Об эксперте: Екатерина Грибова, директор по цифровизации процессов HR группы НЛМК.
Тренды и технологии: куда движется HR Тech
— Какие ключевые тренды в HR Тech вы наблюдаете за последние несколько лет? Что больше всего влияет на развитие цифровых решений для сотрудников?
— Один из самых заметных и устойчивых трендов последних лет — переход от интуиции к данным. Мы видим устойчивый рост спроса на аналитику со стороны HR и бизнеса: руководители хотят видеть понятные дашборды, HR-бизнес-партнеры выстраивают коммуникацию с бизнесом на основе цифр. В личные кабинеты добавляется аналитика по команде: текучесть, отпускная активность, укомплектованность, риски выгорания. Все это — основа управленческих решений, и цифровые решения HR теперь это поддерживают.
Второй важный тренд — персонализация. Люди ждут, что HR-сервисы будут не стандартными, а удобными и настроенными под разные роли и задачи. Да, это дороже и сложнее, но такие системы лучше приживаются. Параллельно развивается продуктовый подход: HR начинают относиться к сервисам как к продукту — изучать пользователей, проверять гипотезы и смотреть на результаты.
Еще одно направление — удобство и UX. Сотрудники хотят, чтобы сервисы работали так же просто, как привычные мобильные приложения. А компаниям, в том числе НЛМК, важно помогать исключать любые громоздкие рутинные задачи, повышать скорость и удобство сервисов, чтобы у сотрудников оставалось больше времени на проекты и самореализацию. Например, мы стремимся сделать максимально удобными все базовые сервисы для сотрудников: получить любую справку можно в два клика.
Если для использования системы нужна инструкция, это сигнал, что продукту не хватает интуитивности. Мы буквально интересуемся: «Открывали ли вы инструкцию?» — в опросе об удобстве использования новых решений.
Важно отметить, что тренды касаются не только крупных компаний. Средние и даже небольшие организации тоже переходят от Excel к цифровым HR-решениям. У них другие задачи: им важно автоматизировать базовые процессы и получить хотя бы минимальный уровень HR-аналитики. Они ищут облачные системы с невысоким порогом входа, все чаще задумываются о дашбордах и хотят научиться говорить с бизнесом на языке цифр. А значит, и для них тренд на данные и удобство становится актуальным, пусть и в другой конфигурации.
— Как развивается применение искусственного интеллекта в HR? Какие процессы он реально помогает улучшить, а где пока больше ожиданий, чем результата?
— Сегодня искусственный интеллект действительно активно проникает в HR, но очень важно отделять реальные рабочие кейсы от неоправданных ожиданий. Например, идея о том, что ИИ полностью заменит рекрутеров или проведет автономное собеседование, пока скорее фантазия. Мы сами тестировали такие решения, и быстро стало понятно, что автономные диалоги с кандидатами не работают без участия человека. К тому же, как только кандидат понимает, что с ним общается не человек, вовлеченность резко падает. А терять хорошего кандидата только из-за того, что его встретил бот, — слишком высокая цена.
Тем не менее есть зоны, где ИИ реально помогает. Один из таких кейсов, который мы используем в НЛМК, — помощь в написании и адаптации вакансий. Искусственный интеллект может сгенерировать сразу несколько вариантов описания под разные каналы: Telegram, карьерный портал, внутренние рассылки. Он легко стилизует текст или сокращает объем, и это сильно экономит время рекрутера. Также ИИ помогает подготовить персонализированные письма кандидатам: загрузили резюме — он сформулировал письмо с отсылками к опыту без шаблонных фраз.
Где еще пока больше ожиданий, чем результата? Прежде всего в предиктивной аналитике. ИИ пока не может надежно предсказать успешность кандидата на основе резюме. Во многом потому, что качество самих резюме часто оставляет желать лучшего: неструктурированность, неполные данные, отсутствие релевантных ключевых слов. ИИ просто не может точно сопоставить профиль кандидата с ожиданиями бизнеса, и сортировка «по-умному» часто дает искажения. Особенно это критично на сложных позициях — там мы всегда оставляем ручную проверку.
В целом ИИ в HR — это мощный помощник, но не самостоятельный игрок.
Он отлично справляется с рутиной, шаблонами, адаптацией контента. Но принятие решений, коммуникация с кандидатами и особенно работа с ключевыми позициями — это все еще зона ответственности человека.
