Вчера на экзамене (да-да, я учусь) мне попался вопрос про матричные методы планирования. И в процессе подготовки ответа я вспомнил про собственный матричный метод, который время от времени использую.
На прошлой неделе я его упоминал во время выступления на ВДНХ с темой «Искусственный интеллект и производительность труда», а ровно 4 года назад рассказывал, как его применять для эффективного обучения прямо на рабочем месте. И раз столько совпадений, еще раз о нем напишу.
Метод позволяет определять, кому какие задачи назначать.
Предположим, по отношению к задаче наша команда делится на две части: новички и эксперты. Новички это не обязательно начинающие специалисты. Нет, просто подобные задачи делают нечасто или не делали вообще. Эксперты —
те, кто подобные задачи решал неоднократно, знает лучшие практики, особенности решения, подводные камни.
Алгоритм выглядит следующим образом:
1. Определяем важность задачи и ее срочность.
Критерии могут быть разными. Та же «срочность» может означать и «час», и «месяц» — в зависимости от размера задачи. Когда задача — запустить федеральный проект через пару месяцев (как было три года назад с «Пушкинской картой»), эти «пара месяцев» вполне попадают под определение «срочно», ведь обычно так быстро их не запускают.
Аналогично с «важностью». Можно измерять в потенциальной выручке, количестве создаваемых рабочих мест, влиянии на будущие поколения — вам виднее.
2. Определяем, кто «новичок», а кто «эксперт» в подобных задачах.
Критерии экспертности смотрите выше.
3. Распределяем задачи согласно матрице.
3.1. Срочные и важные отдаем экспертам. Но новичок обязательно должен хотя бы наблюдать и получать объяснения, почему нужно делать так.
3.2. Несрочные и неважные можно отдавать новичку. Эксперта привлекать смысла нет, только мотивацию снижать.
3.3. Срочные и неважные отдаем новичку. Но с возможностью привлечь эксперта для помощи, совета, участия в сложной части решения и так далее. Новичку твердое плечо придаст уверенности.
3.4. Несрочные важные задачи тоже отдаем новичку. Эксперт может проверять ход дела, качество результата, давать советы на отчетных встречах, но не вмешиваться операционно.
Что это дает:
- Снижаем риски на срочных важных задачах, но даже на них отращиваем дополнительную экспертизу
- Дублируем компетенции между сотрудниками
- Улучшаем социальные связи внутри команды
- Имеем «второе мнение» и быстрее реагируем на ошибочные решения.
- Снижаем себестоимость решения.
И да — повышаем производительность.
Как именно — рассказывал на ВДНХ, смотрите презентацию.
А какие матричные методы планирования применяете вы?
И как думаете, почему себестоимость решения снижается, хотя в 3 из 4 случаях в задаче участвуют двое?
На прошлой неделе я его упоминал во время выступления на ВДНХ с темой «Искусственный интеллект и производительность труда», а ровно 4 года назад рассказывал, как его применять для эффективного обучения прямо на рабочем месте. И раз столько совпадений, еще раз о нем напишу.
Метод позволяет определять, кому какие задачи назначать.
Предположим, по отношению к задаче наша команда делится на две части: новички и эксперты. Новички это не обязательно начинающие специалисты. Нет, просто подобные задачи делают нечасто или не делали вообще. Эксперты —
те, кто подобные задачи решал неоднократно, знает лучшие практики, особенности решения, подводные камни.
Алгоритм выглядит следующим образом:
1. Определяем важность задачи и ее срочность.
Критерии могут быть разными. Та же «срочность» может означать и «час», и «месяц» — в зависимости от размера задачи. Когда задача — запустить федеральный проект через пару месяцев (как было три года назад с «Пушкинской картой»), эти «пара месяцев» вполне попадают под определение «срочно», ведь обычно так быстро их не запускают.
Аналогично с «важностью». Можно измерять в потенциальной выручке, количестве создаваемых рабочих мест, влиянии на будущие поколения — вам виднее.
2. Определяем, кто «новичок», а кто «эксперт» в подобных задачах.
Критерии экспертности смотрите выше.
3. Распределяем задачи согласно матрице.
3.1. Срочные и важные отдаем экспертам. Но новичок обязательно должен хотя бы наблюдать и получать объяснения, почему нужно делать так.
3.2. Несрочные и неважные можно отдавать новичку. Эксперта привлекать смысла нет, только мотивацию снижать.
3.3. Срочные и неважные отдаем новичку. Но с возможностью привлечь эксперта для помощи, совета, участия в сложной части решения и так далее. Новичку твердое плечо придаст уверенности.
3.4. Несрочные важные задачи тоже отдаем новичку. Эксперт может проверять ход дела, качество результата, давать советы на отчетных встречах, но не вмешиваться операционно.
Что это дает:
- Снижаем риски на срочных важных задачах, но даже на них отращиваем дополнительную экспертизу
- Дублируем компетенции между сотрудниками
- Улучшаем социальные связи внутри команды
- Имеем «второе мнение» и быстрее реагируем на ошибочные решения.
- Снижаем себестоимость решения.
И да — повышаем производительность.
Как именно — рассказывал на ВДНХ, смотрите презентацию.
А какие матричные методы планирования применяете вы?
И как думаете, почему себестоимость решения снижается, хотя в 3 из 4 случаях в задаче участвуют двое?
Меня достаточно давно волнует тема эффективности работы сотрудников.
