Мы много говорим о прогнозировании в ритейле или на производстве, но прогнозирование в HR-отрасли не менее актуально. Правда, развивается оно там по несколько другим направлениям. Логично, что работа с входными данными, как и само построение моделей, будет отличаться, но, например, инструментал data science и правда может пригодиться HR-специалисту.
Показательными для такого специалиста могут быть часто употребляемые кем-то из сотрудников слова (например, в электронных письмах), проанализировать частоту употребляемости которых поможет машинное обучение. Если сотрудник часто использует слова “увольняюсь”, “соберемся”, “база”, “давай”, “дело”, “помощь”, “работать”, “вместе”, “нам”, “стартап”, отправляя массовые письма своим коллегам, то можно предположить, что он затевает: видимо, хочет уйти, прихватив с собой коллектив и наработанные компанией деловые связи, подходы и инструменты.
Конечно, такой подход к оценке деятельности сотрудников тоже неоднозначен: на первый план выходят этические вопросы. Можно ли собирать цифровой след сотрудников? Насколько стоит соблюдать тайну деловой переписки?..
Со своей стороны мы также хотели бы напомнить, что, во-первых, “после” не означает “вследствии”, а во-вторых, что корреляция не свидетельствует о причинно-следственной связи.
А что вы думаете по этому поводу? Какие метрики и показатели могли бы предложить профессиональные прогнозисты, чтобы заранее предсказывать возможное увольнение сотрудника?..