— Какие направления HR-технологий, на ваш взгляд, будут особенно активно развиваться в ближайшие годы? На что стоит сделать ставку уже сейчас?
— Один из самых очевидных и мощных векторов развития — это связка искусственного интеллекта и человека. Не полная замена HR-функций, а именно поддержка и усиление. В будущем такие инструменты станут еще ближе и доступнее — и умение работать с ИИ станет базовой компетенцией HR-специалиста.
Второе важное направление — управление навыками и знаниями. Люди уже не так стремятся помнить все — им нужен быстрый и кастомный доступ к нужному обучению здесь и сейчас. Поэтому возрастает роль систем, которые умеют подбирать обучение под конкретную задачу, под конкретную команду, а не раздавать одинаковые курсы всем. Это требует от HR-систем гибкости, интеграции с контентом и способности собирать данные о компетенциях сотрудников.
Третий тренд — этика и конфиденциальность данных. Чем глубже мы погружаемся в аналитику, тем острее становится вопрос: а что именно мы измеряем и не нарушаем ли границы? Особенно в условиях удаленки и цифровой активности все важнее становится удержать баланс между заботой и тотальным контролем. Люди чутко реагируют на вмешательство в личное пространство: если сотрудник узнает, что за ним считают движения мышки, клики или активность в мессенджере, это разрушает доверие. Поэтому компании, которые вкладываются в этичную аналитику, прозрачные подходы и защиту персональных данных, будут в выигрыше.
Наконец, тренд, который проходит красной нитью сквозь все развитие HR-технологий, — это персонализированный опыт. Люди все больше ждут от корпоративных систем того же, что получают в потребительских продуктах: как в Netflix или Spotify — чтобы интерфейс был удобным, визуально приятным, с возможностью настройки под себя. И даже если полная кастомизация пока слишком затратна, архитектура решений должна изначально закладывать такую гибкость: выбор темы, виджетов, представлений, логики взаимодействия. Мы экспериментируем с этим в нашем основном инструменте коммуникаций с сотрудниками — мобильном приложении, где уже можно настраивать под себя уведомления, подписки и элементы дизайна.
Поэтому если смотреть в будущее HR Tech, то ставку стоит делать на симбиоз ИИ и человека, управление навыками, этику данных и персонализированный пользовательский опыт. Именно эти направления сегодня формируют облик HR-систем завтрашнего дня.
Как создавать работающие HR-сервисы
— Что сегодня отличает действительно полезные HR-сервисы от тех, что не приживаются в компании? Есть ли универсальные метрики эффективности HR-сервисов или каждую систему нужно оценивать по-разному?
— Успех любого HR-сервиса сегодня начинается с простого вопроса: решает ли он конкретную боль пользователя? Это главное отличие работающих решений от тех, что остаются на бумаге. Продуктовый подход в HR требует честно спрашивать сотрудников: что им неудобно, чем они пользуются.
Второй важный критерий — интуитивность и встроенность в рабочий поток. Сервис должен быть простым: без инструкций, без десяти окон, с возможностью быстро решить задачу. Самые популярные функции в системах — не самые технологичные, а те, что просто помогают не забыть про задачу. Иногда побеждает обычный «колокольчик», который собирает уведомления из всех рабочих сервисов, потому что он не мешает, а помогает работать.
Сервисы не приживаются, если они сложные, негибкие и не учитывают специфику компании: от процессов до визуального оформления. Особенно плохо заходят решения, которые невозможно адаптировать ни под tone of voice, ни под пользовательский опыт.
Что касается метрик, то здесь есть как универсальные, так и специфичные для конкретного сервиса. К универсальным можно отнести используемость функционала — это такие показатели, как MAU, DAU и sticky factor, которые позволяют понять, насколько регулярно пользователи возвращаются в систему. Важен и показатель времени, которое человек проводит в сервисе, особенно если речь идет о внутренних порталах или обучающих платформах.
Для HR-портала мы отслеживаем конверсии по шагам, чтобы понять, где пользователи теряются. Если система автоматизирует ручной труд, ключевой становится метрика экономии человеко-часов. В сервисах подбора важна скорость согласования заявки, рассмотрения кандидатов и — как результат — скорость закрытия вакансий.
Кроме того, мы часто используем метрику CES (Customer Effort Score), которая показывает, насколько легко человеку было разобраться с новым продуктом. Для этого проводим короткие опросы: пользовался ли человек инструкцией, было ли все понятно, сколько усилий потребовалось. Хорошим результатом считаем ситуацию, когда инструкцией воспользовались меньше 10% пользователей — и то скорее из вежливости. Это значит, что продукт по-настоящему интуитивен.
Есть и уникальные KPI, которые напрямую связаны со стратегией: например, если цель — повысить укомплектованность, то система подбора должна помогать сокращать срок закрытия вакансии. Мы отслеживаем всю цепочку: от цифрового решения до стратегического показателя HR.
— На чьи потребности сегодня в первую очередь отвечают цифровые HR-решения: бизнеса или сотрудников? Как найти баланс и как понять, что действительно важно в сервисе?
— Правильный ответ — на потребности и бизнеса, и сотрудников. Но на практике найти баланс между ними бывает нелегко. Поэтому здесь важно не просто реализовывать задачи сверху, а понимать, как сделать так, чтобы сотруднику было удобно, понятно и быстро.
Для сотрудника главные ожидания — интуитивно понятный интерфейс, отсутствие лишних действий и встроенность в рабочий процесс. Это не должно быть что-то отдельное, в десятом окне браузера — все должно быть там, где человек и так работает каждый день.
Важно при этом фильтровать запросы. Не все, что предложено, нужно реализовывать. Мы не бежим выполнять каждое пожелание — смотрим на массовость, частотность, реальные боли. Что-то можно решить дизайном, что-то — коммуникацией, что-то — удобством.
Главное — отталкиваться от реального опыта пользователя, а не от собственных предположений.
— Какие ошибки компании чаще всего совершают при выборе и внедрении HR-решений и как этих ошибок можно избежать?
— Самая частая и, пожалуй, самая опасная ошибка — внедрять HR-систему просто потому, что она есть у других. Кто-то увидел на конференции, что «все крупные компании уже сделали», и решил срочно запускать у себя. Без анализа задач, без понимания, кому и зачем это нужно. В итоге решение может оказаться совершенно неуместным — не подходить под отрасль, не соответствовать типу персонала, не решать реальных проблем бизнеса. Особенно часто этим страдают компании, которые вдохновляются примерами из IT-сферы и начинают без оглядки копировать решения, не адаптируя их под свою реальность.
Вторая ошибка — излишняя сложность. Система может быть функциональной, технологичной, но при этом абсолютно непригодной для использования. Сотрудники не понимают, как ею пользоваться, и в итоге просто игнорируют. Мы видели на рынке случаи, когда до 70% функций остаются невостребованными, потому что люди не могут их даже найти, не говоря уже о том, чтобы понять, зачем они нужны.
Третья распространенная ошибка — отказ от пилотирования. Иногда кажется, что система простая или универсальная и ее можно сразу накатывать на всю компанию. Но если не протестировать хотя бы на одной площадке, можно получить лавину багов, десятки непредвиденных сценариев и шквал запросов в поддержку.
Наконец, одна из самых болезненных ошибок — игнорировать IT-архитектуру и не договариваться с техническими командами. Иногда можно самостоятельно внедрить небольшое решение — например, в рамках одного отдела, а позже выяснить, что решение невозможно встроить в общую IT-среду компании и масштабировать. И вместо быстрого внедрения начинается долгая история с переработками, миграциями, согласованиями. Поэтому вовлекать IT нужно с самого начала — это сэкономит и ресурсы, и время, и нервы. Мы тоже на этом обжигались. Увидели классный инструмент — парсер вакансий, который наш аналитик быстро собрала у себя на компьютере. Он позволял в реальном времени видеть актуальные вакансии по региону с заработными платами и ожидания кандидатов по зарплатам, и мы даже успели впечатлить HR-директоров дашбордом. Но когда бизнес уже заинтересовался, стало ясно, что поделка на локальной машине не решение для всего контура. IT-отдел справедливо нас покритиковал: нужно было раньше подключать их и думать о масштабируемости. Это хороший урок: даже если можешь быстро собрать MVP, важно сразу учитывать, как оно будет жить в большой системе.
Избежать всех этих ошибок можно, если строить работу по продуктовой логике: начинать с анализа потребностей, работать с гипотезами, запускать пилоты и обязательно измерять результат. И помнить, что успех HR-технологии — это не то, насколько она продвинута, а насколько она решает конкретные задачи конкретных людей.
HR в новой роли: люди, процессы, взаимодействие
— Что бы вы посоветовали команде, которая только начинает цифровую трансформацию HR? С чего стоит начать?
