HR автоматизировали-автоматизировали, да не выавтоматизировали. Еле вывезли. Почему? Разбираю одну простую автоматизацию HR-бренда (мониторинг области и конкурентов, тематический блог на английском, аналитика), которую делали неумело, но от души, в одном старом моем проекте.
Нейросети тогда воспринимались больше как игрушка, так что как их внедрять особо никто не знал. Но у меня появился международный маленький проект в геймдеве. Стартап, надо активно нанимать, а как ты будешь нанимать в безымянный проект без HR-бренда.
Посмотрела конкурентов - у всех нормальных людей, даже маленьких, есть бложек. Не инста с картинками, а именно блог. Про жизнь компании, новые игры и релизы, вот такое все.
Обнаружив, что писать приличные письма на деловом английском и делать анализ источников теперь можно приятно и быстро с помощью нейросетей (кто ж тогда знал, что они не очень хорошо смотрят онлайн ресурсы), я легкомысленно решила, что сейчас это дело полностью через них автоматизирую. Исследование, что делают конкуренты + важные события в гейм-индустрии + посты с картинками в блог на английском. Про аналитику эффективности всего этого меропроятия я решила подумать потом.
1 ошибка подкралась незаметно, и она была целиком моя.
Я просто забила проигнорировала проектирование. Затея с бложеком была моя, меня никто не торопил, мне просто хотелось сделать, причем быстро. Что тут думать, по ходу разберемся. 15 минут на закинуть задачу AI и скопировать результат я всегда найду же.
Результат немножко предсказуем, да? Черт с ним даже, с контент-планом - тут мне повезло, я очень легко выдумываю такие вещи, так что темы постов я выдавала по ходу.
Но проблема в том, что настраивать исследование источников под очередную спонтанную тему было не так-то и быстро. AI сбивался, тупил и не выдавал ничего вменяемого: старые ссылки, несуществующие события, ограничение по странам. То есть делал он это быстро, но вперемежку качественное и некачественное - и вычитать это требовало времени. И скорректировать пост тоже, потому что если это будет нудно, читать это никто не будет.
Так я поняла очень важные две вещи, 1. Всегда закладывать время на проектирование новой задачи, даже если она кажется мне очевидной. 2. Не бросаться сразу автоматизировать весь процесс - сначала сделать руками самому, потом вытащить одно что-то маленькое, что повторяется, автоматизировать это и посмотреть, что будет.
Там же захромали цели и метрики эффективности, которые я отложила "на завтра". Я решила, что цель и так понятна: сделать контент-завод, ну ладно, контент-фабричку, вьетнамскую кустарную мастерскую контента, если уж совсем честно. И что эффективность понятна тоже.
Но потом выяснилось, что аналитику надо тоже вытаскивать руками - все эти просмотры, клики и так далее + и как это влияло на найм (а началось все с него и для него вообще-то), тоже не ясно. А инвестор, золотой человек, вежливо и очень аккуратно интересуется, что это я делаю.
Так что еще вывод, который тогда не сильно по мне ударил, но сильно пригодился в дальнейших автоматизациях: подумать, что конкретно я собираюсь достичь и как я пойму, что это произошло. Метрик не надо много 1-2, но понятные. В моем случае по итогу было - смотрят ли кандидаты и сотрудники бложек и что про него думают. И откуда приходят кандидаты.
2 ошибка: думать за пользователей и обижаться на обратную связь.
Любое изменение будет вызывать сопротивление, про это надо помнить всегда при автоматизации процесса. Кроме того, люди непредсказуемы. Например, к моменту, когда я стала выдавать быстрые посты, им просто было не до лайков и коментов, не то что чтения. Что эта штука не встроится по скорости в рабочий процесс, я не подумала.
Так что решила, что посты просто не интересные и начала исправлять там, где не надо. Только когда я додумалась зафигачить серию интервью с сотрудниками (вручную конечно), затормозилась - и выяснилось, что все ок с темами. Просто контента слишком много. И обратная связь в виде отсутствия внимания была про это, а вовсе не про содержание постов.
3 ошибка: перфекционизм.
Быстро стало ясно что AI галлюцинирует очень сильно и пишет скучно. То есть 2 ключевых преимущества моей автоматизации испарились. А мне надо писать регулярно и хорошо, и проект запущен, и … кто знает - тот знает.
AI-инструменты выдают правдоподобный черновик. Иногда хуже, иногда лучше, но в готовом виде использовать результат работы нейросети для таких довольно сложных задач как контент… ну если вам надо просто место занять - то можно конечно. Только HR-бренд и его содержание - это же тоже инструмент. И в некачественном виде работать он не будет.
Это все я знала, так что решила к черту вообще автоматизацию закрыть. И просто писать по-русски и переводить потом на английский. И много картинок с аналитикой вставлять, там и так понятно все, без метафор.
Три текста спустя я передумала.
Кривое-косое, но править было все равно быстрее в конечном итоге, чем писать и собирать ссылки руками. Так что исследования остались автоматическими и я додумалась делать их по шагам, чтоб проверять проще было (тупить оно тоже стало меньше, как мы понимаем). Для текстов в AI я кидала готовую схему поста.
А бложек что? Даже после закрытия проекта кандидаты продолжали стучаться ко мне с вопросом, есть ли вакансии. Так что на проявленность компании он работал и симпатию вызывал.
Такой вот чек-лист простой автоматизации получился:
- Заложить время на проектирование автоматизации
- Продумать реальную цель автоматизации
- Продумать метрики эффективности и как их будем измерять
- Сделать сначала руками то, что планируем автоматизировать
- Выбрать и автоматизировать 1 процедуру - наиболее частую и/или простую
- Понаблюдать за результатом автоматизации: проанализировать и собрать обратную связь пользователей
- Понаблюдать за результатом автоматизации: какие ошибки вылезают
- Зафиксировать операцию, которая успешно работает
- Сбалансировать ручные и автоматические операции в процессе
Так что автоматизация маленькими шагами - путь к успеху. Про маленькие шаги и готовые AI-инструменты для HR-задач, которые доступны в РФ, у меня есть курс. Посмотрите на него, если еще думаете, с чего начать автоматизировать свои процессы: там и результаты работы скачать и исследовать можно.
Что вы уже автоматизировали и с какими трудностями столкнулись?