Меня зовут Сергей Ахметов, я технический директор компании - разработчика HRTech-решений TalentTech, расскажу про систему автоматизации алгоритмов онбординга, развития, обучения и вовлеченности каждого отдельного сотрудника в компании.
По сути, это наше выражение в коде и железе HR-процессов здорового человека в противовес тем, где большие объемы работы соседствуют с не до конца отлаженными процессами. Где линейным руководителям и сотрудникам HR не хватает времени, ресурсов, подсказок, схем. Плюс извечные вопросы: как быстро и безболезненно ввести нового сотрудника в коллектив? Когда и кому нужна переквалификация и обучение? Все ли сотрудники максимально вовлечены в процесс? Как всем этим управлять и контролировать? В общем, подробности под катом.
Что это за система
Human Capital Management System — это наша разработка, основная задача которой — развитие таланта человека и раскрытие его потенциала внутри компании. Она состоит из семи модулей, но мы пока будем говорить только про адаптацию новых сотрудников в компании, обучение и вовлечение их в рабочие процессы.
Работа HCMS с человеком начинается с первого его «касания» с компанией. Как только он отправил свое резюме туда, где установлена HCMS, — все, с ним уже работают. И если он будет принят в компанию, то система подхватит его и будет помогать на всем карьерном пути.
Любая масштабная автоматизация представляет собой платформенное решение, и наша состоит из нескольких частей:
Технический уровень, включающий в себя общие сервисы и backend.
Уровень DataLake, ML-сервисов и запуска ML-моделей, где мы собираем и обрабатываем данные, делаем аналитику.
Продуктовый уровень, на котором функционируют вышеупомянутые модули и который обеспечивает функционал платформы.
Уровень интеграции, связывающий платформу с IT-ландшафтом систем заказчика.
И самый важный модуль — цифровой профиль сотрудника, где собраны подсказки, аналитика.
Объединение всех компонентов системы запускает в компании performance-цикл. К примеру, нам нужно дообучить штатного сотрудника навыкам, необходимым в его работе. Проверим, как давно он обучался и что было последним, чтобы в этот раз давать новые для него темы. Исходя из текущей ситуации, назначим ему обучение. После обучения запланируем квалификационный тест и расписание новых обучений. Увидим, как новые знания отразились на перфомансе. Вся информация при этом будет накапливаться в цифровом профиле сотрудника. И в нужный момент цикл обучения для этого сотрудника запустится вновь.
А теперь немного о стеке технологий.
Вся система — микросервисы, написанные на Ruby и Go и живущие в Kubernetes. Базы данных — PostgreSQL и MongoDB в зависимости от микросервисов. Фронтенд на Vue.js. Аналитическая платформа основана на Apache Kafka, ClickHouse и Vertica. Самописные модули на Java и Python присутствуют как некоторые слои, которые все это склеивают воедино. Все вместе собирается при помощи CI/CD здорового человека.
Остановимся подробнее на ядре системе — цифровом профиле. Его работу можно сравнить с работой дирижера оркестра. Цифровой профиль объединяет модули системы, аккумулирует из них нужную информацию, а затем представляет ее в виде единого решения, давая штатным сотрудникам, руководителям и HR подсказки, как эти данные можно использовать.
Цифровой профиль агрегирует данные как из бизнес-процессов компании, так и из резюме сотрудников, чтобы иметь информацию не только о его текущих делах, но и исторические данные о предыдущем опыте.
Цифровой профиль — это не просто аналитика, которая собирается вокруг сотрудника, а цифровой двойник человека, помогающий сотруднику понять, где он внутри компании, как ему стать лучше и заработать больше.
Руководителю цифровой профиль помогает понять, как он управляет людьми и точно ли все хорошо в его «королевстве». Кроме того, у руководителей часто присутствует еще одна боль — множество разрозненных данных о сотруднике, которые сложно анализировать без фокуса на что-либо и подсказок системы.
К примеру, руководитель нового отдела продаж видит, что в этом квартале rate отдела 75%, — это хорошо или плохо? Цифровой профиль подсказывает, что вся компания отработала на 85%. Значит, отдел продаж в красной зоне? Нет. Наша система отслеживает аналитику данного отдела в разрезе других схожих отделов и учитывает изменения период к периоду. Важно, что это новый отдел, rate которого скакнул с 0 до 75%. Поэтому он в зеленой зоне.
Теория развития сотрудников
Углубимся немного в HR-теорию. Всех сотрудников компании условно можно разделить на три типа: Hi-po (сотрудники с высоким потенциалом), middle и low performer. Обычно Hi-po составляют только 5% от всех сотрудников. Это те личности, которые двигают организацию вперед, и основной фокус внимания и развития нужно направить именно на них. Middle performer — это хорошо работающий сотрудник, который должен продолжать работать в том же темпе. Low performer ждет два пути: либо подтянуться, либо на выход.