— Прежде всего важно задать себе базовый вопрос: «Чтобы что?» — то есть чью боль мы решаем и зачем вообще запускаем цифровую трансформацию. Это может быть боль бизнеса — например, топ-менеджмент хочет видеть метрики в реальном времени. Это может быть потребность руководителей — им нужна помощь в управлении командами. Или это боль сотрудников — они запутались в интерфейсах и не понимают, куда нажимать. Поэтому начинать надо с честной диагностики: кто ваши внутренние клиенты и какие у них задачи.
Второй шаг — начинать с малого и не пытаться оцифровать все сразу. Это частая ловушка: вдохновляешься кейсами крупных компаний, хочется «как у них» и сразу на всю компанию. А лучше сначала оценить, какой процесс даст наибольший эффект при минимальных затратах. Например, автоматизировать подбор, если он у вас до сих пор в почте и Excel. Или целеполагание, если оно охватывает всех сотрудников.
Следующий этап — обязательный пилот. Выбирайте небольшую площадку с ограниченным числом пользователей, тестируйте, собирайте обратную связь, фиксируйте баги и только потом масштабируйтесь.
И наконец, не забудьте о метриках до старта. Нужно понимать, как вы измеряете успех: какая была скорость подбора до и после, сколько человек использовали Excel, а сколько — новую систему. Иначе потом сложно доказать эффект, особенно если надо убеждать бизнес в следующем шаге трансформации.
— Как, по-вашему, выстроить продуктивное взаимодействие между HR, IT и другими внутренними заказчиками при разработке цифровых решений?
— Это действительно непростая история, и, если честно, ее можно сравнить с любой другой кросс-функциональной задачей. Главное — общие цели и взаимная вовлеченность, желательно даже на уровне KPI. Как только в целевых картах и HR, и IT появляются пересекающиеся задачи — например, покрытие процессов автоматизацией на определенный процент, — появляется настоящая синергия. Тогда никто не воспринимает проект как «чужой»: все понимают, зачем он нужен и как влияет на общий результат.
Очень помогает и прямой диалог между командами. Мы, например, стали приглашать IT-коллег на свои стратегические сессии, чтобы они слышали не только о задачах, но и о боли, с которой к нам приходит бизнес. И они в ответ приглашают HR-экспертов к себе — показывают, как строится архитектура, как обосновываются эффекты от решений, почему важно считать каждую метрику. Это снимает напряжение: ты перестаешь видеть в другой стороне «барьер» и начинаешь понимать, почему они приходят с конкретными требованиями.
— Как меняется роль HR-команд в условиях цифровизации? Какие новые компетенции становятся особенно важными для специалистов, работающих на стыке HR и технологий?
— Роль HR-команд сегодня меняется радикально. Это изменение связано не только с технологической трансформацией, но и с тем, что сам рынок труда диктует новые правила: фокус сместился на удержание, вовлеченность, скорость найма и адаптацию. Больше нет очередей из кандидатов у ворот — и просто администрировать процессы уже недостаточно.
На первом плане — data-driven-подход. HR сегодня должен мыслить в цифрах: понимать, какие метрики важны для бизнеса, как измерять эффективность внедренных решений, как считать окупаемость HR-продукта. Классическое представление об эйчаре как о человеке с хорошей интуицией и эмпатией дополняется требованием работать с данными и метриками так же уверенно, как с людьми.
Второй важный блок — цифровые навыки и продуктовое мышление. HR-специалисту приходится разбираться в UX/UI, кастдеве, клиентских исследованиях. В современных условиях умение проектировать цифровой продукт становится не менее важным, чем навыки проведения интервью.
Третье направление — гибкость и адаптивность. Меняются платформы, уходят одни решения, появляются новые — и HR-команде нужно быстро переключаться, перестраивать процессы и при этом сохранять устойчивость в глазах сотрудников.
И конечно, все большее значение приобретают навыки работы с искусственным интеллектом. Но это уже не про то, чтобы «учиться программировать на Python», как обсуждали раньше на конференциях, а про умение грамотно использовать ИИ-ассистентов, подключать генеративные модели в коммуникации с сотрудниками, корректировать тон и стиль, тестировать решения на базе ИИ. Мы, например, учим эйчаров использовать ИИ для подготовки текстов, сбора первичных инсайтов.
HR-специалист сегодня — это уже не просто эксперт по людям, а кросс-функциональный игрок, сочетающий в себе продуктовую, цифровую и аналитическую экспертизу.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.