Как менеджера, управляющего командами — с точки зрения прогнозируемого достижения результатов нужного качества и поддержки мотивации работы. Как совладельца нескольких компаний — с точки зрения роста выручки, снижения расходов при сохранении (а желательно и повышении) производительности труда. Какначинающего экономиста — с точки зрения снижения трансакционных издержек, повышения производительности труда, роста вклада креативных индустрий в ВВП страны и повышения эффективности госуправления. В общем, причин много.
Специфика деятельности и профессиональных интересов влияет на выбор инструментов достижения эффективности в упомянутых направлениях. Это разнообразные подходы в части работы с профессиональными компетенциями и вообще с архитектурой личности; это использование «цифры», фокус на данные, в том числе, при работе с персоналом; это практическое применение технологий машинного обучения для задачи максимизации эффективности или минимизации ошибок.
Свои идеи я закладываю как в наши проекты (как например, HR-платформа Сигма), так и при консультации органов власти на федеральном и региональном уровне. Минтруд, Минкультуры, Минцифры, Минприроды, Минфин и так далее.
Понятно, что работа эта долгая, непростая. И дойти до конца в одиночку сложно. Поэтому одна из задач — это пропаганда моих подходов. В этом блоге, в моих статьях, на лекциях и мастер-классах, в приватных беседах.
Этим летом уже дважды приглашали выступить.
Первая лекция была в июне на ВДНХ.
Рассказывал об ИИ и производительности труда.
Вторая — на днях в Счётной палате РФ.
Рассказывал про людей, риски и ИИ, который может снизить влияние человеческого фактора.
Темы разные, но фокус, конечно, один и тот же: ориентированность на человека, на его потребности и интересы.
На мой взгляд, тематика перспективная. Особенно, в сложившейся экономической ситуации и ее перспективах до 2040 года. Поэтому приглашаю к дискуссии всех, кому интересна тема улучшения процессов в организациях и отраслях. Неважно, вы IT-менеджер, HR-специалист, госслужащий или сотрудник коммерческой организации. Интересны мнения, опасения, идеи.
Включайтесь сами и шарьте этот пост!
Как менеджера, управляющего командами — с точки зрения прогнозируемого достижения результатов нужного качества и поддержки мотивации работы. Как совладельца нескольких компаний — с точки зрения роста выручки, снижения расходов при сохранении (а желательно и повышении) производительности труда. Как
Специфика деятельности и профессиональных интересов влияет на выбор инструментов достижения эффективности в упомянутых направлениях. Это разнообразные подходы в части работы с профессиональными компетенциями и вообще с архитектурой личности; это использование «цифры», фокус на данные, в том числе, при работе с персоналом; это практическое применение технологий машинного обучения для задачи максимизации эффективности или минимизации ошибок.
Свои идеи я закладываю как в наши проекты (как например, HR-платформа Сигма), так и при консультации органов власти на федеральном и региональном уровне. Минтруд, Минкультуры, Минцифры, Минприроды, Минфин и так далее.
Понятно, что работа эта долгая, непростая. И дойти до конца в одиночку сложно. Поэтому одна из задач — это пропаганда моих подходов. В этом блоге, в моих статьях, на лекциях и мастер-классах, в приватных беседах.
Этим летом уже дважды приглашали выступить.
Первая лекция была в июне на ВДНХ.
Рассказывал об ИИ и производительности труда.
Вторая — на днях в Счётной палате РФ.
Рассказывал про людей, риски и ИИ, который может снизить влияние человеческого фактора.
Темы разные, но фокус, конечно, один и тот же: ориентированность на человека, на его потребности и интересы.
На мой взгляд, тематика перспективная. Особенно, в сложившейся экономической ситуации и ее перспективах до 2040 года. Поэтому приглашаю к дискуссии всех, кому интересна тема улучшения процессов в организациях и отраслях. Неважно, вы IT-менеджер, HR-специалист, госслужащий или сотрудник коммерческой организации. Интересны мнения, опасения, идеи.
Включайтесь сами и шарьте этот пост!
#РазговорилисьСегодня про оценку сотрудников.
Один из инструментов, которые мы используем в работе — это самооценка по моделям компетенций. Например, при отборе студентов на стажировки Кловери.Старт. Или во время мониторинга компетенций гос-HR, проводимых совместно с Министерством Труда РФ в федеральном проекте «Государство для людей».
И регулярно от HR и тим-лидов разных организаций я слышу: «Фу, самооценка. Сотрудники могут указать, что угодно». Могут-то могут. Но есть нюанс. И заключается он в том, что как только есть большой массив собранных данных о самооценке, можно проделать несколько процедур, которые определят степень достоверности конкретно взятой самооценки. Да-да, то самое нормальное распределение, три сигмы и прочее. Это работает и оценке навыков. Любой выброс можно заметить.
Сотрудники могут читерить. Могут читерить даже регионы. Например, в исследовании Минтруда нашелся целый регион с очень выбивающимися показателями относительно остальных регионов страны. И по косвенным признакам, к этому региону должно возникнуть много вопросов. Он откровенно идеален. Заметно, что чиновники этого региона явно подзабыли теорвер и матстат. А мы — нет.
Кстати, если вы HR и хотите подтянуть знания в HR-аналитике, я рекомендую подписаться на блог моего партнера по HR-платформе Сигма — Галины Дейнекиной. Галя круто умеет в аналитику вообще и в HR-аналитику в частности. Много выступает, учит целые компании. И, надеюсь, таким же крутым будет наш совместный цифровой продукт для управлением персоналом на основе данных — Сигма HRM. Кстати, мы его уже внедряем в правительстве одного из регионов нашей страны. В нем тоже есть самооценка сотрудников (и не только она). И степень достоверности оценки тоже в нем появится. Читеры не пройдут! Приходите на демки.
