people analytics что это такое
Продолжаем увлекательное чтение отчета Bersin by Deloitte «Predictions for 2016: A bold new world of talent, learning, leadership and HR-technology ahead». Сегодня речь пойдет об одной из самых интригующих областей HR: people analytics.
«People analytics (новое название той функции, которую мы раньше называли “talent analytics”) становится мейнстримом в мире HR,- говорит Джош Берзин (Josh Bersin), глава и основатель Bersin by Deloitte, Deloitte Consulting LLP. – Когда я разговариваю с HR-лидерами и CHRO и спрашиваю их о приоритетах года, почти каждый называет аналитику в числе первых трех приоритетов».
Как определяют сферу people analytics эксперты Bersin by Deloitte? «Новая дисциплина в HR-менеджменте, которая соединяет ставшую традиционной информацию по управлению талантами и HR с новыми потоками данных из мобильных приложений по вовлеченности, обратной связи, анализу коммуникаций; на их основе создается практически бесценная база данных, хранящая информацию о том, чем занимаются люди, какова их карьерная история и накопленный профессиональный опыт, как они продвигаются по карьерной лестнице».
Компании нанимают специалистов по аналитике, формируют команды и модернизируют свои HR-платформы, преследуя глобальную цель: создать пригодную для практического использования базу данных с информацией о своих работниках. «Новый мир» people analytics является источником эффективных решений не только в HR-функции, но и в остальных бизнес-сферах. Как выглядит этот «новый мир», показывает схема ниже.
В схематическом «уравнении» от Bersin by Deloitte, кроме привычных блоков, таких, как Compenstaion&Benefits, Learning&Leadership и др., появляются новые составляющие, а зеленый кирпичик «Управление данными, Аналитика, IT, консалтинговая экспертиза» завершает картину. Сумма всех обозначенных на схеме компонентов, т.е. составляющих «нового мира» people analytics, и позволяет на выходе получить «новые инструменты и инсайты для принятия лучших решений», причем не только в сфере HR.
Как работает people analytics? Несколько примеров из отчета Predictions for 2016:
· В компании автомобильной индустрии на основе данных о трудовой активности и экономических циклах предсказывают количество неявок, что позволяет заранее нанимать дополнительный персонал и не допускать снижения объема производства.
· В компании банковской сферы people analytics помогла выявить причины мошенничества на рабочем месте. На основе подтвержденной связи между поведением менеджеров и фактами мошенничества компания провела реорганизацию, изменив рабочие места и расписание отдельных менеджеров. Результат не заставил себя ждать: количество случаев воровства значительно уменьшилось.
· Компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения, пришла к выводу, что большинство топ-лидеров прошли похожий карьерный путь, имеющий характерные признаки и отличия. Благодаря people analytics в компании изменили программы карьерного планирования.
Достижению лучших результатов при использовании people analytics способствует также использование инсайтов поведенческой экономики (behavioural economics). В HR мы также можем руководствоваться принципами «choice architecture» (моделирование, основанное на выборе). Например, вместо того, чтобы позволять сотрудникам свободно «прыгать» от должности к должности, имеет смысл предложить несколько вариантов карьерного развития на основе аналитически обработанной информации.
Софья Коливерда, журнал «Штат»
По материалам Predictions for 2016 by Bersin by Deloitte
О технологиях People Analytics в HR
Уже несколько лет подряд можно наблюдать, как технологии анализа больших массивов данных все больше и больше формируют лицо современной HR-аналитики. Пока решения на основе данных в области управления персоналом принимают немногие компании. Но те, кто делает это, имеют как коммерческий успех, так и сильный HR-бренд. К примеру — компания Google, кадровая политика которой поощряет интрапренерство, бесплатное питание, разного рода развлечения и экзотические опции вроде возможности брать на работу домашних животных — и это не блажь, а взвешенные и обдуманные решения, принятые на основании HR-аналитики.
Откуда ноги растут?
Нигде в менеджменте традиционные базовые представления не укоренились так прочно (пусть и на уровне подсознания), как в сфере управления кадрами. Известный экономист-теоретик Питер Друкер в своей книге «Задачи менеджмента в XXI веке» сокрушался: «Ни в одной другой области менеджмента базовые представления не находятся в столь вопиющем противоречии с реальностью и не являются до такой степени непродуктивными». И сокрушался он по делу.
Есть такой американец, Нейт Сильвер. Ему сейчас под сорок, а в свое время, блестяще окончив экономфак Чикагского университета и три года отработав в KPMG, он бросил это все, переключившись на спортивную журналистику. Сильвер стал рассказывать о любимом им бейсболе с точки зрения экономики в качестве главреда сайта Baseball Prospectus. Тогда, в 2003 году он представил публике систему PECOTA, (Player Empirical Comparison and Optimization Test Algorithm), позволяющую прогнозировать результаты выступлений команд на основе показателей их игроков. Вскоре были созданы аналогичные системы для прогнозирования результатов игр Национальной футбольной лиги, НБА, хоккейной лиги и др. Прославился Сильвер, впрочем, не бейсболом, а точным прогнозом победы Барака Обамы на выборах президента США. Выпущенная им книга «Сигнал и шум» стала бестселлером. Так что people analytics фактически началась с бейсбола — игры цифр и статистики.
