Тренды HR-автоматизации и применения искусственного интеллекта в HR

Пандемия и вынужденный локдаун определили большинство изменений в нашей жизни за последний год. Компании в борьбе за лучших сотрудников вынуждены пересматривать и трансформировать HR-процессы: переходить на «гибридный» график работы, проводить «всеобщую диджитализацию», бороться с выгоранием, запускать микрообучение и «кафетерий льгот», когда одним из важнейших критериев выбора работодателя становится наличие не только ДМС, но и других социальных услуг для работников. 

О трендах и искусственном интеллекте в HR, а также о современных технологиях автоматизации кадровых процессов, перспективах и трудностях, мы поговорили с Александром Беловым, директором компании «ТопФактор».

HR-тренды и вызовы в области цифровизации HR-процессов

Вероника Сальникова: Что происходит сегодня на рынке труда? Какие HR-тренды на ближайшие полгода можно назвать?

Александр Белов: Сейчас рынок труда постепенно восстанавливается, продолжает расти конкуренция за квалифицированные кадры. Как следствие, повышаются и ожидания со стороны сотрудников. На мой взгляд, это выражается, в первую очередь, в запросе на справедливость во всех вопросах, связанных со взаимоотношениями между работником и организацией.

Особенно наглядно это проявляется в области компенсаций и оплаты труда: сотрудники хотят видеть прямую связь между собственной результативностью и совокупным вознаграждением. Речь идет не только про выполнение KPI и расчет бонуса, но и возможность формирования персонального социального пакета, в который может входить как дополнительное медицинское страхование, так и услуги фитнеса, питания и туризма. Можно сказать, что как HR-функция в целом, так и, C&B процессы, в частности, становятся все более персонализированными.

Приведу пример: недавно мы реализовали проект по KPI-автоматизации в холдинге с наличием филиалов по всей России. В компании с численностью несколько тысяч человек переменная часть вознаграждения зависит не только от результатов самого сотрудника и уровня оплаты труда на региональном рынке труда, но также учитываются договоренности, которые были достигнуты с кандидатом при найме.

Например, сотрудник будет получать зарплату не ниже определенного уровня в ситуации, даже если в какой-то период не выполнит KPI. То есть, с одной стороны, существуют общие правила расчета вознаграждения для менеджеров, с другой стороны – они «обрастают» множеством условий для отдельных сотрудников. И, хотя это нетипичный случай (и спорный с точки зрения формального подхода), но он хорошо иллюстрирует общий тренд персонализации вознаграждения. Совершенно очевидно, что администрировать такую систему вручную просто невозможно.

В. С.: Какие задачи и вызовы в области цифровизации и автоматизации HR-процессов в целом, и C&B в частности, стоят сегодня перед бизнесом? 

А. Б.: Приоритеты и запросы бизнеса сегодня, безусловно, определяет ситуация на рынке. Именно она в итоге влияет на востребованность автоматизации тех или иных C&B процессов. По моим наблюдениям, средний и крупный бизнес сегодня практически полностью оправился от событий шокового 2020 года, возобновляется реализация отложенных проектов. В том числе и тех, которые связаны с автоматизацией «кафетерия льгот». В 2020 году большинство компаний приостановили такие проекты. В меньшей степени это коснулось проектов по KPI-автоматизации и управлению эффективностью.

Причина очевидна: в условиях кризиса платить за результат и удерживать наиболее эффективных сотрудников даже более важно, чем в условиях стабильного или растущего рынка. 

Бизнес становится заложником двух противоборствующих явлений: с одной стороны, чтобы привлекать персонал с высокой квалификацией, нужно быть гибким, подстраиваться под ожидания рынка труда, уметь платить за результат, что во многом является критерием той справедливости, о которой я упоминал ранее. С другой стороны, необходимо сохранять рентабельность и прибыльность бизнеса.

Чтобы сохранить персонал и не допустить текучки, у компаний есть два пути: либо непрерывно управлять результативностью, вознаграждать за результат, выплачивая премии «по KPI» каждому сотруднику регулярно, в идеале – ежемесячно. Либо платить всем одинаково высоко, покупать лояльность коллектива оплатой выше рынка, то есть переплачивать всем сотрудникам: как эффективным, так и неэффективным.

Какие практики по управлению результативностью востребованы

В. С.: Давайте более детально поговорим о методологиях управления результативностью, что сегодня востребовано на рынке? 

А. Б.: Одна из ярких тенденций – мода на OKR, управление по целям и ключевым результатам, которая предполагает определение целей на уровне команд, и, затем согласование их с корпоративными целями. Появилось множество курсов, тренингов, публикаций на эту тему. С одной стороны, развитие любой практики управления результативностью – несомненно позитивная тенденция. Но, в то же время, с запросом на OKR-автоматизацию чаще всего приходят вертикально-интегрированные холдинги с жесткой административной культурой управления.

