Про T&D своими силами.
Рано или поздно компания или отдельные ее руководители приходят к мысли, что надо бы вкладываться в развитие людей. Возможные плюсы понятны — производительность поднимется, мотивация нефинансовая, HR-бренд попривлекательнее станет. В конце концов, построив систему внутреннего обучения можно запустить стажерскую программу, а значит, быстрее и дешевле находить кадры (правда, потом еще какое-то время их надо выращивать). Да и адаптация новых сотрудников в этот момент может стать лучше, повысится вероятность прохождения испытательного срока. Как следствие — меньше нагрузка на HR-специалистов на поиск новых работников.
Если вы большая компания, осуществить задуманное проще — бюджеты, корпоративные университеты, тренинги, вот этот вот всё. Если вы компания поменьше, то первое желание после расчета необходимых бюджетов — сделать своими силами. Чтоб подешевле. Ну там библиотеку корпоративную хотя бы завести или подписку купить на онлайн-библиотеки с книжками нужной тематики. Шаг посложнее — выстроить систему наставничества и передачи опыта.
И тут сразу возникает множество вопросов — а какие компетенции нужны? А какие есть? А в каких компетенциях у нас есть внутренние эксперты? А на каких практических проектах возможно подкрепление теорией? А кто у нас может обучать других людей?
Как ответить на эти вопросы? Самый простой способ — спросить сотрудников. Нет-нет, не тестировать, а просто попросить оценить свои навыки и компетенции.
Но что именно оценивать? Как строить эти модели компетенций? Опять же, если вы большая компания, вам с радостью помогут всевозможные консультанты. Если компания поменьше, можно попробовать обойтись своими силами.
Есть несколько путей построения модели.
1. Взять какой-нибудь более-менее актуальный отраслевой стандарт по нужной профессии.
2. Опросить экспертное сообщество.
3. Опросить собственных сотрудников, пусть сами составят свои стандарты.
4. Гибридные способы (смешение 1-3) тоже можно попробовать.
На мой взгляд, любой путь сгодится — главное, получить какую-то одну систему координат, относительно которой будут проходить дальнейшие пляски с бубнами. Поправить модельку всегда можно, главное — стартовать.
Итак, первый шаг сделан, модель построена.
Второй шаг — ответить на вопросы про уровень владения компетенциями.
Как это сделать, расскажу через день-другой.
#СтарыеПубликации
Рано или поздно компания или отдельные ее руководители приходят к мысли, что надо бы вкладываться в развитие людей. Возможные плюсы понятны — производительность поднимется, мотивация нефинансовая, HR-бренд попривлекательнее станет. В конце концов, построив систему внутреннего обучения можно запустить стажерскую программу, а значит, быстрее и дешевле находить кадры (правда, потом еще какое-то время их надо выращивать). Да и адаптация новых сотрудников в этот момент может стать лучше, повысится вероятность прохождения испытательного срока. Как следствие — меньше нагрузка на HR-специалистов на поиск новых работников.
Если вы большая компания, осуществить задуманное проще — бюджеты, корпоративные университеты, тренинги, вот этот вот всё. Если вы компания поменьше, то первое желание после расчета необходимых бюджетов — сделать своими силами. Чтоб подешевле. Ну там библиотеку корпоративную хотя бы завести или подписку купить на онлайн-библиотеки с книжками нужной тематики. Шаг посложнее — выстроить систему наставничества и передачи опыта.
И тут сразу возникает множество вопросов — а какие компетенции нужны? А какие есть? А в каких компетенциях у нас есть внутренние эксперты? А на каких практических проектах возможно подкрепление теорией? А кто у нас может обучать других людей?
Как ответить на эти вопросы? Самый простой способ — спросить сотрудников. Нет-нет, не тестировать, а просто попросить оценить свои навыки и компетенции.
Но что именно оценивать? Как строить эти модели компетенций? Опять же, если вы большая компания, вам с радостью помогут всевозможные консультанты. Если компания поменьше, можно попробовать обойтись своими силами.
Есть несколько путей построения модели.
1. Взять какой-нибудь более-менее актуальный отраслевой стандарт по нужной профессии.
2. Опросить экспертное сообщество.
3. Опросить собственных сотрудников, пусть сами составят свои стандарты.
4. Гибридные способы (смешение 1-3) тоже можно попробовать.
На мой взгляд, любой путь сгодится — главное, получить какую-то одну систему координат, относительно которой будут проходить дальнейшие пляски с бубнами. Поправить модельку всегда можно, главное — стартовать.
Итак, первый шаг сделан, модель построена.
Второй шаг — ответить на вопросы про уровень владения компетенциями.
