Новейшие системы выводят данные регистрации прихода или ухода с работы прямо на экраны компьютеров руководителей групп, чтобы они могли незамедлительно получать информацию о том, сколько человек присутствует на рабочих местах, и о случаях опозданий.

Система может содержать данные об этническом составе работников организации. Эту информацию она анализирует с целью получения данных о распределении представителей национальных меньшинств по профессиям, уровню квалификации, возрасту, трудовому стажу и местоположению. Такой анализ покажет общую долю работников, относящихся к национальным меньшинствам, по сравнению с долей на каждом квалификационном уровне. Подобные статистические данные можно получить в отношении мужчин и женщин. Анализ можно расширить и охватить динамику карьерного роста, разделив результаты общего анализа для сравнения карьерного роста мужчин и женщин из различных этнических групп.

Программное обеспечение, использующее средства искусственного интеллекта, или экспертные системы представляют собой компьютерные программы, содержащие знания о конкретных областях человеческой деятельности и накопленном опыте; они посредством связей и правил, встроенных в систему, могут помочь в решении проблем управления человеческими ресурсами. В отличие от баз данных, которые хранят, классифицируют, обрабатывают и представляют часть информации, экспертные системы хранят, классифицируют, обрабатывают и представляют список менеджеров со знаниями управленческой практики, не требующих дополнительного обучения.

Экспертные системы разрабатывались в процессе инженерии знаний, который начинался с баз знаний, содержащих факты и массу специальных знаний («эвристики» или эмпирических определений) об использовании этих фактов. Эти «определения» дают возможность принимать решения на основе фактической информации, представленной в компьютере. Таким образом, фактом может быть информация о текучести кадров в течение последних трех лет, а эмпирическим определением – метод, посредством которого можно предсказать текучесть на следующие три года. Обрабатывает факты и определения то, что называют «механизмом умозаключений», который решает проблемы или дает прогнозы, а результаты этого процесса представлены пользователю в «пользовательском интерфейсе».

Экспертная система может составлять список кандидатов на повышение в должности, используя информацию из базы данных. Если требуется больше информации, она попросит пользователя ответить на вопросы. Она будет также отвечать на запросы пользователя о том, почему названы конкретные кандидаты, представляя данные о квалификации, результатах аттестации и т. п.

То, что можно приблизительно назвать экспертными системами, также применяется в прикладных программах для проведения оценки работ, где системы могут использовать базу данных по анализу и оценке работ для предоставления логичного заключения. Это делается следующим образом:

• определяются критерии оценки;

• компьютер программируется задавать соответствующие вопросы, рассматривающие каждый рабочий фактор, чтобы сделать возможным применение критерия оценки, – сюда относится анализ структурированных опросных листов, которые были специально разработаны для облегчения методичного сбора и анализа данных;

• последовательно применяются критерии и определяется оценка по фактору для данной работы;

• распределяются работы по классам и категориям;

• сохраняется информация в памяти компьютера, чтобы ее в любое время можно было открыть или распечатать.

По мнению Д. Робинсона (1999), следует проводить периодические проверки работы системы, для того чтобы получить ответы на следующие вопросы:

• Эффективно ли используется система?

• Есть ли препятствия для эффективного использования системы?

• Эта технология дает менеджерам новые возможности или просто диктует им, что делать?

• Есть ли в системе что-то, что вызывает недовольство отдела ЧР, высшего руководства или линейных менеджеров?

• Есть ли какие-нибудь погрешности данных?

• Являются ли отчеты точными, полезными и применимыми при принятии решений?

• В чем состоит функциональность системы? Что система делает и насколько хорошо она это делает? Какие дополнительные функции могут быть полезны?

• Насколько эффективны связи системы, использование данных в различных приложениях?

Цель данного исследования – узнать ваше мнение о существующей системе оплаты и процессе оценки показателей работы в XYZ Ltd. Ваше мнение и замечания других сотрудников компании, которых просят заполнить этот опросный лист, внесут ценный вклад в работу, проводимую в настоящее время для разработки новых подходов к оплате и оценке показателей работы. Всем сотрудникам будет предоставлена информация об общих результатах данного исследования.

Ваши ответы в опросном листе будут полностью конфиденциальны. Никто из сотрудников не будет идентифицирован и никто в данной компании не увидит ваших ответов, анализ которых проводит независимая исследовательская фирма. Вас просят указать подразделение, в котором вы работаете, но это необходимо только для проведения сравнения; данные формы не будут анализироваться на индивидуальной основе.

Пожалуйста, заполните бланк, представленный на следующей странице, и направьте его к 1 июля в прилагаемом конверте в фирму, которая будет проводить анализ.

На заполнение этого опросного листа уйдет около 15 мин. Пожалуйста, укажите ваши взгляды по поводу утверждений на обратной стороне листа, обведя кружком ту цифру, которая наиболее близко соответствует вашему мнению.

Например:

1. ACAS. Developments in Harmonization: Discussion Paper No 1. London, 1982.

2. ACAS. Effective Organizations: The people factor, ACAS Advisory Booklet No 6. ACAS, London, 1991.

3. Accounting for People. Task Force. Accounting for People, DTI, London, 2003.

4. Adair J. The Action-Centred Leader. McGraw-Hill, London, 1973.

5. Adams J. S. Injustice in social exchange, in Advances in Experimental Psychology. Vol. 2, ed L. Berkowitz. Academic Press, New York, 1965.

6. Adams К. Externalisation vs specialisation: what is happening to personnel? Human Resource Management Journal, 14, pp. 40–54, 1991.

7. Adler N. J., Ghader F. Strategic human resource management: a global perspective, in International Human Resource Management, ed R. Pieper. De Gruter, Berlin/New York, 1990.

8. Akinnusi D. К. Personnel management in Africa: a comparative analysis of Ghana, Kenya and Nigeria, in International Human Resource Management, ed С. Brewster and S. Tyson, Pitman, London, 1991.

9. Alderfer С. Existence, Relatedness and Growth, New York. The Free Press, 1972.

10. Aldous H. Education and business: partners in building human capital, in Human Capital and Corporate Regulation, ed A. Carey and N. Sleigh-Johnson. Institute of Chartered Accountants, London, 2000.