PS. Да, бывают умные люди, выбивающиеся за 3σ. Лично знаю таких. Но их уникальность легко подтверждается и более достоверными и сложными тестами. Только вот таких людей меньше процента 😉
Один из инструментов, которые мы используем в работе — это самооценка по моделям компетенций. Например, при отборе студентов на стажировки Кловери.Старт. Или во время мониторинга компетенций гос-HR, проводимых совместно с Министерством Труда РФ в федеральном проекте «Государство для людей».
И регулярно от HR и тим-лидов разных организаций я слышу: «Фу, самооценка. Сотрудники могут указать, что угодно». Могут-то могут. Но есть нюанс. И заключается он в том, что как только есть большой массив собранных данных о самооценке, можно проделать несколько процедур, которые определят степень достоверности конкретно взятой самооценки. Да-да, то самое нормальное распределение, три сигмы и прочее. Это работает и оценке навыков. Любой выброс можно заметить.
Сотрудники могут читерить. Могут читерить даже регионы. Например, в исследовании Минтруда нашелся целый регион с очень выбивающимися показателями относительно остальных регионов страны. И по косвенным признакам, к этому региону должно возникнуть много вопросов. Он откровенно идеален. Заметно, что чиновники этого региона явно подзабыли теорвер и матстат. А мы — нет.
Кстати, если вы HR и хотите подтянуть знания в HR-аналитике, я рекомендую подписаться на блог моего партнера по HR-платформе Сигма — Галины Дейнекиной. Галя круто умеет в аналитику вообще и в HR-аналитику в частности. Много выступает, учит целые компании. И, надеюсь, таким же крутым будет наш совместный цифровой продукт для управлением персоналом на основе данных — Сигма HRM. Кстати, мы его уже внедряем в правительстве одного из регионов нашей страны. В нем тоже есть самооценка сотрудников (и не только она). И степень достоверности оценки тоже в нем появится. Читеры не пройдут! Приходите на демки.
PS. Да, бывают умные люди, выбивающиеся за 3σ. Лично знаю таких. Но их уникальность легко подтверждается и более достоверными и сложными тестами. Только вот таких людей меньше процента 😉
Попросили на днях помочь — дать матрицу ответственности проектной команды. Проект — разработка и внедрение информационной системы.
Задача такой матрицы — наглядно показать, какие крупные блоки задач нужно решить за проект, какие роли участвуют в проекте, за какой блок задач отвечает та или иная роль и в каких задачах она участвует.
Такие матрицы мы составляем и при работе с государством, и при работе над новыми цифровыми продуктами или сервисами. Поэтому давно есть и шаблон такой матрицы, и описание ролей. При старте проекта остается только правильно заполнить.
Алгоритм примерно такой:
1. Берем шаблон и оставляем только те роли, которые у нас точно есть (один человек может выполнять несколько ролей)
2. Оставляем те блоки задач, которые точно будут в проекте.
В некоторых случаях часть блоков можно выбросить. Например, в случае разработки прототипа совсем не обязательно проводить нагрузочное тестирование или обучать пользователей.
3. На пересечении ролей и задач выбираем степень участия:
- Ответственный за задачу: умри, но обеспечь результат
- Участник: мнение важно для конечного результата
- Исполнитель: участник, кому придется поработать руками. Но необязательно ответственный.
- Не участвует
4. Заполняем раздел, где ролям сопоставлены люди. С указанием степени соответствия роли (например, разработчик может тестировать ПО, хотя и не так эффективно, как тестировщик) и контактов.
Вуаля.
Дальше с этой матрицей всегда понятно, кто за что отвечает, куда писать/звонить.
Кстати, мне не жалко.
Можете скачать архив с матрицей, заполненной для одного из проектов, который мы делали. И использовать ее в ваших.
Задача такой матрицы — наглядно показать, какие крупные блоки задач нужно решить за проект, какие роли участвуют в проекте, за какой блок задач отвечает та или иная роль и в каких задачах она участвует.
Такие матрицы мы составляем и при работе с государством, и при работе над новыми цифровыми продуктами или сервисами. Поэтому давно есть и шаблон такой матрицы, и описание ролей. При старте проекта остается только правильно заполнить.
Алгоритм примерно такой:
1. Берем шаблон и оставляем только те роли, которые у нас точно есть (один человек может выполнять несколько ролей)
2. Оставляем те блоки задач, которые точно будут в проекте.
В некоторых случаях часть блоков можно выбросить. Например, в случае разработки прототипа совсем не обязательно проводить нагрузочное тестирование или обучать пользователей.
3. На пересечении ролей и задач выбираем степень участия:
- Ответственный за задачу: умри, но обеспечь результат
- Участник: мнение важно для конечного результата
- Исполнитель: участник, кому придется поработать руками. Но необязательно ответственный.
- Не участвует
4. Заполняем раздел, где ролям сопоставлены люди. С указанием степени соответствия роли (например, разработчик может тестировать ПО, хотя и не так эффективно, как тестировщик) и контактов.
Вуаля.
Дальше с этой матрицей всегда понятно, кто за что отвечает, куда писать/звонить.
Кстати, мне не жалко.
Можете скачать архив с матрицей, заполненной для одного из проектов, который мы делали. И использовать ее в ваших.
