Складывается общее впечатление, что разговоров о диджитализации HR-функции, особенно рекрутмента и обучения, сейчас больше, чем реальной практики. Есть много иллюзий относительно мгновенных изменений, появления подходов и решений, которые выведут HR на новый уровень эффективности. Насколько это совпадает с твоим ощущением?
– Почти на 100 % согласен с тем, что слова превалируют над реальными делами (то есть конечной ценностью для HR-департаментов, рекрутеров, соискателей), и вызвано это массовыми заблуждениями вокруг HR-технологий.
Да, существуют компании, отдельные консультанты, которые продвигают очень правильные темы, связанные с оцифровкой, подсчетами, метриками, автоматизацией, машинным обучением, искусственным интеллектом. Но в то же время немало тех, у кого мы видим только хорошую маркетинговую оболочку, грамотно поставленный пиар, а иногда даже деньги от инвесторов (чтобы диверсифицировать портфель, они вкладываются сразу в несколько стартапов, 9 из 10 которых в итоге закроются). Как отличить одно от другого?
Коллегам, которые будут использовать эти продукты, рекомендую в первую очередь ориентироваться на полезность. Например, при автоматизации рекрутинга следует заранее подумать, что это вам даст: уменьшится ли количество ошибок, срок и стоимость подбора и т. п. Если берете инструменты для подбора, такие как HR-боты, убедитесь, что их использование не приведет к ухудшению конверсии, либо воронка все равно в целом увеличится за счет доступа к аудитории мессенджеров.
Обычно в компаниях среднего размера и крупных есть финансовые метрики, позволяющие оценить продукты и процессы, которые планируется использовать: можно ли с их помощью заработать больше денег или нет.
Каким образом HR-специалисту подойти к эксперименту с новым инструментом или технологией, как правильно начать пилотный проект? Нужна ли теоретическая подготовка?
– Хороший вопрос, потому что часто приходится наблюдать карго-культ, когда есть цифры и с ними что-то пытаются делать, но ничего не получается. Допустим, перед внедрением системы онлайн-обучения для sales-менеджеров компания хочет понять, окажется ли она полезна, принесет ли больше продаж. Как это проверить? Самый очевидный способ: сравнить выручку всего отдела до и после обучения. Вроде бы все логично, и велик соблазн говорить об успешной интеграции HR digital.
По факту так делать, конечно, нельзя. Правильный подход: случайным образом разбить сейлзов на две равные группы; одна пройдет обучение, другая нет. После тестового периода необходимо сравнить результаты их работы, а затем еще и проверить статистическую значимость.
Что касается теоретической основы, у многих HR она уже есть. Даже когда человек учится на психолога, статистика дается на качественном уровне; нужно просто вспомнить, что преподавали в вузе, и применить на практике.
Экспериментировать лучше всего на недорогих и хорошо измеряемых вещах (вот почему так удобна выручка продажников). Не стоит рисковать с knowledge workers, программистами, инженерами, некоторыми маркетологами.
Для крупных компаний есть смысл нанять отдельных аналитиков с мощным математическим и статистическим бэкграундом, которые поставят сбор данных и HR-метрик на промышленные рельсы. Дело в том, что при внедрении новых инструментов результаты, скорее всего, будут видны сразу, например, при внедрении системы онлайн-обучения. Но если процесс у вас уже автоматизирован и вы вносите небольшие улучшения (например, меняете контент в системе обучения), то изменения могут быть минимальными, и чтобы их отловить, нужно хорошее знание статистики и умение проводить эксперименты.
Наш опыт показывает, что обычный разработчик порой не справляется с массивами сложных данных, и на эти случаи существует специальная команда data scientists (программистов-математиков).
Какая должна быть численность сотрудников, чтобы компания задумалась об отдельной штатной единице?
– В среднем от 500 человек, но все зависит от конкретной ситуации. Если внутри HR-департамента найдутся достаточно квалифицированные сотрудники, можно привлечь их. Иногда при решении таких задач задействуются специалисты, которые обычно занимаются анализом для продаж, ценообразования, каких-то направлений, связанных с производством.
Брать для этой цели фрилансера слишком рискованно?
– Попробовать, наверное, можно, но очень осторожно, и придется перелопатить большой объем разных документов, ведь с утечкой данных, в том числе персональных (в случае people analytics), шутить не стоит. Кроме того, почти всегда возникает необходимость копать глубже, чем человек рассчитывает изначально. Значит, у него должен быть доступ почти ко всем информационным системам компании – вряд ли это допустимо с фрилансерами.
Тема юридических тонкостей и возможных последствий действительно актуальна. Как ты оцениваешь их применительно к растущему российскому рынку HR Tech?
– С точки зрения легальности ситуация напоминает полную анархию. Для стартапов вполне нормально пробовать разные варианты бизнес-моделей, и о потенциальных нарушениях закона они либо вообще не задумываются, либо вспоминают, когда назад пути нет.
Законодательство еще свежее, практика только нарабатывается, но уже появляются прецеденты и кейсы, связанные с защитой интеллектуальной собственности, персональных данных. Достаточно одной жалобы от соискателей в Роскомнадзор (например, на отсутствие разрешения использовать их персональные данные), и начнутся проблемы.
У HeadHunter все связанные с этими рисками политики идеально отполированы, отточены, но в целом компании относятся к ним не очень ответственно, а как только осознают – начинают паниковать. «Внезапно» выясняется, что в договорах не прописаны соответствующие пункты и никто не в курсе нюансов работы с персональными данными или контентом, по которому тоже могут быть ограничения.
Какие еще ключевые компетенции должен развивать в себе современный HR?
– Любому специалисту важно понимать, что каждый год появляется что-то новое и нынешние навыки через несколько лет станут неактуальными. Вот почему готовность к непрерывному обучению – одно из самых ценных качеств.
Не раз говорил и повторю снова, что основными считаю два навыка. Первый – умение работать с числовой информацией в различных аспектах. Не призываю никого становиться великими статистиками и математиками, но в прикладном плане без основ не обойтись. Если не помните, как посчитать p-value или доверительные интервалы, ничего страшного, формулы легко найдутся в интернете. Однако нужно знать, что это такое, и понимать, как их читать на графиках, которые выдает система автоматизации или аналитик.
Второй навык – владение информационными системами, компьютерами, веб-технологиями и веб-интерфейсами на продвинутом уровне.
Конечно, это уже давно превратилось в стандарт де-факто, но регулярно появляются новые направления. В частности, софт становится облачным: такие приложения намного проще, чем десктопные тяжелые системы автоматизации, но определенный уровень знаний необходим.
Кроме того, сейчас многие рекрутинговые, HR-сервисы не отстают от моды на мобильные приложения, и HR-специалистам обязательно нужно пробовать их, чередовать с работой на ПК в поисках большей эффективности. Обыденными становятся ситуации, когда отклики на размещенную вакансию просматриваются со смартфона в нерабочее время. Ведь если ждать формального начала рабочего дня, всех лучших кандидатов уведет более инициативный и подкованный в техническом плане конкурент.
