Пока кто-то гуляет в Японии ;)

Когда твой сотрудник уходит в отпуск, а замещающим остаешься ты сама, то можно… или сойти с ума :) или узнать много интересного о процессах, сделать выводы и написать себе десяток пунктов для изменений.

Вообще то, я стараюсь выстраивать взаимодействие в командах так, чтобы у каждого сотрудника всегда был бэкап, который может заменить на время отсутствия. Не помню, когда я так делала последний раз, но в данном случае пришлось позаместительствовать самой.

И что хочу сказать - не только для сотрудника замещение на время отсутствия руководителя и исполнение его обязанностей становится зоной развития, но и для руководителя замещение на время отпуска сотрудника тоже отличная зона развития… не столько себя, сколько процессов в своем подразделении. Не прошло и недели, а я уже записала пунктов 10 для развития процессов взаимодействия, обработки обратной связи, улучшений внутри продуктов и т.п.

Это не тот опыт, который мне бы хотелось повторять часто, потому что хорошие сотрудники делают слишком много работы и делают ее слишком хорошо, чтобы можно было достойно их забэкапить) но все-таки заглядывать иногда вглубь процессов, вплоть до конкретных действий и шагов - это полезно.
Всегда есть что улучшить, упростить, пересмотреть, переосмыслить заново.

А ваши сотрудники давно ходили в отпуск? ;)

Проф деформация

У каждого своя проф деформация. Когда я работала в FMCG, то постоянно поправляла выкладку товара, который продавала компания, на полках магазинов, в которых бывала. Мерчендайзинг, знаете ли.

А у аналитиков данных есть дурацкая привычка искать ошибки в данных через изучение десятков таблиц и сотни строчек скриптов.

Иногда мне кажется, что гораздо проще просто
• выгрузить 2 списка в excel,
• с-ВПР-ить их,
• найти расхождения,
• посмотреть на эти записи в системе-первоисточнике
и найти причины ошибок.

Или не найти.
Но зато найти какие галочки в формах не проставляются, или проставляются не так как было задумано, или что-то еще работает не так.

В общем, менеджеры и аналитики, конечно, ужасно разные)

🩷 если любите ВПР-ить)

9 постов про таблички

Искала в своем канале пост для коллеги про трансформацию кросс- таблицы в плоскую. Хорошо когда есть такой канал)
Напомню и вам. А заодно и еще несколько постов про таблички

1. Power Query. Трансформация таблиц
https://t.me/whrdata/282

2. Таблица рулит
https://t.me/whrdata/367

3. Форматирование таблицы
https://t.me/whrdata/381

4. Аккуратная табличка
https://t.me/whrdata/471

5. Лайфхак визуализации
https://t.me/whrdata/823

6. Таблица консультанта и таблица аналитика
https://t.me/whrdata/1026

7. Интерактивные таблицы
https://t.me/whrdata/1407

8. Редактирование таблиц
https://t.me/whrdata/1576

9. Шапка в табличке
https://t.me/whrdata/1767

Школьные задачи, физика

Решали вчера с 13-летним ребенком задачу по физике…
оба решили одинаково
одинаково быстро
и одинаково неправильно 🙈

Причем мы были просто уверены, что ответ верный. Смутило только то, что мы не могли его объяснить, а в школе короткого решения не достаточно, нужно подробное.

Задачу то мы в итоге решили и все ок, но я обратила внимание на то, как быстро мозг нашел решение и успокоился. Ведь если бы не школьные правила, то мы бы даже не парились, будучи уверенными что ответ найден.

Обратная сторона чатов gpt, тиктоков и им подобным…

Для любопытных задача ниже

¾ пути машина проехала со скоростью 60 км/ч, а оставшуюся ¼ со скоростью 80 км/ч. С какой средней скоростью ехала машина?

2 вывода из задачи для 7 класса

Задача из предыдущего поста, а, особенно, голосование по поводу правильного решения дали повод про второй пост о ней.

Сначала я очень удивилась, что правильный ответ дали меньше 20% человек. Особенно после моего рассказа про ход моей мысли при поиске решения. Казалось бы, это должно было натолкнуть на мысль о том, что если бы все было так просто, то я бы не делала об этом целый пост)

А потом я поняла, что на самом деле этот внезапный маленький тест очень показателен и полностью отражает мысли и действия большинства людей как в жизни, так и на работе.

