Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
BIZNES I TECHNOLOGIE
Magazyn (Nr 20, październik - listopad 2023)

Chcesz skutecznie rozwiązywać problemy kadrowe? Szukaj wsparcia w analizie danych

1 października 2023 9 min czytania
Zdjęcie Paulina Kostro - Redaktor "MIT Sloan Management Review Polska"
Paulina Kostro
Chcesz skutecznie rozwiązywać problemy kadrowe? Szukaj wsparcia w analizie danych

Streszczenie: Łączenie analityki danych z intuicją menedżerską pozwala na lepsze zrozumienie pracowników i skuteczniejsze zarządzanie talentami. Kluczowe jest zadawanie odpowiednich pytań biznesowych oraz umiejętność eksperymentowania z danymi, aby odkrywać ukryte zależności. Na przykład, analiza poziomu przyznawanych premii w kontekście satysfakcji z pracy może ujawnić zaskakujące wyniki, takie jak brak zadowolenia mimo wysokich podwyżek. W obliczu rotacji pracowników warto analizować dane dotyczące wynagrodzeń i zaangażowania, aby zidentyfikować kluczowe kompetencje i obszary wymagające uwagi.

Pokaż więcej

Łączenie analityki danych z intuicją menedżerską pomaga lepiej zrozumieć pracowników i skuteczniej zarządzać talentami.

Aby efektywnie wykorzystywać dane w organizacji, trzeba umieć zadawać odpowiednie pytania dotyczące problemów istotnych z perspektywy biznesowej. Przykładowo, jeden z klientów Kincentric, firmy doradczej w obszarze strategicznego zarządzania kapitałem ludzkim, postanowił przeanalizować poziom przyznawanych premii lub podwyżek, a następnie zestawił te dane z takimi czynnikami jak satysfakcja z pracy i zaangażowanie pracowników. Analiza tych dwóch elementów przyniosła bardzo ciekawe, a dla samych zainteresowanych wręcz zaskakujące, odkrycie. Okazało się bowiem, że osoby, które dostawały największe podwyżki, były najmniej zadowolone ze swojego wynagrodzenia, co stanowiło efekt całkowicie odwrotny niż założony.

– Eksperymentowanie i zestawianie ze sobą różnych danych pozwala nam na odkrycie tego, co faktycznie dzieje się w naszej firmie, a to umożliwia zadawanie kolejnych pytań, zagłębienie się w problemy i poszukiwanie sposobów na ich rozwiązanie. Bardzo dużo potencjału drzemie w łączeniu pewnych faktów i umiejętności stawiania sobie dobrych hipotez – komentuje Magdalena Warzybok, dyrektor zarządzająca w Kincentric Polska.

Jeśli, przykładowo, w całej organizacji mamy do czynienia z rotacją, zadajmy sobie pytania: „Jakie grupy pracowników tracimy najszybciej? Gdzie znajdują się kluczowe kompetencje dla naszej organizacji? Gdzie kryją się zasoby, które najtrudniej zastąpić? Które z nich w tym momencie tracimy?”. Następnie sięgnijmy po dane z systemów kadrowych, które i tak są zbierane, a dotyczą rotacji, wynagrodzeń czy podwyżek, i poszukajmy w nich odpowiedzi. Tyle w teorii, ale jak to zrobić w praktyce?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, przyjrzyjmy się wpierw temu, w jaki sposób przedsiębiorstwa podchodzą do kwestii pozyskiwania i analizowania danych w celu ich realnego wykorzystywania.

Polskie firmy mają dane, ale nie potrafią z nich korzystać

W 2022 roku firma Kincentric przeprowadziła badanie pt. „Five Game Changers to Drive Business Impact” wśród dyrektorów personalnych na świecie, którzy reprezentowali piętnaście sektorów. Na podstawie wywiadów jakościowych zidentyfikowano pięć najistotniejszych obszarów, na których obecnie skupiają się firmy. Wśród nich znalazły się: kultura organizacyjna i wartości, reskilling, przywództwo, DEI (Diversity, Equity, Inclusion) oraz wykorzystanie analityki i danych. Jak czytamy w raporcie, silnie eksponowanym aspektem w tym kontekście jest przede wszystkim wykorzystanie analityki w obszarze zarządzania ludźmi.

Z jednej strony firmy chcą lepiej przygotować się na przyszłość i nowe wyzwania, z drugiej usiłują poprawnie diagnozować, co aktualnie dzieje się w organizacji – np. gdzie występuje większa skłonność do odejść i potencjalne problemy związane z przeciążeniem lub złym zarządzaniem. Oczywiście zadaniem modeli predykcyjnych nie jest ścisłe przewidywanie tego, kto odejdzie, kto się wypali czy też kto jest kiepskim menedżerem, lecz zwrócenie zawczasu uwagi na tego typu ryzyko, gdy jeszcze można zapobiec negatywnemu rozwojowi sytuacji. W praktyce, choć większość firm w Polsce posiada ogromne zbiory danych, mało która potrafi z nich odpowiednio korzystać.