Как это сделать, расскажу через день-другой.
#СтарыеПубликации
В прошлой заметке я рассказывал, с чего может начинаться построение T&D-центра в компании, и остановился на составлении списка компетенций.
Следующий шаг — оценка уровня владения знаниями, навыками или компетенциями.
На этом шаге придется ответить три основных вопроса:
1. В чем взвешивать?
2. Как взвешивать?
3. Кто будет взвешивать?
Сегодня давайте ответим на первый вопрос.
Я видел и применял четыре разных подхода к измерению:
- Оценка по аналогии с уровнями владения языком
- Балльная оценка
- Оценка длительности владения навыком
- Оценка способности обучить навыку
Оценка по аналогии с уровнями владения — это разные вариации на тему Beginner/Elementary/Intermediate/Advanced. Они могут быть детализированные, например, на основе Common European Framework of Reference for Languages или упрощенные. Вроде Novice/Proficient/Expert или Новичок/Опытный/Эксперт.
Балльная оценка — это разные варианты численных диапазонов. Видел от -1 до 1. (-1, видимо, означала «владение этим навыком мне немного вредит»). Видел от 1 до 5. Или до 10. Или до 20. Или 0 до 100%. Или любое другое число, пришедшее в голову придумавшему.
Оценка длительности владения навыков — это разные вариации на тему «до года», «от года до трех», «налетал пятьдесят часов», «отсидел 10 лет и ногу» и так далее. Основано на убеждении, что чем дольше человек пользуется навыком, тем он опытнее.
Оценка способности обучить навыку пляшет вокруг двух параметров: «знаю» и «могу научить». Хотя возможны 4 разных варианта, но на практике используется три:
- нет знаний («не знаю, не могу научить»)
- умею пользоваться («знаю, есть опыт, но научить не могу»)
- экспертные знания («знаю, могу научить»).
Встречается небольшая вариация на тему с уточнением, что такое «не знаю» или «умею пользоваться».
Не знаю:
- слышал название, имею смутное представление о том как использовать, но сам не использовал и документацию не читал
- читал документацию, на практике не использовал
Умею пользоваться:
- применяю на практике, руководствуясь документацией
- знаю особенности применения для разных задач, достоинства и недостатки, свободно применяю на практике почти не заглядывая в документацию, обучать не могу.
- знаю отлично, могу обучать других
Вариант «не знаю, но могу научить» в жизни, конечно, встречается сплошь и рядом, но при оценке компетенций его лучше не использовать 🙂
Если перед нами стоит цель выявить тех, кто будет передавать другим свои экспертные навыки, то оценка через способность обучить подходит лучше других.
А какие варианты измерения знаете вы?
#СтарыеПубликации
Следующий шаг — оценка уровня владения знаниями, навыками или компетенциями.
На этом шаге придется ответить три основных вопроса:
1. В чем взвешивать?
2. Как взвешивать?
3. Кто будет взвешивать?
Сегодня давайте ответим на первый вопрос.
Я видел и применял четыре разных подхода к измерению:
- Оценка по аналогии с уровнями владения языком
- Балльная оценка
- Оценка длительности владения навыком
- Оценка способности обучить навыку
Оценка по аналогии с уровнями владения — это разные вариации на тему Beginner/Elementary/Intermediate/Advanced. Они могут быть детализированные, например, на основе Common European Framework of Reference for Languages или упрощенные. Вроде Novice/Proficient/Expert или Новичок/Опытный/Эксперт.
Балльная оценка — это разные варианты численных диапазонов. Видел от -1 до 1. (-1, видимо, означала «владение этим навыком мне немного вредит»). Видел от 1 до 5. Или до 10. Или до 20. Или 0 до 100%. Или любое другое число, пришедшее в голову придумавшему.
Оценка длительности владения навыков — это разные вариации на тему «до года», «от года до трех», «налетал пятьдесят часов», «отсидел 10 лет и ногу» и так далее. Основано на убеждении, что чем дольше человек пользуется навыком, тем он опытнее.
Оценка способности обучить навыку пляшет вокруг двух параметров: «знаю» и «могу научить». Хотя возможны 4 разных варианта, но на практике используется три:
- нет знаний («не знаю, не могу научить»)
- умею пользоваться («знаю, есть опыт, но научить не могу»)
- экспертные знания («знаю, могу научить»).
Встречается небольшая вариация на тему с уточнением, что такое «не знаю» или «умею пользоваться».
Не знаю:
- слышал название, имею смутное представление о том как использовать, но сам не использовал и документацию не читал
- читал документацию, на практике не использовал
Умею пользоваться:
- применяю на практике, руководствуясь документацией
- знаю особенности применения для разных задач, достоинства и недостатки, свободно применяю на практике почти не заглядывая в документацию, обучать не могу.
