Blog

Nowe trendy w analizie danych HR, czyli co zmienia AI? - Marta Pawlak-Dobrza艅ska (Great Digital)

Od praktyk贸w - dla praktyk贸w
AI pozostaje gor膮cym tematem - r贸wnie偶 w HR Tech! 馃敟

Polecamy tekst naszej Wyk艂adowczyni - Marta Pawlak-Dobrzanska (Great Digital), w kt贸rym przeczytacie jakie zmiany w podej艣ciu do analizy danych mo偶emy si臋 spodziewa膰 ju偶 w tym roku!

Co nowego w artykule?

馃挕 鈥淪tare鈥 vs 鈥淣owe鈥 podej艣cie do analizy danych w HR

馃挕 Nowe obszary i nowe metody analizy

馃挕 Recepty i wskaz贸wki od naszej ekspertki Marty Dobrza艅skiej!
Oryginalna tre艣膰 zosta艂a opublikowana na blogu Great Digital, kt贸ry mo偶ecie sprawdzi膰 tutaj. Autork膮 tekstu jest Marta Pawlak Dobrza艅ska.

AI w analizie danych to szybsze mo偶liwo艣ci przetwarzania danych i nowe 藕rod艂a danych. Znaczenie mu tu jednak tak偶e鈥owy spos贸b pracy pracownik贸w dzi臋ki automatyzacji prostych zada艅. Sprawd藕cie, jak w ca艂o艣ci AI zmienia to, jak firmy powinny podchodzi膰 do mierzenia efekt贸w pracy pracownik贸w.
Raport 鈥濭lobal Human Capital Trends鈥 autorstwa Deloitte to jeden z tych raport贸w, na kt贸ry czekam co roku. Badanie obejmuje 14 tysi臋cy ekspert贸w-lider贸w z HR oraz biznesu z 95 kraj贸w, w tym Polski.
Najnowszy raport w艂a艣nie si臋 ukaza艂 i鈥偶 si臋 u艣miechn臋艂am jak zobaczy艂am, 偶e jednym z wyr贸偶nionych w tym roku trend贸w w HR jest zmiana podej艣cia do analizy danych w HR.
Eksperci Deloitte pisz膮, 偶e innowacyjne firmy (to kluczowe stwierdzenie!) przechodz膮 w艂a艣nie od mierzenia 鈥瀟radycyjnie鈥 rozumianej produktywno艣ci czy nawet wydajno艣ci (productivity) do mierzenia efekt贸w pracy (human performance).
R贸偶nie mo偶emy to nazywa膰, ale chodzi o odej艣cie od 鈥瀞tarego鈥 podej艣cia do analityki skoncentrowanego na raportowaniu (cz臋sto a偶 do przesady) i przej艣cie do podej艣cia opisywanego jako people analytics. W tym nowym podej艣ciu analityka HR jest narz臋dziem wspieraj膮cym podejmowanie decyzji biznesowych i koncentruje si臋 na efektach dzia艂a艅 HR.

Na czym polega to 鈥瀞tare鈥 i 鈥瀗owe鈥 podej艣cie do analizy danych w HR?

鈥濻tare鈥 podej艣cie:
  • koncentracja na 鈥瀟echnicznie鈥 rozumianej efektywno艣ci (np. walka o oszcz臋dzanie minut czy sekund przeznaczanych na jak膮艣 czynno艣膰)
  • mierniki typu 鈥瀙rzych贸d na 1 pracownika鈥, 鈥瀋zas sp臋dzony na鈥︹, 鈥瀊ud偶et wydany na鈥︹, przepracowane godziny, przeszkoleni pracownicy
鈥濶owe鈥 podej艣cie:
  • koncentracja na do艣wiadczeniach pracownik贸w (Deloitte u偶ywa tu okre艣lenia 鈥瀐appiness鈥 ale my艣l臋, 偶e zbyt 艂atwo je strywializowa膰)
  • mierniki wskazuj膮ce warto艣膰 wnoszon膮 przez pracownik贸w, odnosz膮ce si臋 do sensu pracy
Dzi臋ki czemu ta zmiana jest mo偶liwa (na pocz膮tek wystarczy 鈥瀝zuci膰鈥 tylko dwie literki 鈥 AI)?
Zanim odniesiemy si臋 do metod pracy z danymi i ich 藕r贸de艂, pojawia si臋 ju偶 has艂o AUTOMATYZACJA, kt贸ra uwalnia zasoby pracownik贸w. Odzyskany czas mo偶e by膰 przeznaczany na zadania kreatywne, wsp贸艂prac臋 i rozwijanie umiej臋tno艣ci krytycznego my艣lenia. Ca艂y ten zestaw umiej臋tno艣ci to tzw. kompetencje przysz艂o艣ci. Nie spos贸b mierzy膰 je 鈥瀟radycyjnymi鈥 miernikami!

