Прогноз оттока сотрудников

Пост одной цитаты.

Отслеживайте нас в телеграм канале HR-аналитики 

До сих пор многие HR-аналитики считают построение моделей оттока – прогноза индивидуальных рисков увольнения (буквально: когда уволится такой-то сотрудник) высшим пилотажем HR-аналитики. Во многом это наследие модели зрелости HR-аналитики от Берзина.
Я уже несколько лет как пришел к выводу, что попытки прогноза увольнения сотрудников бессмысленны и даже вредны. Вредны хотя бы потому, что они отвлекают силы команды HR-аналитиков от решения действительно важных задач. И в лучшем случае эти модели имеют смысл не для прогноза, а для понимания драйверов текучести на сегодняшний момент (в модели 2019 года рефералы показывают меньшие риски увольнения, а в 2020-м эти риски уже не отличаются от рисков тех, кто пришел через джобсайты – это сигнал о том, что в программе реферального рекрутинга что-то сломалось – и это реальный кейс из моей практики).
Если вы хотите мне сказать, что я «просто не умею готовить», я вам напомню пример Yva – уж там-то все было прекрасно со скилами аналитиков, Давид Ян революционно смело обещал прогнозировать отток сотрудников, но потом компания как-то присмирела и стала хиленько так вовлеченность и выгорание мерять – ну этого-то добра и без них хватает на рынке, а потом Yva продала свой бизнес.
И хотя я давно предлагаю отказаться от прогноза индивидуальных рисков увольнения, и (обоже! посягнул на нашевсе) даже от модели Берзина, но кто меня слушает? Поэтому привожу цитату западного HR-аналитика.
Keith McNulty – главный по HR-аналитике в McKinsey

The discipline of #peopleanalytics started out on a false and very naive premise. It touted the idea that data science could be harnessed to make predictions about individuals. For example, a commonly referenced use case around 2015 was the idea that individual employees could be assigned an attrition risk using a predictive algorithm. This was never something I bought into, and indeed it is very clear today that there is no way to make these sorts of predictions without huge risk of inaccuracy, inappropriate actions and privacy violation.

И машинный перевод его текста

Дисциплина #peopleanalytics началась с ложной и очень наивной предпосылки. Она рекламировала идею о том, что наука о данных может быть использована для индивидуального прогнозирования. Например, в 2015 году часто упоминалась идея о том, что по сотрудникам можно прогнозировать риск оттока с помощью алгоритма. Я никогда не покупался на это, и действительно, сегодня совершенно ясно, что нет никакого способа делать такого рода прогнозы без огромного риска неточности, неуместных действий и нарушения конфиденциальности.

Если не верим мне, не верим аргументам и цифрам, то может быть поверим западному гуру? И если при вас начнут обсуждать создание модели оттока в компании, смело цитируйте Кейта Макналти

Отслеживайте нас в телеграм канале HR-аналитики