Мне на ревью прислали статью о том, как таланты из других стран могут укрепить конкурентное преимущество организации. И вот я читаю эту статью и думаю: вроде бы и написана она хорошо, и исследование сделано качественно, но как-будто не про нашу жизнь.

Авторы критикуют существующие миграционные исследования за то, что они не учитывают конкуренцию компаний между собой и за талантов. Исследование они проводят на футболистах топовых европейских клубов - Ок, там действительно крайне высокий спрос на работников уникальной квалификации, поэтому их готовы привозить из любой точки мира. Но я не смогла с ходу придумать другую такую профессию, где рынок был бы по-настоящему международным и где за мигрантами гонялись бы все работодатели.

Даже если мы вынесем за скобки 26 млн беженцев (данные ООН, 2020), которые вполне могут пытаться трудоустроиться в новой стране, останутся еще десятки и сотни миллионов переехавших и желающих переехать по самым разным причинам. Даже высококвалифицированные мигранты испытывают сложности при трудоустройстве. А что тогда говорить про низкоквалифицированных работников? Выгоды работодателя при найме таких мигрантов связаны не с уникальными талантами, а с возможностью нанять дешевле и менее привередливую защищенную рабочую силу.

Получается, что битва за талантов происходит в каком-то очень узком сегменте международного рынка труда. В терминах американских виз авторы сделали исследование категории O2 (уникальные таланты), но предлагают использовать его результаты для обсуждения миграционной политики по категории Н1В (квалифицированные работники), которых в 4 раза больше 🤔 #мысливслух

Итак, мы определились с датой вебинара "Как использовать данные для оптимизации процесса отбора персонала". Он пройдет 22 февраля, в 19:00 по московскому времени.

🔸 Мы будет анализировать процесс отбора кандидатов на глубинном уровне.
🔸 Мы обсудим, как не только повысить эффективность самого процесса, но и улучшить качество нанимаемых кандидатов.
🔸 Мы поймем, как связаны между собой критерии отбора, результативность нанимаемых кандидатов и их удержание в компании.
🔸 А также решим практический кейс

Если вы еще не успели записаться - поспешите сделать это @olga_aka_professor. Группа уже собралась и начала готовить вопросы к вебинару. Подключайтесь и вы!

Я к вам с новой историей #изжизниученых.

Последние несколько месяцев я каталась по разным бизнес школам и университетам в поисках подходящего мне места для жизни и продолжения научной карьеры. Две недели назад этот процесс пришел к своему логическому завершению: я получила оффер и приняла его (скоро подпишу контракт и тогда поделюсь, куда на этот раз отправятся мои чемоданы). Это было не самое легкое решение. Сначала мне нужно было переварить все отказы, которые я собрала за время этих гастролей, и определиться с тем, какие критерии для меня в приоритете. Но выбор был сделан. И вот вчера неожиданно объявились товарищи с более громким именем и бюджетом, на чью позицию я отправляла документы еще в ноябре и уже не ждала, что они ко мне вернутся. А они вернулись...

Поделитесь, были ли вы сами в такой ситуации. А ваши кандидаты? Какое решение было принято? Как вы думаете, что решила я? 🤓

Запоздавшим товарищам я отказала. Не только потому, что "я другому отдана и буду век ему верна", но и потому что в процессе всех этих бесконечных смотрин, переговоров и раздумий я много чего о себе поняла и убедилась в правильности своего выбора. А смешно тут то, что конкретно этим товарищам я отказываю уже второй раз. Первый раз был в 2017 году, когда я выбирала PhD программу и в итоге поехала учиться в HEC Paris. Такая вот не судьба.

Внимание, правильный ответ 🤓

Принципиально отличие теории сигналов от теории человеческого капитала в том, что первая рассматривает способности человека как изначально данные, а вторая - как развивающиеся. В первом случае работники изначально разные, образование на их способности не влияет, оно лишь позволяет отделить способных от всех остальных. Во втором случае способности работников увеличиваются по мере получения образования и опыта, поэтому образование рассматривается как инвестиция.

