HR и гигантская паровая машина

«Августовские тезисы»: Что? — Как? — Почему именно сейчас? — Выводы

Что?

Любой бизнес-план начинается с анализа рынка. Любой стартап начинается с описания цели, какую часть этого рынка он собирается «откусить». Величина нашего рынка — 240 млрд. долларов. Именно эту сумму бизнес-компании каждый год тратят на обучение своих сотрудников. По всем канонам стартап-презентации здесь стоило бы нарисовать знаменитую «клюшку» — график, наглядно демонстрирующий, как вложения в нашу компанию через пару лет вернутся значимым процентом от этого огромного рынка.

Но мы предлагаем взглянуть на цифру 240 млрд. долларов под другим углом. Кто скажет — какую отдачу приносят эти потраченные миллиарды? 10%, 20%? Может быть, 90%? Или 0,1%? Никто не знает. Организационное обучение — это огромная «паровая машина», КПД которой никому и никогда не удавалось просчитать. В нее просто год за годом закидывают тонны «угля» — все эти миллиарды долларов. И несмотря на то, что связь деятельности HR-функции с результатами бизнеса — это «священный Грааль» всего процесса управления результативностью, все, что сегодня предлагают нам учебники по HRM — это рисунки с «черным ящиком», или точнее сказать — с «черной дырой», в которую бизнес закачивает огромные суммы денег без какой бы то ни было надежды понять, что он получает взамен. Единственное, что HR-профессионалы «выкладывают на стол» — это «посмертные» данные по количеству времени или денег, потраченных на обучение.

Наша мечта — изменить существующее положение дел и дать в руки HR простой инструмент, позволяющий оценить, какой же все-таки КПД имеет «паровая машина» организационного обучения.

Как?

Мы не первые, кто берется за решение этой задачи. Попытки объективно на цифрах оценить эффективность обучения предпринимались неоднократно, но успеха не имели. Более-менее просчитать ROI возможно, если только речь идет об обучении навыкам продаж, безопасности труда или соответствия требованиям. Во всех остальных случаях слишком много факторов оказывают влияние на результат, определить, в какой именно степени он зависит от обучения, не представляется возможным. Понимая это, мы отказались от ROI и пошли другим путем. Путем математической статистики.

Известная история рассказывает, как компания Pfizer, разрабатывая лекарство для улучшения сердечной деятельности, изобрела виагру. Пациенты, участвовавшие в клинических испытаниях, отказывались возвращать таблетки, несмотря на то, что препарат не оказывал никакого терапевтического влияния на сердце. На сердце — да. Но зато сексуальную жизнь людей эти таблетки делали гораздо ярче.

Тем не менее, есть разница между просто знанием пациента, что существует определенная связь между приемом виагры и новыми возможностями в сексе, и аккуратно измеренными данными.

Ученые провели исследования и определили, что коэффициент корреляции для виагры составляет 0,38. Эта цифра совершенно точно доказывает нам, что прием лекарства гарантирует ожидаемую реакцию организма.

Мы используем аналогичный подход — подход на основе статистического анализа больших данных. Мы предлагаем компаниям измерить прогресс в развитии компетенций их сотрудников, а потом рассчитать коэффициенты корреляции/регрессии, связывающие этот прогресс с показателями результативности — KPI/OKR, выручкой, затратами, прибылью. Сбор данных по каждому пользователю, проходящему обучение в системе, позволяет нам получать все необходимые данные для расчета показателей прироста компетенций. И их сравнение с бизнес-показателями становится чисто технической задачей.

Почему именно сейчас?

Год назад, 26 августа 2020 года SEC опубликовала новое правило под названием «Modernization of Regulation S-K», регулирующее раскрытие компаниями публичной информации в их ежеквартальных и годовых финансовых отчетах. Публикуя новые требования, SEC исходило из того, что в 2015 году только 16% стоимости компаний из списка S&P основывались на физических активах. Остальные 84% основывались на человеческом капитале (к слову сказать, в 1975 году все было с точностью до наоборот). Исходя из новой роли человеческого капитала как основной движущей силе роста стоимости бизнеса, SEC потребовало раскрытия всей существенной информации о нем.

Но это еще не все. Оказывается, мало опубликовать данные по человеческому капиталу. Эти данные должны быть интегрированными, то есть четко, недвусмысленно и измеримо иллюстрировать, какое воздействие деятельность компании оказывает на каждый из шести видов капитала, в том числе — и на человеческий капитал. Именно такие рекомендации для публичных компаний дал Международный совет по интегрированной отчетности (The International Integrated Reporting Council) в январе 2021 года. Согласно рекомендациям, компании должны составлять интегрированный отчет о прибылях и убытках в виде матрицы «Капиталы/Заинтересованные стороны», в котором по каждому капиталу рассчитывается воздействие.

Таким образом, требование к менеджменту компании показать в цифрах, как потраченный финансовый капитал реализовался в приросте знаний и увеличении человеческого капитала, а затем снова вернулся в виде дополнительной прибыли, стало обязательным.

Пока только для публичных компаний, но в течение ближайшего десятилетия это наверняка станет обязательным требованием для всех компаний и организаций.

Выводы

Сегодня очень модно говорить об HR-метриках, HR-аналитике, big data, AI, data science. Но пока необходимо признать, что, несмотря на все приложенные усилия, «воз и ныне там». Ни одна из используемых методологий/технологий не позволяет HR-специалистам сказать бизнесу:

«Дайте нам бюджет в размере $N, используя его, мы проведем обучение и гарантируем прирост по компетенциям на N%. А каждый прирост N% компетенций обеспечивает нам прирост на N% в прибыли. В целом мы ожидаем увеличение прибыли, как следствие проведенного обучения, на N%».

Мы имеем в своих руках инструмент, способный обеспечить HR предсказательными данными, какой прирост по бизнес-показателям можно ожидать в результате проведенного обучения. И это позволит наконец рассчитать КПД огромной «паровой машины» — многомиллиардного рынка организационного обучения — и сделает бизнес в целом намного прозрачнее и эффективнее.

Мы ищем партнеров, которых эта задача, эта мечта вдохновит также, как она вдохновляет нас.

Заблуждения руководителей: Качественному менеджменту невозможно научить

Менеджмент как «высокое искусство» и как «ремесло» Часто можно встретить утверждение, что в современном обществе существуют две культуры — «гуманитарная» и «естественнонаучная» (иначе говоря — «физики» и «лирики»). Однако менеджмент

Читать полностью »

HR vs. Top & Line — 3: Время демонов

Mы с вами обсуждали вопрос — возможно ли было заранее подготовить переход на удаленку? — а в ходе дискуссии незаметно «вскрыли» несколько глубоких прорех, относящихся к HR-функции в целом. Но

Читать полностью »

Прогресс в обучении

Этот отчет можно назвать «Исполнение желаний». Отчет по потенциалу интересен, в первую очередь, самим HR-специалистам, так как он может подсказать, где существуют провалы в поиске и отборе, а также помогает

Читать полностью »

Попробуйте SNAPSIM™ прямо сейчас!