Вывод 1:
мы действительно очень часто:
1. принимаем решение не задумываясь
2. не сомневаемся в его правильности
3. идем дальше, не оглядываясь или
4. понимая, что ответ не верный оправдываем себя тем, что "было мало времени", «ну примерно то правильно» или «на больших цифрах разница небольшая»

А ведь это случайно получилось, что в данном случае правильный и неправильный ответ так близки. Гораздо более важно то, что неправильной ответ сделан из абсолютно неправильной логики, без учета важных дополнительных факторов и, вообще то, фундаментальных законов (в данном случае физики, а в реальности это могла быть экономика, юриспруденция, правила бухучета, кадрового делопроизводства, логистики и т.п.)

Вывод 2:
некоторые мои заинтересованные читатели писали для проверки ответ мне в личку.
И одна постоянная читательница прислала решение аж с 3мя переменными (в моем решении переменная только 1).

И это тоже показательно. Ведь среди сотни человек всегда найдется кто-то кто будет делать тоже самое, но сложнее / длиннее /умнее и, как следствие, дольше
(см. недавний пост про профдеформацию аналитиков)

Так что, как говорится, истина где-то рядом – будьте внимательны к своим решениям, не забывайте про критическое мышление, но не усложняйте)

Разработка в корпорации

В сети широко разошлась статья парня о работе в Amazon Web Services. Уже читали?

Полный текст есть тут, а пока некоторые цитаты их нее:

На Amazon есть система ежедневного опроса […] Всё это якобы анонимно. Но в конце каждого месяца вы собираете команду и проверяете ответы. У меня такое впечатление, что вы сидите 40 минут и играете в мафию: кто из нас недоволен и из-за чего мы завышаем показатели, а ведь это такие важные опросы, на них нельзя отвечать спонтанно. Нужно подходить ко всему серьёзно...

Я не знаю, как рассчитывается показатель удовлетворённости работой, но когда он регулярно показывал 50 % (что бы это ни значило), это было очень смешно.

Даже несмотря на то, что менеджер был очень заинтересован в моём продвижении, я получил комментарий: «планка так высока, нужно написать ещё один документ. Вот ещё чуть-чуть, нужно ещё продемонстрировать операционное превосходство. Ещё один системный документ, и всё. У всех уже сложилось впечатление, что ты прямо L6, но сейчас мы покажем ещё один документ только старшим коллегам, чтобы они поняли, как ты будешь чувствовать себя за пределами зоны комфорта...

насмотревшись на бесконечные митинги и ещё более нервные действия инженеров L6 (ещё больше митингов до полуночи), решил, что повышение мне не особо-то и нужно

чтобы получить повышение, ты должен несколько лет подряд пахать на уровне, который соответствует этому повышению. Но без компенсации за более высокий уровень

Релиз проекта, который я сделал за 2 недели, занял полтора года... Полтора года я не мог увидеть результат своей работы! От осознания того, что любое другое сопоставимое изменение пройдёт по тому же пути, у меня полностью пропало всякое желание что-либо начинать

Заставьте программистов писать код, не давайте им увидеть результат и при этом дёргайте их в разные стороны — вот лучший рецепт выгорания

В комментариях мнения разделились. Что думаете? Преувеличивает? Слабак? или Жиза?

Берсин, Про развитие аналитики. 2022 год

#заметки из материалов про Talent Intelligence, про развитие аналитики

Стало интересно посмотреть на тексты эры "до ИИ" из сегодняшнего конца 2025. Всего 3 года прошло.

Итак:

Уровень 1
Процесс начинается с построения датасета, который легко может быть получен внутри компании. Он включает в себя таксономию знаний и навыков, достоверные данные о ролях и категориях, информацию о перемещениях/росте, оттоке и другие факторы.

Уровень 2
Затем команда понимает, что она должна добавить также и внешние данные.

Уровень 3
Часто команда ищет данные о рынке труда, знаниях и навыках от государственных учреждений (официальных источников?) из индустриальных групп или отталкиваясь от роста рынка.