Конечно, противоречия между этими моделями в реальной жизни нет, оба механизма сосуществуют. Вопрос в том, как оценить вклад каждого из этих механизмов в конкретном случае. Самый наглядный тест - сравнить три группы людей с максимально похожими характеристиками, где одна группа - это те, кто успешно завершили обучение и получили диплом, вторая - те кто ушли на последнем этапе по причинам, не связанным с успеваемостью, третья - те, кто вообще не учился. Возможности накопления человеческого и социального капитала у двух первых групп были одинаковые, а вот сигнал сформировался только у группы с дипломами. Разница в дохода между не учившимися и группой без дипломов - это вклад человеческого и социального капитала. Разница в доходах между группой без дипломов и группой с дипломами - это эффект сигнала.

Мы как-то уже говорили о том, что далеко не все инструменты оценки, использующиеся в отборе персонала имеют доказательную базу. Есть несколько крупных мета-анализов, сравнивающих валидность различных методов оценки. Недавно я нашла русскоязычный обзор этих исследований и спешу им поделиться:

➡️ ссылка на обзор (спасибо каналу People Analytics за наводку)

Проблема в том, что методов с однозначно высокой прогностической силой нет. Есть методы получше и похуже. Вероятность ошибки будет всегда. Зато в наших силах не потратить слишком много денег на то, что заведомо бесполезно (например, очередное интервью с менеджером на два уровня выше, который слабо себе представляет, чем будет заниматься новый сотрудник). Но зачистку я бы начинала даже не с методов, а с самих критериев отбора. Тут все как в медицине: на любое состояние должны быть диагностические критерии, четко связанные с теми или иными процессами в организме. Если врач назначает анализы, которые никак не помогают в постановке диагноза, то либо врач неграмотный, либо он деньги для лаборатории зарабатывает. #наем

Разбираться с методами и критериями будем 22 февраля, в 19:00 по московскому времени на вебинаре "Как использовать данные для оптимизации процесса отбора персонала". Если тема для вас актуальна, но вы еще не в группе, самое время записаться @olga_aka_professor.

Предлагаю продолжить разговор о теории человеческого капитала и ее применении на практике.

Важным вкладом Гэри Беккера в развитие этой теории является идея разделения человеческого капитала на общий и специфический. Общий человеческий капитал является универсальным, это такие знания и навыки, которые пригодятся всегда, независимо от места работы. Специфическим человеческим капиталом Беккер назвал такие знания и навыки, которые имеют смысл только в рамках конкретной организации и будут бесполезны при переходе работника к другому работодателю [1]. Такая неравноценность человеческого капитала одного и того же работника для разных работодателей является одной из предпосылок формирования внутренних рынков труда и заинтересованности работодателя в обучении и продвижении своих сотрудников [2].

Более поздние исследования показали, что специфическим человеческий капитал может быть не только в рамках организации, но и в рамках профессии (например, знания бухгалтерского учета) или индустрии (например, понимание особенностей функционирования российского фармацевтического рынка) [3,4]. Однако, если уйти от поверхностной классификации и сфокусироваться на сути выполняемой работы, можно обнаружить, что перенос человеческого капитала происходит не на уровне профессии/индустрии, а на уровне конкретных задач (tasks) [5,6], поэтому именно задачи являются тем атомом, из которого можно построить и организационную структуру, и систему управления талантами, и собственную карьерную стратегию.

Ограничения, связанные со специфичностью (specificity) и переносимостью (transferability) человеческого капитала, определяют и наши представления о карьерных траекториях, и параметры поиска кандидатов, а также влияют на вероятность потери конкретного сотрудника [7,8]. Понимание глубины специфичности и переносимости знаний и навыков (своих собственных или своих сотрудников), а также умение вдумчиво инвестировать в их развитие, крайне важны для планирования карьеры (своей или сотрудников). Об этом, кстати, будем говорить в новом модуле карьерного курса. Кто ждет? Подмигните 🔥

📖 если вам захочется самим что-то почитать, предлагаю вам статью Are Leaders Portable из HBR
#карьера

Больше цифр, меньше догадок

73% крупных коммерческих компаний считают развитие HR-аналитики топ-приоритетом (LinkedIn Global Talent Trends 2020). Уже сегодня она позволяет решать широкий круг задач. Какие показатели про персонал полезно отслеживать? Из-за чего компанию покидают сотрудники? Каких сотрудников продвигают в компании и за что? Как быстро новички выходят на достаточную производительность? Какие программы обучения и развития приводят к росту эффективности? На все эти вопросы можно ответить с помощью цифр.