Forwarded from DEYNEKINA HR&BA
Друзья, добрый день!
Во многих компаниях есть мнение, что на начальном этапе внедрения HR-аналитики нужно считать все, что только можно. При таком подходе нужно учитывать стоимость сбора и расчета данных. Если сборы и расчеты данных осуществляются вручную, вы можете посчитать и оценить стоимость такой работы и ее необходимость.
Если же в компании данные собираются и рассчитываются автоматически, тогда сбор разнообразных данных может себя оправдать для формирования и проверки разнообразных
гипотез.
Приведу пример. Довольно часто встречаю в стандартных отчетах показатели пола и возраста сотрудников. Да, даже вручную эти показатели несложно рассчитать, но всегда на первом месте должен стоять вопрос целесообразности: зачем мы это делаем?
Например, сейчас в рамках внедрения нашей HR-платформы #Сигма в одной компании мы делаем отчет по полу и возрасту сотрудников из-за отраслевой специфики: сотрудники старшего возраста уходят на пенсию, молодых сотрудников не хватает, необходимо организовать систему передачи знаний, планировать подбор в соответствии с выходом сотрудников на пенсию. Пол в данном случае необходим из-за разницы возраста выхода на пенсию мужчин и женщин.
Если же мы внедряем платформу для IT-компании, где средний возраст составляет 29 лет, такой отчет мы не включаем в стандартный дашборд HR-показателей.
Также и с распределением по полу. В международных компаниях есть законодательно регулируемый пункт о гендерном соотношении в управлении. Значит, необходим отчет по полу сотрудников среди руководства.
Если компания не международная и не относится к так называемой «стареющей отрасли», то зачем вам регулярно в отчетах следить за тем, сколько у вас работает мужчин и женщин?
Это требуется эпизодически. Например, на 8 марта для расчета количества и бюджета на цветы для женщин компании.
Совсем другое дело, если вы на основе гендерной информации проверяете гипотезу, кто более эффективен в вашей компании: мужчины или женщины для формирования портрета идеального кандидата. Но чаще всего дальше круговой диаграммы о соотношении мужчин и женщин компании не идут. А зря.
Во многих компаниях есть мнение, что на начальном этапе внедрения HR-аналитики нужно считать все, что только можно. При таком подходе нужно учитывать стоимость сбора и расчета данных. Если сборы и расчеты данных осуществляются вручную, вы можете посчитать и оценить стоимость такой работы и ее необходимость.
Если же в компании данные собираются и рассчитываются автоматически, тогда сбор разнообразных данных может себя оправдать для формирования и проверки разнообразных
гипотез.
Приведу пример. Довольно часто встречаю в стандартных отчетах показатели пола и возраста сотрудников. Да, даже вручную эти показатели несложно рассчитать, но всегда на первом месте должен стоять вопрос целесообразности: зачем мы это делаем?
Например, сейчас в рамках внедрения нашей HR-платформы #Сигма в одной компании мы делаем отчет по полу и возрасту сотрудников из-за отраслевой специфики: сотрудники старшего возраста уходят на пенсию, молодых сотрудников не хватает, необходимо организовать систему передачи знаний, планировать подбор в соответствии с выходом сотрудников на пенсию. Пол в данном случае необходим из-за разницы возраста выхода на пенсию мужчин и женщин.
Если же мы внедряем платформу для IT-компании, где средний возраст составляет 29 лет, такой отчет мы не включаем в стандартный дашборд HR-показателей.
Также и с распределением по полу. В международных компаниях есть законодательно регулируемый пункт о гендерном соотношении в управлении. Значит, необходим отчет по полу сотрудников среди руководства.
Если компания не международная и не относится к так называемой «стареющей отрасли», то зачем вам регулярно в отчетах следить за тем, сколько у вас работает мужчин и женщин?
Это требуется эпизодически. Например, на 8 марта для расчета количества и бюджета на цветы для женщин компании.
Совсем другое дело, если вы на основе гендерной информации проверяете гипотезу, кто более эффективен в вашей компании: мужчины или женщины для формирования портрета идеального кандидата. Но чаще всего дальше круговой диаграммы о соотношении мужчин и женщин компании не идут. А зря.
Forwarded from Эйтика - опыт и задор
Какое-то лето в этом году цифровое.
Две лекции по ИИ уже провел.
А в воскресенье еще одна — ИИ для госслужбы.
В одном из регионов нашей необъятной.
Кстати, как считаете, где есть место ИИ на госслужбе? 😊
Две лекции по ИИ уже провел.
А в воскресенье еще одна — ИИ для госслужбы.
В одном из регионов нашей необъятной.
Кстати, как считаете, где есть место ИИ на госслужбе? 😊
Forwarded from Эйтика - опыт и задор
Всю неделю работаю на Байкальском риск-форуме по приглашению Иркутской нефтяной компании. И сегодня в кулуарах прозвучало предложение: "Вот бы было круто услышать от вендоров HR софта правду о его проблемах, а не об "успешном успехе" его работы".
И я задумался - а насколько вообще возможна эта искренность?
Ведь рассказывать подобное, обычно, не уполномочены все те наемные сотрудники, которые приезжают на подобные форумы? Высокий риск же и существующих клиентов потерять, и не получить новых. Да дома по голове не погладят, PR в ужасе будет бегать по прессе и тереть комментарии итп.
Это требует определенной смелости и зрелости.
Или я не прав? Есть ли такая практика у вендоров рассказывать в открытую о проблемах своего софта?