- знаю отлично, могу обучать других
Вариант «не знаю, но могу научить» в жизни, конечно, встречается сплошь и рядом, но при оценке компетенций его лучше не использовать 🙂
Если перед нами стоит цель выявить тех, кто будет передавать другим свои экспертные навыки, то оценка через способность обучить подходит лучше других.
А какие варианты измерения знаете вы?
#СтарыеПубликации
Коротенько ответы на вопросы «Как взвешивать? Кто будет взвешивать?», которые возникают в процессе построения T&D-центра.
Для определения уровня владения навыками/знаниями можно использовать две схемы.
Первая — привлечение внешнего центра тестирования. Классно, если найдете такой, который может быстро провести объективный опрос по вашей модельке. По IT, например, такие центры есть.
Вторая — спросить самих сотрудников. Удивлены?
Просто попросите людей оценить свой уровень. Объясните, для чего будут использоваться данные. Понятное объяснение практически исключит желание выставить себя экспертом во всем — ведь за слова придется отвечать и кого-то обучать, если развитие этого навыка важно.
Есть способы увеличения точности при самооценке. Например, мы активно используем статистический аппарат, отклонение от нормального распределения и прочие механизмы.
Но помните главную мысль — 20% усилий дают 80% результата. Нужна ли вам бОльшая точность? Если да — см. схему номер один. Но лучше сначала просто спросите людей.
#СтарыеПубликации
Для определения уровня владения навыками/знаниями можно использовать две схемы.
Первая — привлечение внешнего центра тестирования. Классно, если найдете такой, который может быстро провести объективный опрос по вашей модельке. По IT, например, такие центры есть.
Вторая — спросить самих сотрудников. Удивлены?
Просто попросите людей оценить свой уровень. Объясните, для чего будут использоваться данные. Понятное объяснение практически исключит желание выставить себя экспертом во всем — ведь за слова придется отвечать и кого-то обучать, если развитие этого навыка важно.
Есть способы увеличения точности при самооценке. Например, мы активно используем статистический аппарат, отклонение от нормального распределения и прочие механизмы.
Но помните главную мысль — 20% усилий дают 80% результата. Нужна ли вам бОльшая точность? Если да — см. схему номер один. Но лучше сначала просто спросите людей.
#СтарыеПубликации
Крепкий фундамент — это не только основа дома. Но и основа цифровых продуктов. Под фундаментом понимаю в том числе платформенные решения, которые можно использовать многократно. Чем крепче получается фундамент, тем больше продуктов можно делать с его помощью.
Этот подход я использую при развитии группы компаний #эйтика. Сейчас у нас четыре основных направления. В каждом уже есть или появится в 2024 своя цифровая платформа.
Так, в направлении «Развитие людей» платформой является Кловери, с его моделями компетенций, опросниками персонала.
В направлении «Производительность труда» платформой является Райда. С гибкой настройкой бизнес-процессов, форм ввода данных, UI.
В направлении «Эмоции» ключевыми станет платформа по геймификации, к разработке которой приступили несколько месяцев назад. Кстати, эту платформу будем использовать еще и для образования, и в повышении производительности труда.
А в направлении «Управление на данных» фундаментом станет #Рапид — распределенная аналитическая платформа нового поколения. На днях Рапид опубликован в базе Роспатента, поэтому уже можно рассказать чуть больше деталей.
Если описать в одно предложение, зачем ее сделали, то ответ такой: Рапид — про исследование и визуализацию разрозненных данных, в том числе сверхбольших объемов. «Сверхбольших» — не маркетинг. Команде Рапида удалось построить систему, которую можно линейно масштабировать для обработки сотен и сотен терабайтов данных — пока у заказчика не кончится железо. Или данные :)
И при этом работа с платформой для пользователей остается очень простой. Проще, чем Excel. Ибо нельзя принимать решения на данных, если с ними сложно работать. Это одна из задач, которые стояли перед командой: исследование данных, их визуализация не должны требовать специальных знаний (SQL, Hadoop и подобное). Клик-клик-инсайт. И удалось сохранить баланс между простотой работы и производительностью. Хотя на это ушло несколько лет.
В следующих постах расскажу про Рапид чуть подробнее.
А пока скриншот для затравки.
Этот подход я использую при развитии группы компаний #эйтика. Сейчас у нас четыре основных направления. В каждом уже есть или появится в 2024 своя цифровая платформа.
Так, в направлении «Развитие людей» платформой является Кловери, с его моделями компетенций, опросниками персонала.
