Мнение23 Августа 2021

Цифровая революция в HR

Елена Абашкина, CEO Univertus
Цифровизация российского бизнеса пока носит фрагментарный характер, но после вызванной пандемией революции в сфере HR обходиться без цифровых инструментов при работе с персоналом уже невозможно

Рынок HR-Tech показал огромный скачок в развитии за последние годы, в особенности во время пандемии. Большинству корпораций пришлось перестраивать внутренние бизнес-процессы, в том числе с учетом изменившегося формата работы и социального дистанцирования. Все это повлияло на формат обучения сотрудников, на их прием на работу и развитие внутри компании. 

Индекс цифровизации российских компаний в 2019 году, согласно исследованию Deloitte, равен 1,84. Авторы отчета считают это стадией фрагментарной автоматизации. При этом 25% компаний по-прежнему остаются на уровне «бумажного HR». 


В зависимости от степени зрелости автоматизации специалисты Deloitte поделили компании на четыре группы и оценили их с помощью баллов: 

 

до 1,5 балла — HR на бумаге;

1,5–2,5 балла — фрагментарная автоматизация;

2,5–3,2 балла — зрелая автоматизация;

3,2–4 балла — интеллектуальный HR.

Фрагментарная автоматизация подразумевает наличие разных систем для разных процессов, хранение данных в разных местах, а также отсутствие возможности провести масштабирование. Зрелая автоматизация характеризуется кастомизацией с помощью доработки, упрощением процессов, а также наличием единой платформы. Интеллектуальный HR привносит в компанию высокие технологии: от VR/AR до машинного обучения и предиктивной аналитики.

Так, металлургия и горная добыча в России считаются лидерами по внедрению цифровых решений на рынке промышленности. Причина — эти сферы больше всех заинтересованы в оптимизации расходов, так как их прибыль сильно зависит от себестоимости продукции. 

В группу со средними темпами автоматизации и цифровизации HR входят нефте- и газодобыча, а также производство и логистика. Энергетика и строительство остаются в аутсайдерах этого процесса.

По данным IDC, около 85% компаний уже начали процессы цифровой трансформации, и, конечно же, этот процент будет расти. Однако кадровые ресурсы не всегда первыми включаются в процесс диджитализации, особенно если компании придерживаются тех же стратегий найма, привлечения, управления и удержания сотрудников, которые они использовали в прошлом. Этот парадокс, когда HR остается вовлеченным в устаревший цикл работы, приводит к низким результатам на любом производстве.

 

Цифровая трансформация HR

Самая крупная революция в HR за последние десятилетия произошла именно во время пандемии: компании стали оперативно внедрять и массово использовать цифровые решения для организации работы в удаленном режиме. 

Управлять рабочей силой в таком гибридном формате довольно трудно, не говоря уже о том, что нужно соблюдать санитарные нормы и мониторить количество сотрудников предприятия. 

Но цифровая трансформация — это больше, чем просто автоматизация процессов. Современные ИТ-системы помогают четко построить бизнес-процессы в компании, такие как:

— адаптация сотрудников на новом рабочем месте;

— вовлеченность и популяризация миссии компании среди команды;

— целеполагание, оценка, обучение и развитие сотрудников;

— карьерное развитие сотрудника и создание кадрового резерва

— и с помощью инструментов предиктивной аналитики улучшать эти процессы в дальнейшем.

Искусственный интеллект — сотрудник отдела кадров

ИИ сегодня применяется не только для поиска новых кадров, но и для решений в области вовлеченности и производительности персонала. Однако, по словам Бины Амманат, исполнительного директора Института искусственного интеллекта Deloitte, ключевым фактором успеха для ИИ в HR является доверие к технологии, как со стороны руководства компаний, так и со стороны персонала.

Недавний опрос Deloitte показал широкую заинтересованность крупных американских компаний в создании «ответственного» ИИ, который мог бы работать с кадрами более интенсивно. В то же время многие сотрудники выразили озабоченность по поводу предвзятости и непонятности алгоритмов автоматических ботов. Поэтому многие представители бизнеса делают ставку на развитие и внедрение этичного ИИ, который, по их мнению, не только способен увеличить капитал бренда и доверие к нему, но и лучше удерживать сотрудников.
Здесь можно привести пример недавно нашумевшего случая использования алгоритмов для определения наименее результативных сотрудников компанией XSolla, когда по результатам применения алгоритма руководитель компании принял решение уволить 10% наименее результативных сотрудников. Этот кейс показывает, что алгоритм всегда остается математической формулой, которая просто выдает факты, а «этичным» или «неэтичным» он становится в руках людей.

