@bponline пишет, что интернет в Москве лег.

Похоже, лег не интернет, а DNS-сервера регистратора Webnames, которые по умолчанию используются для сотен тысяч доменных имен, зарегистрированных через этого регистратора.

Впервые с.

Продолжаем обкатывать #рапид. Записали небольшой ролик, пока собирали пример дашбордов для клиента. От его вопроса до демонстрации прошло минут 10-15. Ролик — в соседнем канале.

Открою секрет — вот-вот запустим сервис для помощи HR. И, конечно, собранные данные будут анализироваться Рапидом.

Две моих идеи попало в топ-1000 "Идей сильного времени".

Первая - Голос муниципалитета: цифровизация работы муниципальных депутатов.
Вторая - Экономика инноваций.

К сожалению, не прошла третья — по цифровизации креативных индустрий.

Немного о выгорании.

Меня часто спрашивают: откуда у тебя силы заниматься всем? Из свежего: «Ребенок, у тебя хоть есть время, чтобы немножко отдохнуть?! Без забот о государстве?». В части отдыха у меня простой подход: копай глубже, кидай дальше, отдыхай пока летит.

Обдумывая тему выгорания через призму своего опыта в менеджменте, я пришел к некоторым умозаключениям:

1. Основная причина выгорания — дисбаланс между внутренней и внешней мотивацией. При этом, не всякая внутренняя мотивация — это хорошо (об этом как-нибудь в другой раз, если не забуду).

2. Рано или поздно энергия, поступающая от одного из стимулов, заканчивается. В этот момент стоит переключиться на другой, пока пополняются запасы исчерпанного.

3. Возможно, переключение с внутреннего стимула на внешний и наоборот сработает лучше, чем с внутреннего на внутренний или с внешнего на внешний.

4. Внутри команды одновременно работают несколько стимулов. И это может как помочь выгорающему сотруднику, так и навредить. Поэтому баланс нужен и в команде. И за этим точно стоит следить, измерять и вовремя реагировать.

5. Работа менеджера — помочь балансировать команде.

Например, будучи менеджером в корпорациях, я старался, чтобы мои ребята помимо внешних стимулов (например, чувства обладания высокой зарплатой) одновременно получали и внутреннее стимулирование. Например, за счет социального влияния.

Вообще, тема выгорания, стимулов, производительности и прочего — прям очень волнующая меня в последние месяцы. Даже стартап на эту тему решил сделать. Для HR и руководителей.

Кстати, если интересно пройти опрос и понять, есть ли у вас синдром выгорания — пишите в личку. И если захотите потестировать сервис для диагностики и управления стимулами — тоже пишите.

Управление внутренней и внешней мотивацией — один из способов повышения производительности работы. А то, что повышать ее нужно — к гадалке не ходи. В стране очень низкий уровень безработицы. Что означает, что экстенсивный рост должен смениться интенсивным. Поскольку кадров больше в ближайшее время не станет. А станет даже меньше, если посмотреть на графики демографических процессов.

Я давно экспериментирую с мотивацией для определения задач, которые назначать сотрудникам. Даже в этом канале с десяток постов на эту тему. В планах — интеграция наработанных подходов в наш таск-трекер, чтобы понимать может ли сотрудник выполнить задачу. И хочет ли. И насколько это повысит его компетентность.

И вот мы начинаем новый этап экспериментов с внутренними и внешними стимулами: внедрение практик геймификации в процесс развития ИТ-специалистов. Посмотрим, как это повлияет на метрики вовлеченности, на скорость закрытия задач, на скорость создания цифровых продуктов и прочее. Кстати, эксперименты будут открытыми. И в результате создадим еще 1-2 цифровых сервиса на эту тему в нашей экосистеме.

Приходите, наблюдайте, давайте обратную связь.

В марте исполнилось три года, как мы начали в Кловери проводить стажировки начинающих IT-специалистов.

За это время через нас прошло около 300 человек. Кто-то из выпускников работает у нас (и даже запускает собственные проекты), кто-то — у наших партнеров, кто-то нашел работу в других компаниях и уже сделал проекты федерального масштаба.