В направлении «Производительность труда» платформой является Райда. С гибкой настройкой бизнес-процессов, форм ввода данных, UI.
В направлении «Эмоции» ключевыми станет платформа по геймификации, к разработке которой приступили несколько месяцев назад. Кстати, эту платформу будем использовать еще и для образования, и в повышении производительности труда.
А в направлении «Управление на данных» фундаментом станет #Рапид — распределенная аналитическая платформа нового поколения. На днях Рапид опубликован в базе Роспатента, поэтому уже можно рассказать чуть больше деталей.
Если описать в одно предложение, зачем ее сделали, то ответ такой: Рапид — про исследование и визуализацию разрозненных данных, в том числе сверхбольших объемов. «Сверхбольших» — не маркетинг. Команде Рапида удалось построить систему, которую можно линейно масштабировать для обработки сотен и сотен терабайтов данных — пока у заказчика не кончится железо. Или данные :)
И при этом работа с платформой для пользователей остается очень простой. Проще, чем Excel. Ибо нельзя принимать решения на данных, если с ними сложно работать. Это одна из задач, которые стояли перед командой: исследование данных, их визуализация не должны требовать специальных знаний (SQL, Hadoop и подобное). Клик-клик-инсайт. И удалось сохранить баланс между простотой работы и производительностью. Хотя на это ушло несколько лет.
В следующих постах расскажу про Рапид чуть подробнее.
А пока скриншот для затравки.
Еще немного про #рапид.
Я люблю данные. И люблю с ними работать. Кое-кто даже считает, что неплохо это делаю. Однако, рано или поздно при работе с данными начинаешь упираться в производительность. То связки таблиц друг с другом начинают тормозить, то данные перестают помещаться сначала в оперативную память, потом и в постоянную память сервера.
В Рапиде ушли от этих проблем.
Основой архитектуры системы является распределённое хранилище, которое позволяет добавлять неограниченное количество источников данных разного типа, объёма и формата. Сейчас в качестве источников поддерживаются SQL Server, PostgreSQL, Oracle, MySQL; базы, доступные по ODBC/JDBC. И даже Excel-ки. Настраиваем регулярный сбор из источников, заливаем к себе, добавляем вычисляемые поля и — вуаля! — обеспечиваем быстрый доступ и неограниченную «игру» с данными.
Для быстрого доступа к данными сделали что-то вроде распределенного OLAP-куба. Или «куба кубов». Или «мета-куба», «мета-сферы». Кубики могут храниться на разных машинах. А при расчетах учитываться вместе. Т.е., возможно построение полноценного «озера данных», а не кучки «лужиц».
А проблему со связками решили через уход от реляций в сторону графов. Это дало возможность ускорить связывание данных в десятки раз, а иногда — в тысячи. Как нам недавно сказали: «Вы сделали мета-джойн и мета-селект». Ага.
Конечно, для этого пришлось поработать над многократным сжатием данных на собственной файловой системе и ядре, над распараллеливанием всех вычислений. И до сих пор предел скорости не достигнут, оптимизации ядра постоянно продолжаются. Но уже сейчас Рапид рвет своего же прародителя, на котором, кстати, построена работа с данными в ФНС.
И всё это — на обычном железе. Хочешь — в локальном контуре, хочешь — у какого-нибудь облачного провайдера.
Послезавтра немного расскажу про интерфейс. И дам ссылку на сайт, где можно почитать подробности.
Я люблю данные. И люблю с ними работать. Кое-кто даже считает, что неплохо это делаю. Однако, рано или поздно при работе с данными начинаешь упираться в производительность. То связки таблиц друг с другом начинают тормозить, то данные перестают помещаться сначала в оперативную память, потом и в постоянную память сервера.
В Рапиде ушли от этих проблем.
Основой архитектуры системы является распределённое хранилище, которое позволяет добавлять неограниченное количество источников данных разного типа, объёма и формата. Сейчас в качестве источников поддерживаются SQL Server, PostgreSQL, Oracle, MySQL; базы, доступные по ODBC/JDBC. И даже Excel-ки. Настраиваем регулярный сбор из источников, заливаем к себе, добавляем вычисляемые поля и — вуаля! — обеспечиваем быстрый доступ и неограниченную «игру» с данными.
Для быстрого доступа к данными сделали что-то вроде распределенного OLAP-куба. Или «куба кубов». Или «мета-куба», «мета-сферы». Кубики могут храниться на разных машинах. А при расчетах учитываться вместе. Т.е., возможно построение полноценного «озера данных», а не кучки «лужиц».
А проблему со связками решили через уход от реляций в сторону графов. Это дало возможность ускорить связывание данных в десятки раз, а иногда — в тысячи. Как нам недавно сказали: «Вы сделали мета-джойн и мета-селект». Ага.
