Роль цифрового интеллекта в повышении производительности труда и мотивации сотрудников

Ряд компаний уже заявили о создании инструментов, предсказывающих вероятность ухода сотрудников.

Требования компаний к качеству функции управления людьми повышаются: доля стоимости HR в структуре расходов бизнеса растёт. Более того, благодаря автоматизации возросло качество практик управления другими ресурсами. Закономерно, что сегодня бизнес ждёт такого же качества работы со стороны подразделений, отвечающих за кадры. При этом масштабное проникновение информационных технологий в нашу повседневную жизнь и бизнес, а также сформировавшиеся пользовательские привычки получать мгновенный доступ к удобным и бесплатным сервисам существенно повышают планку ожиданий от корпоративных сервисов и систем. Если на этапе проектирования не включать в бизнес-процессы преимущества, которые даёт использование IT, то в самом ближайшем будущем такие бизнес-процессы будут не просто малоэффективными, а неэффективными в принципе - это неизбежно в условиях цифровой трансформации. Безусловно, меняется и роль HRM как подразделения и профессиональной команды: кадровые службы должны лучше разбираться в средствах, которые нам предлагает IT-рынок, и применять их в цифровой трансформации своих процессов - иными словами, оставаясь «экспертами по людям», кадровые подразделения должны учиться работать с данными и опираться на них в принятии решений.

Перед современным кадровым подразделением стоят задачи повышения эффективности процессов управления персоналом за счёт их автоматизации, создания и запуска новых сервисов для сотрудников, а также задачи по регулярной аналитике.

У современного адаптированного к инновациям руководителя есть доступ к нескольким дэшбордам, позволяющим ему ориентироваться в основных параметрах, связанных с управлением персоналом, таких как численность, её динамика, стоимость, структура, укомплектованность и другие. Можно получить отдельный отчёт, который позволяет увидеть вероятность ухода того или иного сотрудника по собственному желанию в течение ближайшего квартала, а также оценить факторы, которые внесли наибольший вклад в формирование прогноза в каждом случае. Конечно, никакая лампочка на рабочем столе руководителя не загорается, и никаких регламентов насчёт его дальнейших действий нет. Сам отчёт - это одно из аналитических средств для руководителя и его HR-бизнес-партнёра, которое позволяет работать с этой категорией рисков, например, заранее планируя подбор ключевых сотрудников или проактивно занимаясь их удержанием.

Кадровые модели используют информацию из основных HR-систем - это данные, связанные с возрастом, стажем, вознаграждением и т.д. Также широко применяются данные Росстата, дающие «поправку» на локальные рынки труда, а также количественные данные из корпоративной переписки (например, сколько времени сотрудник тратит на работу с почтой в нерабочее время).

Поскольку кадровые структуры применяют механизм классификации, то вместе с итоговым значением вероятности ухода имеют возможность проследить и дерево «причин». Это тот самый набор гипотез, проверяя которые можно выйти на актуальные проблемы в подразделении.

Сейчас эксперты в области кадровой инноватизации в большей степени сосредоточены на поиске факторов повышения производительности труда. Понятно, что есть объективные причины для различной производительности в разных регионах - например, связанные с разницей в технологиях связи, протяжённостью и структурой сетей, расстояниями, продолжительностью отпусков и пр. Но есть часть различий в производительности, которую этими факторами не объяснишь. Вот её и необходимо раскрыть, а дальше предсказывать, и, в идеале, влиять на неё. Подобные тенденции вызывают немалый интерес у современной молодёжи, что неоднократно обсуждалось сотрудниками Среднерусского института управления - филиала РАНХиГС со студентами в рамках учебного процесса. Также дискуссионным остаётся вопрос, как использовать кадровый прогноз в практической деятельности современных организаций и сопоставить подобный опыт различных компаний - насколько известно, его уже немало.