Science of HR

Завершает неделю #гостевойпост от Ксении Чуприцкой, генерального директора Interstorm и соавтора канала Телеграм Чуприцких 👇

Как внедрить ИИ без сопротивления команды: практический опыт реализованных проектов

💬 Если вы, как и многие HR-руководители сегодня, задумываетесь о внедрении искусственного интеллекта в работу вашей команды, поделюсь проверенным подходом, который помогает избежать типичных ошибок и получить реальную пользу от технологии.
Часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда компании готовы инвестировать в ИИ, но не знают, с чего начать. И это нормально – технология новая, и даже у опытных специалистов нет четкого понимания, как именно применить её в своей работе.

Как же построить процесс внедрения, чтобы получить максимальную отдачу?
На основе реализованных проектов мы разработали трехэтапный подход, который максимально снижает риски:

1. Погружение команды в технологию
Начинаем с обучения команды базовым навыкам работы с нейросетями. Это не просто теория – сотрудники получают практический опыт и сами пробуют, какие задачи можно автоматизировать. На этом этапе формируется реальное понимание возможностей ИИ.

2. Сбор успешных примеров
Вместе с командой анализируем существующие решения: какие интерфейсы удобны, какая логика работы оптимальна. Это помогает сформировать четкое видение будущего продукта.

3. Выбор приоритетных задач
На основе полученного опыта определяем самые частые и трудоемкие задачи, которые тормозят работу команды. Используя собранные на втором этапе референсы, проектируем решение, которое действительно упростит работу.

В чем ценность такого подхода?

⭐ Команда становится экспертом в использовании нового инструмента
⭐ Сотрудники сами могут обучать коллег работе с системой
⭐ Практически исключается риск создания невостребованного продукта
⭐ Внедрение проходит гладко, без сопротивления коллектива

Главное преимущество – мы получаем не просто технологическое решение, а инструмент, который команда понимает и хочет использовать. Это кардинально отличается от ситуации, когда ИИ внедряется "сверху" без учета реальных потребностей сотрудников.

А какой у вас опыт внедрения новых технологий? С какими сложностями сталкивались?

Друзья, мне достались три бесплатных билета на онлайн участие в конференции HR-ФОРМУЛА ФОРУМ, и я хочу отдать их кому-то из вас.

Конференция пройдёт 5-6 декабря. В программе три тематических трека:
📌 Цифровой и реальный рынок кандидатов и вакансий 2024 
📌 Digital-оценка, обучение и развитие. Как развивать экспертизу в промышленности?
📌 Мотивация, ценности и человекоцентричность в бизнесе

Подробнее на сайте конференции: https://hrformula-forums.ru

Если вы хотите получить один из трех билетов,
1⃣ оставьте любой комментарий под этим постом,
2⃣ подпишитесь на канал конференции,
3⃣ проверьте, что вы также являетесь подписчиком Science_of_HR.

Собираю ваши заявки до 23:55 (по Москве) воскресенья и затем выбираю трех победителей случайным образом.

™️ На популярный вопрос: «В чем сила?» руководители и HR сегодня хором отвечают: «В людях!»

Оно и понятно – пришло время кандидатов. Они сравнивают, они выбирают, они принимают решение идти ли к нам на работу. А что же остается нам? Конечно, адаптировать и удерживать.

«Стоимость» одного кандидата – серьезные затраты для компании: деньги, время и прочие ресурсы, поэтому работу с новичками сложно переоценить. Ведь адаптация – важнейший процесс и, если он не настроен, сбой и хаос неминуемы.
Мы предлагаем смотреть на адаптацию новичков, не как на набор случайных действий, а как на выстраивание логичной системы.

☑️ Приглашаем вас на вебинар, где расскажем об успешных кейсах внедрения системы адаптации, подсветим, какие ошибки важно не допускать, поделимся работающими инструментами.