Я рада, что каналов, продвигающих исследования и аналитику становится больше. Чтобы вы всегда были в курсе развития HR-аналитики и первыми узнавали о результатах свежих исследований, мы собрали для вас подборку каналов Data for HR. Там есть много всего интересного. Изучайте, делитесь, выбирайте то, что вам наиболее актуально.

Сохраняйте папку 👈 Будем дружить с цифрами вместе 🤓

Друзья, наш вебинар "Как использовать данные для оптимизации процесса отбора персонала" пройдет уже послезавтра, т.е. 22 февраля, в 19:00 по Москве.

Участники уже задали мне несколько интересных вопросов, которые я включила в программу.

Наш план на вебинар такой:
🔸 анализ отбора персонала с точки зрения процесса и с точки зрения результата
🔸 выявление ошибок найма и адаптации
🔸 анализ критериев оценки кандидатов
🔸 сравнение стоимости закрытия вакансии со стоимостью удержания персонала
🔸 оценка эффекта реферальных программ

По-моему, программа получилась 🔥🔥🔥
Если вы еще не записались, то это последний шанс @olga_aka_professor 🤓

Как оценить эффект от обучения?

Многие знакомы с моделью Киркпатрика/Филлипса, предлагающей оценку по уровням: удовлетворенность, прирост знаний, изменение поведения, достижение бизнес-результатов, финансовый эффект (ROI).

С первыми 3-мя уровнями мы обычно умеем работать: собираем обратную связь, проводим входные и выходные тестирования, оцениваем компетенции, отслеживаем достижение целей. Но вот выйти на бизнес и финансовые результаты уже проблематично.

Во-первых, не каждое обучение имеет целью повысить производительность труда. Иногда это развитие под будущую позицию, или часть неденежного вознаграждения, или элемент командообразования... Значит, искать эффекты обучения придется в разных местах.

Во-вторых, сложно отделить эффект обучения от влияния всех прочих факторов. Даже для работников отдела продаж нельзя напрямую связать рост выручки с обучением, потому что меняется ситуация на рынке, поведение конкурентов и др.

Попробуем разобраться? Сигнализируйте 🔥 и следите за рубрикой #обучение

У нас нет таких данных...

На курсах аналитиков обычно учат тому, как работать с большими данными, как их очищать и структурировать, как отделять нужное от ненужного, как делать выводы. Но в реальной жизни я намного чаще сталкиваюсь с обратной проблемой: нужных данных нет и взять их неоткуда, по крайней мере в краткосрочной перспективе.

Вчера на вебинаре мы тоже затронули эту тему. На мой взгляд, все дело в целях, которые мы преследуем. Принципиальное различие между научными и прикладными исследованиями в том, что первые пытаются докопаться до истины, а вторые нужны для принятия обоснованных решений. Бизнес не делает аналитику из интереса. Бизнес должен постоянно принимать решения, желательно хорошие, но и любые другие уже лучше, чем никакие. Да, несовершенные или неполные данные чреваты расчетами с серьезными погрешностями. Но и их достаточно для того, чтобы сделать предварительные выводы и начать действовать чуть лучше, чем наугад. В следующем периоде у нас будет уже чуть больше данных и чуть точнее выводы. Мы скорректируем наши расчеты и курс действий. Постепенно у нас появятся и необходимая экспертиза, и данные достаточного объема и качества, и культура работы с ними. Поэтому я считаю, что нехватка данных - это не повод для отказа от аналитики 🤓 #мысливслух

Эффект от обучения: производительность труда и не только

Продолжим разговор о том, где искать и как считать эффекты от обучения. Начало здесь 👈🏻

Логично было бы искать результаты обучения в производительности труда: мы работников обучили, после этого они стали работать лучше, а если не стали, значит обучение было бестолковое. Это полностью согласуется с теорией человеческого капитала и тем, что обычно пишут в учебниках по управлению персоналом. Но давайте копнем чуть глубже, учебники вы и без меня читали.