– Firmy mają już większość użytecznych danych, czyli takich, które niosą ze sobą jakąś biznesową wartość. Nie muszą ich pozyskiwać. Wyjątkiem są dane dotyczące inkluzywności, głównie z tego względu, że są one stosunkowo wrażliwe i wymagają dialogu między pracownikiem a pracodawcą. Polskie firmy w ogromnej większości nie rozumieją wartości segmentacji pracowników, nie wiedzą też, w jaki sposób zatrudnieni w firmie ludzie odnajdują się w jej strukturach, co prowadzi do niedoboru danych w zakresie DEI – zauważa Michał Dzieciątko, dyrektor w Kincentric Polska.

Istnieją jednak sposoby, aby te dane pozyskać. Warto przy tym podkreślić, że narzędzia w tym pomocne są stosunkowo proste. Mowa o ankietach, badaniach jakościowych, np. grupach focusowych, dzięki którym można obserwować interakcje między pracownikami. Jednak warto podkreślić, że dane na temat inkluzywności nie są łatwe do pozyskania.

Kolejną barierą w korzystaniu z analityki jest fakt, że chęć zarządu do wykorzystywania danych kończy się często w momencie poznania wyciągniętych z nich wniosków. Sami pracownicy zauważają ten fakt i pytają otwarcie, czemu mają brać udział w ankiecie satysfakcji czy exit interview, skoro pracodawca nic z tymi informacjami nie robi. Nic się nie zmienia. Dlaczego tak się dzieje?

– Zwróćmy uwagę na to, że działy HR nie są przygotowane do pójścia o krok dalej, czyli wsparcia liderów w wyłonieniu priorytetów i koordynacji procesów, a następnie podjęcia działań. Zarządy często delegują zainicjowanie zmian menedżerom, po czym dział HR zasypuje ich raportami, z którymi ci muszą radzić sobie sami, oczywiście pomiędzy bardzo wieloma innymi obowiązkami – mówi Michał Dzieciątko.

Tymczasem myślenie o tym, w jaki sposób analizować otrzymane dane, nie powinno należeć do obowiązków menedżerów. Jak podkreśla ekspert, takie podejście nie ma sensu ze względu na to, że na menedżerów spada odpowiedzialność za pracę z danymi, z których zazwyczaj wynikają wyzwania, na które nie mają oni bezpośredniego wpływu. Przykładowo są to skomplikowane procesy, niewydolne narzędzia, zbyt długie ścieżki decyzyjne, nieefektywna komunikacja wewnętrzna, niejasne systemy wynagrodzeń czy motywacyjne, benefity nietrafiające w potrzeby oraz mnóstwo innych kwestii, z którymi menedżer niewiele jest w stanie zrobić w pojedynkę. Problemom tego kalibru musi się przyjrzeć zarząd przy wsparciu kompetentnego działu HR.

– Dział HR powinien nie tylko raportować wyniki swoich analiz, ale też komunikować zarządowi priorytety, a następnie podzielić wyzwania pod kątem odpowiedzialności zarządu i HR. Z kolei menedżerom powinien zapewnić wsparcie w odnalezieniu konstruktywnych wniosków ze stworzonych raportów. Zazwyczaj te najbardziej wartościowe dotyczą zachowań menedżerskich, od których zależy utrzymanie i motywowanie zespołów. Poza tym menedżerowie powinni się angażować w inicjatywy podejmowane przez HR i zarządy, stając się ich ambasadorami w organizacji – tłumaczy Michał Dzieciątko.

Myślenie o tym, w jaki sposób analizować otrzymane dane, nie powinno należeć do obowiązków menedżerów.

Jak zacząć czerpać korzyści z posiadanych danych?

Choć na rynku istnieją rozwiązania umożliwiające zarządzanie talentami – zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz organizacji – niewiele z nich daje tak satysfakcjonujące wyniki jak wykorzystanie analityki danych w obszarze ludzkim. Bez kompleksowej wiedzy opartej na danych organizacje nie są też w stanie skutecznie angażować liderów ani dostarczać im kluczowych informacji potrzebnych do prawdziwego rozwoju talentów przyszłości. Warto zatem znaleźć odpowiedź na pytanie, jak zmienić podejście zarządu do danych, tak aby zaczęli czerpać z nich korzyści.