О чем поговорим:
- Как построить понятный маршрут новичка
- Что должен делать руководитель при адаптации нового сотрудника
- В чем разница между адаптацией юных стажеров и «тертых» профессионалов
- Как адаптировать очно, а как онлайн
- Что такое «вторичная адаптация»
- Как создать и запустить автоматические треки адаптации сотрудников
- Какие форматы включать в программу адаптации

Спикеры:
Ксения Соколова, методолог корпоративного обучения LX платформы Kampus
Екатерина Шатрова, эксперт по развитию команд, специалист по обучению руководителей, консультант топ-команд на этапе трансформации TSQ Consulting

Регистрируйтесь по ссылке и до встречи 26 ноября в 11:00

Какие планы на 26 ноября? Регистрируйтесь и смотрите 10 HR-форум страхового брокера Remind.

На нем опытные управленцы и HR-эксперты обсудят доверие как метрику для HR, бизнеса и человека.

Даём контент в интересных форматах:
🔹Бизнес-стендапы от экспертов страховых компаний.
🔹Свежая аналитика рынка труда и ДМС в формате Remind Talks.
🔹Панельные дискуссии с участием крупнейших страховщиков.
🔹Новые исследования Remind Benefits: тренды оплаты труда и региональные коэффициенты вознаграждения, медицинская инфраструктура ДМС и многое другое.

Более 30 спикеров и 5 часов полезной информации. Обсудим:
📌 куда движется рынок страховых решений.
📌 кому и на сколько повысят зарплаты в 2025 году.
📌 какие желания застрахованных пока должны остаться только желаниями.

26 ноября в 13:00, онлайн.

Участие бесплатное. Регистрируйтесь и подключайтесь.

Сегодня вас ждет #гостевойпост от Зинаиды Серебряковой, автора канала "Бэкофис в цифре" и директора по маркетингу платформы Pyrus 👇

Как быть, если ваша компания не считает эффекты от HR-проектов

💬 Я сторонник того, чтобы переводить эффективность от всех HR-проектов в деньги. У даже меня есть статья-нетленка на этот счет, которую я написала несколько лет назад: про виды эффектов и как считать.

Когда я рассказываю об эффектах, меня часто спрашивают, а как быть, если в компании еще нет культуры подсчета эффектов? Например, собственника все устраивает, и он готов (или наоборот не готов) вкладываться в HR как в «бантики».

Я считаю, что в этом случае нужно считать эффект хотя бы «для себя». Когда-то я была первым человеком в компании, который стал считать «читаемость» контента на новостном портале. Это было никому не нужно, я делала это для себя и команды и ежемесячно рассылала отчет о том, как выросла посещаемость, какие материалы были востребованы, а какие нет.

Спустя примерно полгода моими отчетами наконец заинтересовался руководитель блока. И это позволило нам скорректировать работу: мы начали чаще принимать решения, опираясь на метрики, а не на часто свойственный корпоративному контенту «административный ресурс» или вкус.

В теме проектных метрик может быть так же. Даже если это пока никому не нужно, вы можете быть первым, кто привьет в компании DataBased подход. А даже если это не получится, это точно востребованная практика, и она позволит вам быть более ценным экспертом на рынке труда.

Я впервые побывала на Майорке в январе этого года. Я ездила туда по приглашению Университета Балеарских Островов, который впоследствии предложил мне присоединиться к ним в качестве профессора бизнес экономики. Я согласилась и последние месяцы провела в мыслях и заботах о переезде. И вот он случился. Мы распихали все наше нехитрое имущество по коробкам, погрузили в машину и отправились в путь. В пятницу мы попрощались с Лугано (на фото) 💔 выходные провели в Италии, а сегодня уже катим по французскому Лазурному берегу. К концу недели мы должны добраться до Барселоны и там сесть на паром. Репортаж о нашей поездке буду вести в запрещенной соцсети с картинками (olga_aka_prof), а здесь скоро появятся гостевые посты от авторов, чьи идеи и подход мне близки.

Меня пригласили присоединиться к разговору двух предпринимательниц Софьи Беляндиновой и Полины Потаповой о том, стоит ли нанимать в команду человека с похожими ценностями, видением и взглядами или это путь к стагнации.

В широком смысле похожим людям проще найти общий язык, между ними реже возникают конфликты, поэтому совместная работа идет быстрее и продуктивнее. Однако гомогенные коллективы часто страдают от недостатка свежих идей и неумения увидеть ситуацию с другого ракурса. Отсюда и возникает вопрос о том, как найти баланс между похожестью и разнообразием.