И на поверку оказывается, что на самом деле им нужно четкое определение показателей (KPI) с жесткой привязкой к премии. OKR же, в первую очередь, методика, ориентированная на демократичный стиль управления, инновации, творчество, а не расчет зарплаты. И такая подмена понятий часто дискредитирует метод, как это было в свое время с идеей управления по целям и KPI. 

В. С.: Какие функциональные «разрывы» могут возникнуть на практике после автоматизации оплаты труда с привязкой к KPI и социальным программам? В чем основные риски проектов?

А. Б.: Многие предприятия сегодня, особенно крупные, на мой взгляд, не готовы к персонализации HR-функции. Персонализацию нужно обеспечивать системно, в том числе при разработке системы вознаграждения. Для расчета индивидуальных KPI нужны точные данные с высокой детализацией из внутренних учетных систем, будь то ERP, или любая другая транзакционная система оперативного учета.

То есть, если мы хотим в критериях эффективности учитывать не только субъективное мнение руководителей на местах (которое, безусловно, важно), но и реальные результаты работников: выручку, количество обработанных заказов, объем производства или продаж определенного типа продукции, то такие данные должны быть доступны в режиме реального времени по каждому сотруднику.

Следующий момент, на который я хотел бы обратить ваше внимание – это увеличение объема работы, связанной с управлением результативностью сотрудников. Менеджерам среднего звена необходимо регулярно ставить цели своим сотрудникам (KPI, СМАРТ, по OKR), проверять и акцептовать результаты расчетов премий. И если раньше такая оценка проводилась раз в год, то теперь для большинства сотрудников (во всех подразделениях) это необходимо делать ежемесячно.

Таким образом то самое непрерывное управление эффективностью (ongoing performance management), о котором лет пять назад только начинали говорить консультанты-методологи, сегодня стало реальностью для большинства предприятий. Без автоматизированной поддержки его реализовать невозможно.

И наконец, в качестве вишенки на торте, обозначу еще один вопрос, который сегодня стоит на повестке дня. Это Цифровой опыт сотрудника или Digital Employee Experience, как это модно сейчас говорить. И руководителю, и сотруднику приходится работать в нескольких системах одновременно, которые, к тому же, обычно плохо между собой интегрированы. Это не относится к таким бизнес-системам как ERP, BI, CRM, я говорю про поддержку HR-задач: KPI-управление, оценка сотрудников, управление их обучением и адаптацией, социальными программами.

Во время пандемии много стали говорить о цифровом рабочем месте сотрудника – личном кабинете («едином окне»), в котором будут собраны HR-сервисы для поддержки и сопровождения сотрудника на всех этапах его жизненного цикла внутри компании.

Но чтобы реализовать такое цифровое рабочее место с персонализированным контентом и настроенными рабочими процессами, нужно либо делать сквозную интеграцию всего корпоративного IT-ландшафта, то есть большинства информационных систем, а это – огромный объем работы IT-службы. Либо переходить от «зоопарка HR-систем» и «моно-продуктов» с одной-двумя функциями к комплексной HRM-системе – единой платформе с понятными и простыми инструментами для интеграции всех процессов.

В. С.: С чем может столкнуться компания, разрабатывая цифровое рабочее место сотрудника, единую платформу?

А. Б.: Основная проблема – поиск баланса между функциональностью такой системы и ее красотой. Часто красивые веб-платформы обладают ограниченным набором возможностей, а функциональные системы не очень удобны и визуально приятны.

Кроме того, раньше компании были сфокусированы на автоматизации бизнес-процессов, работник был вынужден мириться с ограничениями. Сегодня важно, чтобы в фокусе был пользователь системы, система должна разрабатываться таким образом, чтобы обеспечить максимальную эффективность его работы. Важный фактор такой системы – мобильность, отсутствие привязки к рабочему месту, возможность доступа со смартфона.

Искусственный интеллект в HR

В. С.: Каким образом для автоматизации HR-процессов может использоваться искусственный интеллект, столь популярный для обсуждения на всех HR-конференциях последних лет? Каковы перспективы его использования в будущем?

А. Б.: Искусственный интеллект, на мой взгляд, может применяться в задачах, где необходимо проводить анализ большого объема данных, и в процессах, где есть повторяющиеся (рутинные) операции, которые вместо человека сможет выполнять робот. Для ИИ я вижу перспективы в задачах подбора (особенно массового) персонала и его адаптации: «сорсинг» кандидатов, цифровые наставники, отвечающие на актуальные вопросы адаптации, персонализированное обучение в процессе ввода в должность.

Мы сами включили в функционал программного продукта «ТопФактор: Управление подбором персонала» чат-бота, который может вместо рекрутера проводить первичную коммуникацию с соискателем, помочь в процессе адаптации новых специалистов. Вопросы мотивации, расчета компенсаций и льгот полностью поручить «роботу» пока не получится, в этой области человеку конкуренцию составить пока не выйдет.

