Переводы

Сегодняшняя статья меня заинтересовала потому, что в ней речь идет о фреймворке DEX — Digital Employee eXperience. Его идея в том, чтобы повысить производительность за счет совершенствования работы сотрудников в информационных системах.
Вспомнилось, что один главред новостного издания на ТВ в девяностых, угрожал своим журналистам лишением трети зарплаты за каждое из трех слов в одной фразе «наше непростое время». Три слова и получки нет.
Так вот в статье как раз об этом и говорят: после пандемии фиксируется снижение производительности труда, а также сложности с поиском и удержанием, и один из способов развернуть тренд падения эффективности – это наращивать цифровую грамотность и улучшать системы. С удовлетворением прочитал, что автор статьи тоже признают убогость интерфейсов всех, без исключения, современных ERP-систем и предлагают создавать команды, которые будут опрашивать и учить сотрудников, а также улучшать дизайн систем с целью помочь работникам, которые еще остались, быть более производительными.

Если вы сталкиваетесь с разработкой программных продуктов, вряд ли вы пропустили новые достижения в области искусственного интеллекта, которые были возникли за последние два года, такие как LLMs (большие языковые модели), и практически невозможно было пропустить шумиху вокруг выпуска феноменальных GPT-3.5 и GPT-4.
И даже если на их создание ушли годы, успеха они достигли почти мгновенно.
В этот статье рассказывается о том, как можно воспользоваться генеративным ИИ, сохранив при этом данные в безопасности. Тем интереснее, что об этом рассказывает компания Orgnostic, которая занимается созданием коммерческой системы People Analytics. Конечно, им хочется не отставать в GPT-Crunch, но сфера очень уж деликатная. В целом у них выработалась некоторая стратегия, на основе которой достигнуты определенные успехи безопасного внедрения этой технологии в свой продукт, подробнее — читайте в статье.

Джош Берсин делится взглядом на уже понятные области применения искусственного интеллекта в корпоративном обучении (L&D). Скоро искусственный интеллект освободит время корпоративных менеджеров по обучению за счет автоматического составления инструкций, корпоративных курсов и локальных баз знаний. Кроме того, он рассказывает об экспериментах с микрообучением и выравниваем команд по скиллам на основе алгоритмов ИИ. Почитайте, это самое ближайшее будущее, достижение которого избавлено от сложностей с корпоративной конфиденциальной информацией поэтому здесь, вероятно, будет первый «технологический прорыв» 🙂

Помните электронную таблицу? Раньше она была чрезвычайно важным инструментом специалистов по работе с персоналом. Цифры по посещению, данные по продуктивности и распределение бонусов и льгот — всё это сохранялось в формате сводных ведомостей на компьютере для принятия решений относительно персонала. Данные вводились вручную людьми с разным образованием и подготовкой. Кроме того, такие таблицы подвергались опасности ненужного разглашения или преднамеренного искажения информации, что усложняло обеспечение безопасности данных.
Многим руководителям HR отделов приходилось седеть от таких инцидентов и стрессовых ситуаций. Однако, существует гораздо более эффективный метод управления данными, касающихся работников — аналитический подход, известный как People analytics.

Опыт работы с информацией в зрелых компаниях обеспечил нам огромный поток данных о работниках. Мы уверенно собираем их, обрабатываем, объединяем разрозненные наборы и используем результаты при принятии решений. Статья HBR предлагает вернуться к началу и заложить культуру работы с данными сотрудников. Так как сейчас у компаний в арсенале больше методов получения личной информации и больше мотивации её использовать, им не помешают ориентиры для ответственной работы с данными сотрудников, в том числе из-за привлечения большего внимания со стороны регулирующих органов.
Авторы статьи предлагают определить цель сбора данных, не собирать лишнего, использовать данные во благо и сообщать сотрудникам о целях обработки их информации.
Главное, как кажется, сделать эти принципы публичными и четко соблюдать при совершенствовании HRM-систем.

