Онбординг в IT: от чат-ботов до человеческого фактора — как адаптировать новичков без ошибок

В новом выпуске подкаста Tproger «IT в лицах» мы разбираем, как HR-технологии меняют процесс адаптации сотрудников в IT-компаниях. Гостья — Лидия Мисько, HR-специалист с опытом в JetBrains и XNebius, которая перешла от социальной психологии к автоматизации HR-процессов. Вместе с ней и главредом Тпрогер Лерой Турчак узнайте, почему онбординг — это не просто «испытательный срок», как чат-боты могут стать союзниками, а не мемами, и почему в BigTech и стартапах адаптация требует разного подхода. Это разговор о балансе между AI и эмпатией, чтобы новички не «потерялись» в корпоративном лабиринте.

Карьерный путь Лидии Мисько

Лера Турчак: Это редакция Tproger. Сегодня мы записываем новый выпуск подкаста «IT в лицах», где общаемся с людьми, которые двигают IT вперёд. Сегодня у нас в гостях Лидия Мисько — HR техпроекта XNebius, а сейчас JetBrains. Лидия, привет!

Лидия Мисько: Доброе утро!

Лера Турчак: Расскажи, пожалуйста, немного о себе, ведь у тебя довольно большой опыт. Для наших слушателей — немного вводной информации.

Лидия Мисько: Если говорить о карьерном пути в целом, то я начинала как социальный психолог, окончила ППГУ. Сначала мне было интересно изучать взаимоотношения людей в контексте организационной психологии. Так я и попала в HR: первая часть моего пути — это классический HR-дженералист. Со временем мне всё больше хотелось заниматься автоматизацией процессов и тем, как технологии можно применять внутри отдела персонала. Последние пять лет я занимаюсь HR-технологиями. Это всевозможные инструменты автоматизации, технические решения, которые могут быть полезны HR-командам.

Лера Турчак: Очень интересно. То есть, получается, вот эта история с внедрением технической составляющей в HR как части культуры началась у тебя с момента знакомства с IT-компаниями? Или такие мысли появились ещё до этого?

Лидия Мисько: Мысли об этом возникали у меня раньше, потому что традиционно HR — это достаточно неинновационный отдел. Здесь очень много чувствительной информации, данные, с которыми нужно обращаться крайне аккуратно. Поэтому инновации редко начинают внедрять именно с этой команды. Особенно заметно в IT-компаниях, которые двигают вперёд целую индустрию на уровне страны, а в HR-отделе при этом сотрудники вручную копируют или переписывают данные чёрной ручкой со страницы на страницу. И, конечно, первое желание, когда видишь такие процессы, — подумать, как можно сократить ручной труд, этот ежедневный, монотонный поток задач, чтобы освободить больше времени для человеческих взаимоотношений. Ведь human resources — это, в первую очередь, про человека, а не про Excel и данные.

Автоматизированные боты в HR: мем или полезный инструмент?

Лера Турчак: Сегодня мы с тобой много будем говорить про онбординг — это, собственно, тема нашего выпуска. Но прежде чем перейти к нему, мне всё-таки интересно обсудить одну популярную сейчас тему, особенно в IT и диджитале. Я имею в виду автоматизированных ботов-HR-рекрутеров — тех самых, которые пишут тебе в WhatsApp или Telegram. Это уже стало мемом. Как ты к этому относишься?

Лидия Мисько: Идея сама по себе хорошая, потому что, как бы ни был профессионален рекрутер или специалист по онбордингу, у него всё равно есть ограниченное количество взаимодействий, которые он может провести за день. На первый взгляд кажется, что бот в Telegram или WhatsApp решает эту проблему и позволяет масштабировать работу одного специалиста на весь мир. Но на практике всё зависит от того, насколько тщательно и точно настроен этот инструмент — это во-первых. Во-вторых, многое зависит от тех данных, на которых этот бот обучался, особенно если речь идёт о том, что AI-бот начинает, например, сканировать резюме и решать, пропускать ли кандидата на следующий этап общения с компанией. В итоге это может превратиться в своеобразную войну двух чат-ботов: компания использует ИИ для отбора сотрудников, а кандидаты — чтобы оптимизировать свои резюме под алгоритмы компании. И дальше уже вопрос, у кого оптимизация окажется эффективнее.

Я не вижу в этом ничего криминального — кажется, что это нормальный этап развития. В целом, посмотрим, к чему приведёт развитие HR или рекрутинговых инструментов.

Лера Турчак: Когда ты сталкиваешься с таким, у тебя возникает вопрос: это проблема на каком-то верхнем уровне, когда кто-то просто принёс HR-бота и сказал — пользуйтесь, или же дело в плохом онбординге самого HR-бота?

Лидия Мисько: Бывает по-разному. Во-первых, если говорить об онбординге, то это относительно новая тенденция — появилось понятие онбординга AI-агента. По сути, этапы очень похожи на то, как мы вводим в должность живого специалиста. Всё зависит от того, какие ошибки совершает бот. Если говорить о причинах, то, на мой взгляд, на поверхности лежит следующее: AI сейчас — модная тема, и топ-менеджмент часто приходит с идеей внедрить его везде, где только можно. Чем больше у нас AI в компании, тем лучше — сейчас мы всё улучшим, оптимизируем процессы. Но чем быстрее мы ждём результатов и чем менее детально продумываем внутренние процессы, тем больше рисков.

Кроме того, часто возникает соблазн полностью исключить человека из процесса: мол, пусть бот сам всё сделает, а я подключусь только на последнем этапе, когда кандидаты уже дошли до финального собеседования. И тогда у меня появляется свободное время для других задач. Но как только мы полностью убираем человека из этой цепочки, всё превращается в чёрный ящик, который работает по каким-то своим законам. Эти законы не всегда соответствуют ни этике, ни здравому смыслу — просто потому, что система изначально не была для этого создана.

Лера Турчак: Если попробовать быстро разобраться, как правильно использовать AI-ботов, то, на мой взгляд, схема должна быть такой: бот занимается первичным скринингом, а дальше общение переходит к рекрутеру или HR-специалисту. Как это, по-твоему, должно быть устроено?

Лидия Мисько: Я иногда буду использовать английские слова и медленно переводить их на русский — просто потому, что последние несколько лет работаю на английском языке. Мы называем это human touch — элемент человеческого участия, который обязательно должен сохраняться и быть заметен между строк, даже если человек понимает, что общается с ботом. Плохая идея — пытаться настроить бота так, чтобы он притворялся человеком. Кажется, эта волна уже прошла: все научились писать боту в ответ, игнорируя инструкции, и просить, например, рецепт гречки. Лучше, когда бот изначально честно говорит: «Я бот. Если что, могу позвать живого человека». Вот так это можно реализовать — прозрачно и понятно.

Боты нужны для того, чтобы выполнить ограниченный набор функций: например, уточнить или заполнить пробелы в твоём резюме, спросить у тебя информацию, которую не нашёл в присланном файле, и договориться о времени для Zoom-созвона.  Всё остальное, если потребуется, я могу передать в виде вопроса живому человеку. Такой бот, на мой взгляд, — это экологичный инструмент для скрининга: он изначально прозрачен, сразу обозначает границы своих функций и полномочий и не пытается создать иллюзию, что полностью заменяет живого рекрутера или HR.