При работе с данными типами сотрудников специалисты часто получают сопротивление в виде трех фраз: «это я не могу», «не знаю, как это сделать», «я не хочу это делать». Три главных барьера у сотрудника в организации: «не могу», «не хочу», «не знаю». Встречаясь с этим, руководителю необходимо адаптировать, обучить и вовлечь сотрудника, чтобы разрушить барьеры, повысить эффективность работы человека и оказать влияние на performance. И это как раз показательный кейс необходимости и работы системы Human Capital Management System.
Как система понимает, что с сотрудником что-то идет не так? Чтобы выявить, с каким из типов барьеров столкнулся сотрудник, система использует накопленные данные о поведении всех сотрудников и отклонения от норм. Но в каждом отдельном случае мы по-разному учитываем отклонение и что-то уникальное считаем за норму. Условно, 100 закрытых багов для программиста плохо, а для тестировщика — хорошо.
Откуда мы берем методологии? Можно сказать, что эта история про одного большого методолога — Андрея Митюкова, который является фаундером всего проекта. Компания выросла из большого количества экспертизы «Севергрупп», где этот опыт копился и реализовывался годами. И где продолжается шлифовка методик и подходов.
Во-вторых, внутри TalentTech существует своя экспертная группа методологов, которая адаптирует международный опыт под российский рынок, проверяет теории на практике в разных сферах бизнеса.
Чтобы продемонстрировать работу системы, рассмотрим несколько кейсов, в которых были задействованы сотрудники наших клиентов. Во всех этих компаниях стоят один или несколько модулей системы HCMS. Истории реальные, но нам пришлось изменить имена, поскольку со всеми в бизнесе традиционно подписываются всевозможные NDA.
Кейс работы модуля адаптации
Путь новичка в компании практически всегда начинается с адаптации.
Итак, Роман устроился тестировщиком в компанию «СеверПлюс». Он установил приложение «TalentTech.Адаптация» (далее в тексте будем называть его «цифровой помощник»), как только принял офер: на этом этапе ему доступны некоторые разделы про корпоративную культуру, информация о руководителе и членах команды, чтобы сразу познакомиться с компанией и будущими коллегами.
В первый рабочий день Роме было предложено выполнять первичные задания, изучать информацию, давать фидбек и проходить небольшие тесты, получая за все это баллы. По итогам набранного количества баллов в приложении формируется рейтинг новичков. Но, что более интересно, набранные баллы можно обменять на дополнительные реальные выходные.
В конце дня Рома оставил обратную связь о том, как ему на новом месте: все было отлично, коллеги внимательны, обед в кафе тоже порадовал, но вот очередь к кофемашине по утрам огорчила. Цифровой помощник подсказал, что есть еще одна кофемашина непосредственно в рабочем опенспейсе и там не бывает очередей.
На второй день у Романа появилось несколько задач по тестированию — руководитель Романа следил за выполнением задач в цифровом помощнике, чтобы в случае чего подключиться и помочь.
В первую неделю наш новичок изучал документацию по системе, которую ему придется тестировать. В конце обучения был тест, чтобы проверить, все ли он усвоил, или наставнику нужно обратить его внимание на какие-то из компонентов системы. По факту Рома правильно ответил на 20 из 23 вопросов. Позже выяснилось, что он действительно не знал правильного ответа, так как в документации информация отсутствовала. Наставник Романа обсудил с ним пробелы и создал задание на внесение изменений в документацию.
В конце первой недели Рома встречался с наставником и руководителем для обсуждения текущих дел. По итогам встречи он также оставил обратную связь и даже увеличил рейтинг руководителя в приложении, отметив, что руководитель глубоко вовлечен в процесс: не стал делегировать, а сам объяснил кусок кода в системе, который Роме был непонятен.
За период адаптации Роман прошел несколько уровней в своем цифровом помощнике. Каждая компания управляет ими самостоятельно, а тут для примера я укажу семь типичных пунктов, которые берутся за основу: уровень 1 — знакомство с приложением; уровень 2 — информация о компании, подразделении, миссии, ценностях; уровень 3 — пребординг (информация о трудоустройстве: документы, инструктаж, пропуск); уровень 4 — первый день (нормативы, СИЗы, маршруты следования, задачи на первые три дня); уровень 5 — первая неделя (расположение оборудования, рабочего пространства, план адаптации); уровень 6 — первый месяц (работа без рисков, задачи подразделения, структура команды, ИПР); уровень 7 — итоги (сбор обратной связи, встречи с наставником).
За каждый уровень в приложении сотрудник получает баллы, по которым можно увидеть свое место в общем чарте.
На всех этапах адаптации цифровой помощник шлет напоминания о назначенных встречах, текущих задачах и сроках, необходимости что-то изучить и затем пройти тест, ну и приятности в виде ачивок и баллов, которые, в нашем примере с Романом, можно было обменять на реальные выходные.
Кейс с модулем обучения
Все мы знаем, что выгоднее растить сотрудников внутри компании, чем брать «с улицы». Поэтому важно следить за интересами работника, а также его неожиданно открывшимися способностями. И тут у нас есть кейс «Ростелекома». Его политика направлена на предоставление сотрудникам возможности повысить квалификацию или сменить профессию именно внутри компании. В принципе, так поступают многие крупные фирмы.
