Як звільнити співробітників за допомогою AI та знищити репутацію своєї компанії

Повчальна історія про те, що не до кінця продуманий менеджмент в поєднанні з необачним застосуванням нових технологій AI може погубити компанію. Втім, сподіваємося, цього не станеться, і всіх учасників історії чекає щасливий кінець.

Disclaimer: джерела інформації — це Telegram-канали. Це означає, що на 100% перевірити точність інформації неможливо, а також присутня якась частка суб'єктивізму думки в авторів. Тому назву компанії вказувати не будемо, хто захоче, оригінал доступний за посиланнями в кінці тексту.

Втім, автори публікацій наводять посилання на відгуки компанії на Glassdoor (де вже з'явилося кілька свіжих відгуків), тому висновки можна зробити самостійно.

Але публікувати цю історію все одно є сенс. Оскільки, хай там як, такі історії — не фантастика. І ми вважаємо, що застерегти керівництво компаній від такої моделі поведінки — важливо і потрібно.

Що сталося

В одному стартапі керівництво вирішило звільняти співробітників за допомогою Big Data. Автори наводять скріншот листа СЕО компанії співробітникам офісу розробки. За неперевіреними даними так звільнили вже 150 осіб.

Компанія розробляє платформу для розробників ігор, щоб ті могли автоматично підключати прийом платежів на різних ринках. Компанія працює в сотнях країн і робить річний виторг у $ 60 + млн.

На що покладалися при перевірці?

Судячи з тексту, AI аналізував активність співробітників в Jira, Confluence, Google Docs, Gmail, на дашбордах і позначив їх як незалучених і малопродуктивних співробітників.

Ґрунтуючись на цьому, керівництво розіслало цим співробітникам листи про звільнення.

Алгоритми ефективності та оцінки передумов до звільнення — це взагалі нормально?

В цілому, предикативні алгоритми — сфера цікава. У тому числі передбачення майбутніх звільнень і методики аналізу та управління плинністю кадрів в HR опрацьовується вже порівняно давно. Для тих, кому цікаво вивчити тему докладніше, ось приклади найбільш містких публікацій на цю тему:

This algorithm can predict when workers are about to quit — here’s how (CNBC)
Here’s How IBM Predicts 95% of Its Turnover Using Data (LinkedIn Blog)
Better Ways to Predict Who’s Going to Quit (Harvard Business Review)
How do you use AI to spot behaviors of an employee who wants to leave? (Rytfit)

6 причин, чому не можна звільняти так, як це зробило керівництво

Це те, про що ми не раз згадували в наших дослідженнях про тренди:

1. AI, автоматизація, Data Driven HR, предикативний менеджмент — це важливо і корисно, але на чолі цих процесів повинен стояти Human Touch (про це ми писали в огляді трендів у AIN). Якщо вже якісь люди та процеси позначені як неефективні, HR обов'язково повинен включитися в процес і особисто перевірити, провести бесіду, дати шанс виправити ситуацію.

Або тоді наймайте роботів і звільняйте тоді їх за допомогою інших роботів.

Авторитетний кадровий експерт Грег Севідж коротко і ємко згадав про цей тренд у своєму відеозверненні. Ви не можете повністю віддати процес найму штучному інтелекту. AI повинен бути лише помічником. Обов'язково потрібна особиста участь кадрового експерта. Як мінімум, це дозволить прийняти правильне рішення і поліпшити досвід кандидата.

У дослідженні Mercer міститься відмінна формула, що описує важливість такого балансу:

Informed by data, augmented by humans

Іншими словами, залучення, утримання і звільнення талантів базується на аналізі даних і доводиться до успішного результату професійним рекрутером або менеджером з Talent Acquisition.

2. Ефективний менеджмент — це такий менеджмент, який не буде вдаватися до крайнощів і випробовувати неперевірені експерименти на своїх співробітниках.

Адже важливо пам'ятати, що головна цінність компанії — не інтелектуальна власність, не майно або розробки, а співробітники.