И я задумался - а насколько вообще возможна эта искренность?
Ведь рассказывать подобное, обычно, не уполномочены все те наемные сотрудники, которые приезжают на подобные форумы? Высокий риск же и существующих клиентов потерять, и не получить новых. Да дома по голове не погладят, PR в ужасе будет бегать по прессе и тереть комментарии итп.
Это требует определенной смелости и зрелости.
Или я не прав? Есть ли такая практика у вендоров рассказывать в открытую о проблемах своего софта?
#РазговорилисьСегодня
Сегодня сидел на одной из HR-секций Байкальского риск-форума, слушал умных людей, которые сделали кучу продуктов в HR-техе. Кто-то рассказывал, как умеют генерировать вакансию. Кто-то - как распознают навыки из резюме и проводят скоринг. Кто-то - как сотрудники пытаются обмануть прокторинг с помощью сгенерированных фото.
И постепенно из их рассказов возникла картина недалекого будущего.
ИИ собеседует ИИ, написавшего с помощью ИИ резюме, которое прошло проверку у ИИ.
Кажется, мы все - и разработчики софта, и HR - начинаем забывать, что в слове HR-tech, ключевое - это H, Human, люди. И чересчур увлекаемся цифрой, tech. Теряя за ней того самого живого человека и радость межчеловеческого взаимодействия.
Ну ладно разработчики, им кушать хочется, вот и пишут все новые и новые инструменты. Но коллеги HR, неужели вы шли в профессию, чтобы огородиться от людей цифровыми барьерами?
Ведь за каждым человеком, который к вам попал или не попал на собеседование, стоит какая-то история, какие-то его эмоции, переживания, надежды. Алло, вы точно про эмпатию?
Сегодня сидел на одной из HR-секций Байкальского риск-форума, слушал умных людей, которые сделали кучу продуктов в HR-техе. Кто-то рассказывал, как умеют генерировать вакансию. Кто-то - как распознают навыки из резюме и проводят скоринг. Кто-то - как сотрудники пытаются обмануть прокторинг с помощью сгенерированных фото.
И постепенно из их рассказов возникла картина недалекого будущего.
ИИ собеседует ИИ, написавшего с помощью ИИ резюме, которое прошло проверку у ИИ.
Кажется, мы все - и разработчики софта, и HR - начинаем забывать, что в слове HR-tech, ключевое - это H, Human, люди. И чересчур увлекаемся цифрой, tech. Теряя за ней того самого живого человека и радость межчеловеческого взаимодействия.
Ну ладно разработчики, им кушать хочется, вот и пишут все новые и новые инструменты. Но коллеги HR, неужели вы шли в профессию, чтобы огородиться от людей цифровыми барьерами?
Ведь за каждым человеком, который к вам попал или не попал на собеседование, стоит какая-то история, какие-то его эмоции, переживания, надежды. Алло, вы точно про эмпатию?
На форуме по HR-практикам довелось поучаствовать в интересной практике нетворка и порефлексировать после нее.
Опишу суть того, что происходило. Нас было чуть больше десятка человек, мало знакомых друг с другом: представители консалтинга и производителей программного обеспечения, представители добывающих и телекоммуникационных компаний, стартапов и корпораций, с российским и зарубежным опытом, топы и собственники. И мы начали знакомиться.
Каждый участник:
- называл свое имя
- говорил где и кем работает
Стандартное начало, да?
А вот дальше было необычное: нужно было назвать три необычных вещи о себе.
И вот это небольшое изменение дало очень классный эффект.
Во-первых, это достаточно интимная часть, которую не всегда готовы показать. И нужна определенная смелость выйти из корпоративного в личное.
Во-вторых, не так-то просто найти эти самые три факта. Начинаешь думать, выбирать. Выдать один факт можно спокойно - обычно, первое, что придет в голову. А вот добавить ещё два - уже сложнее. На этом этапе начинается мощная рефлексия - что ещё необычно, в каком порядке выдать, на чем акцентировать, почему именно этим мне важно поделиться?
И, в-третьих, следующий этап - это осмысление, а почему чем-то было важно поделиться твоему собеседнику? Почему он именно это о себе рассказал?
И после таких откровений оказывается, что у вас очень много общего. И много интересного можно сделать вместе.
Ух. Очень мощно. Очень сближает. Рекомендую.
И да, всё, что было в бойцовском клубе, осталось в бойцовском клубе ;-)
Опишу суть того, что происходило. Нас было чуть больше десятка человек, мало знакомых друг с другом: представители консалтинга и производителей программного обеспечения, представители добывающих и телекоммуникационных компаний, стартапов и корпораций, с российским и зарубежным опытом, топы и собственники. И мы начали знакомиться.
Каждый участник:
- называл свое имя
- говорил где и кем работает
Стандартное начало, да?
А вот дальше было необычное: нужно было назвать три необычных вещи о себе.
И вот это небольшое изменение дало очень классный эффект.
Во-первых, это достаточно интимная часть, которую не всегда готовы показать. И нужна определенная смелость выйти из корпоративного в личное.
Во-вторых, не так-то просто найти эти самые три факта. Начинаешь думать, выбирать. Выдать один факт можно спокойно - обычно, первое, что придет в голову. А вот добавить ещё два - уже сложнее. На этом этапе начинается мощная рефлексия - что ещё необычно, в каком порядке выдать, на чем акцентировать, почему именно этим мне важно поделиться?
