Расширяем радиус покрытия удаленки с помощью клавдбота и рации, чтобы спокойно чиллить в саду под яблонями

Женщина из эфира Bloomberg как олицетворение нас по утрам

Для проверки алгоритмов некой площадки по поиску работы псевдонимный автор из Threads разместил десяток фальшивых резюме

Как рассказал экспериментатор, одно из них было очевидно шуточным и содержало рецепт пельменей

Именно рецепт пельменей пригласили на собеседование и предложили дать офер даже после объяснения ситуации

===

Все ржут, что тупые HR не открывали даже резюме и пригласили, но есть и моя точка зрения, что наоборот: работодатель всё понял и увидел, что специалист умеет работать с ИИ инужно его брать под выполнение задач, ИМХО, это даже круче реального резюме штука, это как резюме и все тестовые задания в одном флаконе без долгих рассусоливаний

Telegram | Дзен | MAX

Вчера разговаривала с одной знакомой, которая рассказала, что в «Сбербанке» очередную оценку персонала провели c использованием ИИ. При этом в отделе разработки уволили талантливого тимлида (начальника проекта), потому что ИИ посчитал его неэффективным. Руководитель отдела расстраивается и недоумевает, кем же ему теперь заменить этого человека.

Я задумалась над тем, а существуют ли вообще какие-то методики (использовать ли при этом ИИ и какова легитимность подобных оценок машиной – вопрос отдельный), которые бы позволяли руководству большой компании понимать эффективность каждого сотрудника.

В нашей компании InfoWatch я несколько раз экспериментировала с различными способами оценки сотрудников и их работы.

Сначала мы внедрили у себя в компании методологию оценки по ключевым показателям эффективности (КПЭ). Первый год люди очень старались выполнить показатели за счёт именно повышения качества работы, производительность труда выросла, другие бизнес-показатели тоже. Но на второй год все подразделения выполнили КПЭ на 95-100%, а производительность не выросла. Мы повысили КПЭ, и на третий год они опять все оказались выполненными на 100%, а рост бизнеса в целом оказался ниже, чем в прошлом году. Руководители подразделений научились планировать свои КПЭ так, чтобы на 100% их выполнять.

Тогда верхние менеджеры компании предложили внедрить другую методологию управления и оценки, которая ещё 5 лет назад была самой модной. Она, конечно, американская, поэтому называется по-английски OKR (Objective and Key Results), и предполагает стимулирование сотрудников на решение сложных задач.

Довольно быстро мы столкнулись с тем, что руководители подразделений после введения новой системы оценок либо стали выдавать за сложные свои рутинные задачи, либо искажать отчётность по их выполнению, либо ставить в принципе нерешаемые задачи, относя срок их исполнения в бесконечность. Я как-нибудь напишу отдельно про этот провальный эксперимент — это был очень полезный управленческий опыт.

Сейчас у нас идут дискуссии, какие бы метрики эффективности поставить департаменту разработки, чтобы понимать, насколько полноценно мы используем разработчиков. Прикидывали одно, потом другое, а в какой-то момент меня осенило, что мы (руководство, менеджеры, не-разработчики) пытаемся придумать алгоритмы контроля для разработчиков алгоритмов. И понятно, что вряд ли мы сможем придумать алгоритмы, которые разработчики не смогли бы понять и обойти. И адаптируются они под любые метрики даже быстрее, чем руководители подразделений в прошлом адаптировались к КПЭ.

Вообще говоря, из моего 30-летнего опыта управления видно, что все выбранные руководством метрики оценки рано или поздно компрометируются персоналом или перестают выполнять свою функцию.

Впрочем, тут я должна сделать оговорку. Я всё-таки имею дело с высококвалифицированными сотрудниками ИТ-компании. Если же взять рабочих, выполняющих простые функции, то их-то вроде бы научились контролировать при помощи информационных технологий. По крайней мере, со слов тех, кто это делает.

Например, американский мега-ритейлер Amazon применяет крайне жёсткие регламенты по отношению к своим рабочим (в основном дешёвым мигрантам). И каждый шаг контролируется ИИ-системой – во сколько ел, сколько времени потратил на перекур. Камеры с ИИ смотрят, чтобы человек не отвлекался, не болтал бы на работе и не занимался чем-то другим. Любое нарушение карается штрафом.

То есть вместо того, чтобы использовать роботов на производстве вместо людей, роботов делают из людей, так как это дешевле. А ИИ используют как надсмотрщика.

Дешевле-то оно дешевле, но работает ли это в смысле эффективности даже с неквалифицированными рабочими-мигрантами – на самом деле неясно. Может, они выгорают и перестают работать быстро. Или просто увольняются.