Партнерский материал

Расскажите коллегам:
Комментарии
Руководитель, Москва
Олег Гончаров пишет:
При изменении факторов влияния (естественных или намеренных) с целью совершенствования рутинных операций, ИИ может выявлять "факторы успешности" и менять "чёткие" алгоритмы для повышения их эффективности ("мониторинг совершенствования процедур"). Т.е. ИИ может (и должен) "работать" отличным аудитором рутинных операций. 

Что бы ии определял эффектиность, он должен знать:
1. Зечем бизнес нужен собственнику
2. Иметь одинковое с ним понимание того, как он это сможет достичь с помощью бизнеса
3. Скорее это все-таки задача аудитора, или внешнего консультанта, врятли в обозримой перспективе ИИ будет способе н и ему будут доверять решение вопросов куда идти... Скорее - сейчас - это - делай и не жужжи.. 

Директор по развитию, Москва
Максим Часовиков пишет:

Что бы ии определял эффектиность, он должен знать:
1. Зечем бизнес нужен собственнику
2. Иметь одинковое с ним понимание того, как он это сможет достичь с помощью бизнеса

KPI и есть "желания бизнеса": 

key performance indicator (KPI) - An important metric used to evaluate the success in meeting an objective. /ITIL® Foundation ITIL 4 Edition/

Для контроля изменений, ИИ нужны всего-лишь а) сам KPI и б) критерий "что значит KPI лучше".
Ему глубоко всё-равно, что они означают. Я согласен с тем, что это алгоритм, но  в отличие от "обычных", он умеет оптимизировать показатели. В этом изначальная суть ИИ. 

3. Скорее это все-таки задача аудитора, или внешнего консультанта, врятли в обозримой перспективе ИИ будет способе н и ему будут доверять решение вопросов куда идти... Скорее - сейчас - это - делай и не жужжи.. 

Практическая экспертиза аудиторов, думаю, будет восстребована достаточно долго. Но, по большей части, она необходима как-раз для "настройки" моделей ИИ, как управляющих систем.

Т.е. ИИ, как основной элемент управления (неважно чем - всем, где есть показатели), предполагаю, начнёт использоваться широко довольно быстро. 5 лет, максимум 10. "Вооруженные" компании быстро вытеснят тех, что на "ручном управлении". Поэтому темпы внедрения ИИ, как управляющего алгоритма уже очень высокие и ускоряются.  

Руководитель, Москва

Для контроля изменений, ИИ нужны всего-лишь а) сам KPI и б) критерий "что значит KPI лучше".

А причем тут ИИ? условное форматирование не еесть ИИ.. 

В этом изначальная суть ИИ. 

Нет, суть ИИ придубывать новые способы, имитируя когнитивные способности человека.. Работа по алгоритму, повторение последовательности действий, это не ИИ..

Олег Гончаров пишет:
Т.е. ИИ, как основной элемент управления (неважно чем - всем, где есть показатели), предполагаю, начнёт использоваться широко довольно быстро. 5 лет, максимум 10. "Вооруженные" компании быстро вытеснят тех, что на "ручном управлении". Поэтому темпы внедрения ИИ, как управляющего алгоритма уже очень высокие и ускоряются.  

Вот не думаю.. Как я уже говорил, для этого ИИ должен будет угадывать, зачем бизнес собственнику.. 

Директор по развитию, Москва
Максим Часовиков пишет:

....Нет, суть ИИ придубывать новые способы, имитируя когнитивные способности человека.. Работа по алгоритму, повторение последовательности действий, это не ИИ..

О.К. Под термином "ИИ" мы явно подразумеваем разные сущности. В таком случае, то, что я называл раньше "ИИ", лучше назову "нейронные сети ". Всё-таки, ИИ, действительно, это не о технологиях - это маркетинговый термин. Т.е.  всё, что говорил выше о возможностях ИИ - это о современных нейроных сетях. В чисто утилитарном смысле сегодняшнего дня и ближайшего будущего (в обсуждаемой статье ИИ упоминается в этом контексте, в не футурологическом). 

А вот всё, что "будет" - в рамках обсуждения совершенствования текущих бинесов точно не готов обсуждать. Однако, если ИИ когда-нибудь и научится генерировать смыслы, то мы ему уже не понадобимся :)

Руководитель, Москва
Олег Гончаров пишет:
В таком случае, то, что я называл раньше "ИИ", лучше назову "нейронные сети ".

ну, мне кажется, что неройнки, это частный случай ИИ, если нейронки достаточно сложные..