Уровень 4
Затем команда приносит все вместе на фокус группу, объединяя внутреннюю people аналитику по сотрудникам с информацией из различных источников и внешнего рынка труда.

За этим будущее people-аналитики?
Вероятный ответ – да.

Пока people аналитика все еще является новой областью для многих компаний и, как правило, начинается со сбора данных из опросов сотрудников и данных по оттоку, но потом эволюционирует до команды, которая проводит статистический анализ в различных областях человеческого капитала.

Эти команды, обладающие навыками обработки данных и аналитическими навыками, теперь могут стать частью talent intelligent функции, сосредоточив свое внимание на программах развития, поиска, редизайна и других.

Актуально? Или Прошлый век?

Что нужно знать стартапу / провайдеру / консалтеру когда идешь на презентацию к потенциальному клиенту?

На днях слушала презентацию одного из 25 hrtech решений в области ИИ-поиска кандидатов и вспомнила свой пост 1,5 летней давности о рекомендациях для провайдеров.

Итак,
Что нужно знать когда идешь на презентацию к потенциальному клиенту?

1. Название компании 😉
(как бы странно это ни выглядело, но во времена моей работы в X5 люди с рынка часто думали, что Х5 и Пятерочка одно и то же. А это вообще не так)

2. Цель встречи
Что вы хотите получить от нас? – пилот и обратную связь? продажу продукта? продажу как white label? инвестиции?
Это разные ЦА, разные ЛПР, разное все.

3. Конкурентов
По большому счету, меня, как директора по автоматизации HR интересует 2 вопроса:
• Чем вы лучше других аналогичных продуктов на рынке? И
• Чем вы лучше чем то, что может сделать моя команда?

А чтобы ответить на эти вопросы надо знать:

4. Свой продукт
Про что ваш продукт? В чем вы хороши и за счет чего вы этого добились?
Нельзя быть хорошим абсолютно во всем, но можно быть хорошим в каких-то конкретных процессах и хочется понимать осознаете ли вы это.

5. Свою нишу
Нельзя быть хорошим во всем сразу. Даже если это только подбор.
В примере с подбором, все HR знают, что массовый найм или ИТ – это 2 разные Вселенные. Нужно понимать свою специализацию

Вроде бы так банально, но снова те же ошибки и сразу остается смазанное впечатление. Хотя продукт может быть и хорош.


То же самое, но другими словами 1,5 летней давности
* Еще раз про демо продуктов
* 3 совета разработчикам продуктов для демонстрации их на аудиторию HR

2 стиля обучения, или
Рассказ – Показ - Тренировка

На выходных обсуждали с подругой как научить ребенка школьного возраста пользоваться Московским метро и, в частности, впервые отправить в самостоятельную поездку через весь город?

В ходе обсуждения, возникло 2 очень явных сценария:
1. Проехать в первый раз вместе с ним и показать дорогу, а в следующий раз отправить самостоятельно.

или
2. Объяснить «концепт» того, как устроено метро: про схему, цифровое и цветовое кодирование линий, переходы, указатели с указанием переходов и названий станций в вагонах и на платформе, а после этого отправить самостоятельно.

Не знаю как написано в правилах педагогики, но, кажется, лучше всего совместить:
• объяснить концепт,
• проехать вместе, чтобы все показать, и
• отпустить самостоятельно

Со взрослыми и с их более сложными навыками все сложнее, но «рассказ, показ, тренировка» часто рабочая схема

Процент занятости

Чем бы я не занималась, какую бы роль не выполняла и какой бы большой не была команда, иногда я возвращаюсь к истокам, в том числе к тому, с чего начинался этот канал 5 лет назад – к базе, азбуке HR аналитики.

В этот раз рассказывала про разнообразие оргструктур, FTE и процент занятости.

Нарисовалась картинка со слоями, в которой 1 сотрудник (реже 1 позиция) делится на доли в разрезе той или иной структуры.

Как это работает:

Оргструктура – обычно для отражения работы по совместительству или неполной занятости.
Например, 1 сотрудник работает одновременно в 2х близлежащих торговых точках, для этого он оформлен одновременно на 0,5 ставки и там, и там. Обычно это важно для того, чтобы сотрудник был привязан к этому подразделению в системе – для отражения в табеле рабочего времени, отметок через прибор УРВ, доступа к нужной информации и т.п.