Конечно, для этого пришлось поработать над многократным сжатием данных на собственной файловой системе и ядре, над распараллеливанием всех вычислений. И до сих пор предел скорости не достигнут, оптимизации ядра постоянно продолжаются. Но уже сейчас Рапид рвет своего же прародителя, на котором, кстати, построена работа с данными в ФНС.
И всё это — на обычном железе. Хочешь — в локальном контуре, хочешь — у какого-нибудь облачного провайдера.
Послезавтра немного расскажу про интерфейс. И дам ссылку на сайт, где можно почитать подробности.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интерфейсы многих сервисов сделаны не для обычных людей, а для программистов. Сложные, с множеством "свистелок и перделок", как говаривал один из моих руководителей. Однако, когда часами работаешь с инструментами, на проблемы кривых интерфейсов тратишь много времени.
В UI систем работы с данными свои проблемы: негибкость, отсутствие связанности между представлениями, неочевидные зависимости, медленное перестроение графиков, необходимость знать SQL для получения нетиповых данных и.т.п.
В #рапид от этого постарались уйти. Чтобы получать больше инсайтов из данных, исследователь не должен ограничиваться сложностью интерфейса.
Эта цель прослеживается во всех элементах работы. Начиная с подключения источников и связки их между собой, заканчивая инструментами глубокого анализа данных, которые не требуют знаний SQL.
Например, для создания новых полей, в том числе вычисляемых, достаточно в простом, но мощном конструкторе задать нужные формулы. Не сложнее Excel.
Над представлением результатов тоже поработали. Очевидно же, что определенные типы данных нужно показывать в наиболее подходящем формате. Поэтому в Рапиде хватает специализированных виджетов: для срезов с геоданными - карты, для информации о людях - визитки. Еще индикаторы, бизнес-графики, текстовые поля. Есть и свои ноу-хау для представления связанных данных.
И всё это можно объединять в панели (дашборды) или в одну бесконечную рабочую область. К частям которой настраивать доступ для пользователей с различными целями и задачами. И все это на лету перестраивается при изменении / выборе срезов в одном из виджетов.
Позже сделаем ещё возможность добавлять пользовательские виджеты и стили. Я вообще фанат скинов. Винамп жив!
Одна из любимых фишек - комментирование любых срезов. Это и в Райде есть, но в Рапиде еще более к месту - отправляешь ссылку на нужный график и комментируете его.
Пост получился уж очень рекламным, но эт всё от эмоций. Уж больно хороший продукт получился.
Хотите, покажу полный ролик о возможностях Рапида?
В UI систем работы с данными свои проблемы: негибкость, отсутствие связанности между представлениями, неочевидные зависимости, медленное перестроение графиков, необходимость знать SQL для получения нетиповых данных и.т.п.
В #рапид от этого постарались уйти. Чтобы получать больше инсайтов из данных, исследователь не должен ограничиваться сложностью интерфейса.
Эта цель прослеживается во всех элементах работы. Начиная с подключения источников и связки их между собой, заканчивая инструментами глубокого анализа данных, которые не требуют знаний SQL.
Например, для создания новых полей, в том числе вычисляемых, достаточно в простом, но мощном конструкторе задать нужные формулы. Не сложнее Excel.
Над представлением результатов тоже поработали. Очевидно же, что определенные типы данных нужно показывать в наиболее подходящем формате. Поэтому в Рапиде хватает специализированных виджетов: для срезов с геоданными - карты, для информации о людях - визитки. Еще индикаторы, бизнес-графики, текстовые поля. Есть и свои ноу-хау для представления связанных данных.
И всё это можно объединять в панели (дашборды) или в одну бесконечную рабочую область. К частям которой настраивать доступ для пользователей с различными целями и задачами. И все это на лету перестраивается при изменении / выборе срезов в одном из виджетов.
Позже сделаем ещё возможность добавлять пользовательские виджеты и стили. Я вообще фанат скинов. Винамп жив!
Одна из любимых фишек - комментирование любых срезов. Это и в Райде есть, но в Рапиде еще более к месту - отправляешь ссылку на нужный график и комментируете его.
Пост получился уж очень рекламным, но эт всё от эмоций. Уж больно хороший продукт получился.
Хотите, покажу полный ролик о возможностях Рапида?
6 лет назад этот канал задумывался как место, где я публикую заметки про управление людьми и процессами. Тогда я только-только ушел из корпораций, начал активнее заниматься моделями компетенций, оценкой работников организации. И это был повод переосмыслить весь свой многолетний опыт управления. И показать, как можно управлять эффективнее.
