Сургут, Россия
студент
В настоящее время активно исследуется проблема применения HR-аналитики в цифровой экономике. В статье рассмотрены возможности и риски применения HR-аналитики. В статье представлена разработанная авторская классификация рисков применения HR-аналитики. Авторы условно разделили риски на организационные (связанные с организацией и руководством внедрения и использованием аналитики) и интеграционные (связанные с проблемами интеграции аналитики с действующими процессами управления персоналом)).
HR-аналитика, возможности HR-аналитики, риски HR-аналитики, организационные и интеграционные риски применения HR-аналитики
HR-аналитика – это чрезвычайно популярная технология, которая обеспечивает лучшее понимание каждого из процессов управления персоналом, сбор соответствующих данных и затем использование этих данных для принятия обоснованных решений о том, как улучшить эти процессы. Также HR-аналитика играет очень важную роль в согласовании HR-стратегии с общей бизнес-стратегией. При правильном использовании аналитики организации смогут привлекать специалистов, обладающих нужными компетенциями, управлять талантами, использовать потенциал и удерживать сотрудников для долгосрочного успеха предприятия [1, 2, 3].
HR-аналитика быстро развивается, предлагая новые возможности для лучшего найма, управления, удержания и оптимизации рабочей силы [4]. Правильно внедренная аналитика может быть полезной для HR, но современные достижения, такие как искусственный интеллект, могут привести и к некоторым проблемам в этой области [5, 6].
Изменение роли и функций служб управления персоналом, эффективное решение поставленных перед ними задач требует применения актуальных инструментов управления, в частности инструментов HR-аналитики [7]. Ниже нами будут рассмотрены основные подходы к определению понятия «HR-аналитика» (табл. 1).
Таблица 1
Контент-анализ понятия «HR-аналитика»
|
Автор |
Определение понятия |
|
SHL Russia |
HR-аналитика – это глубокий системный подход, позволяющий принимать взвешенные управленческие решения в компании на основании объективных данных, собранных, обработанных и проанализированных с использованием современных методов и технологий |
|
Micro Strategy |
HR-аналитика – это применение статистики, моделирования и анализа факторов, связанных с сотрудниками, для улучшения результатов бизнеса |
|
HR Technologist |
HR-аналитика – это методология, позволяющая понять, как инвестиции в человеческий капитал способствуют достижению четырех основных результатов: получение дохода, минимизация расходов, снижение рисков и выполнение стратегических планов |
|
PwC |
HR-аналитика – процесс системного сбора и анализа информации в области человеческого капитала для выработки управленческих решений, решающих бизнес-задачи |
|
В.Г. Коновалова |
Определение наиболее ценных ключевых показателей индивидуальной и организационной эффективности, которые служат основой успешной реализации бизнес-стратегии. |
Источник: составлена авторами на основе данных [8], [9], [10], [11], [12].
Все подходы объединяет одно – данная технология представляет собой анализ информации о персонале, который, в свою очередь, помогает HR-специалистам принимать решения, например, для управления и удержания сотрудников, создания лучшей рабочей среды, максимизации производительности труда, что имеет большой практический результат для организации при эффективном использовании.
Поскольку организации собирают все больше личных и деловых данных о своих сотрудниках, они поднимают растущие риски (рис. 1) и этические вопросы о безопасности данных, прозрачности и необходимости запрашивать разрешение. Организациям теперь нужны надежные меры безопасности, меры прозрачности и четкая коммуникация вокруг данных о сотрудниках – или это может вызвать проблемы с конфиденциальностью данных и иметь негативные последствия относительно злоупотребления этими данными.
Само существование конфиденциальных сведений уже создает риски, вне зависимости от объема таких данных. Например, чтобы отследить количество часов, которые его сотрудники проводят в офисе, один работодатель установил на рабочих столах детекторы теплового излучения от человеческого тела. Сотрудники встретили нововведение сопротивлением, и они завалили менеджеров жалобами и сообщили нелицеприятную информацию СМИ.
Многие работодатели выражают опасения из-за того, что конфиденциальные сведения могут подвергаться кибератакам. 75% компаний понимают необходимость усиления безопасности и конфиденциальности данных, но только 22% обладают средствами безопасности для защиты данных о сотрудниках. Кроме того, по данным Deloitte, 30% компаний, которые не считают данные об их сотрудниках подпадающими под риски конфиденциальности, вообще не имеют надёжной структуры управления данными.
По данным Deloitte, 64% респондентов ответили, что они активно занимаются вопросами юридической ответственности, которые касаются конфиденциальности данных о сотрудниках в их организациях. 6 из 10 сказали, что озабочены тем, как их сотрудники относятся к характеру использования данных про них. Однако только четверть респондентов ответили, что их организации управляют влиянием последствий этих рисков на репутацию потребительского бренда [14].
