«Умный» HR: технологии интеллектуального управления персоналом
В погоне за кадрами
Работа с людьми в организации — от найма, адаптации и обучения до оплаты труда и карьерного роста — серьезно и быстро меняется.
Ускорение бизнеса требует простоты и прозрачности процессов для сотрудников. В крупных компаниях в управлении персоналом несколько процессов — подбор и адаптация, вознаграждения и льготы, обучение и развитие. Если они не связаны, это замедляет и усложняет работу HR-отдела.
Сотрудника нужно вовлекать в работу компании. Это имеет мало общего с корпоративными мероприятиями и лидерскими тренингами. На каждом этапе карьеры роль и обязанности сотрудника должны соответствовать его навыкам, стремлениям и потребностям. Только тогда он будет работать максимально эффективно.
Кадровые решения должны приниматься на основе данных. Интеллектуальные системы позволяют исключить субъективность при принятии кадровых решений и «недосмотров», когда из-за недостаточной заработной платы эффективный сотрудник уходит из компании.
Необходимо оптимизировать рутинные процессы. Это значит обеспечить минимальные затраты времени сотрудников и ресурсов компании на повторяющиеся процессы: административные (оформление, командировки) и в сфере управления талантами (подбор, адаптация, оценка, управление вознаграждениями и льготами).
Основа интеллектуального HR — в облаке
Во многих организациях сохраняются устаревшие процессы и системы в сфере управления кадрами, потому что HR-решения зачастую внедряются как часть большого ERP-проекта, в котором главное — это производство и финансы. А на переосмысление и упрощение кадровых процессов не хватает ресурсов.
Основой для интеллектуального управления персоналом служит интегрированная облачная HR-платформа. Это информационная система, в которой все процессы управления персоналом работают на едином наборе и формате данных и связаны между собой, а информация о сотрудниках хранится в одном и том же месте. Она позволяет:
- стандартизировать и упростить HR-процессы во всей компании, чтобы сотрудники могли легко узнать из системы, что им нужно сделать для повышения заработной платы, карьерного роста в компании и получения льгот и привилегий;
- полностью автоматизировать административные процессы, чтобы сотрудникам не приходилось тратить время на заполнение бумаг и получение подписей;
- быстро настраивать процессы при изменении потребностей и размеров бизнеса, тогда новые функции смогут внедряться оперативно, а расширение штата компании — проходить безболезненно;
- обеспечивать совместную работу и социальное взаимодействие сотрудников и создать базу для самоорганизации и саморазвития компании;
- анализировать данные о персонале совместно с производственными данными, чтобы повысить профессиональный уровень анализа и принятия решений.
Технология машинного обучения хорошо справляется с автоматизацией рутинных процессов и позволяет сократить затраты на их исполнение. На ее основе работают многие интеллектуальные HR-сервисы.
1. Интеллектуальный подбор персонала
Подбор персонала — технологичный процесс, который требует решения транзакционных и коммуникационных задач, в том числе управление заявками на подбор, реклама вакансий, ведение профилей кандидатов, организация собеседований, оценка соискателей, а также принятие решений о том, какой кандидат больше подходит.
Для подбора персонала на массовые позиции или на позиции со стандартными требованиями есть несколько типовых сценариев применения машинного обучения:
- коммуникации с кандидатами и назначение интервью. Чтобы связаться с соискателем, уточнить у него необходимые детали, ответить на его вопросы и организовать интервью, применяются чат-боты и голосовые роботы с возможностями распознавания речи;
- анализ резюме кандидатов. Если модель обучить на данных о том, какие кандидаты были наиболее успешны при отборе в прошлом, то система сама сможет обеспечивать первый — самый трудоемкий — этап отбора, на котором из многих резюме кандидатов нужно выбрать несколько для проведения интервью. Некоторые модели машинного обучения могут не только определять наиболее подходящих кандидатов, но и интерпретировать, почему они посчитали данного кандидата подходящим.
2. Интеллектуальная карьера и обучение
Машинное обучение помогает сотруднику выбрать наиболее подходящий путь развития в компании на основании его знаний, навыков и предыдущего опыта работы. Обученная модель может предложить на выбор, какие позиции для карьерного роста внутри компании стоит рассмотреть. Кроме того, на основании данных объективного контроля на производстве, обратной связи от руководителей и других сотрудников или результатов прохождения тестирования и аттестаций интеллектуальные сервисы в системах обучения позволяют проанализировать, каких навыков и компетенций у сотрудника не хватает, и порекомендовать необходимые курсы или микрокурсы, которые автоматически будут поставлены в его план обучения. Особенность модели состоит в том, что она подсказывает сотруднику, что он должен сделать, чтобы еще больше соответствовать желаемой позиции, и помогает менеджеру по подбору персонала найти подходящего кандидата из штата на открытую позицию.
3. Cамообслуживание и автоматизированная обработка запросов сотрудников
Современная модель предоставления HR-сервисов сотрудникам предполагает, что все обращения в HR производятся через создание запросов в информационной системе. За исполнение запросов отвечает общий центр обслуживания (ОЦО), сроки реализации регламентируются соглашением об уровне сервиса (SLA). Вместо личного общения с HR-службой сотрудник может решить все вопросы удаленно. Сервис на основе машинного обучения может автоматически классифицировать тему обращения, прислать сотруднику ответ из базы знаний или перевести запрос на нужного сотрудника ОЦО, если автоматически ответить на запрос невозможно.
4. Помощь руководителям
Интеллектуальные HR-системы могут анализировать количественные данные цифрового следа сотрудника, не относящиеся к его персональной информации, и предоставлять рекомендации руководителям. Например, модель на основе машинного обучения может, анализируя количественные показатели коммуникации в корпоративной почте или мессенджере, определить, что сотрудник резко изменил свое рабочее поведение (начал отправлять меньше писем, медленнее откликаться на задачи, срывать сроки отправки документов), сравнить его с историческими показателями сотрудников, которые увольнялись по собственной инициативе, и — если поведение совпадает — порекомендовать руководителю или сотруднику HR-службы поговорить с коллегой о причинах его демотивации.
Несмотря на серьезные преимущества, которые можно получить от внедрения новейших технологий управления персоналом, в России они пока не слишком распространены. По данным совместного исследования SAP и Deloitte, только 11% российских компаний в том или ином виде используют интегрированные платформы управления персоналом, а интеллектуальными инструментами пользуется от 4 до 6% организаций. Однако будущее выглядит более оптимистичным: платформы и инструменты интеллектуального HR становятся доступнее и легче во внедрении для многих российских компаний во всех отраслях экономики.
Читайте также материалы SAP о том, как организовать интеллектуальные цепочки поставки и создать интеллектуальный клиентский опыт на РБК Pro.