Может показаться, что даже исследования дают нам противоречивую информацию. Однако это не так. Если копнуть чуть глубже, то окажется, что в большинстве случаем мы просто смешиваем понятия ценности, видение и взгляды, поэтому и не можем определиться между "за" и "против" разнообразия.

Давайте попробует разделить их.

Ценности - это глубинные убеждения, которые определяют, что для человека важно. Спорить о ценностях не имеет смысла, конфликт на уровне ценностей изначально непродуктивен. Никаких свежих идей из таких конфликтов родиться просто не может. Поэтому ценности в команде должны совпадать.

Видение - это образ будущего, то, куда команда хочет прийти. Видение не обязано быть одинаковым с первого дня знакомства с коллегами, но его можно и нужно согласовывать, особенно в команде топ-менеджеров или собственников, иначе компании обеспечено большое количество избыточных телодвижений (помните историю про уход Сэма Альтмана из OpenAI?).

Взгляды - это идеи и мнения по вполне конкретным вопросам. Разные взгляды как раз и являются основой продуктивных конфликтов. Если у членов команды разный профессиональный и жизненный опыт (обратите внимание, я говорю именно об опыте, а не о социально-демографических характеристиках), то и взгляды у них скорее всего сформируются разные.

Именно разница во взглядах и опыте позволяет нам видеть проблему с разных сторон, спорить, аргументировать свое мнение и в конце концов находить оптимальное решение. При условии, что команда в принципе умеет спорить конструктивно, разнообразие в опыте обеспечивает ей высокие результаты (Jehn et al., 1999). Интересно, что разнообразие в опыте полезно не только когда оно возникает между членами команды, но и когда каждый член команды сам по себе обладает разнообразным опытом (Fern et al., 2011, Crossland et al., 2013, Custodio et al., 2017, Honore, 2022, Fox et al., 2022).

А вы как бы ответили на предложенный вопрос?

Вы обращали внимание, как архитекторы стараются интегрировать здания в природный ландшафт, а дизайнеры интерьеров - внедрить побольше зелени в офисную среду? Как вы считаете, зачем они это делают?

Лично мне приятна сама эстетика сближения созданного человеком мира с природой, но оказывается, у такого дизайна есть еще и научно доказанная польза.

Ученые провели 5 полевых и экспериментальных исследований в 4 странах (США, Канада, Тайвань и Индонезия), чтобы продемонстрировать, как взаимодействие с природой в рабочем контексте влияет на креативность. Даже короткий перерыв в парке у офиса или прогулка через зеленую зону до места встречи с клиентом заставляют нас выйти из своей коробочки и начать мыслить более широко, чтобы увидеть нестандартные решения проблемы.

В общем, если в вашем городе сегодня хорошая погода, возьмите обед навынос, чтобы съесть его на скамейке в парке.

* Картинка из моего архива. Живописный кампус HEC Paris (который находится ни разу не в Париже), где я получала PhD.

Начнем неделю с рубрики #чтонового и исследований взаимодействия человека и #AI в рабочем контексте.

Generative AI and labour productivity: a field experiment on coding by Leonardo Gambacorta, Han Qiu, Shuo Shan and Daniel Rees

Ученые провели полевой эксперимент, показавший, что использование генеративного ИИ повышает продуктивность разработчиков более чем на 50%. При этом наиболее заметный рост продуктивности наблюдался среди джуниоров. Несмотря на то, что ИИ в равной степени ускорял работу и сеньоров, и джуниоров, сеньоры пользовались им намного реже.

When and How Artificial Intelligence Augments Employee Creativity by Nan Jia, Xueming Luo, Zheng Fang and Chengcheng Liao

В результате эксперимента в телемаркетинговой компании ученые обнаружили, что использовании ИИ для генерации лидов повышает креативность сейлзов во взаимодействии с клиентами и в конечном итоге ведет к росту продаж. Однако продажи росли в первую очередь у опытных сейлзов, которые использовали высвободившееся благодаря ИИ время для того, чтобы сосредоточиться на более важных клиентах и прописать для них новые скрипты. Менее опытные сейлзы этого не делали и никакой пользы от ИИ не получали.

Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence by Shakked Noy and Whitney Zhang

Снова эксперимент, показывающий рост производительности при использовании ИИ. На этот раз 453 специалиста с высшим образованием писали тексты. Использование ИИ увеличило скорость выполнения задания в среднем на 40%, а качество - на 18%. Более того, ученые зафиксировали сокращение разрыва в результативности между более и менее квалифицированными работниками.

По результатам этого исследования Международная Организация Труда даже выпустила подкаст 🔊 с рассуждениями о том, может ли ИИ стать волшебной таблеткой от низкой производительности.

The Wade Test: Generative AI and CEO Communication by Prithwiraj Choudhury, Bart S. Vanneste, Amirhossein Zohrehvand

В этом исследовании ученые пытали ответить на вопрос, насколько генеративный ИИ полезен в автоматизации коммуникации с сотрудниками. Они натренировали ИИ на основе реальных высказываний СEO одной компании, а затем предложили сотрудникам этой компании угадать, какая коммуникация принадлежит СЕО, а какая была сгенерирована ИИ. Сотрудники угадывали ИИ только в 59% случаев, но каждый раз отмечали, что созданные ИИ сообщения менее полезные, независимо от того, были они реально сгенерированы ИИ или принадлежали реальному СЕО.

Эта неделя получилась неделей текучести

В понедельник в рамках Осенних вебинаров мы обсуждали, что #текучесть - это диагностический показатель. Бороться с показателем нет никакого смысла. Бороться можно либо с причинами, которые провоцируют текучесть, либо за уменьшение ее последствий для бизнеса. Первый и второй варианты - это часто два альтернативных сценария действий. Первый снижает объемы текучести, второй - ее стоимость. И то, и другое принесет пользу бизнесу. Более того, иногда экономически целесообразно не бороться за снижение уровня текучести, а направить усилия на сокращение стоимости подготовки замены.

Сегодня я жду участников вебинара на follow-up сессию. Будем разбирать вопросы, делать расчеты на собственных данных и решать более сложные кейсы.

А еще на этой неделе вышла моя колонка для Журнала Хантфлоу, где я объясняю, почему прогнозировать добровольные увольнения в лучшем случае бесполезно, и предлагаю, куда лучше направить свои усилия, если хочется заняться вдумчивым анализом текучести.

Работают ли реферальные программы?

Реферальные программы часто рассматриваются как относительно недорогой источник подбора. А вот качество приходящих в компанию кандидатов мало кто измеряет систематически, поэтому и про эффективность таких программ говорить сложно. Посмотрим, что говорят исследования:

📌 Кандидаты, пришедшие по рекомендациям, лучше проходят все этапы отбора, чаще получают офферы и реже от них отказываются [1,2,3,4]. Правда, это скорее связано с более целенаправленной подготовкой к процессу отбору, чем с более высокой квалификацией [5].

📌 Кандидаты, пришедшие по рекомендациям, лучше проходят период адаптации, быстрее выходят на норму результативности и дольше задерживаются в компании [4,6]. Однако в долгосрочной перспективе результаты кандидатов из разных источников сглаживаются.

📌 Ключевую роль играет то, кто дает рекомендации. Кандидаты, пришедшие от высокорезультативных сотрудников, и сами показывают более высокие результаты. Именно через рекомендации в компанию приходят кандидаты с уникальными знаниями и навыками [6].

📌 Интересны и различия между профессиональными рекомендациями и рекомендациями семьи и друзей. Первые чаще используются высококвалифицированными кандидатами, которые и так востребованы на рынке. А вторые - низкоквалифицированными кандидатами, для которых это часто основной источник информации о вакансиях. Удивительно, но именно рекомендации близких, а не коллег чаще приводят в компанию производительных сотрудников. #наем

Я топлю за доказательный подход и опору на данные в принятии решений. В то же время, я понимаю его ограничения. Например, риск зациклиться на достижении каких-то показателей, потеряв стоящий за ними смысл. Об этом пишет Джерри Мюллер в книге "Тирания показателей", которую мы будем обсуждать в Книжном клубе 4 декабря, как раз перед стартом сезона оценки результатов и подведения итогов года.

