Пятничная лирика.
Давайте признаем: «золотой век» HR-аналитики, когда мы будем принимать строгие решения на основе данных, не наступит никогда. Знаете, какую самую важную компетенцию у военачальника отмечал Клаузевиц? Воображение. По Клаузевицу, полководец никогда не будет обладать полной информацией, поэтому в принятии решений всегда будет доля неопределенности, которую надо будет заполнять своим воображением. В HR при самой-самой развитой функции HR-аналитики мы никогда не придем к состоянию, когда будем принимать решения на основе только данных. Всегда будет содержаться доля неопределенности, которая будет заполняться воображением HRD или руководителя функции HR-аналитики.
Приглашаю отслеживать нас в телеграм канале
Вообще, сама по себе фраза «принимать решения на основе данных» странная. Открою секрет: принимать решения на основе астрологических прогнозов — это тоже принимать решения на основе данных. Астрология — это тоже данные. Причем, очень ясные, понятные, простые. Никакой неопределенности (думаю, что профессионализм HR-аналитика должен определяться в том числе тем, насколько он может вычленить степень неопределенности в принятии решения).
Смешно? Еще смешнее становится, когда понимаешь, когда консалтеры берут всякую хрень, произносят волшебные слова «наши данные валидные» и потом продают эту хрень, которая по своему качеству не лучше астропрогноза.
Не буду погружаться в эту область сейчас, скажу только, что, вступая на скользкий лед называемый HR-аналитикой, надо бы задуматься, какие решения можно принимать на основе данных. Вот просто собираемся вместе с HR-аналитиком и пытаемся понять, какие решения мы можем принимать на основе данных.
В компании автоматизировали сбор exit-интервью. Спец по HRtech просто лоснится от успеха. Спрашиваю, что получили в итоге. Ну увидели причины. И что? Ну посмотрели на мотивы увольнения? И что? Ну поработали и сменили мотивы увольнения – все по пирамиде Маслоу. А где здесь решения-то? Решение должно вести к снижению текучести, верно? Вот перед вами причины увольнений – какое решение вы можете принять, которое бы привело к снижению текучести? Завидую, если у вас есть понимание, как такую информацию превратить в снижение текучести.
И да, крутизна HR-аналитики должна определяться не уровнем используемых технологий и алгоритмов (нейронные сети, языковые модели или байесовской статистикой), а числом рублей, принесенных компании в виде экономии или дохода.