На таких ботов можно спокойно отвечать, потому что большинство воспринимает их просто как очередной спам. Но, в целом, с ними вполне можно вести коммуникацию — это действительно способ работы HR.

Основы кибербезопасности никто не отменял. Кстати, есть статистика: люди, которые ищут работу или только что устроились, обычно находятся в более уязвимой группе для кибератак. Просто потому, что, оказавшись на новом месте, ты ещё не до конца понимаешь, как всё устроено, и не всегда можешь сразу отличить фотографию настоящего директора от попытки социальной инженерии или спама, который может прийти даже на рабочую почту.

Ты действительно чувствуешь себя более уязвимым, становишься открытым для такого рода мошенничества. Конечно, я ни в коем случае не призываю, если вы ищете работу или только что устроились, радостно делиться любой информацией о себе со всеми ботами подряд и ждать, что после этого Яндекс тут же пришлёт оффер. Всегда нужно фильтровать, что именно ты рассказываешь, и обязательно проверять, как минимум с осторожностью относиться к тому, как бот объясняет, что будет делать с переданной ему информацией.

Тренды онбординга: от испытательного срока к двустороннему процессу

Лера Турчак: Спасибо. Теперь переходим к основной части. Мы немного разговорились. Если посмотреть на текущие тренды найма, онбординг, насколько я понимаю, — это часть самого процесса найма. Сейчас с поиском работы действительно сложно: многие не могут найти подходящую вакансию. Мы написали немало материалов о том, как IT-пузырь на рынке найма раздувался и в итоге громко лопнул. Сейчас наблюдается кризис кадров и, пожалуй, кризис самого поиска работы. Онбординг — это логичное продолжение найма, но до него доходят далеко не все. А те, кто доходит, уже настолько устали от поиска, что хотят как можно быстрее начать работать и влиться в команду.

Лидия Мисько: Во-первых, я бы начала с того, что мне не очень близка идея рассматривать онбординг как простое продолжение найма. Гораздо интереснее смотреть на найм и онбординг как на две первые ступени общего карьерного пути сотрудника внутри компании. Если взглянуть ещё шире, как это сейчас делают многие, например, через призму ментального здоровья или общего благополучия, то это, по сути, две стартовые ступени в жизненном карьерном треке человека.

Если сменить угол зрения и перестать воспринимать эти этапы как отдельные процессы — вот у нас был рекрутмент, вот сейчас будет онбординг, а дальше сотрудник предоставлен сам себе — появляется элемент стратегичности во всём, что мы делаем. Мне очень нравится этот тренд, особенно в том виде, в каком я его сейчас наблюдаю в европейских компаниях. Там стараются смотреть на онбординг не только как на процесс адаптации нового сотрудника, когда ему объясняют, как всё устроено и что принято, и уж точно не только как на этап проверки, правильно ли компания выбрала человека на этапе найма.

Потому что лет 7–10 назад я помню случаи, когда менеджеры воспринимали онбординг исключительно как испытательный срок. То есть у меня есть 90 дней, чтобы понять, подходит ли мне этот человек. При этом совершенно упускалась из виду вторая сторона процесса: сам новичок за эти 90 дней тоже оценивает, не ошибся ли он с выбором компании, правильно ли выбрал команду. Я встречала несколько кейсов, когда после окончания испытательного срока менеджер говорил: «Всё отлично, берём», а новичок отвечал: «Нет, спасибо, я пойду дальше что-нибудь искать». Сейчас этот тренд уже не нов, он хорошо закрепился, особенно на IT-рынке, и мне это очень нравится. К онбордингу стали относиться как к двустороннему процессу, где и компания, и новичок одинаково участвуют, оба проверяют свой выбор друг друга на будущее.

Что ещё из трендов? Конечно, искусственный интеллект, который сейчас пытаются внедрить буквально во все процессы. В целом идея хорошая, потому что часто бывает так: в большой компании, где работают 2–3 тысячи человек, есть всего один специалист по онбордингу. Понятно, что он физически не сможет уделить хотя бы по 10 минут каждому новичку — просто не хватит рабочего времени.

Лидия Мисько: Вот здесь как раз можно аутсорсить первую часть взаимодействия — например, с чат-ботом или системой, которая персонализированно подбирает программу обучения, которую новичок обязательно должен пройти. Это действительно экономит время для более сложных задач, где требуется эмпатия и человечность — а именно в этом HR и сильны.

Лера Турчак: Со стороны HR и компаний — изменилось ли что-то для разработчиков? Например, стало ли сложнее или, наоборот, проще проходить онбординг? Может быть, сейчас кто-то проходит его быстрее или медленнее? Как специалистам, которые проходят онбординг сейчас, ориентироваться в этих новых тенденциях?

Лидия Мисько: Я бы сказала, что в KPI онбординга точно не должно быть скорости. Пройти онбординг не за 90 дней, а за 30 — это примерно как принять решение о браке после первого свидания. Технически возможно, но приведёт ли это к чему-то хорошему — не факт. Просто потому, что наш мозг эволюционно устроен так, что ему нужно время, чтобы сформировать новые привычки, почувствовать себя частью новой команды, понять, как здесь всё устроено.

Даже чтобы просто запомнить новый сленг, требуется время, потому что чем более специфична культура — а айтишная культура очень специфична — тем больше там будет странных слов. Причём эти слова могут отличаться от компании к компании. Я никогда не забуду глаза одного новичка: на второй или третий день он пришёл ко мне поделиться впечатлениями и говорит, что всё было хорошо, пока на встрече ему не сказали: «Иди, потыкай няню Баобабом». А это был разработчик.

Лера Турчак: Допустим. И что он пошёл делать?

Лидия Мисько: Это были два внутренних сервиса в компании. По сути, нужно было, если перевести с их сленга на обычный язык, из одного сервиса отправить запрос в другой, чтобы проверить, есть ли связь и отвечает ли второй сервис первому. Но когда всё это обёрнуто в такую узкоспецифичную лексику, которую понимает только одна команда, людям сложно представить, что кто-то может этого не знать — для них это кажется очевидным. И вот это как раз тот момент, который невозможно ускорить, так же как невозможно резко ускорить изучение иностранного языка. Человеку просто нужно время, чтобы привыкнуть, освоиться на новом месте и выйти на ту самую рабочую мощность, которую от него все ждут.

Онбординг в разных компаниях: BigTech vs стартапы

Лера Турчак: Давай как раз обсудим разные типы компаний. Ты говорила, что онбординг может отличаться в зависимости от размера и типа компании. Насколько по-разному проходит онбординг, если ты идёшь, например, в BigTech, в стартап или в небольшой бизнес? Обычно, когда сравнивают BigTech и стартапы, говорят, что в бигтехе всё очень регулировано: тысяча согласований, шесть недель на одобрение какой-то задачи. А в стартапе всё происходит гораздо быстрее. Насколько отличается онбординг в таких компаниях? И помогает ли онбординг сгладить эту разницу между BigTech и стартапом?