Проблема в том, что прямой эффект на производительность имеет обучение, которое непосредственно связано с основными функциями работника. Мы обучили продавцов отрабатывать возражения - тут же выросла конверсия из звонка в продажу, а значит и продажи выросли. Обучили операторов буровых установок работе с высокотехнологичным оборудованием - оборудование перестало ломаться, сократились связанные с этим простои, выросла выработка.

А что произойдет, если мы обучим региональных менеджеров ведению бюджета? Вырастут ли от этого продажи? Скорее всего нет. А ведь именно продажами мы измеряем производительность труда продающих команд. Значит ли это, что обучение было бесполезным для компании? Вовсе нет. Во-первых, от такого обучения повысится производительность труда отдела финансов, потому что им не придется в конце каждого квартала разбираться, кто что куда потратил и почему денег опять не хватило. Но это копейки, которые в масштабах крупной организации никто не заметит. Во-вторых, региональным менеджерам чудесным образом начнет хватать выделенного бюджета, уйдут перетраты, расходы станут более управляемыми. А это прямой эффект на прибыть, пусть и не через производительность труда.

Еще сложнее устроены эффекты от обучения талантов. Мы не учим их хорошо делать текущую работу, они уже с ней прекрасно справляются, иначе бы мы их талантами не называли. Мы готовим их занять позицию более высокого уровня в будущем. Какой эффект на производительность труда мы ждем? Никакого. Сравнивать текущие результаты с будущими результатами на принципиально другой позиции некорректно, да и позиция эта может с работником не случиться. Как тогда измерять эффект от обучения талантов? Опять-таки не через производительность. Выращивание талантов - это альтернатива внешнему найму. Значит нужно сравнивать расходы на обучение со стоимостью закрытия позиций руководителей и потерями от отсутствия сотрудников на этих позициях.

Поделитесь в комментариях случаями из своей практики, когда вам сложно было оцифровать результаты обучения. Мы попробуем вместе это сделать. И конечно же продолжим разговор об эффектах обучения, поэтому stay tuned 🤓 #обучение

Вчера мы обсудили несколько примеров оценки эффектов от обучения. Давайте теперь сформулируем общий алгоритм (он подойдет не только для обучения).

1️⃣ Вернуться к первоначальной цели. Какую проблему решает организация?

UPD В идеальном мире каждое обучение начинается с бизнес-кейса, где четко сформулированы его цели. В нашем мире бывает по-разному. Если у нас нет бизнес-кейса, это не значит, что обучение однозначно неэффективно, это значит, что его эффективность никто не оценивал заранее. Я считаю, лучше пост-фактум, чем никогда.

⚠️ Пост о том, как составить бизнес-кейс

2️⃣ Обозначить связь между обучением и ожидаемым результатом. Как именно обучение должно помочь решить проблему?

3️⃣ Оцифровать результаты "до" и "после".

Отсюда важная ремарка N1: чтобы такие расчеты в принципе были возможны, обучение лучше проектировать заранее.

Важная ремарка N2: разницу между двумя замерами важно отчищать от действия прочих факторов. Не все те изменения, которые происходят в ходе обучения, являются его прямым следствием. Об этом поговорим в следующий раз.

4️⃣ Пересчитать оцифрованные изменения в деньги.

Решение проблемы не обязательно должно увеличивать доходы за счет повышения производительности труда. Оно также может влиять на сокращение издержек, например, через снижение потерь из-за текучести или за счет выбора более эффективного источника управленческих кадров.