Czy firmy s膮 ju偶 gotowe na t膮 zmian臋?

Wg Deloitte 74% badanych przedstawicieli HR i biznesu jest zdania, 偶e w ich firmach pora ju偶 na nowe, bardziej przystaj膮ce do rzeczywisto艣ci mierniki dotycz膮ce efektywno艣ci pracy. Jedynie 17% badanych wskazuje z kolei, 偶e ju偶 w tej chwili w ich organizacjach s膮 obecne mierniki 鈥瀗owoczesne鈥, oddaj膮ce warto艣膰 wnoszon膮 przez pracownik贸w.
Co umo偶liwia t膮 zmian臋? Nowe mo偶liwo艣ci w zakresie pozyskiwania danych odnosz膮cych si臋 do pracownik贸w.

Czego dotycz膮 nowe dane i metody analizy?

1. Dane behawioralne pochodz膮ce z system贸w, z kt贸rych korzystaj膮 pracownicy 鈥 poczty firmowej, kalendarzy i innych system贸w do kt贸rych loguj膮 si臋 codziennie lub prawie codziennie pracownicy. To s膮 dane, kt贸re bardzo du偶o m贸wi膮 m.in. o stylu pracy w danej firmie.
2. ONA (Organizational Network Analysis), czyli analiza sieci organizacji 鈥 to szybko rozwijaj膮cy si臋 obszar w analityce HR, pokazuj膮cy te偶 realne po艂膮czenia, jakie pojawiaj膮 si臋 mi臋dzy pracownikami w organizacji. Pozwala m.in. zidentyfikowa膰 pracownik贸w kluczowych dla przekazywania wiedzy w organizacji (bez wzgl臋du na miejsce zajmowane w oficjalnej strukturze firmy) czy te偶 obszary wyst臋powania firmowych 鈥瀞ilos贸w鈥. ONA w du偶ej mierze jest oparta o analiz臋 danych wymienionych w punkcie 1. Szerzej o tym, czym si臋 zajmuje, na czym polega i o jakie narz臋dzia si臋 opiera pisa艂am na blogu Great Digital TUTAJ
3. Urz膮dzenia typu czujniki i sensory wmontowane w rozmaite urz膮dzenia 鈥 urz膮dzenia te doskonale pokazuj膮 na przyk艂ad, gdzie najwi臋cej czasu sp臋dzaj膮 pracownicy, jakie s膮 ich 艣cie偶ki i ulubione miejsca w firmie. 艢wietnie sprawdzaj膮 si臋 przy organizowaniu funkcjonalnych przestrzeni biurowych dla pracownik贸w.
4. Analiza materia艂贸w g艂osowych 鈥 to jest obszar, kt贸ry zosta艂 odkryty ju偶 jaki艣 czas temu w pracach m.in. call center, gdzie obecnie opr贸cz tre艣ci rozm贸w dzi臋ki AI analizuje si臋 tak偶e ton g艂osu (pracownik贸w prowadz膮cych rozmowy i klient贸w).

Z jakimi wyzwaniami mierz膮 si臋 tutaj firmy?

Eksperci Deloitte w艣r贸d wyzwa艅, jakie musz膮 najcz臋艣ciej przezwyci臋偶y膰 firmy wymieniaj膮 4 takie punkty:
1. Presj臋 ze strony rozmaitych stakeholder贸w przyzwyczajonych do 鈥瀟radycyjnych鈥 metryk.
Tutaj wierz臋, 偶e pokazanie nowych danych, skoncentrowanych na efektach szybko zostanie uznane za w艂a艣ciwe podej艣cie.
2. Brak wiedzy odno艣nie tego, co warto mierzy膰.
To bardzo istotny punkt, od tego, 偶e przybywa danych nie stajemy si臋 automatycznie m膮drzejsi. Wr臋cz przeciwnie, niekt贸rych to parali偶uje.
3. Tzw. paranoja produktywno艣ci
To nawi膮zanie do s艂awnego ju偶 badania Microsoft Work Trends Index. Badanie to pokaza艂o DRASTYCZNIE INNE postrzeganie produktywno艣ci podczas pracy zdalnej w艣r贸d pracownik贸w i w艣r贸d ich prze艂o偶onych (kt贸rzy przestali pracownik贸w widzie膰). Pisa艂am o tym badaniu m.in. w artykule o tym, czy naciski na powr贸t pracownik贸w do biura maj膮 sens TUTAJ
4. Zbytnia koncentracja na podj臋tych dzia艂aniach zamiast na efektach tych dzia艂a艅.
O tym pisa艂am wielokrotnie. Du偶o 艂atwiej pokaza膰 i wyraportowa膰 jest podj臋te dzia艂ania, ni偶 efekt tych dzia艂a艅. To tak偶e pow贸d dla kt贸rego wiele firm nie wychodzi z tego pierwszego podej艣cia. Najnowsze materia艂y video dotycz膮ce tej tematyki mo偶esz znale藕膰 na moim profilu instagramowym TUTAJ