И, в-третьих, следующий этап - это осмысление, а почему чем-то было важно поделиться твоему собеседнику? Почему он именно это о себе рассказал?
И после таких откровений оказывается, что у вас очень много общего. И много интересного можно сделать вместе.
Ух. Очень мощно. Очень сближает. Рекомендую.
И да, всё, что было в бойцовском клубе, осталось в бойцовском клубе ;-)
Поскольку за последние недели к каналу присоединились десятки новых участников, то самое время еще раз написать, кто я такой, зачем и о чем всё это, а также что еще почитать.
Меня зовут Макс Бабич. Последние 20 лет я занимаюсь созданием цифровых продуктов. От небольших сайтов до федеральных проектов. Прошел путь от обычного разработчика до [со]владельца нескольких IT-компаний. Работаю на себя, корпорации, государство. Многие интересные цифровые штуки, которые сейчас есть в стране, содержат и мой вклад.
Мне интересны люди. Почему они такие, как их стимулировать, как ими управлять, как их развивать и зачем. Как находить им занятие по душе. И как при этом достигать целей организаций, в которых они работают.
В своей деятельности я опираюсь на какое-то количество принципов, которые сформулировал и попробовал на практике за последние 15 лет активного менеджмента. Именно о них я пишу в этом канале. О практических инструментах, которые можно применять в менеджменте и коммуникациях.
Но этот канал не единственный.
Мне интересны институциональная экономика, экономика инноваций. И в прошлом году я начал публиковать свои статьи на эту тему. Статьи построены на каком-то количестве исследований и инсайтов, которые я/мы проводили, или на задачах, которые нужно было решить для бизнеса и государства. Общую концепцию по повышению качества жизни общества и государства я назвал хьюманомика. И об этом пишу в отдельном канале. Статьей пока не очень много, не хватает времени на это. Но для меня эт очень важная тема. На днях в частной беседе ее назвали «Коммунизм / Социализм 2.0». Посмотрим, во что это однажды выльется.
Свои исследования и гипотезы я проверяю на практике, строя группу компаний «Эйтика». Постепенно идем к реализации всех тех принципов, которые я изложил в своих научных работах: государство как платформа, управление на данных, персонализированный подход и прочее. Строим платформу, отдельные цифровые продукты на ней. Ключевые — сервисы по развитию людей (линейка продуктов Кловери), по управлению персоналом (линейка продуктов Сигма), по автоматизации МСБ (линейка продуктов Райда), по играм и геймификации (линейка продуктов Планка). Конечно, большие ставки на аналитику и искусственный интеллект. И здесь флагман — мощнейшая распределенная платформа для Data Discovery Рапид. По некоторым параметрам это самая быстрая в России BI/DD-система. А как без этого, если в рамках моей экономической концепции придется исследовать громадные массивы данных?
Когда мы просчитывали, как повысить вклад творческих индустрий в ВВП страны, единственный реальный вариант был в том, чтобы на порядки ускорить появление и рост цифровых продуктов, IT-сервисов, игр и прочее. Ровно этим я и занимаюсь — выстраиваю платформу, которая позволит создавать десятки тысяч продуктов в год. Я называю это «Конструктор бизнесов». И пишу об этом еще в одном своем канале.
Итого три канала: от теории к практике через операционный менеджмент.
Работы много. Масштабы серьезные. Ни в одиночку, ни маленькой группой компаний этот путь не пройти. Поэтому призываю читателей канала не проходить мимо и включаться в нашу работу по улучшению качества жизни страны. Конечно, это звучит пафосно и идеалистично. Но если посмотреть на всё то, что удалось сделать за 20 лет с небольшими ресурсами и небольшой командой, кажется, что сотни увлеченных людей могут свернуть горы, работая вместе. Присоединяйтесь к тому, что я делаю. Нам нужны опытные и задорные. Сплав молодости и зрелости. Энтузиазма молодых и нетворка бывалых. Цифры и HR. Менеджмента и экономики. Места хватит всем.
Спасибо, что дочитали.
PS. После таких постов обычно отваливается много читателей, которым нужны просто инструменты. Не переживайте, уже завтра будет пост про еще один инструмент, которым мы пользуемся при работе с данными. Не торопитесь отписываться 😉
Меня зовут Макс Бабич. Последние 20 лет я занимаюсь созданием цифровых продуктов. От небольших сайтов до федеральных проектов. Прошел путь от обычного разработчика до [со]владельца нескольких IT-компаний. Работаю на себя, корпорации, государство. Многие интересные цифровые штуки, которые сейчас есть в стране, содержат и мой вклад.
Мне интересны люди. Почему они такие, как их стимулировать, как ими управлять, как их развивать и зачем. Как находить им занятие по душе. И как при этом достигать целей организаций, в которых они работают.
В своей деятельности я опираюсь на какое-то количество принципов, которые сформулировал и попробовал на практике за последние 15 лет активного менеджмента. Именно о них я пишу в этом канале. О практических инструментах, которые можно применять в менеджменте и коммуникациях.
Но этот канал не единственный.
Мне интересны институциональная экономика, экономика инноваций. И в прошлом году я начал публиковать свои статьи на эту тему. Статьи построены на каком-то количестве исследований и инсайтов, которые я/мы проводили, или на задачах, которые нужно было решить для бизнеса и государства. Общую концепцию по повышению качества жизни общества и государства я назвал хьюманомика. И об этом пишу в отдельном канале. Статьей пока не очень много, не хватает времени на это. Но для меня эт очень важная тема. На днях в частной беседе ее назвали «Коммунизм / Социализм 2.0». Посмотрим, во что это однажды выльется.