Например, как оценить эффект от изменения мышления?

Возвращаемся к изначальной цели такого изменения. Если компания хочет поменять мышление своих сотрудников, то ей это зачем-то нужно. Например, для того, чтобы повысить инновационный потенциал или научиться находить нестандартные решения. И то, и другое поддается оцифровке. Например, в исследованиях в качестве меры инновационности часто используются данные о патентах и запусках новых продуктов, а в качестве меры нестандартности - отклонение принимаемых компанией решений от среднего по ее конкурентами. Оцифровать можно даже оригинальность произведений искусства. Сейчас это делают с помощью машинного обучения. А дальше можно посчитать, как оригинальность и инновационность коррелируют с продажами и прибылью. #обучение

Прыгнула в поезд. Еду в гости к ETH Zurich на конференцию. Если успею, буду вести традиционные #заметкисконференции. Правда, график обещает быть тяжелым. Кто, ну кто планирует сессии с 8:30 до 21:30? 😵‍💫

Про обучение продолжим на следующей неделе, а пока у меня есть анонс...

Я снова запускаю карьерный курс

В нем будет три блока. Каждый блок состоит из видео и статей с теоретическим материалом, который вы можете изучать в комфортном темпе, и живых вебинаров, где мы будем обсуждать новый материал, делать практические задания и делиться опытом. Как обычно, курс полностью основан на современных научных исследованиях, которые я собрала и переработала в материалы, ориентированные на практиков.

Блок 1. Организационные карьеры
🔸Как устроены современные организации и карьеры в них
🔸Как управлять карьерой в организации
🔸Как строить и использовать социальные связи

Практикум по этому блоку пройдет вечером 28 марта (запись обязательно будет)

Блок 2. Профессиональные карьеры
🔸Как формируется профессиональная идентичность
🔸Смена сферы деятельности: риски, возможности, факторы успеха
🔸Портфельные карьеры: мотивы и стратегии

Практикум - 11 апреля

Блок 3. Международные карьеры
🔸Что дает международный опыт
🔸Как подготовиться к профессиональной миграции
🔸Как строить карьеру в новой стране

Практикум - 24 апреля

Записаться можно уже сегодня @olga_aka_professor. Стоимость курса - 16'000 руб. (актуальна до 10 марта, дальше будет повышение). Т.к. практикум предполагает камерный формат, места в группе ограничены. #карьера

Привет из Цюриха! По дороге домой сортирую свои #заметкисконференции. Вот, например, несколько интересных выводов из исследований о взаимодействии человека и #AI.

🔹 AI используют по-разному: кто-то интегрирует его во все задачи, кто-то проводит чёткое разделение труда. Второе продуктивнее, особенно если понимать возможности и ограничения AI. Наиболее полезен AI в брейншторминге и при написании текстов.

🔹 Использование предложенных AI идей заметно повышает креативность текстов. Правда, только у изначально менее креативных авторов, т.е. подтягивает их под результаты более талантливых коллег.

🔹 Однако креативные идеи AI каждый раз одинаковые. В итоге сам по себе текст получается интересным, но множество текстов, написанных разными авторами с помощью AI, не отличается разнообразием.

#новыетехнологии

Продолжу #заметкисконференции докладом Элизабет Кэмпбелл из UC San Diego. Совместно с коллегами из UC Irvine она обнаружила, что сотрудники, покидающие компанию по инициативе работодателя, чаще оказываются под руководством женщин. При этом руководители-женщины больше вкладываются в своих сотрудников, стараясь предотвратить уход low performers. Авторы связывают эти результаты с тем, что женщинам изначально достаются (т.е. назначаются на проекты под их управлением) более слабые подчинённые.
#гендерныеразличия

P.S. Впервые участвовала в конференции в формате постера. Для нетворкинга - идеально. А вот ресеч по-настоящему обсуждать сложновато, поэтому делюсь тем, что успела уловить.

На фото постер Элизабет

#заметкисконференции Jasmina Chauvin (Georgetown) показывала результаты исследования влияния разницы в часовых поясах (temporal distance) на коммуникации в международной компании.

