Осторожно, революция: что не так с современной кадровой аналитикой

Сто лет назад Фредерик Тейлор разработал концепцию «научного менеджмента», которая впоследствии легла в основу современного подхода к управлению персоналом. Ключевая идея заключалась в том, что рабочее пространство нужно превратить в настоящую психологическую лабораторию, где можно отслеживать каждое движение сотрудников и благодаря этому повышать их производительность и снижать уровень стресса. Эта революционная парадигма сподвигла многих известных промышленников, включая Генри Форда, на такие беспрецедентные инновации в сфере организации труда, как создание конвейера и выведение научно обоснованной формулы для оптимизации ролей, задач и эргономики рабочего пространства с целью повышения производительности труда. Крупные компании вроде Ford Motor Company стали полигоном для изучения и проверки идей прикладной психологии. Так зародился научно-доказательный подход к HR.

Столетие спустя мы все еще опираемся на учение Тейлора. Крупнейшие и наиболее успешные корпорации, такие как Google и Microsoft, активно занимаются анализом данных, нанимают множество ученых-экспертов по промышленной и организационной психологии и стремятся ускорить цифровую трансформацию, внедряя технологии на основе ИИ и используя большие данные для улучшения HR-систем. Мы живем в эпоху HR-аналитики, инструменты которой значительно усовершенствовались еще до пандемии. Но в мире, где работа все чаще переносится в виртуальное пространство (а порой ведется в нем полностью), объем информации для анализа и прогнозирования поведения сотрудников будет расти по экспоненте, открывая все больше возможностей для управления кадрами на основе технологий и данных.

В широком понимании HR-аналитика — это работа кадровиков, нацеленная на получение сведений о сотрудниках на основе данных (да, это самая загадочная область HR). Можно сказать, что данные — это цифровые записи о поведении сотрудников, а кадровая аналитика — наука, которая трансформирует эти данные в реальные идеи о том, как повысить эффективность организации. В распоряжении большинства организаций есть огромные массивы данных. Мы часто слышим, что «данные — это новая нефть», однако без аналитики данные не несут никакого смысла и остаются простой последовательностью нулей и единиц. Чтобы извлечь из них пользу, нужны специальные знания, правильный подход и моделирование. Следующий шаг на этом пути — действовать на основании полученных выводов, чтобы принимать решения с опорой на данные и создать соответствующую культуру. По сути, HR-аналитика — это целенаправленные и систематические усилия по построению более научно-ориентированной, человекоцентричной и меритократической организации. В идеале все это должно сделать компанию более эффективной.

Рассмотрим такой показатель, как опыт сотрудников в компании. Традиционно он измеряется путем ежегодных опросов, призванных оценить уровень удовлетворенности и вовлеченности персонала. Хотя эти показатели определенно коррелируют с производительностью труда, эта корреляция обычно невелика (кривые вовлеченности и производительности совпадают менее чем в 20% случаев) и сопряжена с посторонними факторами, такими как личные особенности сотрудника. К тому же неразумно ждать целый год, чтобы оценить моральный дух в компании. Почему бы не следить за этим чаще?

Сегодня набирают популярность более регулярные опросы. Инструменты для опроса персонала можно быстро использовать для принятия реальных мер, приносящих пользу и сотрудникам, и предприятиям в целом. Фирмы вроде Glint, CultureAmp, Qualtrics и Peakon помогают организациям регулярно опрашивать сотрудников, чтобы оценить их настрой и уровень вовлеченности в реальном времени. Инструменты для сбора мнений сотрудников были популярны и раньше, но особенно они распространились с началом пандемии COVID-19. Такие компании, как Rabobank, Merck и National Australia Bank опрашивают сотрудников, чтобы понять, как они справляются с новыми условиями удаленной работы, как меняются их потребности в поддержке и на каких условиях они предпочли бы вернуться в офис. С помощью таких инструментов, как стратифицированная выборка (альтернатива случайной выборке, позволяющая разделять выборку на «страты» и делать прогнозы по населению), текстовая аналитика (программы, анализирующие слова и частоту их употребления, чтобы выявить эмоции, настроения и психологические особенности людей) и дискуссионные площадки, компании могут получать ценные сведения о том, что важно для их сотрудников в быстро меняющихся условиях, не утомляя персонал опросами и сохраняя индивидуальную анонимность каждого.