В общем-то, уже понятная практика. Но каждый раз получая такие сообщения от выпускников, радуюсь, что решились на эту авантюру и не останавливаемся, несмотря на то, что проект все еще инвестиционный.

Хотите вместе с нами развивать отрасль? Пишите в личку.

Если есть идеи, что еще вы бы хотели услышать про применение ИИ для повышения производительности, оставляйте комментарии.

Позвали выступить для HR на ВДНХ. Что-нибудь про искусственный интеллект.

Конечно, можно было бы хайпануть. Про GPT-модели и прочее.
Но это не наш путь. Наш путь — это кропотливый сбор информации о человеке. Об архитектуре его личности. О его действиях. О нетворке. Много-много данных. И потом — подбор средствами машинного обучения тех производственных задач, где он максимально эффективен.

Для этого у нас как у группы всё есть — модель личности, оценка компетенций, мотивов, склонностей через нашу HRM-систему, система управления процессами и задачами, платформа интеллектуального анализа данных. Люди, которые это всё способны собрать. Понимание смыслов.

Вот о смыслах и поговорим в июне на ВДНХ. Ну и об ИИ, конечно.

Одна из моих способностей — умение анализировать системы. А затем — синтезировать и конструировать новые на основе имеющегося опыта. В последние годы, примерно с 2016, я занимаюсь изучением и анализом разнообразных типов систем: программные системы, человек, коллектив, общественные и государственные институты. Изучаю разные теории, практики, пытаюсь применять их в жизни и делать выводы об их полезности в тех или иных ситуациях.

Так, когда решал задачу по ускорению обработки обращений в ФНС, изучал теорию массового обслуживания. Когда разбирался в том, как управлять коллективами людей, изучал и групповую динамику Курта Левина, и различные исследования работы мозга, и теорию уровней развития человека Клера Грейвза (больше известную как «Спиральная динамика)», и теорию развития эго Сюзанны Кук-Гройтер. С каждым новым вызовом в копилку отправляются все новые и новые психологические и экономические исследования и теории.

Постепенно у меня сформировался набор подходов к управлению, к созданию нового. Этот подход я называю «Хьюманомика» — экономика с человеческим лицом. Год назад я написал первую статью на эту тему. И сегодня начал публикацию этой статьи в одноименном канале. Это пока не теория, это пока лишь концепция. Сугубо практическая: на основе ее подходов я запустил в 2021 году федеральный проект «Пушкинская карта», за который получил правительственную награду. И на ее основе я уже несколько лет провожу эксперимент по конструированию сложной системы, которая должна в разы ускорить создание инновационных продуктов.

Присоединяйтесь к изучению!
Хьюманомика. Часть первая: проблематика

Друзья, добрый день!

Пришло время вам кое-что рассказать. Кто-то меня знает, как преподавателя по HR-аналитике, кто-то - как консультанта. Но у меня не так давно появилась и новая роль - сооснователь HR Tech стартапа.

Я обучаю HR-аналитике уже 8 лет и поняла за это время, что знания без технологий, системы чаще всего держатся только на энтузиастах, готовых их поддерживать. Для HR-специалиста, погруженного в ежедневные проблемы с персоналом, это является дополнительной нагрузкой. Часто после обучения кардинально ничего не меняется.

Поэтому я давно хотела сделать HR-платформу, в которую я переложу всю мою методологию и которая облегчит работу с данными коллегам.

И вот мы с моим партнером - Максимом Бабичем, решили такую платформу сделать. Постепенно идея платформы обросла дополнительными функциями, которые привнес Максим.

Сейчас мы на стадии разработки разных модулей такой платформы, но она уже многое умеет и уже внедряется клиентам.

Я буду постепенно рассказывать о нашей платформе и своей новой роли. Для меня это непросто, непривычно, но довольно интересно.

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?

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. Как начинающего 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!

#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 😉

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.

Вот, да. Аналитика ради аналитики - такое себе.

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.

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? 😊