Финансовая структура – обычно для распределения расходов на нужные ЦФО
Например, дизайнер работает в отделе дизайна, но работает одновременно на 3 продукта. Для корректного расчета расходов на продукт и его P&L финансам важно считать доход сотрудника на продукт пропорционально его занятости на нем.

Юридическая структура – обычно ради соответствия законодательству для предоставления права подписи, нужных допусков, сертификации и т.п.
Например, специалист по охране труда и технике безопасности, оформленный в нескольких ЮЛ

Другие посты по теме:
* Численность с учетом формы и % занятости
* Виды структур
* Иерархичные структуры
* Структуры по разным уровням управления

Ремонт как проективная методика

В каждый момент времени, особенно когда процесс подходит к концу, ты начинаешь бороться торговаться с собой – между качеством, сроками и стоимостью.

И тут на первый план выходит ключевая ценность проекта и все начинает подчиняться ей:
• хочешь высокое качество? – нужно переделать что-то уже сделанное
• хочешь быстрее переехать? – нужно от чего-то отказаться совсем или хотя бы на время, пока будут переделывать
• заканчиваются деньги? – снова нужно от чего-то отказываться
• есть деньги и хочешь быстрее заехать? – платишь всем столько сколько просят, лишь бы сделали быстрее, нанимаешь доп рабочих, параллелишь процессы

В общем, "лето - это маленькая жизнь" (с), а ремонт – это маленькая копия организованных тобой бизнес-процессов и тебя, как менеджера и как партнера:

• проверять каждый угол с правилом или доверить бригадиру?
• переделать недоделки или замазать / задвинуть мебелью / спрятать?
• ругаться с прорабом самостоятельно или делегировать это дизайнеру?
• ругаться с производителями мебели или терпеливо ждать исправления ошибок?
• отойти от проекта по ходу или выдерживать план до конца?
• переносить коробки вместе с грузчиками или довериться команде?

В общем, отличная проективная методика для оценки!

А меня с переездом 🏙

Давно хотела поделиться рекомендациями каналов и подкастов людей, которых я ценю и за мыслями которых слежу.
В выходные нашлось время все собрать в один пост, так что рекомендую:

Татьяна Тиунова|Лидерский клуб
Канал Татьяны Тиуновой,
директора по людям «Бургер Кинг Россия»

Как пишет сама Таня в описании канала – это «Пространство для всех, кто стремится развивать себя как лидера, вдохновляться успехами/факапами и находить новые идеи»

Никто не умеет вдохновлять и развивать людей так, как это делает это Таня

HR DIGITAL LAB
Канал Марии Пименовой,
лидера HRTECH РЖД

О цифровой трансформации HR, EJM, данных и продуктах для сотрудников

Маша внедряет не просто HRTech системы, а высоконагруженные системы в компании с самой большой численностью сотрудников в нашей стране

C&B Tips
Канал Тони Милехиной
Про compensation management и HR-аналитику, а также немного про анализ данных и менеджмент.

Мы не знакомы с Тоней лично, но пока я не закрыла комментарии в канале, комменты от нее были одни из самых умных и точных, поэтому она одна из моих самых любимых подписчиц

«Карьера после карьеры»
- подкаст Натальи Володиной,
автора канала «Про HR и не только».

2 в 1:
1. Диалоги про разные типы карьеры: консалтинг, предпринимательство, госструктуры и т.д. Классные вопросы и интересные ответы.
2. Мини-лекции про стейкхолдеров и взаимоотношения с ними

Специальная рекомендация выпуска про работу в госе. Наталья с гостей говорили об этом просто невероятно вовлекающе. Для меня это было полной неожиданностью и настоящим вау-эффектом

Подкаст «Pro Данные»,
выпуск про HR аналитику

Хотите послушать умную лекцию о состоянии рынка HR аналитики от Егора Ворогушина?
тогда вам сюда)

Оптимизация, нормирование и дизайн, #из_истории, №8

На рис. фото из книги "Проектирование жилищ" Р. Хигера, 1935 г. (!)
с выставки "110 лет российского дизайна" в Третьяковской галерее,

где:
1 - График движения в обычной кухне (7,15 м2)
2 - График движения в рационализированной кухне (4,5 м2)

из книги:

Динамический минимум жилья - это количественная характеристика, отражающая минимально необходимые движения для выполнения бытовых и трудовых процессов в течение суток.