Що дасть компанії погіршення Employer Brand? Точніше, що це у неї забере? Втрата репутації — це найгірше, що може статися з компанією.

3. Уявіть ситуацію, що система аналізує роботу співробітників, які налаштували систему так добре, що активність впала. І ... вони будуть звільнені? А якби неефективні співробітники наповнили зазначені канали зв'язку безглуздою спам-активністю, їх би нагородили?

Це нагадує ситуацію, коли в якійсь області або місті країни знижується злочинність, через це знижується завантаження поліцейських. І це теж означає, що вони погано працюють і їх потрібно звільнити?

Насправді для керівника все це має означати знання трьох головних речей:

Знай, що відбувається
Знай причини цього
Знай, до чого це призведе

4. Можливо, що глобальні причини звільнення (або причини звільнення саме цих людей) були зовсім іншими. Можливо навіть припустити погіршення справ компанії, коли команда не може дозволити собі великий штат. Проте не варто брехати своїм співробітникам і дезорієнтувати їх. Розповідайте, як є. Правда і чесність з командою — це обов'язкова вимога.

5. Цей пункт буде коротким. А хто сказав керівнику, що ці скрипти або сервіси AI відпрацюють коректно і не будуть містити логічних помилок в коді або в самих алгоритмах?

6. Навіть якщо за результатами аналізу дані підтверджені, й ці співробітники дійсно підлягають звільненню, хороший керівник не буде обмежуватися плутаним і за багатьма показниками образливим повідомленням в месенджері або емейл. Такі питання потрібно обговорювати персонально, можливо через HR-менеджера. Це занадто важливе рішення, щоб повідомляти його недбало.

Точка зору керівництва компанії

Керівник компанії зробив заяву щодо даних постів, мовляв, компанія — це живий організм, якому необхідно постійно бути в русі, щоб вижити й стати краще конкурентів. В умовах поточного ринку вони не збираються гальмувати розвиток проєктів, через що доводиться йти на непопулярні заходи. Компанія нібито багато вимагає, але й багато дає взамін.

Керівництво цінує співробітників, дякує за роботу, вважає їх класними фахівцями і їм боляче розлучатися з ними. Обіцяє, що звільнені співробітники отримають максимальний рівень підтримки від нас: від компенсаційних пакетів до залучення кадрових агентств для підбору їм наступного місця роботи.

Проте це не може підсолодити той руйнівний ефект, який надають такі дії.

Загалом, у цьому випадку не стільки важливі персони та назви, а також — чи відбувалася ця історія саме так, як її підносять або не зовсім, факт залишається фактом — це цілком можливо.

З одного боку, перехід компаній в VUCA-світі в стан Remote або навіть створення Remote-First компанії оголило нові проблеми: співробітники на віддаленій роботі можуть бути неефективними, і тоді компанія повинна знайти собі ефективних.

З іншого боку, так, як це робиться в даному прикладі — жорстко, неетично і непродумано.

До речі, на Habr вийшло кілька матеріалів, що розповідають про ситуацію більш детально (стаття 1, стаття 2, стаття 3).

А як справи зі звільненнями у світі?

Іноді можна почути контраргумент, що в США співробітник може бути звільнений дуже швидко, без відпрацювань і періодів повідомлення. Ось лише декілька статей про це:

Але те, що так робиться, не говорить про те, що це правильно.

Загалом, в будь-якому випадку варто подумати: чи працював керівник або HR з мотивацією співробітників і залученістю на віддаленій роботі? Чи впевнений він, що результати вибірки правильні? Чи розуміє він вплив подібних дій на Employer Branding в довгостроковій перспективі? Звів чи всі плюси й мінуси таких вчинків?

Ось лише деякі з питань, які керівництво компанії має задавати собі в таких важливих питаннях, як найм і звільнення співробітників.

P.S. Сподіваємося, цей приклад буде вам корисний. А якщо ви шукаєте досвідчених мотивованих співробітників, які будують свою віддалену роботу максимально ефективно, звертайтеся до нас.

Джерела за даним кейсом: