The Future Of Work

Небольшая заметка на Crunchbase News про то, что количество и объемы инвестиций в HRtech интенсивно снижаются. В качестве возможных причин: 1. В этом сегменте было слишком много инноваций, рынок не успевает переварить. 2. AI забрал на себя внимание и инвестиции.

Джош Берсин любит открывать новые сегменты рынка HR-технологий и рассказывать какие они потенциально большие и интересные. Он такое уже делал, например, открыв для нас SkillsTech. А теперь обращает внимание на Intelligent Employee Communications. Берсин говорит, что вовлечение и коммуникация с сотрудниками - это все еще проблема. И большой рынок. В этом контексте мы можем посмотреть на Firstup, с выручкой в 100 миллионов долларов в год. Берсин называет их одной из самых быстрорастущих компаний в HRtech. У них в клиентах 40% компаний из списка Fortune 100. Каналов коммуникации с сотрудниками, форматов, сегментов и сценариев очень много. И появляется запрос на стек технологий для оптимизации и автоматизации этих процессов. И Firstup как раз помогает это все разводить, выстраивать сценарии, персонализировать, интегрировать в Teams, Slack, почту и мобильное приложение. Но самое интересное как Берсин структурирует рынок EX-платформ: Intelligent Employee Communications platforms (Firstup, Staffbase) Employee Listening platforms (Medallia, Perceptyx, Glint, Peakon, Gallup и Qualtrics) Employee Experience platforms (ServiceNow, Microsoft Viva, Applaud, Simpplr, Workvivo) → https://joshbersin.com/2023/08/firstup-pioneers-the-market-for-intelligent-employee-communications/

На The Washington Post статья о том, как LinkedIn, Indeed и ZipRecruiter интегрируют в продукты AI. Фантастических инсайтов нет, но кое-что мы узнаем: В Indeed над AI и ML работает 300 человек. Кажется, что это очень много. AI будет обвязывать джоб-борды все глубже, а значит будет уходить прозрачность и понимание, как это все взаимодействует друг с другом и нет ли там под капотом проблем. Эксперты говорят, что проблемы будут. Например, алгоритмическая предвзятость. Волшебный метчинг так работает, что менеджерам по производству рекомендуют вакансии клинера. То есть при всех технологиях и командах в 300 человек, экспириенс у пользователей не всегда идеальный.

McKinsey взяли интервью у Matti Niebelschütz, со-основателя и СЕО CoachHub, одной из самых успешных коучинговых платформ (на текущий момент собрали общий объем инвестиций в 330 миллионов долларов). А нам ведь интересно, как люди превращают коучинг в технологичный продукт и зарабатывают на этом (наверное) много денег. Тем более в этот бизнес были вложены, в том числе, инвестиции от RTP Леонида Богуславского. Как это часто и бывает, CoachHub возник из собственного позитивного коучингового опыта и желания сделать его более доступным для сотрудников разных компаний и уровней. Они начали с трех целей: сделать MVP, подписать 30 коучей, и продать решение 10 компаниям. К этому результату они пришли за несколько месяцев. А потом пошли искать seed-инвестиции. В 2021 году приобрели французскую платформу MoovOne. Сейчас в CoachHub работает 700 сотрудников в 90 странах со штаб-квартирами в Берлине, Нью-Йорке и Сингапуре. Быстрый рост заставил их умерить предпринимательский азарт и начать строить системные процессы, управлять изменениями и создавать долгосрочную устойчивость. Одним из важных ингредиентов успеха для них являются тотальная прозрачность и система ценностей. Ценностей пять: culture first, trust, drive, ownership, and growth. Несмотря на гуманитарный контекст, они строят технологическую компанию. В продуктовых и технических командах работает 100 человек. В следующие пять лет коучинг будет развиваться в сторону персонализации и релевантности контексту, а также становиться life-long практикой.

Rest of World рассказывает, как инструменты искусственного интеллекта убивают рынок труда веб-дизайнеров в Южной Африке. Для южно-африканских дизайнеров, которые как-то строили свою карьеру на Fiverr и Upwork, и зарабатывали до 2500 долларов в месяц, после середины 2023 года наступили тяжелые времена. Теперь они зарабатывают почти в 10 раз меньше и винят в своих бедах AI, а также начинающих ребят, которые сильно упрощают процесс производства (потому что разобрались во всех этих AI-штуках) и радикально демпингуют. Стратегия этих молодых людей в том, чтобы предлагать более комплексные услуги, дешевле, быстрее, и больше. Какие системные выводы можно сделать? Даже если вы научились AI, и стали тем человеком, про которых говорят, что «humans with AI will replace humans without AI», тактически вы выигрываете, но стратегически способствуете снижению стоимости на вас и вышу работу. И это билет в один конец. Просто вы это почувствуете чуть попозже. А можно пойти еще дальше, и положить этот сценарий, например, на модель tragedy of the commons. Где в целом, сохранить высокий уровень стоимости вашей работы было бы очень хорошо для всех, но для каждого по отдельности - это очень дорогая миссия и краткосрочно выгодно позаботиться только о своих интересах. Да и еще нарратив (голодного времени) сейчас такой, что надо конкурировать и следовать персональной карьерной growth-стратегии. Но в конце-то всех ждет полный атас.

На Insider размышления на тему, что AI может заменить не только junior-специалистов, но не менее эффективно может заменить и СЕО. Звучит как манифест против генеральных директоров. Которые совсем «менеджеры», оторванные от производства, принимающие так себе решения, и не создающие даже эмоциональной лидерской ценности. Но за очень большие деньги.

В BCG решили выяснить, как генеративный AI повышает продуктивность их сотрудников. И провели исследование, в котором приняли участие более 750 консультантов BCG по всему миру. Идея была в том, чтобы разобраться в каких задачах AI помогает, а в каких не очень. Какие выводы мы в итоге получаем: В задачах на креативность, где нужно было что-то придумать и концептуализировать (в этом кейсе необходимо было разработать идеи для новых продуктов и стратегию выхода на рынок), 90% консультантов показали рост производительности. Они были на 40% производительнее тех, кто не использовал GPT в этих задачах. Но когда участники эксперимента использовали GPT для задач, связанных с бизнес-анализом, они показали результаты на 23% хуже, чем те, кто выполнял задачу без GPT. Исследование демонстрирует парадокс: люди, похоже, не доверяют технологиям в тех областях, где они могут принести огромную пользу (креативные задачи), и слишком доверяют им в тех областях, где технология неэффективна (анализ, работа с фактами, экспертные оценки). Насколько я понимаю, чем более высокая экспертиза и перфоманс специалиста, тем меньше эффекты от использования GPT. Обратите также внимание, что сотрудники, которые прошли тренинг по использованию AI, показали меньшую результативность, чем те, кто не прошел тренинг. Возможная причина в том, что прошедшие тренинг были более уверенны в своих действиях и недостаточно критично оценили свои результаты. Для сотрудников, которые не отличаются креативностью и перфомансом обнаружилась корреляция, что чем больше они редактировали ответы GPT, тем хуже был конечный результат. Вот вам и соревнование AI с человеческой креативностью (а ведь это консультанты BCG!). И финальный аккорд, AI повышает креативность в индивидуальной работе, но в групповом процессе значительно снижает разнообразие идей (это учитывая еще и то, что согласно ряду исследований, групповой брейншторм в целом снижает вероятность появления действительно оригинальных идей).

Indeed выкатили AI Job Description Generator. Обещают, что теперь качественное описание для вакансии можно сделать за 5 секунд. На тестах 750 000 работодателей сгенерировали 2 миллиона вакансий. Теперь инструмент доступен для всех.

У LinkedIn сегодня большой релиз, который Hari Srinivasan, VP of Product, назвал «some of the biggest changes we’ve made to our Talent products...maybe since we launched Recruiter in 2008». 2024 Recruiter Там помимо дополнительной автоматизации, главная фича, что у рекрутеров появляется умный диалоговый интерфейс и теперь можно управлять процессом через чат. LinkedIn Learning Немного переделали UX и выкатили фичу «Learn with AI» (у меня пока в интерфейсе её нет). Можно будет свободно в чате с ботом обсуждать какие у вас скилл-гэпы и как вам их закрыть. Как я понял, бот будет не просто предлагать курсы, а коучить и помогать выстраивать план развития.

McKinsey в своем новом исследовании показывают 6 типов сотрудников. Эти типы строятся на базе сочетания 4 характеристик (и 12 факторов): удовлетворенность, вовлеченность, производительность и благополучие. Идея в том, что каждый тип приносит разный объем ценности для компании. И при этом демонстрирует разный уровень риска и причин для ухода к другому работодателю. 1. The quitters: Headed for the door (or already gone) Это «niche talents» и «disillusioned». Таких в среднем 10%. 2. The disruptors: Actively disengaged and likely to demoralize others Оказывают наибольшее негативное влияние. Это происходит не обязательно из-за их поведения, а из-за того, как к ним относится организация, а также из-за восприятия их коллегами. Таких 11%. 3. The mildly disengaged: Doing the bare minimum Уровень приверженности и производительности ниже среднего, не являются ни удовлетворенными, ни The quitters и The disruptors, что наносит вред организации. Они тратят время и силы на выполнение минимальных требований к работе, не проявляют особой инициативы, отстают в благополучии и самооценке производительности. Не следует ожидать, что эти сотрудники будут жертвовать ради компании ради своей личной жизни. Таких 32%. 4. The double-dippers: A growing phenomenon Сотрудники, работающие полный рабочий день и одновременно на двух или более временных работах, вероятно, без ведома своих работодателей. Таких немного, 5%. 5. The reliable and committed: Going above and beyond Преданные и вовлеченные сотрудники. Этих людей мотивирует значимость, гибкость и рабочая среда, в которой есть открытые для сотрудничества коллеги. Дополнительная компенсация не сильно мотивирует эту группу, но несправедливость их сильно демотивирует. Таких 38%. 6. The thriving stars: Creating value and elevating others Самые крутые ребята, которые создают непропорционально большую ценность внутри компании. Самый высокий риск выгорания и нестабильного состояния. В том числе из-за непропорционально более сложных задач, нагрузки и интенсивности коммуникации. Таких 4%.