🔸 Большая разница во времени действительно создаёт проблемы, но не такие серьёзные, как можно было бы ожидать.

🔸 Сдвиг графиков работы (time shifting) - это распространенный механизм подстройки.

🔸 Он чаще всего встречается там, где работники заняты нерутинными операциями и сильно завязаны друг на друга.

🔸 Не все работники в одинаковой степени могут адаптировать свои графики работы. Это важно учитывать при проектировании рабочих мест.

Методологически, чтобы отчистить влияние разницы во времени от всех прочих факторов, авторы сфокусировались на периодах вокруг перевода часов на летнее/зимнее время. Эти сдвиги происходят в разные даты и не во всех странах, поэтому одна и та же команда вдруг получает +1 или -1 час совместного рабочего времени. И этот 1 час оказывает заметное влияние на коммуникацию

UPD исследование опубликовано

Сегодня #заметкисконференции от Joyce He (UCLA). Это исследование посвящено гендерным различиям в карьерных траекториях. Оно показывает, что мужчины чаще движутся по карьерной лестнице линейно вверх, а женщины - через горизонтальные и диагональные переходы. "Женский" путь более длинный и тернистый, но именно он даёт женщинам возможность преодолеть гендерно-обусловленные барьеры #гендерныеразличия

Это исследование созвучно и другим работам (в том числе моим собственным), которые показывают, что нелинейные карьеры длиннее, но зачастую успешнее попыток расти строго вертикально там, где это по каким-то причинам невозможно.

Эти исследования мы подробно обсуждаем в первом модуле Карьерного курса. Кстати, самое время на него записаться, потому что до конца этой недели сохраняется приятная цена. Все подробности и вопросы @olga_aka_professor #карьера

Приближается 8 марта

Сегодня в офисы поедут традиционные коробки с тюльпанами, будут звучать слова про весну, любовь и красоту. Все это было бы замечательно, если бы не противоречило смыслу самого праздника.

8 марта - это международный день солидарности женщин в борьбе за свои права. На мой взгляд, важнейшее из прав - это право на безопасность.

К сожалению, женщины до сих пор не могут чувствовать себя в безопасности не только на улице, но и у себя дома. В мире 736 млн. женщин ежегодно подвергаются насилию, в подавляющем большинстве случаев это насилие со стороны бывших или нынешних супругов/партнеров. В 2022 году 48'800 женщин было убито партнерами или членами семьи (данные OOH). В России ежегодно порядка 14'000 женщин погибает в результате домашнего насилия (похожие цифры приводятся разными источниками: Reuters, РИА Новости, Доклад России в ООН). Более того, в нашей стране нет институциональной базы для предотвращения этих смертей, а значит, женщины будут продолжать терпеть побои и другие формы насилия, искать защиты у друзей и родственников, спасаться и спасать своих детей самостоятельно и, к сожалению, погибать, не найдя необходимой помощи и поддержки.

Именно поэтому мне хочется, чтобы накануне 8 марта вместо тюльпанов появлялись открытки с контактами организаций, которые помогают женщинам найти защиту. Например, уже много лет я поддерживаю Консорциум женских неправительственных объединений и центр Насилию.Нет. Последний был признан иноагентом, а это означает неминуемые проблемы с финансированием и сокращение программ помощи. По сути, им не на что рассчитывать, кроме частных пожертвований, которые законом не запрещены и, надеюсь, не будут.

Если вы планируете поддержать одну из женских организаций, лучше подписаться на небольшие, но регулярные пожертвования, так выбранный вами фонд сможет заранее планировать свою деятельность. Также у многих банков есть опция автоматически отправлять кэшбек или проценты с текущего счета в пользу НКО. Например, мой кэшбек с карты Тинькофф уходит в Консорциум и из него оплачиваются услуги адвокатов для женщин, подвергшихся домашнему насилию.

А тюльпаны пусть будут в любой другой день. Ведь разве нужен повод, чтобы порадовать близкого человека?