🎥👇: Я честно пытаюсь понять, как построить драйверную модель численности предприятия. Не в теории. На практике. И пока я не увидел на рынке ни одного готового решения, которое бы это считало «из коробки». С ИИ — тем более. Все говорят, что это возможно. Но когда доходит до дела, оказывается, что каждый раз это кастом‑история, которая тянется годами и требует таких ресурсов, что проще забыть. При этом у меня два ощущения. Первое: может быть, это просто иллюзия. Очередной способ «напрячь» организацию. Все это понимают, но делают вид, что верят. А потом рассказывают байки на конференциях о том, как это классно работает. Но в реальности после отчётности модель передают в «ран», и там главное — успеть скорректировать численность старым добрым ручным способом. Без всяких моделей. Второе: может быть, историю никто не докручивает до конца, потому что она упирается в структуру управления данными, интеграцию систем и потоки. А это сложно. Часто невозможно в текущем ландшафте. И тогда возникает вопрос: что делать? Долго пережёвывать эту тему, надеясь, что кто‑то придумает волшебную таблетку? Или всё‑таки выстраивать нормальную методологию, даже если это больно и долго? Мне кажется, здесь мог бы помочь таск‑майнинг. Не как панацея, а как способ увидеть, на что люди тратят время, какие задачи действительно требуют ручного труда, а какие можно перераспределить или автоматизировать. Но пока это только гипотеза. У меня нет готового ответа. Что дальше? Дальше возможны интеграции и развёртывание разных систем и идей. Но без ясной методологии и без связи с реальными процессами — это просто дорогие эксперименты. Возможно, правильный путь — начать не с модели, а с вопроса: «Какую бизнес‑задачу мы вообще решаем?» А потом уже подбирать инструменты. Но это скучно и не про хайп. Зато, возможно, работает. А у вас есть примеры, где драйверная модель численности действительно заработала? Или это всё ещё территория смелых фантазий? #WorkforcePlanning #TaskMining #AI #DataGovernance #ProcessManagement #hrtech