WTF_HR

Говорят, что в аду для HR-консультантов есть пещера, где непрерывно проходит вебинар по HR-аналитике. Но несмотря на это, мероприятия по теме, о которой средний эйчар знает столько же, сколько 13-летние подростки о сексе, захлестывают Москву каждый ноябрь. И публика с упоением смотрит хоум-видео про очередной проект с предсказанием увольнения.

Вот вам лауреат премии за оригинальный сценарий: люди, создавшие модель машинного обучения для предсказания увольнений в известной федеральной компании, были сами успешно переманены в другие компании на более выгодные условия. Вопрос «предсказала ли модель их увольнение?» коллегам никто, к сожалению, задать не подумал.

А вот крупная ИТ-компания, занимающаяся заказной разработкой, обнародовала топ факторов, влияющих на уход своих программистов (без всякого машинного обучения, на корреляции). И на первом месте находится – сюрприз-сюрприз – художественный фильм «Недоплаченная Звезда». А если эта самая звезда начинает вдруг ускоренным темпом проходить предоставляемое компанией обучение, то пиши пропало – свалит быстрее, чем вы успеете сказать «яблочный пирог» (с).

Коллегам, которые скажут, что это Капитан Очевидность развернул баян, мы хотим задать вопрос: а какое количество из вас в состоянии системно (раз в год по нынешним временам – это не системно, а спорадически) анализировать результаты оценки компетенций и производительности людей относительно их зарплаты, а зарплату относительно рынка (или хотя бы peer-группы внутри компании), а также отслеживать «в одном окне» для этих же людей результаты обучения хотя бы на уровне количества проходимых курсов? Прежде чем кивать головой, подумайте. Потому что для того, чтобы утвердительно ответить на этот вопрос, у вас должна быть простая структура профилей и уровней должностей, а также отлаженные процессы измерения эффективности и оценки по компетенциям. Заказным разработчикам и консультантам в этом смысле повезло – их бизнес устроен относительно несложно и органически завязан на архитектуру талантов и проектное управление сильнее, чем на оргструктуру, особенно в профильных подразделениях. А вот иерархическим монстрам с легионами начальников, которые управляют талантами по оргструктуре, нужно сначала создать эту самую архитектуру талантов и процессы, которые позволят эйчару относительно объективно и заранее (хотя бы до получения сотрудником оффера от конкурентов) понимать, что человек, во-первых, звезда, а во вторых – недоплачен.

Но это полбеды. Помимо этого, у вас должна быть ИТ-система, в которой все данные обо всех процессах управления талантами лежат в одном и том же месте. Благодаря простой структуре, понятным результатам деятельности и наличию большого количества свободных от проектов девелоперских рук, крупные заказные разработчики ПО вполне в состоянии запилить себе такую систему самостоятельно. Для всех остальных специально обученные люди придумали интегрированные облачные системы управления талантами, внутренняя структура которых при грамотном внедрении волей-неволей заставит вас начать анализировать такие вещи и получать результаты. Одна беда – для этого надо чуть-чуть измениться. Не захотим меняться – так и будем заглядываться на чужую аналитику, как подростки на порнофестивале.