Выполняя задачу по выращиванию кадров, HCMS отправляет приглашение на тестирование на знание Python для сотрудников Марии Смирновой (специалист по подбору персонала) и Петра Семенова (менеджер по продажам). Логичный вопрос: почему именно им?
Система мониторит состояние сотрудников, чтобы уменьшить количество случаев профессионального выгорания, вовремя заметить и развить какой-то навык человека, дать возможность расти в другом направлении. В цифровом профиле Марии есть информация о ее образовании: «Информатика в экономике», МИРЭА. Поэтому Мария выбрана системой для тестирования не случайно. Петр в своем профиле в графе «интересы» указал языки программирования. И ему тоже был предложен этот тест.
Проверка навыков программирования на Python у Марии заняла 25 минут. Сначала ей попадались вопросы по синтаксису языка, которые отложились в памяти со времен университетской программы. С каждым вопросом становилось все сложнее. В конце было три задачи на написание программ. Мария отметила, что последняя задача ей не удалась — пришлось просто пропустить ее, потому что даже описание было непонятным. Но две другие она все же выполнила.
Тест изначально был адаптивным: уровень сложности вопросов изменялся в зависимости от успешности ответа на предыдущие. Поэтому Марии становилось сложнее с каждым вопросом и даже выпали три задачи. А вот Петру не попалось ни одной практической задачи и на выполнение теста потребовалось лишь 16 минут. Все потому, что система на этапе простых вопросов и неверных ответов на них посчитала, что его знаний недостаточно для перехода на следующий уровень. Благодаря адаптивности заметно сократилось время прохождения теста. Система с первых вопросов понимает примерный уровень участника и не нагружает его лишними заданиями.
По окончании теста руководители Петра и Марии получили аналитическую сводку. Информационная панель показала навыки и позиции пользователей, а также данные для принятия решения по последующему обучению в авторских программах компании и возможности перехода на другую должность.
Марии было предложено углубленное обучение и стажировка в отделе разработки. А Петру предложили пройти курс «Основы языка Python». Кстати, тест был вовсе не обязателен, но данным сотрудникам он оказался интересен, в ином случае Петр и Мария могли бы от него отказаться.
Каждый сотрудник получил подготовленный для него контент для развития по актуальным для него навыкам и темам. Такой подход сокращает индивидуальный план развития примерно на 60% и экономит время за счет определения развитых зон и выявления конкретных тем внутри раздела, по которому надо дообучить сотрудника.
Кроме того, наличие данных для усиления навыков сэкономило время HR-отдела — им не нужно искать и планировать обучающую программу для Марии и Петра. Все это уже есть в системе.
Корреляция между вовлеченностью и эффективностью
Это третий кейс, в котором будет видно, как отрабатывает модуль «TalentTech.Вовлеченность».
В связи с пандемией и переходом на удаленную работу в компании «Лента» решили «замерить» настроение сотрудников, а также получить информацию о том, что мешает эффективной работе на удаленке.
Сотрудникам отдела закупок одного из подмосковных магазинов разослали приглашения пройти онлайновый пульс-опрос. Мы возьмем ответы девушки Анны, у которой спросили, удалось ли ей организовать дома свой рабочий день, не страдает ли взаимодействие с коллегами и руководителем, хватает ли ей домашнего компьютера для выполнения задач. Также в опросе присутствовали вопросы по быстроте передачи информации и документов на закупку между отделами.
Чтобы уточнить общее настроение сотрудника в пандемию, были вопросы про то, как Анна адаптировалась к работе из дома, что ей больше нравится — удаленка или офис.
Прохождение пульс-опроса заняло шесть минут. Анна ответила, что ей удалось замотивировать себя на работу в домашних условиях. И она бы не хотела возвращаться в офис. Отчасти она даже рада переходу на удаленку, так как офис находится в двух часах езды от дома. Экономия времени выходит огромная. Плюс она уже подыскала себе онлайн-фитнес, на который раньше попросту не оставалось сил.
Что касается отрицательных сторон, по ее мнению, то коммуникация между членами команды немного снизилась. Несколько раз она одновременно с коллегой обрабатывала один и тот же заказ на закупку. То есть проводила двойную работу, теряя время. Иногда закупщики забывают поставить в системе значок «в работе», а когда сидели рядом в офисе, всегда уточняли, кто и какой заказ берет.
По итогам теста руководитель создал специальный чат, в котором каждое утро после получения листа заказов сотрудники пишут, с какими именно заказами будут работать.
Другие модули системы
Приведенные кейсы — своего рода упрощенный вариант демонстрации логики работы отдельных элементов HR-платформ. За кадром осталось еще несколько модулей, а также работа бэкофиса. Из всего этого самым интересным является логика работы ИИ в модуле обработки резюме, о чем мои коллеги расскажут в следующем посте.