Свои исследования и гипотезы я проверяю на практике, строя группу компаний «Эйтика». Постепенно идем к реализации всех тех принципов, которые я изложил в своих научных работах: государство как платформа, управление на данных, персонализированный подход и прочее. Строим платформу, отдельные цифровые продукты на ней. Ключевые — сервисы по развитию людей (линейка продуктов Кловери), по управлению персоналом (линейка продуктов Сигма), по автоматизации МСБ (линейка продуктов Райда), по играм и геймификации (линейка продуктов Планка). Конечно, большие ставки на аналитику и искусственный интеллект. И здесь флагман — мощнейшая распределенная платформа для Data Discovery Рапид. По некоторым параметрам это самая быстрая в России BI/DD-система. А как без этого, если в рамках моей экономической концепции придется исследовать громадные массивы данных?
Когда мы просчитывали, как повысить вклад творческих индустрий в ВВП страны, единственный реальный вариант был в том, чтобы на порядки ускорить появление и рост цифровых продуктов, IT-сервисов, игр и прочее. Ровно этим я и занимаюсь — выстраиваю платформу, которая позволит создавать десятки тысяч продуктов в год. Я называю это «Конструктор бизнесов». И пишу об этом еще в одном своем канале.
Итого три канала: от теории к практике через операционный менеджмент.
Работы много. Масштабы серьезные. Ни в одиночку, ни маленькой группой компаний этот путь не пройти. Поэтому призываю читателей канала не проходить мимо и включаться в нашу работу по улучшению качества жизни страны. Конечно, это звучит пафосно и идеалистично. Но если посмотреть на всё то, что удалось сделать за 20 лет с небольшими ресурсами и небольшой командой, кажется, что сотни увлеченных людей могут свернуть горы, работая вместе. Присоединяйтесь к тому, что я делаю. Нам нужны опытные и задорные. Сплав молодости и зрелости. Энтузиазма молодых и нетворка бывалых. Цифры и HR. Менеджмента и экономики. Места хватит всем.
Спасибо, что дочитали.
PS. После таких постов обычно отваливается много читателей, которым нужны просто инструменты. Не переживайте, уже завтра будет пост про еще один инструмент, которым мы пользуемся при работе с данными. Не торопитесь отписываться 😉
Первый эффект от поста — обсуждаем в личке с одним из читателей систему фиксации вклада участников в развитие [цифровых] продуктов. С плюшками для участников, идеологов, инвесторов итп.
Нечто такое я продвигаю в нашей идее по включению муниципалитетов в цифровую экономику.
Нечто такое я продвигаю в нашей идее по включению муниципалитетов в цифровую экономику.
Последние несколько месяцев общения с различными регионами и организациями можно резюмировать одной фразой: «Людей нет». Десятки тысяч вакансий в одном из поволжских регионов, сотни в одной нефтяной компании и столько же в министерствах другого региона. По всей стране HR говорят о том, что в IT-отрасли уже давно — о дефиците кадров и рынке кандидата.
И это действительно так. За последние 5 лет размер сегмента тех, кому от 25 до 40 лет, сократился на 13% (!). И лучше точно не будет. За следующие пять лет этот сегмент сократится еще больше — до 25 млн. в 2029 против 35 млн.человек в 2019. То есть, до 70% от 2019 года. Сухая статистика Росстата.
То есть, просто в силу демографических причин закрывать вакансии станет еще сложнее. Как следствие — рост зарплат и снижение рентабельности бизнеса (или рост цен, привет Центробанку), сокращение жизни сотрудника в организации и рост текучести. Перечислять дальше?
Конечно, это понимают многие HR и руководители организаций. Понимают... и начинают бороться за кандидатов еще в ВУЗе/СУЗе. А то и в школе. Да и в детские сады уже тоже ходят. Но это не решение. Через 10 лет размер сегмента тех, кто в возрасте от 25 до 40 станет еще меньше — 22.5 млн.
Отсюда вывод — смотреть нужно не только в сегмент тех, кто только начинает карьеру. Но и в сегмент тех, кого рекрутеры не особо любят рассматривать — тех, кому сейчас 40+. И как вы уже поняли из цифр, можно и тех, кому уже 45-50+.
Понятно, что это потребует переосмысления процессов найма, адаптации и обучения в организациях. И ровно по этому, неопытные HR стараются не лезть в эти части HR-цикла. А зря. Как только переходим от концепции «закрываем вакансию» к концепции «нанимаем компетенции и социальный капитал» становится сильно проще об этом думать и менять подходы.
Как ни странно звучит, но люди 40+ умеют учиться. Собственно, многие из них этим занимаются постоянно, чтобы оставаться конкурентоспособными. В отличие от «жертв ЕГЭ», которые учатся иначе, поскольку в них заложены другие шаблоны поведения в образовательном процессе. Поэтому нужные компетенции 40+ набирают (или стряхивают пыль) не медленнее, чем 25+. Скорее, могут долго запрягать. Но ехать быстро — за счет ассоциативного мышления, умения в абстракции и накопленного опыта.
Плюс «социальный капитал». Сравните записную среднего 40+ и среднего 25+. В какой из них больше ЛПР? Соответственно, у кого меньше трансакционных издержек на решение вопросов, который перед ними ставит работодатель? В нашей стране много решают и будут решать связи, т.е. социальный капитал.