Олег Гончаров пишет:
ИИ, действительно, это не о технологиях

Да, технолгии - это как, ИИ это что и для чего

Руководитель, Москва
Олег Гончаров пишет:
чисто утилитарном смысле сегодняшнего дня и ближайшего будущего (в обсуждаемой статье ИИ упоминается в этом контексте, в не футурологическом). 

 и в процессах, где есть повторяющиеся (рутинные) операции, которые вместо человека сможет выполнять робот. 

Не понимаю, зачем нейронки в "повторяющихся, рутинных операциях".. - тут вполне себе обычный алгоритмы рулят.. 

Начальник участка, Волгоград
Максим Часовиков пишет:
Олег Гончаров пишет:
чисто утилитарном смысле сегодняшнего дня и ближайшего будущего (в обсуждаемой статье ИИ упоминается в этом контексте, в не футурологическом). 

 и в процессах, где есть повторяющиеся (рутинные) операции, которые вместо человека сможет выполнять робот. 

Не понимаю, зачем нейронки в "повторяющихся, рутинных операциях".. - тут вполне себе обычный алгоритмы рулят.. 

Давайте вспомним что есть:
1. алгоритмическое программирование.
2. программирование Экспертных Систем.
3. программирование Искусственного Интеллекта.
Это принципиально разные вещи. 
К примеру собрать данные о чем то выдвинуть гипотезу и выдать предписания это из области Экспертных Систем.  Распознать подчерк, номер машины, лицо, отпечаток пальца и выдать управляющий сигнал это тоже относится к Экспертным Системам. К искусственному интеллекту это не имеет никакого отношения. Там принципиально разные подходы.
Искусственный интеллект это самообучающиеся программы. Очень требовательная к ресурсам, данным и экспуатантам штука. Там надо не программить, а сидеть и учить прогу как ребенка годами. Просто дать и чтоб прога жрала их развивалась невозможно. Постоянно будут затыки которые должен будет расшивать оператор вводя новые категории, исключения, значимые дополнения. 

Сдается мне что подавляющая часть пишуших об ИИ функционально безграмотны. Не знают базовых вещей из школьной программы по информатике.

Директор по развитию, Москва
Алексей Уланов пишет:

Давайте вспомним что есть:
1. алгоритмическое программирование.
2. программирование Экспертных Систем.
3. программирование Искусственного Интеллекта.
Это принципиально разные вещи. 

Алексей, ИИ в настоящее время имеет прямое отношение в новому поколению экспертных систем, но "классически" - да. Однако, эти споры - лишь вопрос запутанной терминологии. Запутанной не специально, а лишь потому, что в разных отраслях используется разная. Именно поэтому, я любой договор или внедрение регламентной документации начинаю с глоссария.

Сдается мне что подавляющая часть пишуших об ИИ функционально безграмотны. Не знают базовых вещей из школьной программы по информатике.

Не знаю, кого вы имели ввиду, лично у меня ИТ-диплом, и нейронку могу руками  написать-собрать, на том же python'e :)

Директор по развитию, Москва
Алексей Уланов пишет:

Давайте вспомним что есть:
1. алгоритмическое программирование.
2. программирование Экспертных Систем.
3. программирование Искусственного Интеллекта.
Это принципиально разные вещи. 

Алексей, ИИ в настоящее время имеет прямое отношение в новому поколению экспертных систем, но "классически" - да. Однако, эти споры - лишь вопрос запутанной терминологии. Запутанной не специально, а лишь потому, что в разных отраслях используется разная. Именно поэтому, я любой договор или внедрение регламентной документации начинаю с глоссария.

Сдается мне что подавляющая часть пишуших об ИИ функционально безграмотны. Не знают базовых вещей из школьной программы по информатике.

Не знаю, кого вы имели ввиду, лично у меня ИТ-диплом, и нейронку могу руками  написать-собрать, на том же python'e :)

Директор по развитию, Москва
Максим Часовиков пишет:

Не понимаю, зачем нейронки в "повторяющихся, рутинных операциях".. - тут вполне себе обычный алгоритмы рулят.. 

Причина таже, по которой постоянно обновляют "старое ПО"/алгоритмы: выявление факторов совершенствования. Только, в большинстве случаев пока это делают люди. 

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
В России вырос спрос на специалистов, работающих с животными

За год число размещенных вакансий, предполагающих работу с животными, выросло на 14%.

Соискатели стали отказываться от оффера в полтора раза чаще, чем до пандемии

В чем причины и почему соискатели не становятся сотрудниками?

«Улыбка радуги» запустила первый в ритейле HR-канал в Tiktok

Работать над контентом для TikTok будут 5 команд сотрудников из магазинов, победители конкурса, проведенного в компании для выявления талантливых корпоративных видео-блогеров.

«Сколково» опубликовало рейтинг самых инновационных банков

Исследование проводилось по 20 критериям, сгруппированным в три тематических блока: «Инновационное развитие», «Цифровые сервисы» и «Мобильные приложения».