингового процесса.
2️⃣ Подробное описание вакансий и их требований.
3️⃣ Руководства по общению с потенциальными сотрудниками.
4️⃣ Обзор каналов поиска претендентов.
5️⃣ Формулировка запросов для отбора кандидатов.
6️⃣ Выбор инструментов для первичного скрининга.
7️⃣ Разработка и проверка тестовых заданий.
В результате применения этой модели, время, необходимое для найма, уменьшилось на 30%!
На мой взгляд, создание такой базы знаний — ключ к эффективности. Следите за моими следующими постами, чтобы узнать больше о каждом этапе.
Если интересуетесь платформами для создания базы знаний, вот несколько из них:
👉Obsidian
👉Confluence
👉Notion
👉Yandex Wiki
Хочу поделиться историей о том, как интеграция с ChatGPT улучшила систему нашего рекрутинга.
Мы поставили цель сократить время на рутинные операции, чтобы уделять больше внимания эфеективности подбора, для этого нужно было создать удобную базу знаний для рекрутеров.
Именно здесь Chat GPT стал нашим помощником, помогая в созданиии и систематизации знаний. Платформа, где эта информация будет впоследствии размещена, не имеет значения, это может быть Confluence, Notion или даже Google Docs, но ключевая особенность в том, что все материалы внутри генерируются с помощью AI, а именно Chat GPT.
Наш подход включал следующие этапы:
1️⃣ Комплексный план рекрутингового процесса.
2️⃣ Подробное описание вакансий и их требований.
3️⃣ Руководства по общению с потенциальными сотрудниками.
4️⃣ Обзор каналов поиска претендентов.
5️⃣ Формулировка запросов для отбора кандидатов.
6️⃣ Выбор инструментов для первичного скрининга.
7️⃣ Разработка и проверка тестовых заданий.
В результате применения этой модели, время, необходимое для найма, уменьшилось на 30%!
На мой взгляд, создание такой базы знаний — ключ к эффективности. Следите за моими следующими постами, чтобы узнать больше о каждом этапе.
Если интересуетесь платформами для создания базы знаний, вот несколько из них:
👉Obsidian
👉Confluence
👉Notion
👉Yandex Wiki
Выявление слабых мест в оргструктуре с помощью графовых баз данных 🚀
Графовая база данных - это узлы и взаимосвязи между этими узлами, элементы и то, каким образом они между собой соотносятся.
Графовая база может стать полезным инструментом для HR-специалистов. Приведу примеры решения конкретных проблем с организационными структурами при помощи таких баз:
👉1.Определение "узких мест" в коммуникациях:
Проблема: в больших командах часто возникают проблемы коммуникации. Некоторые сотрудники могут быть изолированы, в то время как другие перегружены информацией.
Решение: с помощью графовой визуализации можно увидеть, кто и с кем общается. Таким образом, вы можете выявить, у кого нет достаточно контактов в команде и кто, возможно, является "узким местом", через которое проходит большая часть коммуникаций.
👉2.Оценка перегрузки менеджеров:
Проблема: некоторые руководители чувствуют себя перегруженными, в то время как другие имеют много свободного времени.
Решение: с помощью графов можно визуализировать нагрузку на каждого менеджера, учитывая количество подчиненных, проектов и другие ответственности. Это поможет балансировать нагрузку и улучшить эффективность управления.
👉3.Выявление потенциальных лидеров и "скрытых" талантов:
Проблема: не все таланты в организации являются видимыми. Некоторые сотрудники могут быть недооценены.
Решение: графовый анализ может помочь выявить сотрудников, которые часто становятся центральными узлами в различных коммуникационных и проектных сетях, указывая на их потенциальную ценность для компании.
Вот примеры подобных баз (можно их показать своему ИТ-департаменту и спросить можем ли мы с этим что-то сделать😄):
Neo4j
Memgraph
JanusGraph
NebulaGraph
TigerGraph
Графовая база данных - это узлы и взаимосвязи между этими узлами, элементы и то, каким образом они между собой соотносятся.