Методика расчета основана на разбивке суток на периоды, соответствующие типичным бытовым процессам: ночной отдых, утренние процедуры, первая половина дня, обеденный период, вечерняя активность, подготовка ко сну

Алгоритм расчета:
1. Для каждого периода определяются минимально необходимые движения
2. Каждому движению присваивается условное буквенное обозначение
3. Производится суммирование обозначений для каждого периода
4. Формулируется частичная формула для каждого периода
5. Все частичные формулы складываются для получения общей формулы динамического минимума

Пример обозначения движений:
П — перемещение
С — сидение
Л — лежание
В — приготовление пищи
У — умывание
Т — трудовая деятельность

Данная методика позволяет:
* Объективно оценить пригодность помещения для проживания
* Выявить проблемные зоны в планировке
* Оптимизировать использование жилого пространства
* Рассчитать необходимую площадь помещений

Для решения задачи нам нужно проанализировать формулу динамического минимума и определить нормативные значения.

Формула динамического минимума:
DM=24 e1+6 e1+18 e2+18 e4+16 f4
где e это расстояние между:
e1 — столом кухни и краном
e2 — краном и плитой
e4 — столом кухни и продуктовым шкафом
f4 — столом кухни и столом столовой,
а коэффициенты перед переменными показывают частоту использования соответствующих маршрутов в течение суток

При рациональной планировке рекомендуется:
* Минимизировать расстояния между часто используемыми точками
* Оптимизировать маршруты движения
* Обеспечить удобный доступ ко всем необходимым зонам

На основе анализа можно сделать вывод, что оптимальная планировка должна стремиться к минимизации всех расстояний при сохранении функциональности пространства.

Такая вот рационализация

Другие посты из цикла #из_истории
#1 Музей дела, про дореволюционных предпринимателей России
#2 Про Францию, кухню и производственный конвейер
#3 Гилберты и параметры движения
#4 Бурлаки на Волге
#5 Про Леонардо и HR
#6 Художники-передвижники, доходы и расходы самозанятых
#7 Женский труд

Текст vs Табличка

Просматривала на днях задачки в jira и очередной раз увидела описание задачи в стиле литературного произведения.

Некоторые аналитики, особенно молодые, очень стараются описать задачу подробно, выразительно: с выделенными жирным текстом заголовками, с пронумерованными или выделенными буллитами списками, в общем красота.

И каждый раз, читая такую задачу, я представляю разработчика, которому нужно сесть в предвкушении, включить настольную лампу, сосредоточиться и начать это читать, впитывая каждую деталь.

Верите в такое? Я - нет

А верю в непонятое разработчиком описание задачи, не до конца реализованный функционал, ошибки на тестировании и новый круг доработки.

Иногда вместо наведения красоты нужно сесть, выложить все свои мысли на бумагу / miro / confluence / word / google doc, структурировать, систематизировать и все что можно упростить

забавно, 2 года назад мне было достаточно просто структурированного текста)

12 друзей Оушена
12 групп пользователей ATS

В предыдущем посте написала про ЦА использования ATS. В личных сообщениях попросили рассказать об этом подробнее, поэтому напишу тут.

Итак,
про рекрутеров и нанимающих менеджеров все знают.

Кто еще?