Еще одни пример использовании ИИ в управлении персоналом — процесс адаптации сотрудников. Как показывает практика компании ComeMit, если в течение первых 90 дней работы в компании сотрудники проходят хорошо структурированную адаптацию — онбординг, у них на 58% больше шансов остаться в организации через три года. В этом процессе у ИИ тоже не последняя роль: умные чат-боты уже сегодня активно помогают сотрудникам освоиться на работе, а алгоритмы персонализации помогают найти к каждому «новобранцу» свой подход.

Кроме того, согласно отчету Human Capital Management Market — Global Forecast To 2025, алгоритмы ИИ также применяются для анализа настроения и мнений сотрудников. Более того, сегодня интеллектуальные системы с поддержкой ИИ способны не только понимать данные о поведении или компетенциях специалиста, но и формировать «идеальную команду» для конкретной задачи. А если нужно, то рекомендовать и настраивать программу обучения. Технологии прогнозирования в управлении персоналом применяются при планировании, найме, оценке результативности и удержании сотрудников.

Сегодня, в условиях пандемии и постоянно меняющегося контекста актуальных задач, существует повышенная потребность в упреждающих действиях для выявления будущих пробелов в необходимых навыках у сотрудников. Агрегируя все данные по организации с помощью ИИ, специалисты по персоналу могут получить:

— более точные прогнозы вероятной нехватки навыков на основе текущих тенденций в компании;

— стратегию обучения персонала с точки зрения получения необходимых навыков.

Собирая достаточное количество данных о каждом сотруднике, его должности и его навыках, алгоритмы машинного обучения могут предоставлять рекомендации по обучению сотрудников и формированию их карьерной лестницы. 

ИИ может прогнозировать уровень вовлеченности сотрудников, а также вероятность их ухода. Вовлеченность зависит от многих важных факторов внутри организации: от льгот и вознаграждений до команды и атмосферы в офисе. Умные системы могут учиться на предыдущих шаблонах и определять базовые факторы вовлеченности для каждой характеристики и определять структуру текучести кадров на основе ожиданий и неудовлетворенности сотрудников.

Что касается планирования преемственности, то ИИ может помочь сопоставить возможных преемников с профилем должности. Алгоритмы помогают продвигать конкретного человека по службе, предсказывая вероятность его успеха на будущей должности.

 

Облачные инструменты HCM — необходимость

Облачные технологии постепенно внедряются в промышленные и бизнес-процессы, поскольку это упрощает хранение информации и совместное использование данных. Но главный аргумент против — это требования к безопасности хранения этих самых данных. Отсюда недоверие со стороны участников бизнеса к облакам и желание хранить всю информацию на внутренних корпоративных серверах. Россия в этом плане совсем не исключение, интеграция облака происходит очень медленно.

Один из инструментов, который неуклонно перемещается в облако, — программное обеспечение HCM (Human Capital Management). HCM традиционно рассматривался только как программное обеспечение для управления талантами. Однако с развитием технологий и разнообразием запросов со стороны специалистов HCM трансформировался в набор ПО для управления всем жизненным циклом сотрудника: от найма и онбординга до ухода с предприятия.

Несмотря на вышесказанное об ограничениях безопасности, компании постепенно переходят на облачные решения, прежде всего для экономии средств. Согласно отчету Human Capital Management Market — Global Forecast To 2025, облачные HCM в 2020 году уже занимали 45% мирового рынка. Компании используют облачные HCM для различных задач, включая наем, управление персоналом, основные функции HR, расчет заработной платы и льгот. С облачным HCM компании могут сократить расходы на набор и адаптацию примерно на 50%. Особенно это касается многонациональных компаний, внедряющих централизованный глобальный расчет заработной платы: они могут снизить затраты на рабочую силу примерно на 50% за счет сокращения численности персонала, оптимизации и автоматизации процессов. Облачный HCM также помогает предприятиям сократить административные расходы за счет автоматизации задач по управлению персоналом, так как организации (примерно 40%, согласно опросу Epay Systems) считают снижение административных расходов основным источником большей рентабельности инвестиций.

Модель развертывания на основе облака предлагает такие преимущества, как простота и высокая скорость развертывания, отсутствие затрат на покупку и содержание серверного оборудования и более гибкое управление программным обеспечением.

HR-аналитика против текучести кадров

Согласно исследованию Deloitte, сегодня порядка 70% крупных и средних мировых компаний успешно внедрили решения для HR-аналитики. А отчет Rabota.ru показал, что в России 56% компаний уже используют в своей работе инструменты HR-аналитики. Согласно опросу LinkedIn Global Talent Trends, 73% руководителей отдела кадров считают внедрение HR-аналитики приоритетом для их компании в следующие пять лет. Самые востребованные направления — оптимизация управления талантами и прогнозирование текучести персонала.

Тот факт, что финансовые потери, связанные с уходом специалистов, особенного высокого уровня, составляют большие суммы, известен уже давно. И тут дело не только в компенсациях, но и в тех средствах, которые были вложены в становление сотрудников. Поэтому, если удается снизить уровень текучести хотя бы на один процент, крупная компания может сэкономить на этом миллионы рублей. По данным Center for American Progress, средняя стоимость замещения сотрудника в США колеблется от 16% годовой заработной платы на низкооплачиваемых работах (с окладом менее 30 тыс. долларов) до 213% годовой заработной платы на экспертных и управленческих должностях. Компания IBS внедрила для своего российского заказчика решение для HR-аналитики. Это позволило сэкономить 900 млн рублей благодаря оптимизации процесса найма и адаптации персонала. 

Кризис COVID-19 подчеркнул важность сильного руководства. Командам с четким топ-менеджментом, сильным чувством сплоченности и доверием было легче пережить изменения. Давление на лидеров тоже было высоким. Как пишет McKinsey, сотрудники ожидали от своих руководителей, что те продемонстрируют спокойствие, сочувствие и «безграничный оптимизм», а также разработают последовательный, основанный на фактах план. 

Отсюда запрос на новые методики отбора талантов, особенно на управленческом уровне. В этом направлении тоже нашла применение HR-аналитика. Используя данные о производительности сотрудников, их взаимоотношениях с коллегами, а также наборе их навыков, менеджеры по персоналу могут принимать решения при продвижении специалистов внутри компании. Эти же методы применяются при внешнем найме. 

Переход к методам продвижения по службе, основанным на данных, не только способствует выдвижению более качественных лидеров, но и помогает устранить предвзятость. Данные Visier показывают, что почти 5% сотрудников в их базе данных получили повышение, несмотря на низкий рейтинг производительности. Эти решения могли быть приняты на основании срока владения или субъективной предвзятости, чего можно было избежать, сосредоточив внимание на данных. 

Еще одно популярное направление HR-аналитики — борьба с выгоранием. В России финансовый институт «Дом.РФ» запустил проект с платформой HR-аналитики yva.ai, которая занималась поиском выгоревших сотрудников организации. В итоге умная система установила, что 14% из 500 участвующих в пилотном проекте сотрудников находятся на поздней стадии выгорания. Благодаря этим данным компании удалось удержать от ухода двух руководителей.


Создание цифровых двойников

Работа с кадрами, даже если это простые рабочие из заводских цехов, требует мониторинга. В этом плане отлично себя показывает компетентностный подход, применяемый в интеллектуальной системе управления персоналом Univertus: на основе целей и задач должности умная система формирует ее целевой профиль — набор навыков, необходимых для выполнения ключевых задач должности. А с другой стороны, на основе личностных качеств, компетенций, опыта и достижений создается цифровой двойник сотрудника. Оба профиля сравниваются, чтобы определить список тех компетенций, которые требуют развития. А дальше интеллектуальная система создает персонализированную программу обучения с динамическим мониторингом и постоянной обратной связью с сотрудником.

Ключевой функцией системы является поддержка принятия управленческих решений, поскольку в синергии с технологией цифровых двойников она позволяет не только работать с актуальной информацией о состоянии кадровых ресурсов, но и с помощью алгоритмов предиктивной аналитики создавать прогнозы результативности работников, составлять прогнозы необходимых инвестиций в обучение и развитие сотрудников так, чтобы они могли выполнять свои цели.

Цифровой двойник в данном случае выполняет роль модели сотрудника, воспроизводящей его рабочее поведение и достижения. Это позволяет системе имитировать процесс обучения с заданными характеристиками потенциальной должности и изначальными условиями — компетенциями, эффективностью выполнения целей, способностью к обучению, мотивацией и историческими данными о сотруднике. Всего используется свыше 300 характеристик, которые формируют полноценный цифровой образ специалиста. Кроме того, анализируется цифровой след сотрудника, регулярно проводятся опросы как самих специалистов, так и их руководителей и коллег. 

Кроме того, система позволяет имитировать гипотетические сценарии, чтобы оценить, к каким результатам может привести управленческое решение до его непосредственного исполнения.

Сегодня HR-Tech все активнее проникает в работу отделов по управлению персоналом в самых разных отраслях. И дело не в пресловутой погоне за трендами или желании сократить штат. У HR-специалистов появляется возможность освободиться от лишней загрузки и заняться более «человеческими», креативными задачами, связанными с мотивацией работников, улучшением условий труда, поиском талантов и удержанием ценных кадров. Результаты таких преобразований можно оценить как с помощью сэкономленных средств, так и освободившихся временных и человеческих ресурсов на производстве.

Наверх