Графовая база может стать полезным инструментом для HR-специалистов. Приведу примеры решения конкретных проблем с организационными структурами при помощи таких баз:
👉1.Определение "узких мест" в коммуникациях:
Проблема: в больших командах часто возникают проблемы коммуникации. Некоторые сотрудники могут быть изолированы, в то время как другие перегружены информацией.
Решение: с помощью графовой визуализации можно увидеть, кто и с кем общается. Таким образом, вы можете выявить, у кого нет достаточно контактов в команде и кто, возможно, является "узким местом", через которое проходит большая часть коммуникаций.
👉2.Оценка перегрузки менеджеров:
Проблема: некоторые руководители чувствуют себя перегруженными, в то время как другие имеют много свободного времени.
Решение: с помощью графов можно визуализировать нагрузку на каждого менеджера, учитывая количество подчиненных, проектов и другие ответственности. Это поможет балансировать нагрузку и улучшить эффективность управления.
👉3.Выявление потенциальных лидеров и "скрытых" талантов:
Проблема: не все таланты в организации являются видимыми. Некоторые сотрудники могут быть недооценены.
Решение: графовый анализ может помочь выявить сотрудников, которые часто становятся центральными узлами в различных коммуникационных и проектных сетях, указывая на их потенциальную ценность для компании.
Вот примеры подобных баз (можно их показать своему ИТ-департаменту и спросить можем ли мы с этим что-то сделать😄):
Neo4j
Memgraph
JanusGraph
NebulaGraph
TigerGraph
GPT в HR: Персонализированный и автоматизированный план подбора с помощью ChatGPT - Часть 2🚀
Продолжаем тему интеграции ChatGPT в HR-сфере. Недавно я экспериментировал со внедрением AI в рекрутинговый процесс и обнаружил удивительную гибкость ChatGPT в создании планов подбора.
Как это работает?
1️⃣ Простой план: Отправьте простой запрос в ChatGPT: "Составь мне план подбора". Получите базовую структуру плана, которую затем можно настроить под ваш процесс.
2️⃣ План по вашему процессу: Если у вас уже есть определенный процесс подбора, описывающий конкретные этапы или действия, просто загрузите его в чат. ChatGPT анализирует вашу информацию и предоставляет рекомендации или дополнения.
3️⃣ План с рынка: Если у вас есть проверенные планы подбора из других источников или вы хотите узнать, что сейчас популярно на рынке, предоставьте их ChatGPT. На основе этой информации, он может создать оптимальный и актуальный план для вашей компании.
Бонус: я приложил пример очень простого плана к этому посту. В нем, кроме основных этапов, вы найдете отдельную колонку с предложениями по автоматизации каждого этапа, предложенными именно ChatGPT!
Впереди еще несколько постов про ChatGPT в HR, чтобы вы узнали еще больше о том, как технологии могут улучшить ваш рекрутинг!🚀🔥
Продолжаем тему интеграции ChatGPT в HR-сфере. Недавно я экспериментировал со внедрением AI в рекрутинговый процесс и обнаружил удивительную гибкость ChatGPT в создании планов подбора.
Как это работает?
1️⃣ Простой план: Отправьте простой запрос в ChatGPT: "Составь мне план подбора". Получите базовую структуру плана, которую затем можно настроить под ваш процесс.
2️⃣ План по вашему процессу: Если у вас уже есть определенный процесс подбора, описывающий конкретные этапы или действия, просто загрузите его в чат. ChatGPT анализирует вашу информацию и предоставляет рекомендации или дополнения.
3️⃣ План с рынка: Если у вас есть проверенные планы подбора из других источников или вы хотите узнать, что сейчас популярно на рынке, предоставьте их ChatGPT. На основе этой информации, он может создать оптимальный и актуальный план для вашей компании.
Бонус: я приложил пример очень простого плана к этому посту. В нем, кроме основных этапов, вы найдете отдельную колонку с предложениями по автоматизации каждого этапа, предложенными именно ChatGPT!
Впереди еще несколько постов про ChatGPT в HR, чтобы вы узнали еще больше о том, как технологии могут улучшить ваш рекрутинг!🚀🔥
HTML Embed Code: