Читаем Rewired полностью

Для создания качественного цифрового резерва требуется время. Компании, находящиеся на начальном этапе цифровой трансформации и трансформации с использованием искусственного интеллекта, часто в значительной степени полагаются на внешних подрядчиков и параллельно запускают машину по приобретению цифровых талантов и повышению квалификации своих сотрудников. Со временем они заменяют подрядчиков собственными сотрудниками. В зависимости от того, насколько смелыми являются амбиции, через один-два года они обычно достигают целевого уровня в 70-80 %.

 

Например, компания, производящая потребительские товары, начала свою цифровую трансформацию с создания пяти подразделений, укомплектованных в основном за счет ведущего партнера-консультанта, поскольку у нее не было собственных специалистов. В то же время она нанимала лучших технических специалистов со скоростью примерно 10-15 человек в месяц. Менее чем за год компания смогла в значительной степени заменить сотрудников своего партнера-консультанта своими собственными людьми.

 

Понимание того, какие цифровые таланты у вас есть

Узнать, какими цифровыми талантами вы располагаете, - задача гораздо сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Это связано с тем, что вам необходимо определить навыки и квалификацию имеющихся специалистов - простым перечислением названий должностей вы не добьетесь результата (см. Рисунок 8.1).

 

 

Таксономия навыков цифровых талантов


УРОВЕНЬ 1: СЕМЬИ УМЕНИЙ

Agile

Облако

База данных/хранилище данных

Аналитика и отчетность

Инженерия данных

Дизайн

DevOps

Операционные/инфраструктурные услуги

Автоматизация

Тестирование

Управление продуктами

Наука о данных

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~110

 

 

 

 

 

15 семей

УРОВЕНЬ 2: ПОДГРУППЫ НАВЫКОВ

Безопасность

Архитектура

Разработка

УРОВЕНЬ 3: НАВЫКИ

Веб-разработка

Облачные разработки

Разработка приложений

подгруппы

 

 

 

 

 

 

 

~650

Java

C++

.NET

навыки

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 8.1

 

 

В большинстве организаций такой точный уровень сопоставления навыков существует редко. То есть, например, знать, что кто-то является "Java Web Developer", гораздо полезнее, чем просто знать, что кто-то является разработчиком. Аналогично, инженер по облачным технологиям значительно отличается от инженера по обработке данных, и хотя вам, скорее всего, понадобятся и те, и другие, вы должны четко понимать, чем они занимаются, чтобы наилучшим образом использовать их навыки. Не менее важно и то, что ландшафт технических навыков быстро меняется по мере того, как растет потребность в инженерах машинного обучения и инженеров генеративного ИИ, поэтому вам нужно будет следить за тем, как они развиваются.

 

 

 

Большинство организаций могут довольно легко определить численность персонала, занятого в различных должностных группах, путем сопоставления кадровых данных с упрощенной таксономией. Более важным шагом является понимание навыков и умений этих сотрудников, поскольку это позволяет понять, кто действительно может выполнять работу.

 

Как правило, у организаций нет надежного способа точно определить различия в уровне квалификации сотрудников, особенно технологов. Запуск запроса в системе управления персоналом едва ли даст вам отправную точку. Для оценки навыков существующих цифровых специалистов можно использовать четыре подхода:

 

Оценка менеджеров. Если вам нужно отобрать, скажем, 30-50 человек из нескольких сотен, полезно начать с быстрой оценки менеджера сверху вниз. Это поможет классифицировать имеющихся сотрудников по таксономии навыков и получить представление об уровне квалификации с помощью наблюдаемых моделей поведения. Например, инженер, которому поручают простые задачи и который нуждается в постоянном контроле, классифицируется как новичок. На другом конце шкалы инженер, который считается лидером в своей области, классифицируется как эксперт. Обратите внимание, что вам нужно будет контролировать суждения, основанные на собственных навыках каждого менеджера.

Индивидуальная самооценка. Для углубленной оценки всего ИТ- и цифрового персонала полезно провести опрос о навыках. Такой подход необходим, когда нужно провести инвентаризацию и оценку сотен, а то и тысяч сотрудников. Опрос поможет сотрудникам провести самооценку по подробной таксономии технических и функциональных навыков. Для этого существуют сторонние инструменты, которые относительно легко внедрить среди большого количества сотрудников. Эта методика страдает от присущих самооценкам предубеждений. Обратите внимание, что женщины традиционно оценивают себя ниже, чем мужчины, поэтому оценку необходимо корректировать.

Онлайн-тестирование. Сторонние компании, такие как Hackerank, Codility, CodeSignal и TestGorilla, предлагают специальные онлайн-тесты по кодингу, которые полезны для оценки конкретного базового уровня навыков

 

 

высокотехничных специалистов. Эти тесты, безусловно, наиболее точны в оценке технических навыков кодирования, но они могут нарушить работу организации и вызвать беспокойство или конфликт, поэтому важно продуманно управлять этим процессом.

Перейти на страницу:

Похожие книги