1. интервьюеры,
регулярно проводят оценку знаний кандидатов и оставляют обратную связь по результатам испытаний

2. сорсеры,
со своим собственным флоу работы с кандидатами

3. специалисты по работе со стажерами,
у которых тоже свои особенности работы в системе и свои процессы отбора

4. hr-маркетинг,
используют базу кандидатов для формирования списков приглашений на hr-маркетинговые мероприятия и большие интересанты аналитики наймов по источникам подбора

5. специалисты КДП,
занимаются оформлением кандидатов на работу и пользуются результатами работы с кандидатом рекрутеров

6. специалисты по адаптации,
планируют объемы выдачи welcome-паков и их логистику по офисам

7. C&B-партнеры,
собирают информацию о рынке труда и контролируют использование бюджета ФОТ подразделений

8. HRBP и руководители разных уровней,
хотят видеть «большую картинку» того, что происходит с наймом

9. лиды HR - лиды рекрутмента, лид кадрового администрирования,
управление процессами своих команд

10. hr-аналитики, для выгрузки данных для дашбордов и отчетов

11. СБ, специалисты АХО, специалисты тех. поддержки
для проверки, выдачи оборудования, организации рабочего места и т.п.

12. те, кого я могла забыть

#заметки с эфира topcareer про ИИ в HR, ч.1

Евгений Вольнов,
автор канала Future of the work

В какие HR Tech-стартапы инвестируют венчурные инвесторы в мире, топ-5 категорий:
• Рекрутмент
• Бенефиты и благополучие
• Payroll
• НСМ
• L&D

Общие тренды
• Продолжается движение от фрагментации и точечных решений к горизонтальным платформам.
• Al-компонент как ключевая ценность почти во всех заметных стартапах.
• Возвращается интерес на skill-based и evidence-based assessment

Барьеры для развития HR Tech в России
1. Низкий уровень зрелости HR функций даже в крупном бизнес3
2. Отсутствие единого контура представления НСМ
3. Долгое выделение бюджетов / осознание ценности
4. Долгое и дорогое внедрение и интеграции

Драйверы и факторы роста
• Кадровый дефицит
• Низкая производительность
• Запрос на комплексную автоматизацию
• Самозанятые и «гиг-экономика»
• Экспертиза и деньги

Neon, Марта Леман,
Планы на 2026 год по использованию ИИ в компании и в продукте:

1. Формирование рекомендаций для зон, требующих развития на базе результатов оценки 360

Как это работает
• На вход подаются результаты оценки 360 (отчет, комментарии, лепестковая диаграмма)
• На основе отчета выявляются слабые стороны
• Генерируются рекомендации для подтягивания слабых сторон

2. Формирование автоматического предварительного ИПР на базе рекомендаций из Оценки 360 и годовой оценки из Целеполагания

Как это работает
• На вход подаются рекомендации после оценки 360, итоги годовой оценки с комментариями
• Прорабатываются рекомендации и комментарии
• Материалы, размеченные в LMS, соотносятся с рекомендациями по развитию
• Генерируется контент для черновика ИПР

Продолжение следует...

#заметки с эфира topcareer про ИИ в HR, ч.2

Рекомендую послушать выступление Владимира целиком, очень интересно

Владимир Щербаков, СЕО Teachbase

Использование ИИ – это игра в «кошки-мышки», «гонка вооружений» между HR и сотрудниками

Например, изначально традиционно, оценка знаний производилась через тесты. Их придумали, потому что их легко было автоматизировать, было здОрово сразу дать человеку обратную связь, потому что не было других технологий и все начали применять тесты.

В Teachbase сначала сделали просто конструктор тестов. Сейчас стал конструктор с использование ИИ, с помощью которого можно создавать любое количество вопросов, любой сложности, делать так, чтобы они были непротиворечивыми друг другу и так далее. Но у сотрудника тоже стоит ИИ, которая помогает ему все эти суперсложные вопросы проходить.

Мы придумываем инструменты, но методология меняется, а инструменты основаны на старой методологии. Если тесты не проверяют на самом деле знания тогда может быть они не нужны?

Развитие состоит в том, что тестов мало и нужны кейсы, чтобы была возможность выявлять суть в обучении. Раньше обработка кейсов требовала очень много ручного труда - проверки наставников, кураторов. Сейчас ИИ хорошо это делает. Можно задать правильные промты, обучить ее на тех ответах, которые вам нужны.

В Teachbase сделали beta-версию такого инструмента. Но на другой стороне сидит сотрудник, у которого тоже ИИ, и он классно выполняет эти кейсы.

Отсюда вопрос – а нужно ли людей учить?

(продолжение рассуждений можно послушать на выходных в записи на rutube)