Цифровизация бизнеса и жизни людей в целом неизбежно влияет на все традиционные сферы деятельности, и HR не исключение. В эту отрасль быстро приходят новые высокотехнологичные инструменты и решения, без которых дальнейшее развитие уже невозможно. Глобальные инвестиции в новые HR-технологии в 2015 году превысили $2 млрд, по данным CB Insights. За счет этого формируется новая экосистема цифрового рекрутмента.
Сергей Мацоцкий, председатель правления IBS, отмечает, что в области управления персоналом «происходит настоящая революция — «уберизация». «Ведь вся компания Uber, с ее программистами и технологиями, по сути, есть один большой HR-департамент, задача которого — управлять огромным человеческим ресурсом: рекрутировать водителей, оценивать качество их работы, заниматься обучением, отслеживать их продвижение по карьерной лестнице, рассчитывать вознаграждение и увольнять при необходимости. Все эти процедуры в Uber принципиально цифровые, автоматизированные и онлайновые», — говорит Мацоцкий.
Социализация и автоматизация
Деятельность HR сегодня все активнее перемещается в облака и мобильную плоскость. Это повышает скорость работы специалистов и в конечном итоге — их эффективность. Еще одно направление, где активность рекрутеров все заметнее, — социальные сети, которые предоставляют огромные объемы данных о соискателях. «При поиске, подборе и найме управленцев и топ-менеджеров сами компании-работодатели — свыше 60%, по нашим оценкам, — и кадровые провайдеры все больше используют соцсети, — подтверждает Наталия Малышева, HR бизнес-партнер компании «Анкор». — Они дают возможность взглянуть на кандидата в разных ракурсах, а кандидату позволяют включить в свой профайл «живые» рекомендации и дополнительную информацию, которую не всегда можно отразить в сухом резюме. Все большую популярность приобретают онлайн-инструменты оценки кандидатов. Это экономит время и позволяет установить фильтры, добавив параметры, необходимые для той или иной позиции».
При этом инструменты HR Digital направлены на повышение эффективности и скорости решения традиционных задач, считают в «Анкоре». Речь идет о прозрачной системе мотивации и оценки персонала, безупречном соблюдении выплаты зарплаты и бонусов, понятной системе обучения навыкам, необходимым для реализации задач.
В компании HeadHunter указывают на автоматизацию всех процессов как на один из главных драйверов цифровой революции в HR. «Это может быть автоматизация рекрутинга с помощью ATS (Applicant Tracking System — система управления соискателями), автоматизация управления компенсациями или внедрение современных облачных информационных систем, которые улучшают эффективность бизнеса», — комментирует Борис Вольфсон, директор по развитию HeadHunter. Сегодня в каждой пятой российской компании автоматизированы процессы коммуникации, обучения и оценки персонала, и только 15% организаций все обрабатывают вручную.
Используя множество информационных систем и взаимодействуя с соцсетями, компании накапливают большие объемы данных. Работа с ними — основной вектор цифровизации сегодняшнего HR. Так, анализ Big Data позволяет прогнозировать и, соответственно, предотвращать уход работников, приняв превентивные меры. Можно измерять изменения в настроении сотрудников или в восприятии ими работодателя. Можно прогнозировать успешность кандидата на той или иной позиции в компании. В итоге глубокая аналитика дает существенную экономию издержек на поиск и привлечение новых работников.
«Есть ряд функций в HR, где новые технологии, основанные на сборе и анализе данных, могут помочь организациям в достижении бизнес-целей», — подтверждает Сергей Мацоцкий. Данные, по его словам, позволяют, во-первых, определить, почему и в какой момент люди покидают компанию и насколько дорого это обходится организации. Вторая ниша — наем. В зависимости от размера компании получают сотни или сотни тысяч резюме ежемесячно. То, на каких критериях основан выбор наилучшего кандидата из претендентов, — отличный предмет для анализа. Блестящий кандидат с красным дипломом престижного вуза может быть провальным для компании с точки зрения его экономической эффективности, и наоборот. Третье направление, уточняет Мацоцкий, — это анализ прибыльности персонала. Модель анализа данных, которая позволяет связать бизнес-показатели компании с личными характеристиками и поведением сотрудников (например, в отделах продаж), дает возможность нанимать более эффективных специалистов и выявлять успешные паттерны поведения, мотивируя всю команду действовать наиболее выгодным для организации способом.
При этом, по данным глобального исследования Deloitte University Press, в 2015 году 80% HR-профессионалов отмечали, что пока недостаточно подготовлены, чтобы использовать аналитику данных в повседневной работе, и лишь 8% указали аналитику HR-данных как сильную сторону своей организации.
Комментируя ситуацию в России, Борис Вольфсон отмечает, что уже не только крупные корпорации, но и компании среднего или небольшого размера учатся работать с данными в HR, которые становятся основой для выработки управленческих решений. «Сбор и анализ информации о карьерных движениях сотрудников, изменении их компенсации, эффективности и вовлеченности может позволить компании качественно улучшить HR-бренд, — поясняет он. — Чем больше данных компании удается накопить, тем более точные результаты они дают. Уже не менее половины российских компаний, работающих с HeadHunter, анализируют «воронку подбора» (источники, сроки, стоимость, затраченное время), длительность работы сотрудника в компании, его эффективность, срок входа в должность, соответствие компенсационного пакета рынку».
Прогресс в технологической сфере и доступность полного набора подходов, методик и технологий для создания моделей управления персоналом позволят в скором времени совершить качественный скачок в этой области, прогнозируют в IBS. HR-менеджмент превратится в точную науку, а HR-функция компании сместится из зоны неэффективности, где она зачастую пребывает, в точку генерации прибыли, формируя новую парадигму HR 3.0, резюмирует Сергей Мацоцкий. Важно, чтобы связь между HR-показателями и экономикой организации становилась более четкой, а решения в отношении сотрудников базировались бы на точных данных об их продуктивности и индивидуальном вкладе в бизнес компании.