За последние месяцы некоторые крупнейшие в мире технические компании вместе сократили более 150 000 работников. Эти организации называют разнообразные причины такой необходимости, которые главным образом сводятся к сокращению затрат при замедлении экономического роста по всему миру.
На самом деле, маловероятно, что этим компаниям не хватает денег. Например,  известно, что Microsoft сократил около 10 000 сотрудников, при этом руководство компании решило вложить 10 миллиардов в компанию   OpenAI, в которой было создано приложение ChatGPT. Получается, что за решением вложить сумму денег эквивалентную 1 миллиону на уволенного сотрудника в компанию, разрабатывающую ИИ, кроются какие-то деловые причины.

Именно люди являются движущей силой в сердце любой организации. И последние несколько лет оказались нелегкими для любого из нас. Пандемия, всемирная нестабильность, неустойчивая экономика и другие значительные изменения стали трудностями, с которыми работники никогда ранее не сталкивались.
Сегодня мы сталкиваемся со своего рода «кризисом человеческой энергии», который вредит сотрудникам. Работники складов, точек продаж и офисов истощены, они ощущают выгорание и демонстрируют признаки эмоциональной отчужденности. Все это доказательство того, что у них не получается поддерживать баланс работы и личной жизни.

Наверное, все уже поняли, что я большой фанат Microsoft. Нашел статью, в которой специалисты команды Microsoft Digital Employee Experience рассказывают о том, как они централизовали HR-данные для своей системы People аналитики. Конечно, они сделали это на базе Azure, eat your own dog food, как говорится. Но меня действительно поразило, что core-система в Microsoft — это SAP SuccessFactors.
Теперь, говорят, у них есть надежная масштабируемая система с «колоночной» безопасностью, готовая к внедрению идей машинного обучения и искусственного интеллекта.
«Одним из самых уникальных и дальновидных результатов является то, что мы смогли объединить качественные данные с количественными, — говорит Дон Клингхоффер, вице-президент отдела аналитики персонала в Microsoft. «Мы можем создавать модели данных с результатами опросов сотрудников, количественными данными, такими как убыль и разнообразие, а затем объединять их чтобы понять общие идеи».
Статья расскажет о том, какие принципы были учтены при разработки их этой core системы, призываю ознакомиться.

Стремление подкопить отпускные дни – еще одно глобальное «завоевание» пандемии. Крайность этого проявляется в том, что удаленщики просто перестают ходить в отпуск. По моим наблюдениям, у тех, кто работает на удаленке часто накапливается больше 30 дней отпуска в запасе и остаток снижается только за счет героических усилий HR. Людей приходится буквально выгонять в отпуск. Почему так? Оказывается, при работе из дома не возникает критической усталости от работы, потому что сотрудники поняли, что отдохнуть можно, просто снизив на себя нагрузку. Снес в пятницу совещания, закончил пораньше – вот вроде и отдохнул. Это иллюзия, потому что в таком случае настоящего качественно отдыха не происходит и мы продолжаем накапливать фоновый уровень стресса. В статье из Bloomberg мы узнаем и другие причины. Те, кто не ходят в отпуск мотивируют свое решение отсутствием необходимости в отдыхе, беспокойством по поводу отставания по работе или дискомфортом при перекладывании своей работы на коллег. В период экономической нестабильности, уже вызвавшей волну сокращений, некоторые даже уверены, что отпуск уменьшает их шансы на повышение или может даже стоить им их работы.
В результате размеры накопленных резервов на отпуска достигают рекордных значений и составляют до 10% годового ФОТ, классное «вложение» в эпоху дорогих денег?
Почитайте, что об этом пишет Bloomberg.

Мне понравился свежий пост Laurent Reich про переход к Data-driven HR. Что он предлагает? Изучите best practice, выберите и визуализируйте ключевых показатели, общайтесь с бизнесом, заботьтесь о качестве и безопасности данных. Как все будет готово — подключите Data science. Делюсь быстрым переводом статьи, которую можно использовать как чеклист и информацию к размышлению.