За 6 лет моя жизнь очень круто поменялась из-за участия в Лидерах России. Много работал на государство, получил госнаграду. По просьбе старших товарищей снова сел за парту: сначала колледж, сейчас ВУЗ. Появилось много знакомств в регионах и отраслях, совместных проектов. Стало больше возможностей что-то менять в стране, помогать следующему поколению.
Из сотен заметок родилась Хьюманомика - моя концепция по улучшению взаимодействия государства и общества. На ее основе проектирую сложные изменения в отраслях и регионах. Вышла первая статья в монографии, готовится вторая, понемногу формализуются принципы и понимание, как из них сделать научную школу на стыке экономики отраслевых рынков, институциональной экономики и экономики инноваций. Открыл кафедру в ВУЗе, где учусь.
Из сотен знакомств и разговоров стали рождаться проекты, из них - продукты. Из продуктов стала складываться группа компаний Эйтика. И ее развитие съело все возможное время в сутках. Это еще не бизнес, но уже не хобби.
И хотя всё это новое тоже про процессы и людей, и много о чем хочется рассказать, но все же ядро аудитории этого канала, кажется, будет не особо радо такой эволюции.
Поэтому с 2024 года канал поделится на три.
Здесь продолжат выходить заметки по менеджменту и коммуникациям.
В канале Хьюманомика я буду рассказывать о вещах, связанных с экономикой инноваций и конструированием межорганизационных систем.
В канале Эйтики буду открыто рассказывать о проектах, над которыми работали или работаем, о продуктах, которые делаем или даже только задумали. И делиться наблюдениями начинающего предпринимателя.
Но все три канала будут про системы. Про людей, которые их создают. Про влияние систем на людей. Про коммуникации и процессы. И про изменения. Системы меняют людей, а люди могут менять системы. Подписывайтесь на каналы и давайте менять вместе. И спасибо, что остаетесь со мной уже многие годы.
За 6 лет моя жизнь очень круто поменялась из-за участия в Лидерах России. Много работал на государство, получил госнаграду. По просьбе старших товарищей снова сел за парту: сначала колледж, сейчас ВУЗ. Появилось много знакомств в регионах и отраслях, совместных проектов. Стало больше возможностей что-то менять в стране, помогать следующему поколению.
Из сотен заметок родилась Хьюманомика - моя концепция по улучшению взаимодействия государства и общества. На ее основе проектирую сложные изменения в отраслях и регионах. Вышла первая статья в монографии, готовится вторая, понемногу формализуются принципы и понимание, как из них сделать научную школу на стыке экономики отраслевых рынков, институциональной экономики и экономики инноваций. Открыл кафедру в ВУЗе, где учусь.
Из сотен знакомств и разговоров стали рождаться проекты, из них - продукты. Из продуктов стала складываться группа компаний Эйтика. И ее развитие съело все возможное время в сутках. Это еще не бизнес, но уже не хобби.
И хотя всё это новое тоже про процессы и людей, и много о чем хочется рассказать, но все же ядро аудитории этого канала, кажется, будет не особо радо такой эволюции.
Поэтому с 2024 года канал поделится на три.
Здесь продолжат выходить заметки по менеджменту и коммуникациям.
В канале Хьюманомика я буду рассказывать о вещах, связанных с экономикой инноваций и конструированием межорганизационных систем.
В канале Эйтики буду открыто рассказывать о проектах, над которыми работали или работаем, о продуктах, которые делаем или даже только задумали. И делиться наблюдениями начинающего предпринимателя.
Но все три канала будут про системы. Про людей, которые их создают. Про влияние систем на людей. Про коммуникации и процессы. И про изменения. Системы меняют людей, а люди могут менять системы. Подписывайтесь на каналы и давайте менять вместе. И спасибо, что остаетесь со мной уже многие годы.
В канале Хьюманомика опубликовал статью «Пятый фактор: перспективы использования данных
для роста экономики России» по мотивам моего выступления на пленарном заседании конференции «Новая экономика России: от адаптации к росту». Там же — презентация с выступления.
для роста экономики России» по мотивам моего выступления на пленарном заседании конференции «Новая экономика России: от адаптации к росту». Там же — презентация с выступления.
Опубликовал несколько мыслей о будущем университетов. Вообще, по моему опыту, студенты — крайне недооцененный ресурс (плохое слово) среди HR. Да, с ними тяжело. Да, они менее квалифицированы. Зато у многих нет тех ограничений в голове, которые есть у ваших нынешних работников. И лепить можно всякое.
А вы умеете работать со студентами?
А вы умеете работать со студентами?
