Красивая аналитика | HR | HRTech

Интервью со Светланой Сидоркиной

Красивая аналитика | HR | HRTech
Красивая аналитика | HR | HRTech

Интервью N2

Первый пост, в виде интервью,
про ИИ в C&B (https://t.me/whrdata/2571)был тут

Поболтали со Светланой Сидоркиной*, про HRTech, работу с HR данными и цифровых двойников

[Виктория] Света, что ты думаешь про большую мечту всех HR — единую HR систему?
[Светлана] На мой взгляд, HR на самом деле нуждается в какой-то комплексной системе, которая бы охватывала весь HR-цикл. Но HR-система ради HR-системы, это, мне кажется, не совсем то, что нужно бизнесу. Система должна быть единая, такая чтобы HR-система легко встраивалась в бизнес-систему.

[В] …мы еще даже HRMS на рынке не очень наблюдаем, а ты уже смотришь еще дальше)
Думаешь это реально?
[С] Мне, как организационному дизайнеру, интересна тема создания цифровых двойников компаний: условно, когда у нас все-все данные, независимо от того, к какой области они относятся, к HR или нет, они лежат в каком-то одном месте, и мы из них можем моделировать, считать, вытаскивать все, что нам нужно. Это идеальная такая картина мира.
Мне кажется, эта тема интересная и перспективная, потому что она позволяет моделировать разные сценарии развития компании и пробовать разные вещи «на полигоне». А если еще эти сценарии ИИ-шкой обсчитывать, то, по-моему, вообще очень здорово.

[В] Это правда здОрово. Но пока со стороны HR, мне кажется, мы бесконечно далеки от этого. Что думаешь?
[С] Я часто я вижу какие-то автоматизированные кусочки или какие-то фичи отдельные. Например, бот на основе искусственного интеллекта для адаптации, или для чего-то такого. Это один кусочек. Даже не процесс, а подпроцесс в HR. Хорошо, мы сделали такого бота. А как он вписывается в остальную архитектуру данных в компании? Как нам его туда вписать? Как нам его дорабатывать, если нам нужно будет его изменить или что-то еще в него встроить? Вот эта «кусочность», на мой взгляд, она у нас никуда не пропадает, и в сторону интеграции данных более глобальной мы особо не идем.

[В] Я тут недавно подумала, то доктор Хаусовское «все врут» относится не только к медицине и пациентам, но и к нашей, HR теме: к кандидатам в резюме и на собеседовании, к сотрудникам, которые пишут обратную связь на своих коллег в перфоманс ревью и т.п.
[C] Качество HR данных всегда на повестке и оно всегда очень сильно оставляет желать лучшего — и то, что мы заносим в системы, и то, что получаем из систем… У нас же много данных. А вот как их корректно собирать, заносить и обрабатывать, как их корректно собирать, и, в первую очередь, от людей.
[C] Например, человек при увольнении просто сказал «зарплата маленькая и я нашел себе больше», то на самом-то деле причин причины глубже, да и причина не одна, а их несколько, т.к. из-за одной причины никто не уходит, они накапливаются. И как нам докопаться именно до ключевых причин? Как нам эти данные получать и обрабатывать? Здесь, наверное, ИИ-шка тоже может нам помочь. Например, если мы будем записывать exit-интервью, а она будет анализировать эмоции, паузы в разговоре, то, когда человек перескакивает с темы на тему и замыливает какую-то тему… На мой взгляд, это был бы интересный продукт, другой вопрос, сколько он бы стоил.

[В] Света, не можем обойти с тобой стороной тему ИИ. Как ты относишься к нему применительно к сфере HR?
[С] Конечно, ИИ — это большое подспорье, как и в любой другой деятельности, подспорье для рутины. Тут банальные какие-то вещи — и в рекрутменте, и в обучении, конечно, это все хорошо и нужно использовать, на мой взгляд. Это очень удобно и действительно позволяет освободить голову для того, чтобы думать. В HR, к несчастью, не всегда есть время, чтобы действительно обдумать какую-то проблему. Нужно, как в том анекдоте, трясти, бежать и делать. И у HR остается большая задача по коммуникациям.

Светлана Сидоркина — консультант по орг.дизайну, много лет руководила подразделением орг.дизайна и автоматизации HR в крупной телеком компании.

Канал Светланы про оргдизайн @sidorkinaorgdesign

📱Телеграм (https://t.me/whrdata) 📲Max (https://max.ru/whrdata) 📱ВКонтакте (https://vk.com/club236950935)
База знаний whrdata (http://www.whrdata.ru/)

Из подборки

Опубликовано

#заметки по мотивам митапа об ИИ на hh

hh провели митап, где рассказали про работу ИИ на своей платформе. основные мысли: «откликов стало слишком много» среднее число откликов на 1 вакансию • у белых воротничков: 2024 год –…

Планирование численности складского персонала, кейс ОЗОН

Очень классный кейс от ОЗОН о расчете численности сотрудников склада и повышении производительности персонала за счет оптимизации перемещений (полное описание кейса тут (https://corp.ozon.ru/ru/sth/algoritmy-pozvolyayut-ozon-sokratit-peremeshcheniya-na-skladah-na-418-km-za-smenu-379c4763)) Дано: • 55 млн операций с товарами…

Дерево целей

Подумалось, что понятие "дерево целей" это максимально абстрактное понятие, которое не имеет ничего общего с реальностью. Это становится особенно очевидно при проектировании ИТ продукта, который бы визуализировал это дерево 1.…

#заметки, Global Tech, 27.02.2026 г., 4

#заметки c конференции Global Tech, прошедшей 27.02.2026 г., ч.4, гибкая занятость ч.1, про подбор (Юнион, Qooqa, HRMost) тут ч.2, про подбор (Поток) тут ч.3, про эффективность тут Stape провели исследование…

#заметки, Global Tech, 27.02.2026 г., ч.3

#заметки c конференции Global Tech, прошедшей 27.02.2026 г. ч.3, выступления про эффективность ч.1, про подбор тут ч.2, про подбор тут Газстройпром (Стройтранснефтегаз) Про планирование численности и укомплектованность на глубоко удаленных…

Свежие посты

Опубликовано

Если бы геометрические фигуры искали работу на job-сайте. Сказка.

Часть 1, где Фигуры размещают резюме и узнают про ИИ-помощника кандидата Жили-были 10 геометрических фигур: Каждая из фигур имела свою неповторимую форму, цвет и характер: острые углы выдавали напор и…

Кейс от Т-Банк про их подход к оценке эффективности обучения персонала

Кейс от Т-Банк про их подход к оценке эффективности обучения персонала с конференции HR Аналитика для Бизнеса от Quorum, прошедшей 19.05.2026 База: Реакция на обучение (метрики – NPS, CSI) ->…