Od náboru po vzdělávání

Nástrojů spadajících do kategorie HCM (Human Capital Management) je na trhu celá řada. Tyto systémy by měly podpořit HR oddělení ve všech jeho úkolech – od náboru zaměstnanců, přes jejich zapracování a zaškolení, po proaktivní komunikaci se zaměstnanci, která je bude motivovat a umožní jim se s firmou více identifikovat. Systémy by měly v prvé řadě podporovat automatizaci rutinních procesů, jako je například v případě náborového procesu publikování požadavků během náborové kampaně či shromažďování odpovědí i předvýběr kandidátů. Všechna data by měla být zpracovávána ve strukturované formě, umožňující jejich efektivní prohledávání i řazení. Řešení by také mělo v maximální míře podporovat moderní technologie, tedy např. integraci se sociálními sítěmi (funkce jako doporučování, personalizace, sledování aktivit, obsah v podobě videa) a mobilními aplikacemi (podpora komunikace přes SMS apod.).

Automatizace a změna kompetencí

Technologie budou v následujících letech ovlivňovat HR agendu firem i v jiných oblastech, například v oblasti péče o stávající zaměstnance a zajištění jejich loajality. Analýza dat například umožňuje odhalit rizika odchodu talentovaných zaměstnanců či jejich předpokládaný výkon, a podle toho měnit jejich úkoly nebo i přímo náplň práce na jednotlivých pozicích. Se změnou náplně práce úzce souvisí i postupující automatizace procesů. Ta totiž eliminuje rutinní úkoly, což v mnoha případech vytváří nutnost přesouvat lidi na nové pozice s novými kompetencemi. Důležitým řešením se tedy stává řízení kvalifikace a vzdělávání zaměstnanců. Tuto skutečnost si uvědomuje již více než 60 % respondentů globálního průzkumu společnosti Randstad, a dokonce 80 % personalistů z českého segmentu podnikových služeb, kterého se automatizace a robotizace procesů týká asi nejvíce. Dle oborové asociace ABSL automatizaci řeší již polovina českých center sdílených podnikových služeb a spolu s jejím zaváděním nasazuje i nástroje pro řízení kvalifikace. Tyto systémy umožňují nejen optimalizovat další kariérní rozvoj zaměstnanců a jejich vzdělávání, ale i řídit odměňování v závislosti na výkonu.

Fenomén robotiky a automatizace se týká i dalších HR procesů. Již výše bylo zmíněno, že lze automatizovat například publikování požadavků během náborové kampaně. Automatizace však může řešit i daleko sofistikovanější procesy, jakými je například tvorba pracovních nabídek anebo dokonce smluv. Např. v centru sdílených podnikových služeb SAP Services v Praze se s pomocí robotické automatizace vypořádali s rostoucí administrativou při náboru zaměstnanců. V roce 2016 personální tým ze SAP Services vystavil více než 23 000 nabídek pro kandidáty ze 32 zemí. Při vytváření pracovních nabídek je třeba zohledňovat různé druhy zaměstnaneckých poměrů, samostatné právní subjekty, velikost pracovního úvazku, lokální legislativu v různých zemích a řadu dalších faktorů. Samotná nabídka kromě pracovní smlouvy obsahuje i různé přílohy, formuláře osobních údajů a daňové dokumenty. Zpravidla jde o 5–10, v extrémním případě až o 20 dokumentů včetně jazykových mutací podle lokální legislativy.

Cílem projektu bylo zautomatizovat způsob, jak „lidští“ specialisté vytvářejí pracovní nabídku, naučit softwarové roboty používat všechny lokální pracovní postupy, vzory pracovních nabídek, příloh či daňových formulářů. K tomu bylo nejprve třeba standardizovat a zjednodušit veškeré používané dokumenty. Po šesti měsících přišla fáze testování a ladění. V květnu 2016 začali v SAP Services systém používat ve 4 zemích a tým 50 lidí začal generovat pracovní smlouvy s pomocí robotů, kteří ji vytvoří během 5–10 minut.