Такие продвинутые технологические компании как Facebook и Twitter обнаружили, что без контроля человеком машинный интеллект может вести себя непредсказуемо. Поэтому они нанимают тысячи сотрудников для отслеживания поведения их алгоритмов поддержания взаимодействия между пользователями в социальных сетях и рекламы на основе искусственного интеллекта [15]. Ведущие технологические компании начинают вкладывать больше ресурсов в решение этих проблем, так, ассоциация специалистов по работе с данными сформировала партнёрскую группу по вопросам пользы искусственного интеллекта для людей и общества.
Минимизировать риски можно, например, с помощью введения законодательного запрета обработки данных в целях, несовместимых с целями их сбора, более полного информирования работников об их правах в части использования данных, разработки инструментов обезличивания персональных данных, выстраивание отношений операторов обработки персональных данных друг с другом для обмена опытом и др.
Теперь перейдём к рассмотрению проблем, которые могут возникнуть при использовании HR-аналитики:
- скептицизм сотрудников. Когда работодатель собирает данные о сотрудниках, они могут думать, что это вызвано недоверием или подозрением (что они могут сделать что-то не так). Чтобы HR-аналитика работала, работодатели должны преодолеть это недоверие и убедить сотрудников в том, что сбор данных о том, что они делают, выгоден обеим сторонам;
- HR-аналитика является навязчивой или контролирующей, она может усилить существующее неравенство в рабочем мире. В частности, сотрудники, которые имеют власть над своим работодателем, получат возможность противостоять вторжению, в то время как у сотрудников, которые не имеют этой власти, не будет иного выбора, кроме как согласиться с ней. В качестве примера рассмотрим Amazon. В январе 2018 г. компания получила патент на браслет, который могли носить работники, выполняющие заказы на складах компании. Браслеты отслеживали точное местоположение рук владельца и вибрировали, чтобы направлять их к нужным предметам. Понятно, что это может помочь сделать выполнение заказов более эффективным, но это дорого обходится личной жизни работников. Однако у этих работников будет мало сил противостоять переменам, а если бы они это сделали, компания быстро бы заменила их другим человеком или, еще лучше, роботом. А если бы глава руководства компании или кто-либо из его руководителей высшего звена носил такое устройство на своей работе? Скорее всего, они будут рассматривать это как чрезмерное вторжение в их личную жизнь. Очевидно, что недостатки аналитики могут неравномерно распределяться среди рабочей силы [16];
- готовность сотрудников. Сотрудники могут опасаться, что данные, которыми располагают работодатели, могут быть использованы для принятия решений о карьерном росте, возможностях развития или даже зарплате. Опасаясь этого, многие сотрудники не захотят участвовать в мероприятиях по сбору данных или аналитических проектах. HR-аналитика часто зависит от готовности базы сотрудников измеряться или контролироваться, поскольку опирается на данные о персонале [17].
При решении вышеизложенных проблем важно: показать своим сотрудникам, что вы уважаете их конфиденциальность, обеспечить анонимность данных, где это возможно для уменьшения страха сотрудников по поводу угрозы их разоблачения перед коллегами.
На основе проведенного исследования авторами была разработана авторская классификация рисков применения HR-аналитики. Риски можно условно разделить на организационные (связанные с организацией и руководством внедрения и использованием аналитики) и интеграционные (связанные с проблемами интеграции аналитики с действующими процессами управления персоналом) (табл. 2).
Таблица 2
Интеграционные и организационные риски HR-аналитики (составлено авторами)
|
Интеграционные риски |
Организационные риски |
|
Данных только из учётных кадровых систем, как правило, недостаточно для аналитики, нужны и другие показатели – коммуникации внутри компании, бизнес-показатели (1C, CRM) |
Для функционирования HR-аналитики необходимо создание целой команды, состоящей из нескольких разнопрофильных специалистов |
|
Значительные материальные и временные затраты (например, для компании среднего размера с численностью 1000 чел. внедрение HR-аналитики займёт около 2-х лет) |
Отсутствие соответствующих компетенций у HR-аналитиков и сложность в обучении этому |
|
Прежде чем сделать определенные выводы по поводу проблем в организации (в системе управления персоналом), необходимо проверить имеющиеся данные, которые могут быть собраны некачественно или вовсе отсутствовать |
Сопротивление изменениям со стороны сотрудников |
|
Перед внедрением необходима «почва» (соответствующая система управления персоналом и менеджмент, учитывающий, что человеческий капитал – успешный залог для развития бизнеса) |
Кибератаки, утечка информации |
|
Отсутствие ясного, четкого и понятного людям описания системы, включающего в себя: цель внедрения, содержание, роли и ответственность заинтересованных сторон, документооборот, последовательность действий при реализации и т.п. |
Необходимость создания приложений / программ / систем для аналитики или их покупка. |
|
Мероприятия по внедрению новой системы не продуманы, а иногда и вовсе не предусмотрены на этапе разработки, что может привести к возникновению острого конфликта с уже существующими и функционирующими в компании системами. |
|
HR – самая сложная область в компании, к которой можно применить аналитику, потому что происходит анализ реальных людей, а не просто цифры на экране. Это требует особой осторожности при применении аналитики. При правильном использовании возможно использовать HR-аналитику, чтобы нанимать лучших людей и удерживать их как можно дольше. Однако необходимо сбалансировать это с требованиями закона конфиденциальности, как частных лиц, так и юридических органов.