Jakie recepty i wskaz贸wki odno艣nie pracy z danymi w HR z u偶yciem AI proponuj膮 eksperci?

Niezwykle ciekawe s膮 te偶 wskaz贸wki, jakie proponuj膮 eksperci Deloitte, kt贸re maj膮 przybli偶a膰 firmy do wypracowania nowego podej艣cia do danych. S膮 to:
1. Wypracowanie nowych miernik贸w RAZEM z pracownikami.
Jestem bardzo za. Wiele z wska藕nik贸w, jakie s膮 tutaj do wypracowania nie jest oczywistych. Ale mo偶emy z pracownikami rozmawia膰 o tym 鈥瀙o czym poznamy, 偶e to dobrze dzia艂a鈥 i zastanawia膰 si臋 jak to zmierzy膰. Zawsze te偶 mo偶ecie zaprosi膰 do wsp贸艂pracy dobrego eksperta 鈥 konsultanta zewn臋trznego!
2. Mierzenie tego, co powinni艣my mierzy膰, a nie tego, co jeste艣my w stanie mierzy膰.
Podpisuj臋 si臋 pod tym obiema r臋kami. Zbyt wiele rzeczy zaczyna by膰 w firmach mierzone tylko dlatego, 偶e 鈥瀖o偶na鈥.
3. W艂膮czenie nowych miernik贸w i podej艣膰 do proces贸w HR.
Przyk艂adowo, w zestawieniu z tymi nowymi miernikami, jaki sens maj膮 ROCZNE oceny pracownik贸w i podsumowywanie podczas tych spotka艅 efekt贸w pracy pracownika? Nie maj膮, dlatego pora 偶egna膰 si臋 z nimi.
4. Integracj臋 nowych miernik贸w z prac膮 nad do艣wiadczeniami pracownik贸w w ca艂ym cyklu 偶ycia pracownika.
Oczywi艣cie, 偶e tak. Je艣li chcemy ca艂o艣ciowo zadba膰 o employee experience, to oczywi艣cie, 偶e potrzebujemy tutaj wielu metryk. Chodzi o to, aby mierzy膰 poziom do艣wiadcze艅 pracownika w r贸偶nych momentach jego pracy.
5. Ustalenie zasad i praktyk pracy z danymi, w szczeg贸lno艣ci analizy danych opartej o AI.
Pojawiaj膮 si臋 zupe艂nie nowe, niewykorzystywane wcze艣niej dane odnosz膮ce si臋 do pracownik贸w. W tym momencie 鈥 nie ma si臋 co dziwi膰 鈥 pracownicy nie s膮 do tego entuzjastycznie nastawieni. Raczej zachowuj膮 typow膮 wobec nowo艣ci 鈥瀝ezerw臋鈥. Sp贸jrzcie na poni偶szy wykres, gdzie wida膰, jak rosn膮 potrzeby i plany firm odno艣nie wykorzystywania nowych danych. Jednocze艣nie, nie spos贸b nie zauwa偶y膰 o ile mniejsze s膮 odsetki pracownik贸w, kt贸rzy z takim podej艣ciem s膮 ok.
Dlatego, tutaj HR mo偶e odegra膰 r贸wnie偶 bardzo wa偶n膮 rol臋. Warto zadba膰 o to, aby dane te zosta艂y wykorzystane w s艂usznej sprawie 鈥 do poprawy do艣wiadcze艅 pracownik贸w i mierzenia sensu wykonywanej przez pracownik贸w pracy, a nie np. kontroli i monitorowania pracownik贸w. A b膮d藕my realistami, takie pomys艂y u cz臋艣ci pracodawc贸w te偶 si臋 pojawi膮.
Om贸wienie nowego trendu w podej艣ciu do danych podsumowanego przez Deloitte w raporcie 鈥濭lobal Human Capital Trends鈥 znajdziesz TUTAJ
W tym tek艣cie jedynie tytu艂owa grafika zosta艂a przygotowana z pomoc膮 AI. Do艂膮cz do newsletttera, aby nie przegapi膰 kolejnych materia艂贸w!