Как стать HR функцией с научным подходом

Как стать HR функцией с научным подходом

Окт 6, 2019 Новости by admin

Знаете ли вы, что «стать научной»   —  стратегическая цель, преследуемая  двумя из трех самых ценных компаний в мире? Да, цель Amazon состоит в том, чтобы «стать самой научной HR -организацией в мире», и цель Google — стать такой же технической, как и их инженерные функции, привнося «тот же подход в принятие решений относительно людей, как те, что мы принимаем в инженерной сфере».

Другие бизнес-функции уже перешли к научной модели

Как стать HR функцией с научным подходом

К сожалению, HR должен догонять, т.к. все остальные бизнес-направления, включая производство, маркетинг, финансы и логистику,  давно перешли к научной модели. Почти невозможно найти мировую компанию с функцией HR, ориентированную на  цель —  «стать научной в управлении персоналом». Эти две звездные корпорации (Amazon и Google) абсолютно одиноки в стремлении сделать свою HR-функцию полностью технической, точной и ориентированной на данные.

Технологии и искусственный интеллект наконец начали привлекать HR. Теперь лидеры должны начать понимать, что ни один департамент по управлению персоналом никогда не сможет осуществить переход к цифровым технологиям, искусственному интеллекту, пока не начнут принимать точные, научные и технические решения  по вопросам человеческих ресурсов. На мой взгляд,  это означает, что устаревшие споры в отношении того, является ли управление персоналом наукой или искусством, закончен. Оставшиеся  99% HR-функций (включая вашу компанию) в скором времени будут вынуждены принять этот научный подход.

Подчеркивая различия между «Научным HR» и традиционным HR

Традиционно,  все HR в значительной степени полагались  на использования прошлых практик. И, хотя эти методы, вероятно, когда-то представляли собой эффективные подходы, их, вероятнее всего, еще используют, хотя бизнес-среда, технологии, в которых они были созданы, могли сильно измениться.  «Научный HR» предполагает непрерывные изменения, т.к.  здесь применяются данные и факты для постоянного перехода к последним, наиболее эффективным подходам к работе с персоналом. Итак, если вы поддерживаете идею Amazon и Google в создании научной HR – функции, вот 9 определяющих характеристик, которые являются основой этой модели (наиболее эффективные в первую очередь).

HR напрямую влияет на результаты бизнеса

Комапния Амазон утверждает: «Мы рассматриваем HR, как бизнес». Поэтому, вместо того чтобы просто «соответствовать бизнес-целям», научная модель фокусируется на действиях и ресурсах HR для обеспечения максимально прямого, измеримого влияние на результаты бизнеса.

Две основные области, в которых HR традиционно оказывает самое высокое влияние на бизнес, включают в себя: повышение производительности рабочей силы и увеличение объема и скорости инноваций в продуктах и процессах. В рамках этого научного подхода, HR фокусируется на решении широкого ряда стратегических бизнес-задач (например: снижение продаж, разработка продукта или упущенные сроки), а не тактических HR — проблемах. И, наконец, в рамках этой модели проблемы и результаты HR преобразуются в их влияние на доходы  в денежном выражении (например, усилия по удержанию продавцов позволили нам сохранить выручку от продаж в размере 2,5 млн. долл. США). Отчеты по прибыли позволяют руководству оперативно сравнивать показатели HR и других  бизнес-функций.

HR полагается на принятие решений, основанных на данных, вместо того, чтобы рассчитывать на прошлые практики или интуицию. В рамках научной модели, важные решения по  управлению людьми принимаются на основе данных о производительности. Решения о наиболее эффективных подходах к найму, удержанию, развитию и стимулированию, основаны на последних доступных данных. Данные и объективные критерии также используются для понимания того, когда необходимо выполнять работу сотрудникам, выведенному за штат персоналу или время использовать технологии. Другие организации, добившиеся значительных успехов в принятии решений, основанных на данных, — Sodexo, UPS и армия США.

HR придает особое значение проверке гипотез и экспериментам — возможно, наиболее заметным различием между традиционным и научным HR является акцент на апробации более эффективных подходов. Например, эксперимент с разделенной выборкой может доказать или опровергнуть гипотезу: «Различные интервьюеры выбирают более разнообразных кандидатов» (они этого не делают).

HR компании Google уже давно является сторонником проверки гипотез, особенно что касается факторов,  предсказывающих успех нового сотрудника. Амазон сосредоточила свое внимание на тестировании гипотез в одном из своих HR-принципов: «Мы формируем гипотезы о лучших способах привлечения талантов, удержания талантов и методах развития талантов, а затем пытаемся доказать или опровергнуть их экспериментами и тщательным сбором данных».

HR требует непрерывного обучения и усовершенствования

В быстро меняющемся мире постоянное совершенствование является абсолютной необходимостью. В результате, научный подход к персоналу выражается в непрерывном сборе и представлении данных о производительности для принятия решений.

Машинное обучение и автоматическая обратная связь также имеют решающее значение для выявления ключевых знаний в широких, но взаимосвязанных между собой областях, которые могут быть упущены людьми.

Существует гипотеза об устаревании HR — Amazon называет это «Учись и будь любознательным». В быстро развивающемся мире имеет смысл предположить, что каждый новый и существующий процесс, инструмент или подход будет постепенно становиться менее эффективными и в конечном итоге устаревать. Существуют новые и более эффективные подходы, которые постоянно разрабатываются в сфере управления персоналом и в других направлениях, которые могут быть адаптированы в вашем HR. Эти предположения приводят к тому, что сбор данных о производительности и реализации экспериментов / проверки гипотез для полной замены даже новых процессов и подходов займет 18 месяцев.