Более того, за счет опыта и социальных связей менеджменту нужно прилагать меньше усилий для достижения целей. А значит, совсем необязательно держать 40-летнего сотрудника на работе 40 часов в неделю. Максима «не умеешь работать хорошо — работай много» в данном случае демонстрирует обратное. Не работай много. Не трать деньги работодателя на оплату твоего свободного рабочего времени. Соответственно, и у работодателя появляется больше опций, как использовать таких людей: как наставников, как консультантов, лекторов, внутренних предпринимателей и прочая. О портфельной карьере много пишет Алёна Гейдт, не буду повторяться.
Какой вывод.
Если ваш HR не смотрит при найме в сторону 40-летних, гоните его в шею. Он ничего не смыслит в экономике и в управлении человеческим капиталом.
И это действительно так. За последние 5 лет размер сегмента тех, кому от 25 до 40 лет, сократился на 13% (!). И лучше точно не будет. За следующие пять лет этот сегмент сократится еще больше — до 25 млн. в 2029 против 35 млн.человек в 2019. То есть, до 70% от 2019 года. Сухая статистика Росстата.
То есть, просто в силу демографических причин закрывать вакансии станет еще сложнее. Как следствие — рост зарплат и снижение рентабельности бизнеса (или рост цен, привет Центробанку), сокращение жизни сотрудника в организации и рост текучести. Перечислять дальше?
Конечно, это понимают многие HR и руководители организаций. Понимают... и начинают бороться за кандидатов еще в ВУЗе/СУЗе. А то и в школе. Да и в детские сады уже тоже ходят. Но это не решение. Через 10 лет размер сегмента тех, кто в возрасте от 25 до 40 станет еще меньше — 22.5 млн.
Отсюда вывод — смотреть нужно не только в сегмент тех, кто только начинает карьеру. Но и в сегмент тех, кого рекрутеры не особо любят рассматривать — тех, кому сейчас 40+. И как вы уже поняли из цифр, можно и тех, кому уже 45-50+.
Понятно, что это потребует переосмысления процессов найма, адаптации и обучения в организациях. И ровно по этому, неопытные HR стараются не лезть в эти части HR-цикла. А зря. Как только переходим от концепции «закрываем вакансию» к концепции «нанимаем компетенции и социальный капитал» становится сильно проще об этом думать и менять подходы.
Как ни странно звучит, но люди 40+ умеют учиться. Собственно, многие из них этим занимаются постоянно, чтобы оставаться конкурентоспособными. В отличие от «жертв ЕГЭ», которые учатся иначе, поскольку в них заложены другие шаблоны поведения в образовательном процессе. Поэтому нужные компетенции 40+ набирают (или стряхивают пыль) не медленнее, чем 25+. Скорее, могут долго запрягать. Но ехать быстро — за счет ассоциативного мышления, умения в абстракции и накопленного опыта.
Плюс «социальный капитал». Сравните записную среднего 40+ и среднего 25+. В какой из них больше ЛПР? Соответственно, у кого меньше трансакционных издержек на решение вопросов, который перед ними ставит работодатель? В нашей стране много решают и будут решать связи, т.е. социальный капитал.
Более того, за счет опыта и социальных связей менеджменту нужно прилагать меньше усилий для достижения целей. А значит, совсем необязательно держать 40-летнего сотрудника на работе 40 часов в неделю. Максима «не умеешь работать хорошо — работай много» в данном случае демонстрирует обратное. Не работай много. Не трать деньги работодателя на оплату твоего свободного рабочего времени. Соответственно, и у работодателя появляется больше опций, как использовать таких людей: как наставников, как консультантов, лекторов, внутренних предпринимателей и прочая. О портфельной карьере много пишет Алёна Гейдт, не буду повторяться.
Какой вывод.
Если ваш HR не смотрит при найме в сторону 40-летних, гоните его в шею. Он ничего не смыслит в экономике и в управлении человеческим капиталом.
Forwarded from Хьюманомика (Max Babich)
Проиллюстрирую этот пост графиком.
Т.е., видно, что с начала 2000-х годов и до начала пандемии предложение рабочей силы в сегменте 25-40 лет только росло. А вот после начала пандемии стало резко уменьшаться. И в ближайшие 25 лет просвета не видно.
При этом, в 2039 и последующих годах ситуация будет примерно аналогичная 2029. Т.е., организации, которые за следующие 5 лет научатся работать в таких или худших условиях, не будут испытывать проблем и далее. И наоборот. Те, кто сейчас не начнут перестраиваться, столкнутся с еще большими проблемами в следующие 10 лет.
А сегмент 40+ еще 20 лет останется по размеру таким же, как в 2019 году или даже лучше. Что, опять же, демонстрирует необходимость работы с данным сегментом рынка труда.
Т.е., видно, что с начала 2000-х годов и до начала пандемии предложение рабочей силы в сегменте 25-40 лет только росло. А вот после начала пандемии стало резко уменьшаться. И в ближайшие 25 лет просвета не видно.
При этом, в 2039 и последующих годах ситуация будет примерно аналогичная 2029. Т.е., организации, которые за следующие 5 лет научатся работать в таких или худших условиях, не будут испытывать проблем и далее. И наоборот. Те, кто сейчас не начнут перестраиваться, столкнутся с еще большими проблемами в следующие 10 лет.
А сегмент 40+ еще 20 лет останется по размеру таким же, как в 2019 году или даже лучше. Что, опять же, демонстрирует необходимость работы с данным сегментом рынка труда.