1. Чуланова О.Л. Компетенции персонала в цифровой экономике: операционализация soft skills персонала организации с учетом ортобиотических навыков и навыков well-being // Вестник Евразийской науки, 2019 №2, https://esj.today/PDF/22ECVN219.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
2. Чуланова О.Л., Мокрянская Н.А. Методические аспекты совершенствования развития кадрового резерва с применением технологии управления талантами // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». – Т. 9. – №2. – 2017. http://naukovedenie.ru/PDF/116EVN217.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
3. Чуланова О.Л. Вызовы и тренды на рынке труда: синергия цифровизации и soft skills // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М». – 2018. – Т. 7. – №3. – С. 66–72. DOI: 10.12737/article_5b509cc15ef214.
4. Чуланова О.Л. Современные технологии кадрового менеджмента: актуализация в российской практике, возможности, риски: монография / О.Л. Чуланова. — М. : ИНФРА-М, 2017. — 364 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. — (Научная мысль). — www.dx.doi.org/10.12737/monography_58fe0851975ab0/81878314.
5. Чуланова О.Л. Искусственный интеллект как актуальный технологический тренд в HR //Лидер (Люди. Идеи. Достижения. Единство. Результат) : сборник статей I Управленческого форума Ханты-Мансийского автономного округа – Югры (г. Сургут, 9 сентября 2019 г.) ; Сургут. гос. ун-т. – Сургут: ИЦ СурГУ, 2019. – 158 с. С. 146–149.
6. Dimple Agarwal, Gaurav Lahiri. People data: How far is too far? [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/human-capital-trends/2018/people-data-analytics-risks-opportunities.html (дата обращения: 28.10.2019).
7. Назайкинский С.В., Седова О.Л. Роль HR-аналитики в принятии управленческих решений // Научный журнал «Вестник РГГУ». Серия «Экономика. Управление. Право». – М.: РГГУ, 2017. – № 3(9).
8. Первое исследование SHL Russia по HR-аналитике [Электронный ресурс]. URL: http://hr-elearning.ru/pervoe-issledovanie-shlrussia-po-hr-analitike/ (дата обращения: 28.11.2019).
9. HR Analytics: Everything You Need to Know [Электронный ресурс]. URL:https://www.microstrategy.com/us/resources/introductory-guides/hr-analytics-everything-you-need-to-know (дата обращения: 28.11.2019).
10. What Is HR Analytics? Definition, Importance, Key Metrics, Data Requirements, and Implementation [Электронный ресурс]. URL: https://www.hrtechnologist.com/articles/hr-analytics/what-is-hr-analytics/ (дата обращения: 28.11.2019).
11. HR-аналитика: основные тенденции, вызовы и практика [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/hr-analytics.pdf (дата обращения: 28.11.2019).
12. Коновалова В.Г. Прогностическая HR-аналитика обеспечивает повышение эффективности управленческих решений: Десятый юбилейный кадровый форум Черноземья: Сб. ст. междунар. российско-китайского заседания. 1 марта 2017 г. Воронеж: ВГУ, 2017. – С. 47–51.
13. HR В ЦИФРАХ – 2018 [Электронный ресурс]. URL: https://www.pcg-event.com/conference/view/132 (дата обращения: 15.12.2019).
14. Попазова О.А., Шихова Н.Н. Управление персоналом на основе анализа больших данных: риски и возможности [Электронный ресурс] // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2019. – № 3 (117). – С. 110–115. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_37529672_85455148.pdf (дата обращения: 17.10.2019).
15. Чуланова О.Л., Фомина Е.В. Возможности применения VR и искусственного интеллекта в управлении персоналом // Журнал экономических исследований. – 2019. - № 3. – С. 3–7.
16. Hugo Byrne. The Good, the Bad and the Ugly of HR Analytics [Электронный ресурс]. URL: http://blog.kubicle.com/the-good-the-bad-and-the-ugly-of-hr-analytics (дата обращения: 17.10.2019).
17. Alistair Shepherd. Why do most HR analytics projects fail? [Электронный ресурс]. URL: https://www.personneltoday.com/hr/why-do-most-hr-analytics-projects-fail/ (дата обращения 05.12.2019).
