Вообще кейсы, связанные с автоматизацией и аналитикой, все чаще возникают в регионах, а не только в Москве и Санкт-Петербурге. В разрезе масштаба предприятий ожидается, что средний бизнес подтянется к крупному, потому что продукты становятся проще и доступнее. Не нужно платить баснословные деньги за внедрение – достаточно отдать несколько десятков тысяч рублей и сразу начать использовать облачные ATS-системы.

О. М.: Мир слишком быстро меняется, чтобы делать прогнозы, но совершенно ясно, что мы движемся в сторону максимальной автоматизации и умного скоринга. В идеале рекрутер должен подключаться к отбору уже на финальных этапах, а все, что до них, будет проходить быстро и незаметно.

Российский рынок выглядит скорее консервативным или, наоборот, открытым? HR и владельцы бизнеса готовы экспериментировать, пробовать что-то новое?

Б. В.: Барьеров немало, начиная с юридической системы, законов о персональных данных до боязни отдельных руководителей, которые не хотят размещать данные за пределами своих предприятий. И все же доверие к «облакам» неуклонно растет – это видно и в продажах, и в управлении задачами, и в HR.

Рано или поздно «все там будут», поскольку поддерживать, обновлять, следить за системой поддержки рекрутинга и взаимодействия с персоналом на собственных серверах гораздо менее эффективно.

Когда мы придем к тому, что информацию из разных систем по разным HR-процессам будут интегрировать и использовать комплексно?

Б. В.: Западные корпорации, как правило, внедряют у себя крупные системы, а компании поменьше используют несколько десятков различных продуктов, часть из которых действительно интегрируется. Так, в коммуникационной и ИТ-средах популярен корпоративный чат Slack, который умеет подключаться к сотням других облачных приложений.

Однако проблема общей интеграции данных по-прежнему остается актуальной. Предположим, у человека, отвечающего за удержание персонала, возникает гипотеза: как только сотрудник принимает решение об уходе, он начинает менее активно коммуницировать. Чтобы ее подтвердить, информацию следует собрать минимум из двух-трех систем, а на деле доходит до десятка. В ближайшие годы автоматизировать это вряд ли удастся, и ничего, кроме ручного подхода, практически не остается.

Альтернативой может стать некое хранилище, куда стекаются все данные, и уже на этой основе проводится анализ, но стандартного API или другого интерфейса еще нет. Учитывая постоянное увеличение количества систем, сложности с внедрением той же сквозной аналитики неизбежны.

Несмотря на это, некоторые все же пытаются привести данные к общему виду и строить прогнозы.

Б. В.: Нормальная ситуация, если есть соответствующие ресурсы, то есть заключается договор с подрядчиком или выделяется отдельный специалист внутри, но таковые появляются только в компаниях-новаторах, их менее 5 %.

В основном аналитику поручают сотрудникам HR-подразделений, а значит, компетенций с точки зрения извлечений данных, очистки, обработки, проверки гипотез статистическими методами у них меньше.

Также возникают ситуации, когда, прочитав умную книжку или прослушав выступление представителя крупной компании на конференции, небольшой бизнес решает последовать этому примеру. Но даже если получается соблюсти определенные формальности, перенести всю методологию и заставить ее работать крайне непросто.

Допустим, в рамках эксперимента что-то меняют в продажах, а затем просто сравнивают результаты месяца после и месяца до или сопоставляют с аналогичным периодом прошлого года. Это совсем некорректно.