@bponline пишет, что интернет в Москве лег.
Похоже, лег не интернет, а DNS-сервера регистратора Webnames, которые по умолчанию используются для сотен тысяч доменных имен, зарегистрированных через этого регистратора.
Впервые с.
Похоже, лег не интернет, а DNS-сервера регистратора Webnames, которые по умолчанию используются для сотен тысяч доменных имен, зарегистрированных через этого регистратора.
Впервые с.
Пора возвращаться к процессам. О чем написать следующую заметку?
Final Results
30%
О геймификации HR-процессов
35%
О выгорании сотрудников
35%
О расстановке приоритетов
Две моих идеи попало в топ-1000 "Идей сильного времени".
Первая - Голос муниципалитета: цифровизация работы муниципальных депутатов.
Вторая - Экономика инноваций.
К сожалению, не прошла третья — по цифровизации креативных индустрий.
Первая - Голос муниципалитета: цифровизация работы муниципальных депутатов.
Вторая - Экономика инноваций.
К сожалению, не прошла третья — по цифровизации креативных индустрий.
Немного о выгорании.
Меня часто спрашивают: откуда у тебя силы заниматься всем? Из свежего: «Ребенок, у тебя хоть есть время, чтобы немножко отдохнуть?! Без забот о государстве?». В части отдыха у меня простой подход: копай глубже, кидай дальше, отдыхай пока летит.
Обдумывая тему выгорания через призму своего опыта в менеджменте, я пришел к некоторым умозаключениям:
1. Основная причина выгорания — дисбаланс между внутренней и внешней мотивацией. При этом, не всякая внутренняя мотивация — это хорошо (об этом как-нибудь в другой раз, если не забуду).
2. Рано или поздно энергия, поступающая от одного из стимулов, заканчивается. В этот момент стоит переключиться на другой, пока пополняются запасы исчерпанного.
3. Возможно, переключение с внутреннего стимула на внешний и наоборот сработает лучше, чем с внутреннего на внутренний или с внешнего на внешний.
4. Внутри команды одновременно работают несколько стимулов. И это может как помочь выгорающему сотруднику, так и навредить. Поэтому баланс нужен и в команде. И за этим точно стоит следить, измерять и вовремя реагировать.
5. Работа менеджера — помочь балансировать команде.
Например, будучи менеджером в корпорациях, я старался, чтобы мои ребята помимо внешних стимулов (например, чувства обладания высокой зарплатой) одновременно получали и внутреннее стимулирование. Например, за счет социального влияния.
Вообще, тема выгорания, стимулов, производительности и прочего — прям очень волнующая меня в последние месяцы. Даже стартап на эту тему решил сделать. Для HR и руководителей.
Кстати, если интересно пройти опрос и понять, есть ли у вас синдром выгорания — пишите в личку. И если захотите потестировать сервис для диагностики и управления стимулами — тоже пишите.
Меня часто спрашивают: откуда у тебя силы заниматься всем? Из свежего: «Ребенок, у тебя хоть есть время, чтобы немножко отдохнуть?! Без забот о государстве?». В части отдыха у меня простой подход: копай глубже, кидай дальше, отдыхай пока летит.
Обдумывая тему выгорания через призму своего опыта в менеджменте, я пришел к некоторым умозаключениям:
1. Основная причина выгорания — дисбаланс между внутренней и внешней мотивацией. При этом, не всякая внутренняя мотивация — это хорошо (об этом как-нибудь в другой раз, если не забуду).
2. Рано или поздно энергия, поступающая от одного из стимулов, заканчивается. В этот момент стоит переключиться на другой, пока пополняются запасы исчерпанного.
3. Возможно, переключение с внутреннего стимула на внешний и наоборот сработает лучше, чем с внутреннего на внутренний или с внешнего на внешний.
4. Внутри команды одновременно работают несколько стимулов. И это может как помочь выгорающему сотруднику, так и навредить. Поэтому баланс нужен и в команде. И за этим точно стоит следить, измерять и вовремя реагировать.
5. Работа менеджера — помочь балансировать команде.
Например, будучи менеджером в корпорациях, я старался, чтобы мои ребята помимо внешних стимулов (например, чувства обладания высокой зарплатой) одновременно получали и внутреннее стимулирование. Например, за счет социального влияния.
Вообще, тема выгорания, стимулов, производительности и прочего — прям очень волнующая меня в последние месяцы. Даже стартап на эту тему решил сделать. Для HR и руководителей.
Кстати, если интересно пройти опрос и понять, есть ли у вас синдром выгорания — пишите в личку. И если захотите потестировать сервис для диагностики и управления стимулами — тоже пишите.
