HR-специалисты ведущих компаний нефтегазовой отрасли поделились опытом оцифровки бизнес-процессов и внедрения систем оценки эффективности персонала на панельной дискуссии «Цифровая трансформация бизнес-процессов по управлению персоналом» в рамках «Кадровой конференции» Петербургского международного газового форума.
Елена Обертинская, заместитель начальника организационно-аналитического отдела департамента управления персоналом ПАО «Транснефть», выделяет три ступени на пути кцифровой трансформации компании. Первая ступень – это автоматизация, или перенос типовых рутинных задач под управление систем. Вторая – это цифровизация бизнес-процессов, которую часто путают с автоматизацией. Различие процессов состоит в том, что цифровизация позволяет сократить количество шагов для выполнения поставленных задач. И завершающим этапом уже станет сама цифровая трансформация, то есть изменение подхода к управлению компанией и персоналом.

Группа компаний «Транснефть» буквально прорисовала в схемах все свои типовые бизнес-процессы, чтобы внедрить автоматизированную корпоративную систему, которая теперь интегрирована в 15 дочерних организациях, отметила Елена Обертинская. В ближайших планах компании – оптимизация взаимоотношений руководителей с подчиненными посредством внедрения безбумажного документооборота.

Илья Дементьев, ректор Корпоративного университета ПАО «Газпром нефть», заявил об амбициях компании стать бенчмарком в отрасли, то есть образцом управления бизнес-процессами. Эта задача прежде всего лежит на HR-специалистах, которые должны не только заниматься подбором людей на ту или иную должность, но и распределять неформальные роли в компании. В сфере управления персоналом ценится также способность работать в условиях, которые незнакомы кадровому менеджеру: как правило, у руководства нет времени посвящать его в тонкости.

Докладчик также высказал мнение о том, что не всем компаниям следует гнаться за автоматизацией, поскольку любой неавтоматизированный процесс можно остановить, а автоматизированный – нет. Поэтому цена ошибки будет гораздо выше, и специалист должен быть готов к этим рискам. Еще одна проблема, связанная с автоматизацией, – это невозможность регулирования качества данных для автоматизированных процессов, а также отсутствие инструментов оценки кадров. Все эти вызовы предопределяют одну из основных компетенций специалиста – навык работы с данными.

Этот тезис развил в своем докладе Андрей Глазков, начальник управления по работе с персоналом ПАО «Татнефть», и рассказал о двухлетней магистерской программе, которую компания запустила для подготовки высококвалифицированных HR-аналитиков на базе Альметьевского государственного нефтяного института. Абитуриенты этой программы должны владеть английским языком на уровне не ниже Intermediate, обладать креативным мышлением и понимать механику HR-процессов.

«Татнефть» проводила всего два набора, по результатам которых подготовку прошли 24 человека, выполняя не только чужие задачи, но и выступая в качестве постановщиков задач. Студенты магистратуры не работают по учебникам, но читают статьи на английском языке и обучаются программированию. Программа подготовки построена так, что с первого же дня обучающиеся распределены по реальным проектам и трудятся над ними в режиме 24/7. За время существования магистерской программы выпускниками было реализовано 16 реальных задач «Татнефти».

Также Андрей Глазков сообщил, что в их компании существует единая система мониторинга персонала, которая выносит оценку на основании количественного и качественного анализа рабочих коммуникаций, данных по организации работы и сведений по режиму работы и отсутствиям сотрудников. По его мнению, в иерархии управления персоналом руководитель находится на нижней позиции, а ключевые роли отведены инженеру, аналитику и дизайнеру данных, которые должны собрать всю необходимую информацию и доступно ее интерпретировать. Вторую скрипку играют социолог и статистик, которые могут быть представлены в лице одного сотрудника, в чьи обязанности входит анализ мотивации и вовлеченности персонала, а также контроль выполнения рекомендаций, полученных в результате исследований.