Jak radzi Magdalena Warzybok, należy przede wszystkim zorientować się, jakie dane posiadamy oraz z jakich narzędzi w kontekście ich pozyskiwania i analizy korzystamy. Następnie trzeba odpowiedzieć sobie na pytanie, jakie dane mogą nam pomóc w rozwiązaniu jakiegoś problemu biznesowego, a później… można się otworzyć na eksperymentowanie.

– Przestrzegam jednak przed inicjowaniem od razu dużego projektu i wdrażaniem skomplikowanych narzędzi bez uprzedniego zbudowania wewnętrznych mięśni pracy z danymi i poszukiwania odpowiedzi na dylematy HR‑owe w danych. Kiedy główni interesariusze zauważą korzyści płynące z takiego podejścia, z pewnością łatwiej znajdą się pieniądze na analitykę HR- ową i większe wykorzystanie danych. Dopiero później należy wciągnąć na pokład menedżerów liniowych. Warto przy tym pamiętać o ich przeszkoleniu i uzmysłowieniu, jak dane mogą im pomóc w codziennej pracy – radzi ekspertka i dodaje, że w kontekście wykorzystywania danych w organizacjach korzystne jest ogólne zwiększenie kompetencji cyfrowych wśród pracowników.

Dzięki tym zdolnościom firmy mogą z nadzieją patrzeć w przyszłość, zachować elastyczność oraz zwiększyć szanse na to, że ich inwestycje i inicjatywy przyniosą pożądane efekty. Ponadto otwarcie się na eksperymenty umożliwi rozwój i pozwoli wyróżnić się na tle konkurencji zarówno teraz, jak i w przyszłości. Pamiętajmy przy tym, że wprowadzenie analityki talentów to tylko część transformacji cyfrowej, która wymusza budowanie nowych umiejętności organizacyjnych oraz zmianę sposobu myślenia, co może okazać się kluczowe dla sukcesu w przyszłości.

Sztuczna inteligencja w analizie danych

W samej analizie danych bardzo pomocna może okazać się sztuczna inteligencja (AI), w tym jej generatywne modele, szczególnie w kontekście analizy sentymentu w komentarzach otwartych z ankiet czy wyciąganiu wniosków z dużej ilości jakościowych danych. Wyzwaniem okazują się tutaj obostrzenia prawne związane z danymi osobowymi

– Należy uważać, jakie dane udostępniamy AI, z której korzystamy, i czy mamy świadomość tego, co się z nimi później stanie. Ochrona danych osobowych w Unii Europejskiej (UE) podlega szczególnym restrykcjom, dlatego należy się liczyć z potencjalnymi ogromnymi karami finansowymi, jeśli naruszymy prawo – przestrzega Magdalena Warzybok.

Kolejną ciekawą innowacją technologiczną, do której wykorzystania przymierzają się niektórzy pracodawcy, jest biometria. Wiele osób świadomie decyduje się na korzystanie z tzw. smartwatchy, które zbierają dane dotyczące tętna, aktywności serca czy poziomu stresu w różnych momentach dnia. Ten ostatni aspekt jest szczególnie interesujący z perspektywy pracodawców i stanowi bardzo ciekawy kierunek pracy z danymi. Jednak kwestia zgody pracowników na dzielenie się takimi informacjami pozostaje otwarta, w wielu kręgach stanowiąc nadal temat tabu. Niemniej istnieją inne dane na temat pracowników, które już teraz warto wziąć pod lupę.

– Warto śledzić dane historyczne, np. odpowiedzi z ankiet satysfakcji z pracy pracowników, którzy zdecydowali się samodzielnie odejść z organizacji. Należy szukać odpowiedzi, czemu konkretna osoba była niezadowolona, co się jej nie podobało, czy w jej wypowiedziach pojawiły się znaki zwiastujące potencjalne odejście. Dzięki takiej analizie możemy przewidzieć np. ryzyko rezygnacji z pracy przez kolejne osoby. To też jest bardzo ciekawy sposób na wykorzystanie danych przez pracodawców – konkluduje Magdalena Warzybok. •

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Od wdrożenia do weryfikacji. Jak sprawdzić skuteczność detekcji wkontrolowanym teście?

Wdrożone zabezpieczenia to nie dowód ich skuteczności. Sprawdź, czym jest detection drift i jak testy BAS z IOC Simulator weryfikują detekcję EDR i SIEM.

AI weszła do biznesu. Teraz zaczyna się trudniejsza część transformacji

57% polskich przedsiębiorstw wykorzystuje już sztuczną inteligencję produkcyjnie. Jednocześnie 43% firm wskazuje integrację AI z istniejącymi systemami jako największą barierę jej skalowania.

Księgowość jako źródło przewagi konkurencyjnej. Dlaczego firmy nie wykorzystują wiedzy, którą już posiadają?

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!