Управление внутренней и внешней мотивацией — один из способов повышения производительности работы. А то, что повышать ее нужно — к гадалке не ходи. В стране очень низкий уровень безработицы. Что означает, что экстенсивный рост должен смениться интенсивным. Поскольку кадров больше в ближайшее время не станет. А станет даже меньше, если посмотреть на графики демографических процессов.
Я давно экспериментирую с мотивацией для определения задач, которые назначать сотрудникам. Даже в этом канале с десяток постов на эту тему. В планах — интеграция наработанных подходов в наш таск-трекер, чтобы понимать может ли сотрудник выполнить задачу. И хочет ли. И насколько это повысит его компетентность.
И вот мы начинаем новый этап экспериментов с внутренними и внешними стимулами: внедрение практик геймификации в процесс развития ИТ-специалистов. Посмотрим, как это повлияет на метрики вовлеченности, на скорость закрытия задач, на скорость создания цифровых продуктов и прочее. Кстати, эксперименты будут открытыми. И в результате создадим еще 1-2 цифровых сервиса на эту тему в нашей экосистеме.
Приходите, наблюдайте, давайте обратную связь.
Я давно экспериментирую с мотивацией для определения задач, которые назначать сотрудникам. Даже в этом канале с десяток постов на эту тему. В планах — интеграция наработанных подходов в наш таск-трекер, чтобы понимать может ли сотрудник выполнить задачу. И хочет ли. И насколько это повысит его компетентность.
И вот мы начинаем новый этап экспериментов с внутренними и внешними стимулами: внедрение практик геймификации в процесс развития ИТ-специалистов. Посмотрим, как это повлияет на метрики вовлеченности, на скорость закрытия задач, на скорость создания цифровых продуктов и прочее. Кстати, эксперименты будут открытыми. И в результате создадим еще 1-2 цифровых сервиса на эту тему в нашей экосистеме.
Приходите, наблюдайте, давайте обратную связь.
Forwarded from Эйтика - опыт и задор
В марте исполнилось три года, как мы начали в Кловери проводить стажировки начинающих IT-специалистов.
За это время через нас прошло около 300 человек. Кто-то из выпускников работает у нас (и даже запускает собственные проекты), кто-то — у наших партнеров, кто-то нашел работу в других компаниях и уже сделал проекты федерального масштаба.
В общем-то, уже понятная практика. Но каждый раз получая такие сообщения от выпускников, радуюсь, что решились на эту авантюру и не останавливаемся, несмотря на то, что проект все еще инвестиционный.
Хотите вместе с нами развивать отрасль? Пишите в личку.
За это время через нас прошло около 300 человек. Кто-то из выпускников работает у нас (и даже запускает собственные проекты), кто-то — у наших партнеров, кто-то нашел работу в других компаниях и уже сделал проекты федерального масштаба.
В общем-то, уже понятная практика. Но каждый раз получая такие сообщения от выпускников, радуюсь, что решились на эту авантюру и не останавливаемся, несмотря на то, что проект все еще инвестиционный.
Хотите вместе с нами развивать отрасль? Пишите в личку.
Если есть идеи, что еще вы бы хотели услышать про применение ИИ для повышения производительности, оставляйте комментарии.
Forwarded from Эйтика - опыт и задор
Позвали выступить для HR на ВДНХ. Что-нибудь про искусственный интеллект.
Конечно, можно было бы хайпануть. Про GPT-модели и прочее.
Но это не наш путь. Наш путь — это кропотливый сбор информации о человеке. Об архитектуре его личности. О его действиях. О нетворке. Много-много данных. И потом — подбор средствами машинного обучения тех производственных задач, где он максимально эффективен.
Для этого у нас как у группы всё есть — модель личности, оценка компетенций, мотивов, склонностей через нашу HRM-систему, система управления процессами и задачами, платформа интеллектуального анализа данных. Люди, которые это всё способны собрать. Понимание смыслов.
Вот о смыслах и поговорим в июне на ВДНХ. Ну и об ИИ, конечно.
Конечно, можно было бы хайпануть. Про GPT-модели и прочее.
Но это не наш путь. Наш путь — это кропотливый сбор информации о человеке. Об архитектуре его личности. О его действиях. О нетворке. Много-много данных. И потом — подбор средствами машинного обучения тех производственных задач, где он максимально эффективен.
Для этого у нас как у группы всё есть — модель личности, оценка компетенций, мотивов, склонностей через нашу HRM-систему, система управления процессами и задачами, платформа интеллектуального анализа данных. Люди, которые это всё способны собрать. Понимание смыслов.
Вот о смыслах и поговорим в июне на ВДНХ. Ну и об ИИ, конечно.