Анализ человеческих ресурсов, являющийся по сути ориентированным на данные способом управления персоналом, представляет собой новую перспективную область знаний, которая распространяется на любые отрасли, начиная от управления кадрами и заканчивая финансами и образованием. Основная идея состоит в использовании данных и аналитики с целью принятия оптимальных решений по вопросам, связанным с использованием человеческих ресурсов.

Уортонская школа бизнеса при Университете Пенсильвании провела двухдневную конференцию по аналитике человеческих ресурсов, в ходе которой было высказано несколько занятных идей. Ниже представлены пять фактов, относящихся к данной области.

Данные могут упростить обмен информацией. Дальновидные руководители говорят в настоящем времени, простым и понятным языком, позволяющим слушателям приобщиться к их видению ситуации, считает Ноа Зандан, основатель компании Quantified Communications, специализирующейся на анализе речи и обмена информацией. Такое обобщение Зандан сделал, переработав массу информационных сообщений, включая телесовещания, выступления на TED-конференциях и пленарные доклады на различных мероприятиях. Программное обеспечение, разработанное компанией Quantified Communications, анализирует информационные обращения пользователя на предмет улучшения их качества, например добавления признаков эмпатии или использования в речи визуальных и невербальных сигналов. Профессор Уортонской школы Лори Розенкопф поднял важный вопрос — что будет, если все начнут говорить, как провидцы? Зандан заметил, что такой план будет тяжеловато воплотить в жизнь.

Алгоритмы и бихевиоризм могут помочь при найме сотрудников. Кейт Глейзбрук, главный советник фирмы Behavioral Insights Team (BIT, команда по изучению поведенческих аспектов), заявила о том, что у них в фирме создали алгоритм, предназначенный для фильтрации данных в условиях неизбежной систематической предвзятости. Общей задачей был уход от принятия решений по найму работников исходя из плюсов их резюме. В ходе процедуры приема на работу 12 новых сотрудников, фирма BIT сначала предложила 700 кандидатам пройти тест с несколькими вариантами ответов, по результатам которого выборка сократилась до 160 человек. Специальная команда оценила этих оставшихся претендентов с точки зрения достоинств их резюме и разработала алгоритм, призванный спрогнозировать, насколько хорошо тот или иной кандидат будет справляться со своей работой. По результатам работы BIT было установлено, что алгоритмический фильтр под названием Applied оказался наиболее статистически достоверным инструментом прогнозирования рабочих показателей. Пройдя окончательное собеседование, 12 кандидатов приняли предложения о работе, причем 60% из них не прошли бы отбор, если бы он основывался исключительно на их резюме. Оказалось, что три из пяти лучших работников из этой выборки не подошли бы под критерии предыдущей модели.

Диаграмма социальной активности вашего предприятия представляет собой ценные сведения. Исследовательское подразделение Microsoft Research совместно с компанией TrustSphere рассказали об инструментах, извлекающих данные о сотрудниках на основании того, с кем и как долго они контактируют. Программное обеспечение TrustSphere привлекает данные из приложений и сервисов Salesforce, Microsoft Office 365, Google Apps и прочих корпоративных программных средств для построения диаграммы социальной активности внутри предприятия. Эту диаграмму можно использовать в продажах (на основании данных о том, кто в компании больше всех общается с ключевым клиентом), управлении рисками и обеспечении соответствия нормативным требованиям, а также в процессе интеграции подразделений после их слияния. Последний случай рассмотрим отдельно. Допустим, внутри большой компании происходит слияние подразделений. При этом и отдел A, и отдел B заявляют, что у них самые тесные отношения с ключевым клиентом. Программное обеспечение TrustSphere определит с помощью графика, какому отделу больше верить. Microsoft Research использует графическое отображение для прогнозирования удовлетворения сотрудников от работы и эффективности рабочих коллективов. В обоих случаях, логи электронной почты и анонимные данные, являющиеся надстройкой над фактическим контентом, могут о многом поведать предприятию.

Аналитика на службе культурного многообразия. На конференции по аналитике человеческих ресурсов неоднократно затрагивалась тема их многообразия. Один из ключевых моментов, обсуждавшихся в этой связи, касался видимого многообразия характеристик (возраст, пол, раса) в противовес невидимому (прошлое человека, экономическая прослойка, к которой он принадлежит, высшее учебное заведение, менталитет). Для устранения расхождений, связанных с многообразием характеристик, и формулирования проблем можно использовать аналитику, но на самом деле предприятиям на выходе нужно получить разноплановый коллектив, способный сотрудничать и генерировать новаторские решения. Главной целью здесь является многообразие идей. Аналитика человеческих ресурсов может помочь решить некоторые вопросы многообразия, но учет идей в условиях, когда каждый по-своему подходит к решению задач, становится делом непростым. Как быть с количественно измеряемыми аспектами многообразия и с чертами характера, которые никак не измерить? «Сложность многообразия удерживает людей от применения аналитики», — говорит Линда Чен, главный консультант фирмы Mercer. Другими словами, многообразие — это задача, трудно поддающаяся решению средствами аналитики, машинного обучения и алгоритмов. «Дело ведь не только в половой принадлежности. Есть еще расы. Есть религия. Там целый набор. Справиться со всем этим непросто», — утверждает Эшли Розетт, профессор бизнес-школы Фукуа при Университете Дьюка.

Аналитика может далеко не все. Проще говоря, аналитика не может заставить человека вести себя в соответствии с принципами анализа, задавать нужные вопросы и действовать творчески. Однако руководство компаний все же можно ввести в заблуждение и внушить, что аналитика — это некое чудодейственное средство. «Мы в курсе, что существует проблема чрезмерной уверенности в этом средстве», — говорит Кейд Мэсси, профессор Уортонской школы. Мэсси считает, что в худшем случае компании начинают воображать, что аналитика способна решать любые задачи.

Тим Урбан, писатель и иллюстратор блога Waitbutwhy, утверждает, что куча отчетов может и не дать существенного результата. В действительности аналитика человеческих ресурсов может оказаться просто рецептом для ее сторонников. «Меня беспокоит то, что человеческая аналитика выводит на первый план поваров-помощников, но не дает представления о том, что делает шеф-повар. А у шефов дела могут идти неважно», — образно выразился Тим Урбан. Другими словами, аналитика имеет смысл только в том случае, если человек, обрабатывающий эти данные, подходит к процессу творчески и задает нужные вопросы, поясняет Кэтлин Хоган, директор по персоналу компании Microsoft. Еще одна задача, непосильная для аналитики, заключается в том, чтобы заставить людей думать статистическими цифрами, а не распространенными предложениями. Майкл Мобуссен из банка Credit Suisse заметил, что «нормальные люди свои мысли статистикой не выражают». «В реальном мире повествовательные истории полностью преобладают над различными учетными ставками и прочими статистическими цифрами, — говорит он. — В вопросах аналитики мы столкнулись с проблемой человеческого общения».

Дэниел Альтман, профессор Нью-Йоркского университета и основатель консалтинговой фирмы North Yard Analytics, считает, что аналитика может предсказать «точность попадания», но ее нужно применять глубже. Альтман специализируется на спортивной аналитике и отмечает, что необходимо найти способ количественного выражения похожих профессиональных навыков у игроков одной и той же команды, а также их сочетаний. «Это все равно, что решать головоломку», — говорит Альтман.

Вывод: аналитика может послужить вам интеллектуальным инструментом, однако культура, особенности общения и недостаток творческого подхода могут ограничить положительный эффект от ее использования.