Лидия Мисько: Давай начнём с того, что различия действительно существенные. В стартапах редко бывает возможность сразу вложиться в специализированные инструменты для онбординга или нанять отдельного специалиста, особенно если в компании всего пять человек. Создавать отдельную HR-команду на этом этапе, конечно, ещё очень рано.

Это первая особенность. Вторая заключается в том, что стартапы — это, как правило, большая ставка на идею и на будущее, а не на текущий момент. Обычно в стартапы приходят ради опционов, ради будущей прибыли, ради идеи, которая может изменить мир, а не ради стабильности или высокой зарплаты здесь и сейчас. Поэтому задача онбординга — не забыть поддержать эту идею. Важно подтвердить новичку, что да, именно это мы строим, и теперь он — значимая часть проекта. Показать, как вместе мы прямо сейчас меняем мир. Это первая особенность.

Вторая — если грубо разделить онбординг, я обычно выделяю смысловую и бытовую части. Бытовая — это всё, что связано с организацией первых дней: заказать стол, настроить ноутбук, выдать доступы — множество мелких, но важных деталей, о которых нельзя забывать. А смысловая часть — это про то, чем занимается компания, какую роль я в ней выполняю и как это соотносится с моим профессиональным самоощущением. В стартапах как раз здорово то, что онбординг чаще всего полностью ручной, и вот эта смысловая часть передаётся очень хорошо.

Это риск и для бигтеха, потому что у них обычно отлично выстроена бытовая часть. Просто если ты не умеешь организовать подготовку ноутбуков для трёхсот человек в десяти локациях ежедневно, как компания ты не выживешь. Поэтому такие инструменты у них обязательно есть, за ними следят, и всё, что касается формальных процессов — подпиши здесь, сделай там, возьми мышку, сходи за инструкцией по пожарной безопасности — у бигтеха работает безупречно. Но важно не потерять смысловую часть. Здесь, опять же, если ты бигтех, возникает соблазн решать и смысловые задачи теми же методами, что и бытовые.

Как решается бытовая проблема? Человеку нужен стол — ты идёшь, заказываешь стол, ставишь стол. Всё просто: открыть холодильник, достать жирафа, закрыть холодильник. Но если человеку нужно рассказать об особенностях корпоративной культуры, есть риск поступить также: написать семь корпоративных ценностей, отправить письмо сотруднику, а ещё и попросить расписаться, что ознакомлен. Но такой способ передачи корпоративной культуры не работает совсем.

Поэтому чем креативнее и эмпатичнее команда, отвечающая за онбординг в большой компании, подойдёт к задаче знакомства новичка с корпоративной культурой, тем органичнее для него пройдёт этот этап корпоративного пути.

Личный опыт онбординга: от «гиперактивного рыжика» до обновления процессов

Лера Турчак: Исходя из твоего опыта — ты ведь в основном работала в BigTech, насколько я понимаю. Поэтому у меня такой вопрос: проходит ли специалист по онбордингу сам онбординг, и как это происходило у тебя? И, опираясь на твой опыт работы в BigTech, расскажи, какие ты заметила минусы или недочёты, а может быть, наоборот, что-то очень классное, что захотелось масштабировать. Особенно интересно узнать о твоих изменениях, когда ты уже сама отвечала за обновление онбординга.

Лидия Мисько: Однажды я действительно оказалась в роли сапожника без сапог. Я выходила на работу в филиал компании: в головном офисе в Москве всё уже было выстроено, а я начинала в Питере. Это было ещё до пандемии, когда Zoom не был так распространён. Я пришла туда как специалист по онбордингу, и мне сказали: вот тебе чистое поле, сейчас сама на собственном опыте поймёшь, с какими сложностями мы сталкиваемся, и будешь строить процесс с нуля. Я согласилась и начала работать. Самый сложный момент, который мне запомнился, был через пару недель, когда мне нужно было задать вопрос руководителю — а я тогда ещё была совсем зелёным специалистом.

Он тогда был в Москве, а я — в Питере. Зумов ещё не существовало, поэтому я просто позвонила ему по телефону, чтобы что-то спросить. Он снял трубку и ответил: — Здравствуй, мой гиперактивный рыжик! Что ты сегодня хочешь у меня узнать?

В тот момент мне это совсем не показалось замечательным. Потому что потом я несколько месяцев ходила и думала: а что он имел в виду? Это хорошо или плохо? Мне радоваться, что ему нравится моя активность, или, наоборот, понять, что я его достала своими звонками и стоит перестать? Но я тогда была слишком юной, чтобы спросить напрямую, и просто мучилась сомнениями. Прошло уже столько лет, а я до сих пор помню этот момент. Толя, если ты меня сейчас слушаешь... Да, Толя, если ты слушаешь, знай: я до сих пор не понимаю, что ты тогда имел в виду.

Лера Турчак: Надеюсь, Толя появится в комментариях, и мы наконец-то приоткроем этот занавес тайны. Давай тогда так: строить или обновлять — что для тебя сложнее, а что интереснее?

Лидия Мисько: Строить, конечно, веселее. И, кажется, даже немного легче, потому что обычно специалист по онбордингу появляется в компании тогда, когда всем уже очень-очень не хватает онбординга, и запрос очень хорошо понятен. То есть ты не просто приходишь как какой-то странный сотрудник из смежной команды, которому вдруг понадобились непонятные вещи, без которых мы спокойно обходились последние десять лет. И вот теперь нам нужно что-то для него сделать, что-то отдать или изменить. Поэтому строить процессы с нуля интереснее, но, конечно, сложнее. Как всегда в HR, это тот самый самолёт, который уже летит: мы не можем его посадить, полностью переделать и снова запустить. HR-функция никогда не сможет сказать: «Давайте остановим найм на полгода, внутри всё переделаем, а потом начнём заново — обновлённые и классные».

Всё приходится делать на ходу. И важно не сломать текущие процессы, пока ты их оптимизируешь или обновляешь. Это первая особенность. Вторая — любые HR-процессы всегда тесно связаны с огромным количеством персональных и чувствительных данных. Например, классическая ситуация при онбординге: нужно сопоставить мнение руководителя о новичке и мнение самого новичка о руководителе. Задача — чтобы оба видели одну и ту же картину мира, чтобы не получилось так, что новичок уверен: всё плохо, его вот-вот уволят, а руководитель думает: «Да нет, всё нормально, если что-то будет не так — я ему скажу».

Или бывает наоборот: новичок уверен, что он прекрасен, что у него всё хорошо, а руководитель уже ходит к HR и интересуется, как бы его побыстрее уволить.

Поэтому задача онбординга — убедиться, что у всех одинаковое представление о ситуации. Если есть какие-то сложности — и руководитель, и новичок должны о них знать. Если всё хорошо — оба тоже в курсе, что всё в порядке. Представь, мы общаемся с руководителем и новичком, спрашиваем, как они себя чувствуют, какие есть сомнения или трудности, и всё это где-то фиксируем. Теперь представь, сколько суперчувствительной информации накапливается там, где мы храним результаты таких разговоров. Это повышает уровень сложности к любым инструментам и их изменениям. Очень важно не допустить утечки этих данных, не потерять их и не показать случайно тому, кому видеть их не положено.

Поэтому с нуля построить систему обычно проще, чем обновлять уже существующую.

Лера Турчак: Подожди, ты упомянула возможную утечку данных. На каком этапе это может произойти? Это ошибка обычного разработчика или что-то ломается внутри команды?

Лидия Мисько: Бывает, что мы не до конца договорились о настройках инструмента. Например, представь, что мы храним какие-то данные — допустим, в трекере. В какой-то момент мы переносим один проект в другой, переименовываем его или решаем заархивировать старые тикеты и завести новые. И вот система устроена так, что где-то мы забыли поставить галочку, например, сделать проект приватным. Это мой ночной кошмар, честно, даже думать об этом страшно. Представь, что в какой-то момент все эти данные становятся доступны всем новичкам или даже всей компании. Это ужасно со всех сторон. Одна из моих главных задач как специалиста по инструментам для HR — сделать так, чтобы эти настройки были максимально защищены от человеческих ошибок. Чтобы даже если где-то что-то пошло не так, данные всё равно оставались защищёнными, и то, что должно быть приватным, оставалось приватным.

Мне действительно страшно даже думать об этом. Но вот представь: в какой-то момент результаты становятся доступны всей компании или всем новичкам. Это со всех сторон проблема.

Лера Турчак: Да, ведь когда результаты онбординга одного человека или нескольких вдруг становятся открытыми для всей компании, получается, что все знают, как ты проходишь онбординг, справляешься или нет, что о тебе думают другие.

Лидия Мисько: По-разному. Например, внутри могут быть отзывы руководителя о том, как новичок справлялся с задачами на испытательном сроке. Здесь важно помнить, что особенно в IT-компаниях тимлидом часто становится не человек с врождёнными управленческими навыками, а самый опытный разработчик в команде. Поэтому очень важно вовремя, когда разработчик становится тимлидом, объяснить ему базовые принципы управления, в том числе как правильно давать обратную связь сотрудникам.

Если это обучение прошло — отлично. Если нет, то обратная связь, которую такой руководитель даёт новичку, часто требует доработки или корректировки, прежде чем её можно будет показать самому новичку. Это как раз тот момент, с которым искусственный интеллект ещё долго не сможет справиться. Здесь обязательно нужен человек с настоящей эмпатией, который будет следить за такими процессами. Если, например, нужно собрать вместе не очень опытного руководителя и новичка, чтобы они обменялись обратной связью, обязательно нужен медиатор, который понимает, что происходит, и при необходимости сможет скорректировать этот процесс.

Метрики успеха онбординга: от удержания до обратной связи

Лера Турчак: Я поняла тебя. Переходя непосредственно к онбордингу как к процессу, расскажи, какие целевые метрики вы используете, чтобы понять, прошёл человек его или нет — как со стороны компании, так и для самого разработчика. И вообще, чего HR ожидают от специалистов, которых наняли? Мы ведь говорим об онбординге как об испытательном сроке, правильно? Когда человек знакомится с компанией, командой и всем остальным.

Лидия Мисько: Давай начнём с того, что онбординг и испытательный срок действительно часто пересекаются — обычно это те же 90 дней. Но испытательный срок — это скорее юридическое, кадровое понятие: это период, когда и компания, и сотрудник могут проще расстаться, чем после его окончания. Онбординг — история более комплексная. Испытательный срок сам по себе не отвечает на вопросы, которые нам действительно важны, например, насколько человек чувствует себя своим в компании?

Поэтому важно, конечно, учитывать кадровые аспекты испытательного срока и не упустить момент, когда нужно принять решение. Онбординг — это понятие немного шире.

Если говорить о показателях, конечно, возникает соблазн свести всё к простой формуле: если 100% новичков проходят испытательный срок и остаются в компании после 90 дней, значит, с онбордингом всё отлично. Я всегда с этим спорю. Представь, например, что на этапе найма произошла ошибка: новичку сказали одно, он услышал другое, или информация была подана так расплывчато, что он сделал свои выводы, согласился на оффер, пришёл в компанию — а тут всё совсем не так, как он ожидал. В этот момент у него есть выбор: либо остаться и потерпеть, раз уж пришёл, либо честно сказать: «Спасибо, но, похоже, мы ошиблись, давайте разойдёмся, пока не стало слишком поздно». С экономической точки зрения часто выгоднее признать ошибку найма как можно раньше и расстаться с человеком, чем пытаться его удержать.

В противном случае он может проработать ещё 3, 6 или 9 месяцев, ничего полезного не сделать, быть постоянно унылым и демотивировать всю команду — ведь грустный сотрудник не может не влиять на атмосферу. В итоге через 9–10 месяцев он всё равно уйдёт. Хороший онбординг как раз и позволяет безболезненно расстаться, если становится понятно, что всё пошло не так.

Я бы сказала, что если мы хотим оценивать метрики онбординга с точки зрения того, кто остался в компании, а кто нет, то стоит смотреть не только на первые 90 дней, а на первые шесть месяцев. Чем меньше у нас внезапных увольнений в период от шести до восьми месяцев после начала работы, тем лучше прошёл онбординг. Это значит, что те, кто понял, что нам не по пути, ушли раньше, и мы успели найти им замену или как-то решить этот вопрос. А те, кто остался, действительно нашли себя в компании и работают с нами дальше. Вот это и есть показатель здорового онбординга.

Кроме того, существуют компании, которые сознательно идут на более затратный путь: на этапе рекрутмента они берут чуть больше людей и спокойно относятся к тому, что кто-то уйдёт уже в процессе онбординга. Для них это просто продолжение отбора, который немного смещается по времени и захватывает уже этап работы.

Есть и более конкретные метрики, например, количество ошибок в бытовых вопросах во время онбординга. Это легко измерить: можно посчитать, скольким новичкам забыли подготовить ноутбук к дате выхода или сколько руководителей забыли, что у них выходит новый сотрудник, и, например, ушли в отпуск в этот момент.

Эти метрики тоже полезно отслеживать, потому что их относительно легко корректировать — достаточно тонкой настройки инструментов. Если мы всем вовремя напомнили, если, скажем, у новичка изменилась дата выхода, и мы никого не забыли об этом предупредить, то управлять такими метриками довольно просто.

Лера Турчак: То есть твоя задача как HR-специалиста, который занимается онбордингом, — прийти в процессы компании, посмотреть, что там можно улучшить или обновить. И вот на этом этапе начинается автоматизация: внедрение AI и всё, что с этим связано. Когда ты понимаешь, что, например, с человеком можно было бы попрощаться раньше, если бы мы сразу рассказали ему что-то важное о компании. В итоге и расстались бы раньше, и времени потратили бы меньше. Как это обычно происходит?

Лидия Мисько: Более того, следующий вывод, который напрашивается: эту информацию человеку можно было бы дать ещё на этапе отбора, вынести её в рекрутмент. Если мы на этапе онбординга видим какие-то проблемы, это как раз причина, почему важно собирать и фиксировать обратную связь от новичков. Здесь отлично вписывается AI — с точки зрения анализа и суммирования ответов. Например, если мы регулярно видим в отзывах, что новички неприятно удивлены расписанием автобусов, которые ходят от ближайшей станции метро до офиса.

Для нас это очень чёткий сигнал: нужно обратиться к рекрутменту и попросить их рассказывать об этом на этапе собеседований. Иначе люди просто не понимают, чего ожидать. Если мы заранее обо всём предупредили, человек уже понимает, что его ждёт, и может либо сразу сказать: «Да, меня это устраивает», либо ещё раз обдумать своё решение. Таким образом, мы передаём ему ответственность за этот выбор.

Задача автоматизации в онбординге — помочь людям не пропустить важные даты. В онбординге они достаточно очевидны. Например, дата принятия оффера — это обычно ещё зона ответственности рекрутмента. А вот дата выхода — ключевая, вокруг неё строится весь процесс.

Сложность в том, что эта дата иногда меняется. Например, если кандидат релоцируется, мы можем зависеть от билетов. Если он заканчивает дела на предыдущем месте работы, может попросить ещё неделю, чтобы корректно попрощаться с коллегами. Причин, по которым дата выхода сдвигается, действительно масса. И об этих изменениях должны знать ещё несколько подразделений: админкоманда, которая готовит рабочее место; IT-команда, отвечающая за оборудование; релокационная или иммиграционная команда, занимающаяся документами и визами.

Вот все эти сотрудники должны получать обновления о любых изменениях даты выхода, которые происходят. Чем лучше настроена автоматизация, тем более бесшовно проходит этот процесс. К сожалению, бывают ситуации, когда, например, в понедельник утром новичок приходит в офис, обращается на ресепшн: «Здравствуйте, я пришёл, вы же меня ждали», — а его никто не ждал, потому что его ожидали только через неделю. В таких случаях автоматизация действительно помогает избежать подобных недоразумений.

Обычно три месяца испытательного срока делят на три этапа, и в конце каждого месяца команда и новичок встречаются, чтобы сверить часы и убедиться, что всё идёт по плану. Если что-то идёт не так, важно понять, где требуется корректировка. Чем больше людей в компании и чем больше новичков одновременно проходят этот путь, тем важнее вовремя обращаться к нужным людям и задавать им необходимые вопросы. Здесь автоматизация незаменима: в отличие от человека, она всегда помнит, когда и какие встречи нужны, что уже сделано, а что ещё нет, и может вовремя напомнить, особенно о критически важных моментах.

Ну и, конечно, конец испытательного срока — обычно это 90 дней, если говорить о российских компаниях. Эта дата критична: если компания принимает решение расстаться с сотрудником, важно сделать это до истечения 90 дней, потому что после этого процедура становится гораздо сложнее и болезненнее.

Автоматизация в онбординге: от писем до персонализированных курсов

Лера Турчак: Ты упоминала автоматизацию процессов. Когда ты её разрабатываешь — будь то внутри компании, как консультант или приглашённый специалист, — автоматизация обычно исходит из потребностей бизнеса? Или бывает, что обратная связь приходит от новичков, которые только что прошли онбординг? То есть автоматизация больше направлена на упрощение бизнес-процессов или на то, чтобы лучше удерживать новых сотрудников?

Лидия Мисько: В одной из компаний, где я работала, у HR-команды даже был девиз, связанный с людьми. Мы всегда были своего рода мостом между бизнесом и потребностями сотрудников, и важно учитывать обе стороны. К счастью, в онбординге есть определённые закономерности, по которым проходит адаптация любого новичка в коллективе, и существуют незаменимые элементы онбординга, которые обязательно должны быть — независимо от того, чего хочет бизнес или сами новички.

В онбординге есть обязательные элементы, которые нельзя исключить — например, ознакомление новичка с определёнными корпоративными политиками, поскольку этого требует законодательство. Это must-have, который просто необходимо включать, даже если никто особо этого не хочет.

Кроме того, существуют текущие проблемы, о которых чаще всего знают не бизнес, а тимлиды конкретных команд. Эти боли можно попытаться решить уже на этапе онбординга. Здесь важно поговорить с тимлидами или с командами — я обычно делаю это в формате фокус-групп или интервью. Чем сложнее проблема, тем выше риск начать решать её не с той стороны, поэтому лучше глубже разобраться, чтобы понять, что именно можно исправить. Такие вещи тоже можно добавить в онбординг отдельным блоком.

Например, в IT-компаниях я часто сталкивалась с ситуацией, когда новички жалуются на недостаток обратной связи от руководителя. Им дают задачи, они что-то делают, а в ответ слышат только: «Окей». Но что значит это «Окей»? Это «всё настолько плохо, что даже комментировать не хочется» или «если что-то будет не так, я тебе скажу»? Где граница этого «Окей»? В итоге новичок остаётся в растерянности и не понимает, как ему двигаться дальше.

Здесь, к счастью, есть простые методики: когда ты приходишь к руководителю, можно дать ему понятную схему, например, как выдать обратную связь. Моя любимая — это три пункта: что человеку стоит продолжать делать, что перестать делать и что начать делать. Уже после такой обратной связи у новичка появляется гораздо больше понимания, как скорректировать свои действия, чтобы всем было комфортнее и лучше.

Лера Турчак: Если говорить о примерах автоматизации на разных этапах — до выхода, во время, на финальной стадии прохождения онбординга, — что вообще подразумевается под автоматизацией процессов? Это AI-боты, какие-то синхронизированные между собой таблицы? Как это выглядит со стороны человека, который приходит и проходит онбординг?

Лидия Мисько: Обычно автоматизация начинается с самого простого — письма о дате выхода. Через такое письмо можно донести много важной информации. Это первый шаг сотрудника в компанию, поэтому здорово, если письмо красиво оформлено, приходит вовремя и создаёт ощущение, что его действительно ждут. В нём можно сразу рассказать бытовые детали: когда прийти, как добраться, что взять с собой.

Обычно, если автоматизировать рассылку таких писем и, например, настроить её за неделю до выхода сотрудников, это, во-первых, снимает нагрузку с рекрутеров или HR. Иначе мы просто не сможем передать человеку эту информацию. Кроме того, автоматизация немного структурирует процесс.

Есть варианты усложнения автоматизации до выхода сотрудника. В некоторых компаниях с выбором рабочего имейла настоящая анархия: рабочая почта может быть не просто lera.turchak@корпоративноеимя.com, а сотруднику предлагают выбрать любое слово, за редким исключением, которое он хотел бы видеть перед «собачкой». У нас, помню, был, например, «синий лосось».

Правда, вариантов было много. И здесь задача в следующем: во-первых, взять выбранный человеком логин и проверить, не занят ли он уже кем-то другим. Во-вторых, убедиться, что этот логин не совпадает с каким-то стоп-словом из списка — чтобы в корпоративной почте не появлялись нежелательные или неэтичные адреса.

Однажды мне пришлось решать такую задачу. Мы сделали отдельный инструмент с веб-интерфейсом, где можно было ввести свои пожелания по логину — например, «Синяя Черника». Форма отправляла запрос в нашу базу данных и проверяла, нет ли совпадений и не содержит ли выбранное слово чего-то неэтичного или похожего на это.

Классические автоматизации, с которых обычно начинают на этапе собственного онбординга, — это всевозможный шедулинг важных событий. Например, напомнить руководителю о первом рабочем дне сотрудника и поставить соответствующую встречу в календарь. Или напомнить HR-ам о завершении испытательного срока сотрудника, разослать напоминания за неделю до этого события и попросить всех не забыть принять решение в срок.

Также полезно автоматически отправлять напоминания сотруднику и руководителю в конце первого и второго месяца работы, чтобы узнать, как у них дела. Такие же автоматизации отлично подходят для обучения. Чем больше компания, тем больше у неё различных курсов и политик, с которыми нужно ознакомить нового сотрудника. Причём не важно, идет ли речь о формальных, не самых любимых процедурах, которые всё равно необходимо пройти, или о действительно важном и полезном обучении, необходимом для работы.

Первый уровень автоматизации — это рассылка всех обязательных курсов с последующей проверкой, прошёл ли их сотрудник. Второй уровень — это когда мы учитываем уровень позиции и подразделение сотрудника и, исходя из этого, добавляем специфичные для него курсы.

Лидия Мисько: Например, если мы видим, что сотрудник становится тимлидом, мы добавляем ему в программу обучения курсы по работе с командой, по тому, как давать обратную связь, как проводить калибровку оценок на ревью — что-то в этом духе.

Лера Турчак: Вот как раз про оценку хотела спросить. Она ведь тоже может быть автоматизированной, точнее, должна быть автоматизированной, или эту автоматизацию всё равно нужно связывать с человеческим фактором — с HR, например? Насколько автоматизированная оценка может быть, скажем так, жёсткой по отношению к тому, как человек прошёл курсы или обучение, и насколько она вообще влияет на дальнейшую судьбу сотрудника в компании?

Лидия Мисько: Здесь я, наверное, ретроград, но считаю, что автоматизировать можно всё, что касается сбора метрик. Если стоит задача посчитать количество коммитов или узнать, сколько раз сотрудник опаздывал на созвоны — пожалуйста, автоматизируйте, это действительно экономит время. Но если нужно посмотреть на эти данные и принять содержательное решение — например, в онбординге, когда решаем, готовы ли мы продолжать работать с человеком после испытательного срока, — здесь обязательно должен быть человек, который посмотрит на всё глазами и примет решение.

Потому что, какую бы продвинутую и умную AI-систему мы ни создали, полностью избавиться от риска предвзятости или упущения каких-то нюансов невозможно. То есть мы пока ещё не дошли до полной автоматизации, когда решения, влияющие на судьбу человека, принимает исключительно робот. Здесь всё ещё остаётся пространство для человеческой коммуникации.

Да, я, наверное, как ретроград, буду до последнего настаивать на этом: обязательно должен быть человек, который посмотрит на данные и примет окончательное решение.

Лера Турчак: Это действительно успокаивает, спасибо. Скажи, а ты в своём опыте сталкивалась с каким-то пределом автоматизации? Были ли случаи, когда приходилось возвращаться от автоматизированных решений обратно к человеческому фактору, к живому общению?

Лидия Мисько: Были такие мысли. Например, у нас уже был чат-бот, который помогал новичкам в период испытательного срока. Главное преимущество чат-бота — он доступен 24/7, в отличие от руководителей или коллег по команде. И ему не стесняешься задавать вопросы, которые могут показаться глупыми или непрофессиональными. Хотя на самом деле, чем больше вопросов задаёт человек, тем лучше — так проще прояснить всё на старте.

Обычно чем выше позиция, тем сложнее становится с этим справляться. Когда ты выходишь на уровень мидла или сеньора, появляется ощущение: «Я уже всё знаю, меня наняли за мои знания, как же я теперь буду спрашивать, как у вас тут всё устроено? Я ведь должен сам это понимать». И это часто приводит к ошибкам, потому что новичку бывает неловко признаться, что он не понимает, как всё работает именно в этой команде.

А ведь может оказаться, что у них какой-то совершенно специфичный процесс, который исторически сложился именно так. Это своего рода секретные знания, которыми бы с удовольствием поделились, если бы их спросили, но им даже в голову не приходит, что кто-то может этого не знать. В итоге на пустом месте возникает риск серьёзной ошибки: одному было неловко спросить, а другие не подумали, что об этом вообще нужно рассказать. И вот здесь чат-бот часто помогает, потому что у чат-бота спросить не стыдно.

Знаешь, если мои персональные данные куда-то утекут, мне не так страшно за историю запросов в браузере, как за историю запросов в калькуляторе. Вот это из той же серии.

Давай я закончу мысль про чат-ботов и автоматизацию. Чат-бот на этапе онбординга — это действительно удобно, он экономит время. Но важно чётко определить момент, когда чат-бот должен перестать пытаться решить вопрос самостоятельно и пригласить человека. Например, если сотрудник спрашивает у чат-бота: «Когда мне заплатят зарплату?», — бот может ответить: «Вот наши зарплатные дни» или «Вот правила, по которым выплачивается зарплата».

Если вопрос: «На какой счёт мне придёт зарплата?», — чат-бот проверяет профиль в 1С и сообщает: «У тебя указаны такие-то банковские реквизиты, туда и поступят деньги». Но если сотрудник спрашивает: «А Вася получит зарплату больше, чем я?» — вот здесь чат-бот должен остановиться и предложить обсудить этот вопрос с руководителем или HR, и, если нужно, может их позвать.

Чем точнее настроена эта граница, тем лучше мы защищены от ситуаций, когда чат-бот начинает «галлюцинировать» и выдавать что-то не по делу. Или, наоборот, отвечает сухой формальной фразой: «В нашей компании не принято это обсуждать. До свидания». В итоге сотрудник остаётся со своим вопросом, который для него важен, но больше ни с кем его не обсудит и сделает собственные выводы, которые могут не соответствовать действительности.

Поэтому в любой ситуации, где нужно обсудить сложные или чувствительные вопросы, где требуется эмпатия, любой автоматизированный инструмент должен притормозить и пригласить человека — HR-специалиста, руководителя, в общем, кого-то, кто умеет с этим работать.

Лера Турчак: У меня как раз возник вопрос про неудобные темы, которые сложно обсудить напрямую. Ты задаёшь их чат-боту, но читают ли потом люди то, что ты туда написал? Может ли это как-то на тебя повлиять, или это исключительно твой личный диалог с ботом? Всё-таки, когда речь идёт о корпоративных вопросах, к ним относишься серьёзнее, чем к личным. Даже если на работе говорят: «Пользуйся спокойно, мы не будем тебя по этому оценивать», всё равно остаётся сомнение.

Лидия Мисько: Сейчас на европейских HR-конференциях практически невозможно найти встречу, где бы не обсуждали искусственный интеллект в контексте приватности, персональных данных и их использования. Все сходятся во мнении: чем прозрачнее мы объясняем, какие данные ты вводишь в чат-бота и куда они дальше идут, тем лучше.

Поэтому здесь не так важно, какой будет ответ. Прочитает ли SEO-компания лично все твои запросы в онбординговом чат-боте или они исчезнут сразу после ввода — это не имеет значения. Главное, что мы заранее, открыто и прямо об этом предупреждаем, ещё до того, как человек начинает общаться с чат-ботом. В таком случае он сам может оценить риски и последствия, принять осознанное решение — что ему безопасно спрашивать у чат-бота, а что нет.

Лера Турчак: А этот чат-бот, о котором ты говоришь, — это универсальное решение для всех компаний? Или бывают ситуации, где он не подойдёт, окажется лишним? И вообще, как он работает на практике? Для кого он предназначен, как долго им можно пользоваться? Он доступен только на время онбординга или дольше?

Лидия Мисько: Я бы сказала, что сейчас отличное решение — это когда чат-бот интегрирован в HRS-систему. HRS — это Human Resources Information System, то есть система, где хранятся данные о сотрудниках: их должности, кто у них тимлид, кто HR-бизнес-партнёр и так далее. Плюс такого чат-бота в том, что он может быть полезен сотрудникам на протяжении всего их времени в компании — просто на разных этапах будут возникать разные вопросы.

Тебе, например, интересно, когда будет первый день выплаты зарплаты. Потом возникает вопрос: как я могу оплатить курс повышения квалификации, если хочу, скажем, поехать на конференцию? Бот здесь полезен тем, что, прежде чем ответить, может посмотреть твой профиль сотрудника и, например, понять: ага, это Team Lead. А для Team Lead по внутренним политикам положены определённые обучающие курсы или, скажем, три поездки на конференцию в год. И тогда бот может дать очень персонализированный ответ.

Особенность такого бота в том, что он довольно дорогой. Чтобы его использовать, нужна установленная HRS-система, в которую бот интегрируется. Обычно требуется команда, которая убедится, что все права настроены корректно: если я спрашиваю у чат-бота, сколько получаю, он отвечает, а если спрашиваю, сколько получает CEO, бот уже не выдаёт эту информацию.

Это отличное решение для средних и, конечно, для крупных компаний, где экономия времени HR-команды за счёт такого чат-бота значительно превышает затраты на его внедрение и поддержку. А вот если компания небольшая, где можно напрямую пообщаться с нужным человеком, я бы задумался, стоит ли вообще внедрять такую систему. При небольшом количестве кандидатов и новичков мы не сэкономим много времени, зато потратим немало ресурсов на покупку, внедрение и дальнейшую поддержку такого решения.

Сейчас я, скорее, занимаюсь исследованием того, как с точки зрения законов социальной психологии внедрить чат-бота так, чтобы он воспринимался как помощник, а не как бесполезный и дорогой инструмент, который просто купили, внедрили, и никто им не пользуется, потому что он кажется подозрительным, например.

Лера Турчак: Вот обучение и работа с этим AI-ботом — это будет зона ответственности HR-ов, или потребуется отдельный специалист, которого нужно будет обучать и который будет постоянно поддерживать и обновлять этого бота? Это что-то новое или это интегрируется в текущий процесс контроля? На ком вообще лежит эта задача?

Лидия Мисько: Чаще всего такая задача ложится именно на HR-технические подразделения. За любым инструментом нужен присмотр, и без внутренней поддержки он не сможет полноценно работать. Особенно если речь идёт о системе, которая имеет доступ к персональным данным сотрудников — за ней обязательно должен следить человек, который понимает, что относится к персональным данным, а что — к открытым. Поэтому я убеждена, что такая роль обязательно должна существовать, и, скорее всего, она должна быть внутри HR-подразделения, где-то рядом с HR-техом.

Лера Турчак: Если речь идет об AI-боте или какой-то no-code разработке, всё равно нужна техническая команда, которая будет поддерживать этот продукт. То есть, по сути, для всех инструментов автоматизации требуется сопровождение.

Лидия Мисько: Да, обязательно. Я часто сталкивалась с такой ошибкой восприятия: кажется, что если мы софтвер-компания, то можем сами всё быстро разработать — за неделю, бесплатно, не тратя бюджет на покупку готовых решений. Идея кажется привлекательной: сейчас сделаем и забудем. Но на практике всегда нужны ресурсы на поддержку и обновление этих инструментов. Парадоксально, но часто оказывается, что покупное решение в итоге дешевле, чем самописное, потому что своё потом приходится постоянно поддерживать и дорабатывать. Либо команда говорит: «Мы это на коленке за вечер собрали, зачем к нам теперь с вопросами?», либо ведущий разработчик вместо работы над клиентским продуктом вынужден заниматься внутренними задачами. Поэтому часто выгоднее купить готовое решение и оставить техническую поддержку на стороне провайдера — это оказывается дешевле и эффективнее, чем разрабатывать всё с нуля внутри компании.

Мечты об идеальной автоматизации и этика AI в HR

Лера Турчак: Интересно, ты говоришь про чат-боты и автоматизацию. Есть ли у тебя проект, который ты хотела бы реализовать, если посмотреть на твой опыт? Может быть, такой проект ещё не существует, или нет подходящей компании, но в идеальном мире — какой проект по автоматизации HR ты бы хотела видеть? Чего, на твой взгляд, сейчас не хватает?

Лидия Мисько: У меня есть довольно очевидный ответ. Я, конечно, мечтаю о классном, умном агенте, который сможет заменить HR в диалогах с сотрудниками. Ведь сотрудники генерируют огромное количество вопросов на всех этапах работы в компании, и здорово, когда первую линию этих вопросов можно закрыть без участия человека — это сильно экономит ресурсы. Мне кажется, такие проекты интереснее разрабатывать на стороне уже готовых продуктов, чем внутри корпоративного HR-теха. Поэтому я просто тихо надеюсь, что наш HR-AS провайдер когда-нибудь реализует что-то подобное, и мы сможем это протестировать и использовать.

Лера Турчак: Если мы можем автоматизировать онбординг, то есть процесс адаптации, можно ли автоматизировать и увольнение? Например, чтобы чат-бот мог сопровождать этот процесс: возник вопрос по сотруднику — бот помогает разобраться.

Лидия Мисько: Я бы не назвала этот подход экологичным. И это точно не то, во что мне хотелось бы когда-либо вкладывать свои ресурсы. Но давай порассуждаем. Как человек, который последние три года проработал в европейских компаниях, я не вижу для такого легального пути.

Из экологичных инструментов, которые мне известны и которые связаны с увольнением, можно использовать аналитику для прогнозирования рисков. Например, у нас есть система, которая анализирует данные сотрудника, собирает множество деталей и на их основе сообщает HR, что у определённого списка сотрудников высокий риск того, что они могут принять решение об уходе в ближайшие месяцы. На это стоит обратить внимание.

Очень важно, чтобы система на основе этих данных ничего не предпринимала автоматически. Мы никогда не избавимся от ситуаций, когда она ошибается или предвзято интерпретирует информацию. Но здорово, когда система просто поднимает красный флажок, передаёт его HR или тимлиду, и уже они решают, что делать с этой информацией.

Это тоже немного напоминает сервис из «Чёрного зеркала»: собирается статистика по сотруднику за определённый период, и чат-бот советует, что делать дальше, на что обратить внимание. Честно говоря, это немного пугает, но в этом есть определённая логика — понятно, откуда такая идея могла появиться.

Мне кажется, сейчас для HR-департаментов одна из ключевых задач — не превратиться в то самое «чёрное зеркало». Но если говорить о сборе статистики, тут всё зависит от подхода. Вот, например, я ношу кольцо, которое собирает данные о моём сне: сколько я сплю, сколько раз просыпаюсь, во сколько ложусь и так далее. На основе этих данных я могу делать выводы о том, на что стоит обратить внимание. Я сама купила это устройство и радуюсь, когда оно даёт мне рекомендации. Мне действительно нравится использовать такие технологии, чтобы, например, работать над эффективностью собственного сна.

Если говорить об аналитике по сотрудникам, здесь похожая ситуация. Аналитика — это всего лишь инструмент, и всё зависит от того, как мы его используем. Можно применять его неграмотно и во вред, а можно — чтобы вовремя заметить, что что-то идёт не так, и скорректировать свой взгляд на ситуацию.

Или, например, что-то, что мы могли бы упустить просто потому, что слишком заняты, не подумали об этом или вообще не знали. Такое, в принципе, бывает, но тут появляется система и говорит: «Слушай, обрати внимание на это».

Здесь я вижу опасность «чёрного зеркала» не в самой системе, не в том, что она существует и работает, а в том, как мы можем распорядиться этими данными, которые она нам предоставляет. Всё, как обычно, зависит от человека.

Лера Турчак: Я сейчас попробую подытожить наш разговор и подвести к вопросу. Мы обсуждали, насколько автоматизация полезна для сотрудника, который проходит через такие процессы. Например, есть сленг у разработчиков, который сложно формализовать и встроить в автоматизацию — его можно понять только в личном общении на работе. Таких процессов на самом деле много, и большинство из них раскрываются только в реальной работе.

С другой стороны, бот или другая автоматизация помогает собирать статистику: сколько раз человек опоздал, сколько раз пришёл вовремя, фиксирует как хорошие, так и плохие моменты. И вот вопрос: может ли сотрудник сейчас, или это уже стало стандартом, запросить у такого чат-бота информацию о себе? Например, узнать, что о нём думают руководители?

Лидия Мисько: Или, например, как у меня сейчас — не то чтобы рейтинг, а, скажем, какие сильные стороны мне нужно подтянуть на основании анализа обучения: прошёл ли человек обучение полностью или не завершил его ещё на этапе онбординга. Здесь я бы разделила два понятия.

Автоматизация может посчитать, задерживался человек или нет: например, вовремя ли он подключался к Zoom, или сколько раз за последний месяц он подключался последним и опаздывал на пять минут по сравнению с остальными. Но важно, что между тем, как мы получили эти данные, и тем, как делаем выводы — что хорошо, а что плохо — всегда есть человеческий фактор, который находится посередине. Мы не просто смотрим на цифры и сразу делаем выводы, а анализируем причины, и здесь обязательно нужен человек. Только после этого можно как-то оценивать ситуацию. Ведь, например, если говорить о подключениях к Zoom, представь: человек пришёл из компании, где было неприлично подключаться вовремя, и он просто переносит этот опыт, считая, что так принято везде. Или, допустим, ему выдали ноутбук, который каждый раз теряет Wi-Fi при запуске Zoom, и он тратит эти пять минут на переподключение.

Всякое может быть. Или, например, в Zoom есть комната ожидания: человек переходит по ссылке, попадает туда, и его руководитель должен его впустить, но почти всегда делает это с опозданием. То есть многое зависит от ситуации. А может быть, человек просто ленивый и считает, что все его подождут — для него это нормально.

Пока мы не посмотрим, какая история стоит за цифрами, мы не сможем сделать правильные выводы о том, хорошо это или плохо. Когда мы смотрим на любые цифры, аналитику, любые данные, которые посчитали, очень важно не потерять из виду саму историю. Это было большое отступление про аналитику, я уже забыла вопрос.

Лера Турчак: У меня, в принципе, вопрос про автоматизацию: насколько ей может пользоваться непосредственно специалист, разработчик? Вот, например, если говорить об обратной связи про себя.

Лидия Мисько: Здесь базовый принцип настройки прав доступа в любой такой системе — чат-бот не должен выдавать больше информации, чем сотрудник мог бы получить самостоятельно, если бы искал её в системе. Поэтому если в компании принята полная открытость, руководитель пишет фидбэк, который виден сотруднику, и сотрудник потом спрашивает чат-бота, то это классно: чат-бот просто показывает ему, что написал руководитель.

Если вы работаете в компании, где нет уверенности, что руководители умеют давать корректный фидбэк — а это отдельный навык, которому нужно учиться, — то прежде чем показывать сотруднику обратную связь от руководителя, её стоит проверить с точки зрения HR, чтобы убедиться, что всё изложено корректно. В такой ситуации, конечно, нельзя просто позволить чат-боту получить эту информацию и сразу передать её сотруднику.

Советы для разработчиков: как пройти онбординг с автоматизацией

Лера Турчак: Понимаю. Тогда, наверное, у меня заключительный вопрос. Мы всегда обращаемся к нашим читателям и зрителям — в основном это разработчики и специалисты. Какие советы вы могли бы дать по прохождению онбординга? Кому подходит автоматизация этого процесса, а кому, возможно, нет? Если специалисты видят, что в компании внедрена такая система, как понять, нужна ли она им? И вообще, насколько полезно проходить онбординг с помощью автоматизации?

Лидия Мисько: Я бы посоветовала на любой позиции не бояться спрашивать: «А как у вас принято это делать?» Такая формулировка позволяет, с одной стороны, не ставить под сомнение свою экспертизу — вы не говорите, что не знаете, как это делается, — а с другой стороны, выяснить важные детали внутренних процессов компании.

Мой второй любимый вопрос в процессе онбординга — это три коротких вопроса руководителю:

• Что мне перестать делать?
• Что продолжать?
• Что начать делать?

Это отличный способ получить обратную связь даже от тех, кто обычно не хочет или не умеет её давать, и сделать выводы о том, как скорректировать свои действия, чтобы успешнее справляться с новой ролью.

И ещё один совет: не стоит воевать с инструментами, которые уже используются в компании, но важно не бояться разбираться, как всё устроено, куда переходят данные, и обязательно спрашивать об этом, даже если информация не лежит на поверхности.

Что вы думаете про онбординг и как он проходил у вас — пишите в комментариях и задавайте вопросы, редакция и Лидия постараются ответить.