Однако отказ от опоры на данные мне видится еще бóльшим риском. "Статистике нельзя доверять", "исследования проплачены", "кривые данные нельзя использовать" - эти фразы я слышу намного чаще, чем сталкиваюсь с реальными проблемами в данных. Я боюсь, что неискушенному пользователю проще разочароваться в подходе, чем научиться лавировать между его ограничениями.

На мой взгляд, в работе с данными нужна та же эволюция, которую проходили в своем творчестве художники-авангардисты. Чтобы создать новое, нужно сначала хорошо освоить базу, а уже потом оттолкнуться от нее и осознанно отказаться от того, что не передает смысл.

Посмотрим в глаза главному страху работодателей последних лет? 👻 #текучесть...

Сверхвысокая мобильность персонала на макро-уровне складывается из комплекса причин. Все, что в принципе может диджитализироваться и автоматизироваться, стремительно это делает. Образуются новые рабочие места, под которые нужны новые компетенции. Еще вчера в рознице искали мерчендайзеров и кассиров, а сегодня - курьеров и ИТ-специалистов, обеспечивающих работу сайта и мобильного приложения. Предложение труда подстраивается под спрос, но не так быстро. Намного быстрее подстраивается рынок онлайн образования, качество которого тоже вызывает вопросы.

Большое количество новых вакансий само по себе провоцирует желание работников выйти на рынок. Сотрудники уходят, вместо них появляются новые вакансии - маховик раскручивается. Добавим к этому мобилизацию и рост ВПК, выкачивающий ресурсы из гражданских отраслей, демографию, миграцию и меняющееся отношение к наемному труду. У нас получится довольно неприятный коктейль, который бизнесу придется проглотить.

Что с этим делать? Во-первых, понять, что текучесть - это норма. Пристегнуть работника за ногу к батарее не получится. А вот минимизировать последствия для бизнеса можно.

Отсюда следует во-вторых: разобраться, какие именно проблемы создает текучесть. Недоукомлектованность? Снижение производительности труда? Утечку уникальных знаний или клиентской базы? Все это разные проблемы и решать их нужно по-разному.

В-третьих, перестать надеяться на специальные "меры по удержанию". Их просто не существует. Удержание персонала - это результат систематической работы по выявлению проблемных зон в рабочей среде и устранению наиболее острых из них.

Многогранность проблемы отлично иллюстрирует интерактивный график (рекомендую открывать с компьютера, а не телефона) основных предикторов добровольной текучести персонала от канала People Analytics, построенный на основе мета-анализа Rubenstein et al. (2017). Особенно хорошо в нем то, что все факторы сгруппированы по возможности на них повлиять (actionability), что помогает определиться с направлением приложения усилий.

А раз уж мы заговорили про #текучесть, то я позволю себе напомнить, что 5 и 8 ноября пройдет второй модуль Осенних вебинаров Science of HR "Отпустить нельзя удержать", в рамках которого мы целенаправленно займемся анализом причин и последствий текучести, а также оценкой экономической целесообразности удержания персонала, чтобы вам было с чем пойти к бизнесу для защиты бюджета.

Все подробности тут 👈🏻
📩 Запись @olga_aka_professor
Те, кто уже записался, в ближайшее время получат всю организационную информацию.

Вижу, что тема выгорания вызвала много реакций, поэтому мне захотелось пригласить в этот разговор коллег и попросить их поделиться мыслями о том, почему мы выгораем и как этого избежать #счастьенаработе #дайджест

Светлана Катаева, эксперт по подбору персонала и автор канала Talent Hunters о трендах рынка труда и привлечении талантов, считает, что выгорание может принести неожиданную пользу.

Анастасия Черменина, карьерный коуч, психолог и автор канала PRO личность в карьере о профессиональном развитии личности, рассказала как избежать выгорания.

Антон Бобров, директор по развитию платформы K-Team и автор канала Digital Workforce о цифровых рабочих местах и внутрикоме, поделился 5 действиями на каждый день, чтобы не потерять интерес к работе.

Владислав Викулов, эксперт в области операционной эффективности и автор канала People Management Tech о связке бизнеса и HR, поднял непростой вопрос: Кто несёт ответственность за выгорание - компания или сам человек?

Приглашаю и вас поделиться мыслями в комментариях.

Сегодня будут хаотичные #заметкисконференции из разных областей.

Во-первых, информация для тех из вас, кто нанимает технарей (разработчиков, инженеров и проч.). Экспериментальные данные, которые презентовал Mehdi Ibn Brahim (SKEMA), показывают, что для технарей критично четкое описание позиции. По сравнению с более бизнесовыми людьми (маркетологами, продавцами и т.п.), для которых неопределенность задач - это норма, технари скорее смирятся с неопределенностью на уровне компании (например, их не смущает работа в стартапе), чем на уровне задач.

Во-вторых, информация для тех, кто занимается адаптацией. Federica De Stefano (Oxford Said) показывала, как уровень травматизма на заводах меняется в зависти от опыта сотрудников. Изначально исследователи предположили, что уровень травматизма должен быть выше всего для свеженанятых сотрудников, чуть ниже у сотрудников, переведенных внутри компании, но в обоих случаях выше, чем у опытных стабильно работающих сотрудников. Однако оказалось, что и внутренние перемещения и внешний наем в одинаковой степени сопровождаются всплеском травматизма. Одна из причин - недостаток менеджерского внимания к внутренним перемещенцам. Менеджеры воспринимают перемещенцев как уже опытных сотрудников, но это не так. Важно уделять достаточно внимания внутренним кандидатам.

В-третьих, информация для руководителей территориально распределенных команд. Tuuli Hakkarainen (U of Liverpool) продемонстрировала, что с ростом дистанции между сотрудниками, работающими над одним проектом, увеличиваются часы их работы и задержки проекта. Однако негативный эффект географической дистанции можно сократить, если следить за тем, чтобы на значительном расстоянии друг от друга работали только опытные сотрудники с высоким уровнем специализации, которые не заняты на других проектах.

И наконец, Miguel Espinosa (Bocconi) показал, почему несогласованность на уровне ценностей между сотрудником и руководителем приводит к сокращению производительности труда на 4%. Чаще всего это коммуникационная проблема: в командах, где сотрудники легко могут выразить свое мнение, различия на ценностном уровне не мешают выполнению рабочих задач.

Уф, два дня конференции позади. Несу вам первые #заметкисконференции. Вчера мне понравилась сессия про #AI и #предпринимательство.

Мы уже наблюдаем как ИИ помогает автоматизировать рутинные high frequency - low stake решения. А может ли ИИ заменить человека в принятии стратегических low frequency - high stake решений? - так звучал главный вопрос этой сессии.

Alfonso Gambardella (Bocconi) презентовал алгоритм, который позволяет генерировать и оценивать различные рыночные сценарии. Польза алгоритма не только в скорости и объеме обрабатываемой информации, но и в отсутствии когнитивных искажений. Как известно, человеческий мозг плохо работает с вероятностями, поэтому предпринимателям свойственно недооценивать риски и переоценивать возможности.

Felipe Csaszar (Michigan Ross) показывал результаты эксперимента, в котором ИИ соревновался с человеком в разработке бизнес-плана. Выиграл с незначительным преимуществом (7% по оценкам экспертов) ИИ. Также ИИ может быть полезен при оценке бизнес-планов: его выводы не идентичны оценкам VC инвесторов, но неплохо коррелируют (0,52) с ними.

Обратите внимание, что в обеих работах ИИ показал отличные результаты в поиске решения для уже сформулированной проблемы. Но ИИ по-прежнему нужен человек для корректной постановки задачи. Об этом говорил Teppo Felin (Utah State U). ИИ гениально собирает все доступные данные для принятия решения. Однако ИИ не умеет самостоятельно генерировать новые доказательства. Накануне знаменитого полета братьев Райт совокупность имеющихся на тот момент данных свидетельствовала в пользу невозможности такого полета. Однако братья разложили нерешаемую задачу на подзадачи и, найдя решение каждой из них по отдельности, продемонстрировали, что драндулет существенно тяжелее воздуха способен летать. ИИ мог бы сильно помочь инженерам в поиске решений для каждой из подзадач, но получив прямой вопрос о возможности полетов, ответил бы однозначным отказом.