Аналіз даних про працівників завжди був (і, можливо, буде) суперечливою темою. Коли дані клієнта детально аналізуються, там невідомо. Однак, коли потрібно просіяти дані "наших тут, у компанії", тих, хто за клавіатурою, і тих, кого анулюють. Тому сучасні дослідницькі групи запровадили нові методи аналітичного погляду на колег навколо нас. Уявімо їх.

Штучний інтелект схожий на безлад. Ніхто не може докласти зусиль, щоб активно придушити це превентивно, оскільки він знає, що це бій Дон Квіта. Тож ми дивимося на її присутність, поки вона не торкнеться нас безпосередньо. Однак, коли аналіз даних та штучний інтелект вибирають для аналізу нас, колег, ми відстаємо. Ми вибираємо формули для захисту конфіденційності або персональних даних з наших кишень. Якщо це не допомагає, ми намагаємось зазначити, що аналіз є упередженим. Раптом ми не проти, що згідно з тими самими процедурами, ми висипали цілу групу листів на нудьгу. Тому аналіз даних про працівників важче зрозуміти. Ви знатимете: як коли дитину вчителя вимірюють за вищими стандартами, щоб ніхто випадково не подумав, що вони товариші.

Поки що недоліки

працівників
Частиною гіркого враження від внутрішньої аналітики персоналу були також помилки, які мали місце в цій галузі. Одним із найпоширеніших був той факт, що аналіз працівників не був публічно визнаний. Кілька інсайдерів, або навіть зовнішня компанія, щоб проаналізувати погану кров, проаналізували дані нічого не підозрюючих працівників. Хоча на перший погляд такий підхід здається "жорсткістю" роботодавця, слід зазначити, що перші аналізи часто проводились у сфері запобігання внутрішнім шахрайствам або захисту систем та даних клієнтів. Зрозуміло, що якби працівники зі зловмисними намірами мали точну інформацію про те, за якими типами поведінки спостерігають, органи управління, дивуючись світові, нічого не розкрили б. Це ніби транспортна компанія опублікувала перелік рядків, куди вона направить аудиторів.

Другою проблемою в цій галузі був той факт, що клієнтами подібних аналізів рідко ставали кадрові підрозділи, а радше внутрішні аудити, відділи безпеки або жорсткі керівники. Однак ці теми не мають на меті висвітлити позитивні сторони поведінки працівників, а лише виявити негативні. Ніхто не похвалить вас за те, що ви ніколи не намагалися викрасти дані вашого роботодавця. Побічно, це прирівнюється між аналізом працівників та проблемами з роботодавцем. Справедливості заради слід сказати, що існували також компанії, які були першопрохідцями в позитивній аналітиці працівників. (наприклад, про IBM ви можете прочитати про це в книзі Numerati, переглянути тут ).

Безперечно, проблемою був і той факт, що дані взаємних взаємодій мають експоненціальний характер. (Якщо у вас всього 20 співробітників, то вам потрібно 400 параметрів взаємного ставлення: А подобається Б, але В не обов’язково А, але обидва визнають С, який є нарцисом і обох у нього на руках.). Для компаній з тисячами співробітників така кількість взаємодій була просто неосяжною. Тому аналіз співробітників був зосереджений лише на окремих цінностях конкретних людей. Наприклад, ви дізналися, що члени команди Х не хронічно дотримуються своїх термінів. (але не те, що це тому, що вклади в їх завдання самі зазвичай надходили після закінчення терміну від попередніх команд). Цей тип аналізу не тільки побудував індивідуалізм (індивідуальна ефективність важливіша за ефективність роботи команди), але дозволяє враховувати лише демографічні дані людей та їх (прості) показники ефективності.

Я з грязі

Навіть найкращі дослідники не можуть розробити метод, який подобається працівникам, не знаючи про це. Тому, якщо керівництво не має можливості відкрито та правильно поговорити з працівниками щодо їх аналізу, інновації методів тут не можуть зробити багато. Тому перша проблема з минулого залишається на плечах самих менеджерів. Як компанія, ми з часом значно просунулись у питанні про те, хто сьогодні є замовником внутрішнього аналізу співробітників. Сьогодні цей вид діяльності вже не може проходити принаймні без участі HR, і тому в солідних компаніях гарантується, що висновки аналізу є не лише батогом тиранічного роботодавця, але й на користь сам працівник. (Винятки існуватимуть завжди, але я кажу про загальну тенденцію). Для інноваторів процесів третя область того, що і як слід аналізувати щодо співробітників, залишається насамперед відкритою, так що вона дає справді всебічну картину. І саме в цій галузі відбувся фундаментальний прорив, яким я хочу поділитися з вами.

Команда дослідників з Пола Леонарді з Каліфорнійського університету та підрядника Ношіри з Північно-Західного університету у грудневому номері Harvard Business Review опублікувала результати унікального дослідження, яке спрямоване на те, щоб поглянути на працівників переважно через призму взаємодій. Цікаво, що вони не лише намагаються зламати прокляття обмеженого погляду лише на окремі цінності KPI співробітників, а й моделюють деякі індивідуальні прояви людей (наприклад, креативність чи ефективність) через цінності мережевого аналізу відносин співробітників.

У своєму дослідженні вони підкреслюють, що стає все менше позицій, де можна «прорватися» до культури або несприятливих командних налаштувань як таких із власними індивідуальними суперздатностями. Навіть окремі виступи в наш час залежать більше від взаємодії з навколишнім середовищем, ніж від індивідуального генія. На відміну від інших статей, які лише теоретизують про це, призначені дослідники надають 6 конкретних вимірів, які виявилися в результаті дослідження як найбільш важливі.

6 вимірів працівника безпосередньо з його взаємодії

Перший вимір, Творчість, це змушує задуматися про силу методу. Цей святий Грааль прогресу часто вважається складним, а може, навіть неосяжним. Тим більше дивно, що можна добре прочитати з карти взаємних взаємодій. Дослідження показали, що більшість незвіданих ідей походять від людей, які взаємодіють із якомога більшою кількістю різних команд. Ці висновки також проілюстровані на прикладі великої компанії з виробництва електроніки з США, де вони провели детальну експертизу цієї техніки. Із традиційних індивідуальних показників лише стаж співробітника досяг хоча б певної кореляції з креативністю, та навіть той, що досяг лише низького ступеня кореляції. Однак із параметрів мережі творчість була чітко передбачена кількістю різних команд, з якими працівник має принаймні випадкові зв’язки. (у сварці мережевого аналізу ця метрика називається низьке обмеження) Данина поваги, у сьогоднішній розрізнений час, якщо ви будете спілкуватися лише з людьми з однієї області, навряд чи ви будете думати нестандартно.

Для таких показників, як Ефективність може скластися відчуття, що перегляд взаємних взаємодій все-таки є якоюсь надбудовою для окремих цінностей. Зрештою, якщо ми наймаємо належним чином роботу, продуктивність праці працівників повинна мати можливість оцінювати безпосередньо за індивідуальними навичками та системою роботи. Насправді, навіть відточені навички та натягування воріт можуть не бути запорукою ефективності. Реляційний аналіз співробітників показує, що ефективність роботи працівника в першу чергу зумовлена ​​високою щільністю взаємодій безпосередньо в колективі (висока внутрішня щільність) та багаторівневим впливом на зовнішніх експертів (вимірюється метрикою зовнішнього діапазону). Для довготривалої продуктивності вам потрібні хороші стосунки з тими, хто безпосередньо бере участь у вирішенні з вами питань, і можливість проконсультуватися з експертами інших команд (які зазвичай приховані в надрах інших команд).

І навпаки, згідно з аналізом мережі, групи гіперпродуктивних працівників не є переважно першопрохідцями у впровадженні інновації в компанії . Однак для успіху інновацій, як і для ефективності, ключовим експертам потрібен високий зовнішній діапазон. Якщо ви пропонуєте "новини", ви повинні бути впевнені, що вони задумані так само, як наслідки для інших команд. Однак, на відміну від ефективності, навпаки, вам потрібно мати відносно розріджені взаємодії безпосередньо в команді, куди вас призначили. Чому це так? Ну, часті взаємодії з колегами з тієї ж галузі призводять до зближення поглядів на це питання, і тому команди поступово створюють "свої світи". Тоді від них важко втекти до інноваційних ідей. Тим більше, що ваш статус-кво конкретизує вас регулярними взаємодіями з іншими людьми, які думають те саме, що і ви. Ось чому найкращі консультативні ради складаються з людей, які не дуже добре знають одне одного і мало впливають один на одного.

Закриття команд (силос) є природним наслідком розподілу завдань, він виникає в певній формі в кожній компанії, незалежно від того, наскільки його ненавидить керівництво. Однак хороша новина полягає в тому, що аналіз взаємних взаємодій працівників може надійно передбачити появу цього явища. Для цього використовується метрика Ступінь модульності, що визначається в мережевому аналізі як співвідношення взаємодії в команді до зовнішньої взаємодії поза командою. Команди, в яких зростає значення модульності, проходять процес створення Сили. Дослідження навіть показали, що якщо внутрішнє спілкування переважає у співвідношенні 5: 1 до зовнішнього, це вже є контрпродуктивним закриттям. За допомогою цього значення можна легко виявити вогнища закриття навіть у компанії, куди ви прийшли в якості нового менеджера, не знаючи історичного розвитку закриття.

Останній показник, цитований у дослідженні, - Вразливість . Незважаючи на те, що спілкування та взаємні взаємодії в більшості випадків є позитивним явищем функціонування компанії, існують особливі випадки, коли інтенсивність взаємного спілкування необхідно піддавати більш пильній увазі, щоб оцінити, чи все ж це позитивне явище. Важливою метрикою для мережевого аналізу є стійкість мережі співробітників, яка визначається як відсоток зв'язків між окремими командами, як і раніше, як і раніше, якщо ми залишимо конкретного співробітника поза мережею. Якщо деякі процеси стоять і припадають на присутність конкретної людини, це є великою точкою вразливості для компанії. (часто аж до екзистенціальної загрози). Цей аналіз також може бути перетворений на мережу між працівниками та темами, які вони розглядають. Якщо ви бачите занадто багато тем, до яких веде лише один (і той самий) рядок працівника, ви чітко зосереджуєтесь на вразливості компанії.

Дослідження в цій галузі чітко показують, що набагато цінніші знання про поведінку особистості та групи можуть бути отримані з даних транзакцій про взаємні взаємодії, ніж хто з ким і як часто спілкується, ніж з аналізу окремих KPI індивідів. (До речі, це також вірно для більшості відносин з клієнтом.) Крім того, дані про транзакції "збираються самі по собі", тому немає необхідності створювати окрему анкету або процес для їх отримання. Пояснення висновків на основі офіційного спілкування (в якому беруть участь принаймні 2 роки) менше створює враження несправедливої ​​оцінки. Отже, немає сумнівів, що аналіз співробітників суттєво переходить у поле аналізу мережевих графіків (у технічному розумінні цього слова). Тому, якщо ви думаєте про систему аналізу своїх команд (або ви вже керуєте такою командою), я рекомендую аналітики навчаються методам аналізу бази даних графіків. Інакше ви можете назавжди пропустити шлейф реляційного аналізу співробітників. І це було б ганьбою.