На нашей кафедре в МУИВ в этом году будет два основных направления, связанных с развитием студентов на практике.

Первое направление — это проектирование и организация лаборатории цифровой рекламы, где студенты направлений «маркетинг» и «реклама и PR» будут работать над задачами внешних заказчиков. Для вовлечения студентов в работу лаборатории мы добавим игровые механики, которые используем в нашем похожем проекте - Кловери.Шаге. А стартом лаборатории будет кейс-чемпионат с блиц-решениями ситуаций, с которыми столкнулись первые заказчики Лаборатории.

Второе направление — это исследование и практическая реализация нескольких идей в сфере образования и управления персоналом. В течение первого семестра студенты будут исследовать рынок, изучать конкурентов, опрашивать HR партнерских компаний, разрабатывать бизнес-планы, моделировать финансовые потоки, проектировать пользовательские сценарии. А во втором реализовывать MVP идеи — работающий онлайн-сервис. Цели: для студентов младших курсов — пройти в процессе работы практику у нас в группе компаний, подготовить материалы для курсовой. Для выпускников — стартап как диплом.

В командах будут аналитики, менеджеры продуктов, маркетологи, специалисты по рекламе и менеджеры по персоналу. А во втором семестре добавятся разработчики, тестировщики и дата-саентисты.

Темы, которые мы взяли на год:
- Применение методов решения логистических задач для индивидуализации образовательных треков
- Геймификация профориентации и образовательного процесса
- Адаптация персонала с помощью геймификации
- Персонализация предложений о трудоустройстве с помощью больших данных и машинного обучения
- Повышение производительности труда с помощью трекинга производственных задач и применения моделей компетенций
- Персонализированный кафетерий льгот для работников организации
- Предсказание выгорания работников организации и рекомендации по его предотвращению
- Платформа для поиска лекторов и консультантов

3-4 из них к лету (или раньше) выведем на рынок.
Если есть желание стать наставником одной из команд, пишите в личку.

#РазговорилисьСегодня о добавлении людей в команду перед дедлайном.

Классическая ситуация: команда работает над MVP продукта, уже близок вывод в промышленную эксплуатацию, и в этот момент отваливается ключевой участник команды. Форс-мажор.

Первый порыв менеджера - дайте замену, горим. И вот тут часто принимаются неправильные решения. Замену дают. И сроки окончательно срываются. Почему так?

После определенного уровня готовности продукта введение в команду разработки дополнительных людей может привести не к росту производительности, а напротив - к деградации.

Это связанно с ростом расходов на коммуникацию, без которых введение людей в коллектив невозможно. Поскольку приходится передавать информацию о предметной области, сложившихся процессах, используемых инструментах. Соответственно, чем больше вникать, тем дольше будет вход, и тем больше будет отвлекаться каждый, с кем взаимодействуют новички. Если процесс управления знаниями, дублирования компетенций не отстроен (а я мало видел команды, которые одновременно умеют делать первую версию продукта и вкладываться в передачу знаний), накладные расходы увеличиваются ещё сильнее.

Иногда такие расходы (времени, ресурсов) приводят к деградации системы. Брукс об этом хорошо написал в своем "Мифическом человеко-месяце". Какие расходы придется понести, обычно должен знать руководитель продукта, поскольку во внешний мир обычно издержки не транслируются.

Отсюда три следствия:
- никто извне вам не скажет, какое решение по замене принимать в вашем частном случае
- иногда лучше мобилизоваться, чем привлекать внешних людей
- ключевая задача менеджера - дублировать компетенции в команде.

Не так давно у меня вышла статья «Хьюманомика — устойчивое развитие общества и государства» в монографии «Устойчивое развитие Российской Федерации в условиях глобальных вызовов и угроз экономической безопасности».

Выдержка из статьи.


Смена архитектуры любой сложной системы (организационной структуры, бизнес-процессов организации, графа знаний команды и др. - Прим.автора) возможна тремя путями: эволюционным развитием, революционными изменениями или гибридным — с плавными изменениями в одних частях системы и резкими — в отдельных её частях. Но какой путь ни был бы выбран, изменения проходят последовательно через три этапа.

Первый этап — обеспечение прозрачности работы системы. Цель этапа — найти основные ограничения, препятствующие развитию, и выстроить процессы обратной связи для мониторинга реакции системы на изменения.

Цель второго этапа — убрать системные ограничения, по возможности избежав создания новых. На втором этапе фокус на росте производительности отдельных компонентов системы, на их модернизации, на создании предпосылок для инноваций. И лишь после снятия основных ограничений может начаться устойчивый рост, основанный на принципиально новых подходах, свободных от ограничений предыдущей архитектуры. На третьем этапе система переходит в состояние творчества, в состояние непрерывной поставки ценности для потребителей — жителей города, региона, страны (работников организации, участников творческого коллектива и пр. — Прим.автора).

В каждом компоненте системы (подсистеме) может быть свой темп изменений. Нет необходимости дожидаться прозрачности во всей системе, можно переходить к работам по снятию системных ограничений в отдельных частях по мере обеспечения их прозрачности.

Какие механики позволяют ускорить изменения в системе?
Прежде всего, это опора на данные, получаемые в реальном времени. Не бумажные, дискретные отчеты о состоянии системы, а непрерывное измерение основных и вспомогательных показателей ее работы. Поскольку потоки информации в системе могут идти разными путями, задерживаться, искажаться, теряться, необходимы постоянные кросс-проверки качества входящих и исходящих данных, мониторинг показателей, их динамики. «Доверяй, но проверяй… и реагируй!» — ключевой принцип реформирования сложных систем.

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

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

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

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.

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.

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?

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.

Первый пост этого года в канале #эйтика — о направлениях группы компаний и причинах выбора именно этих направлений.

Первое время буду ссылаться в этом канале, пока вы, моя аудитория, решаете, какой контент интересен именно вам :)

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.

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?

@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.

Продолжаем обкатывать #рапид. Записали небольшой ролик, пока собирали пример дашбордов для клиента. От его вопроса до демонстрации прошло минут 10-15. Ролик — в соседнем канале.

Открою секрет — вот-вот запустим сервис для помощи HR. И, конечно, собранные данные будут анализироваться Рапидом.

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.

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.

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.

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.