Заказчики: Ростелеком Москва; Телекоммуникация и связь Подрядчики: Солар (ранее Ростелеком-Солар) Продукт: Solar addVisorДата проекта: 2021/01 — 2021/09
|
Технология: Учет рабочего времени
|
2021: Внедрение системы повышения производительности труда и планирования организационного развития
Компания «Ростелеком-Солар» завершила пилотный проект внедрения системы повышения производительности труда и планирования организационного развития Solar addVisor в компании «Ростелеком». Об этом 11 ноября 2021 года сообщила компания «Ростелеком». По информации компании, HR-команда и руководители «Ростелекома» тестировали все возможности системы в течение семи месяцев с участием более 5 тыс. сотрудников компании.
Весной 2021 года после года, проведенного полностью в режиме дистанционной работы, «Ростелеком» перевел офисных сотрудников в формат комбинированной удаленки. В данном формате необходимо результативно и быстро решать организационные вопросы, ставить задачи, следить за эффективностью работы подразделений и в целом управлять производственным процессом удаленных и географически распределенных команд. Для решения этих задач специалисты «Ростелекома» опробовали разработку дочерней компании «Ростелеком-Солар» Solar addVisor.
Solar addVisor анализирует действия за рабочим компьютером в реальном времени и на основе этих данных строит рабочий профиль сотрудника. Из профилей сотрудников, выполняющих аналогичную работу, складывается профиль должности. Опираясь на него, руководитель видит в работе подчиненных отклонения от профиля должности и может оценить эффективность их работы - выявить как достаточно эффективных, так и неэффективных сотрудников. Для последних Solar addVisor помогает руководителю определить необходимые шаги для повышения их эффективности. Программный продукт ориентирован на топ-менеджеров, руководителей подразделений и HR-специалистов коммерческих и государственных структур.
Пилотирование Solar addVisor в «Ростелекоме» стартовало в начале 2021 года и длилось семь месяцев. В проекте участвовало 5,5 тыс. сотрудников, которые и на середину ноября 2021 года продолжают использовать продукт. Solar addVisor доказал эффективность в решении задачи анализа производительности труда не только удаленных работников, но и всего персонала, работающего за компьютерами вне зависимости от местоположения. Данные, которые собирает Solar addVisor, помогают, например, решать управленческие задачи и балансировать нагрузку на подразделения в пиковые периоды.
В ходе пилотного проекта специалисты «Ростелекома» высказали ряд пожеланий, которые позже дополнили функциональность продукта. Так, появилась предварительная настройка базовых сценариев использования системы - профилирования сотрудников, анализа показателей работы и балансировки нагрузки. Понятный интерфейс системы подсказывает пользователю, как правильно и эффективно с ней взаимодействовать.
«Solar addVisor - хорошо продуманная и интуитивно понятная система с точки зрения интерфейса и пользовательского опыта. С самого начала работы с системой не возникает потребности заглядывать в мануал или обращаться к разработчикам, чтобы разобраться, как решать свои задачи. Нужно зайти в кабинет руководителя, пробежаться по разделам и сразу становится понятно, как получить те данные, которые необходимы. Это ценная особенность по сравнению с другими решениями, с которыми приходилось работать», - |
Solar addVisor протестирован во всех типах подразделений «Ростелекома» и на рабочих местах с участием сотрудников разного уровня - от линейного специалиста до руководителя высокого звена, во всех функциональных блоках, сегментах, на всех видах используемого оборудования, с разным программным и сетевым окружением. Решение также продемонстрировало высокую отказоустойчивость, отсутствие конфликтов с другим ПО на рабочих станциях и не повлияло на скорость работы пользователей. Таким образом, Solar addVisor можно в дальнейшем полноценно масштабировать на всю компанию.
В рамках развития продукта «Ростелеком-Солар» также планирует внедрить в Solar addVisor технологии искусственного интеллекта для автоматизированной классификации данных. Это позволит серьезно расширить аналитические возможности системы для решения широкого круга бизнес-задач.