Celková přidaná hodnota obnáší ušetřené desítky až stovky hodiny lidské práce, která dříve směřovala do opakujících se manuálních úkonů. Efektivita se zvýšila hned několika způsoby. Na jedné straně došlo ke zvýšení rychlosti – dříve totiž v SAP Services používali v souladu s pravidly auditu kontrolu druhou osobou, což celý proces značně prodlužovalo. Na druhé straně se podařilo eliminovat chyby, protože robot funguje přesně a podle daných pravidel. Lidé si ponechali takové činnosti, jako je práce s výjimkami, osobní komunikace s kandidátem a jinými odděleními.

Nové preference, nové metody práce s talenty

Nutnost zavádění technologií souvisí i s nástupem generace tzv. mileniálů, kteří dle nedávné studie společnosti Deloitte mají zcela jiné preference než generace starší. Hlavním klíčovým slovem je pro ně flexibilita, a to ať už z pohledu místa, času, či dokonce pracovní role. Technologie a high tech prostředí zaměstnavatele je pro ně taky jedním z nejdůležitějších faktorů, dle nichž se rozhodují o přijetí pracovní nabídky. Jsou také velmi otevření řešením robotické automatizace, protože jim umožňuje vykonávat kreativnější činnosti.

Lze predikovat odchod zaměstnanců?

Technologie samy o sobě ovšem nejsou samospasitelné. Firmy, které budou chtít uspět a získat kvalifikované a loajální zaměstnance, budou muset začít investovat i do budování značky zaměstnavatele a do marketingu, který podporuje nábor zaměstnanců, a do loajality zaměstnanců. S následnou retencí zaměstnanců pak firmám mohou dle společnosti Deloitte pomoci ovšem opět technologie. Dobrá retence totiž znamená nižší úsilí při vyhledávání zaměstnanců. Ke slovu se tak dostávají nejrůznější HR analytické nástroje, jako například Prediktivní analytika odchodovosti zaměstnanců. Tento nástroj využívá obrovského množství dat o zaměstnancích, kterými v dnešní digitální době disponují prakticky všechny společnosti. Jde o data jak o zaměstnancích současných, tak i o bývalých, kteří společnost už opustili. Jsou to data o docházce, délce a frekvenci dovolených, absolvovaných školeních, služebních cestách, kariérním postupu ve společnosti, pozicích ve společnosti během postupu, výkonnostních hodnoceních, atd. Prediktivní modely odchodovosti analyzují historická data zaměstnanců, kteří odešli, a v kombinaci s daty o současných zaměstnancích nabídnou velmi přesnou informaci o riziku odchodu konkrétního, stávajícího zaměstnance. A co je pro řízení tohoto problému nejdůležitější, také informaci o důvodech rizika odchodu. Prediktivní analýza není nový nástroj, používá se již například aktivně v oblasti bankovnictví. Co je nové, je využití nástroje v oblasti HR.

A co motivace?

Moderní firmy chápou, že pokud chtějí zvýšit retenci, musí pochopit, co jejich lidi v práci motivuje, nebo naopak demotivuje. I k tomu jsou dnes k dispozici jednoduché nástroje. Příkladem může být získávání informací o motivátorech zaměstnanců prostřednictvím tzv. barevného snímače. Zaměstnanec neodpovídá na otázky, což je typický princip, na kterém jsou založený tradiční výzkumy spokojenosti. Místo toho odpovídá volbou kombinací barev z nabídnutého spektra barev. Tyto volí ve vztahu ke konkrétnímu výrazu, například „Můj šéf“, který je mu během výzkumu promítnut. Tento zajímavý a inovativní způsob dodává důležité informace, mimo jiné o kultuře a spolupráci v týmu. Doporučení je tyto nástroje přidat (nikoli nahradit) k současným nástrojům pro výzkum spokojenosti zaměstnanců jako alternativní a nový pohled na oblasti, které standardní výzkum není schopen pokrýt.