Примеры употребления
Приведу пример, о котором говорил главный редактор Интернет-портала HRM.ru Эдуард Бабушкин в одной из своих презентаций: крупная страховая компания (зарубежная), составила профиль высококлассного менеджера по продажам, основываясь на представлениях высшего руководства, которое посчитало, что самые успешные «сэйлзы» — это выпускники топовых учебных заведений с престижными степенями и опытом продажи продуктов с высокой добавленной стоимостью. Однако HR-аналитика показала, что для успешной работы вообще не важно, в какую школу ходили эти люди, какие степени получили и какие рекомендации имеют. Самыми главными «опознавательными знаками» успешного менеджера по продажам оказались:
People analytics может применяться локально, например, для решения следующих задач:
«Инструментальный шкаф»
Чтобы заниматься подобной аналитикой, нужны инструменты обработки данных (софт), специалисты, способные ими пользоваться, и те, кто будет задавать правильные вопросы.
Софта на рынке достаточно. А вот высококлассную «бригаду» аналитиков подобрать сложнее — ведь это команда с междисциплинарными компетенциями, в число которых должны входить и понимание бизнеса, и консалтинг, и визуализация данных, и управление данными, и статистика, не говоря о банальном умении общаться с высшим руководством при объяснении неожиданных или принципиально новых результатов.
Наряду с построением собственных команд, способных заниматься HR-аналитикой, организации активно привлекают и внешних консультантов. Рынок таких предложений быстро растет. При этом компании-лидеры воспринимают people analytics как вид бизнес-консалтинга, для которого характерны тесная связь с финансовой и операционной аналитикой и грамотная визуализация результатов.
Впрочем, даже не имея свободных средств на специализированное ПО и отдельную команду аналитиков, HR-директор всегда может исповедовать принцип принятия решений на основе статистики и обучить этому свой персонал. Он помогает при общении с CEO, акционерами, при защите бюджета, да и в повседневной работе очень полезен.
People Analytics: проводим опросы сотрудников. Советы Google
В 2004г. Ларри Пейдж и Сергей Брин попросили Стейси Салливан (бывшую главу отдела по работе с персоналом и действующего директора по культуре взаимоотношений) выяснить мнение сотрудников компании (или гуглеров) о процессе проведения собеседований и сдачи отчетов. На тот момент штат компании составлял несколько тысяч человек, и Стейси поняла, что принятый метод опроса (личные беседы) перестал быть самым точным и эффективным. Так Google запустила первую версию своего соцопроса.
«Для проведения хорошего опроса придется приложить массу усилий. Плохой опрос не стоит проводить вовсе».
Перед тем, как проводить опрос, задайте конкретные цели
Подумайте о том, что вы хотите получить в конечном итоге. Какие действия вы планируете предпринять по окончанию процедуры сбора информации? Какие решения вы готовы изменить? Что останется без изменений, вне зависимости от результатов? Перед тем, как составить первый вопрос, подумайте:
Для решения каких организационных проблем предназначено это исследование?
Можете ли вы гарантировать, что по окончанию опроса будут предприняты необходимые действия?
Различия между открытыми и структурированными вопросами
В опросах Google присутствует два типа вопросов:
1.) Структурированные вопросы с заданными вариантами ответов. Эти варианты позволяют определить закономерности для отдельно взятого коллектива, превратить утверждения в численные данные и провести статистический анализ, а также отследить динамику развития отдельных сотрудников или групп. Варианты ответа на структурированный вопрос могут быть различными. Как правило, они представляют собой:
2.) Открытые вопросы, предполагающие ответ без каких-либо дополнительных ограничений. Открытые вопросы добавляют контекст структурированным вопросам. Их можно использовать в том случае, если вы не уверены в необходимости ограничений или не хотите их накладывать. Примеры открытых вопросов: «Почему вам нравится работать здесь?» или «Приведите 1-2 аргумента, согласно которым руководители должны предоставить сотрудникам большую свободу действий» или «Сколько месяцев в году вы можете работать удаленно?»
Составьте качественные вопросы
На первый взгляд, в организации опроса нет ничего сложного. Тем не менее, необходимо помнить, что респонденты не смогут задать вам уточняющие вопросы, поэтому ваши формулировки должны быть максимально точными и четкими. Специалисты Coursera при содействии ученых из Университета штата Мичиган создали краткий онлайн-курс о проведении опросов. Говоря вкратце, они советуют:
Использовать простой понятный язык.
Не умничать.
Сократить список вопросов до минимума.
Будьте уверены, что опрос и без того покажется респондентам очень долгим.
Подумать об ожиданиях, которые могут создать ваши вопросы.
Если вы спрашиваете о потенциальном сокращении штата или возможной прибавке, респонденты могут испугаться увольнения или понадеяться на повышение зарплаты. В конечном итоге, эти эмоции создадут нереалистичные ожидания и повлияют на ответы. Внимательно прочтите вопросы и спросите себя, какие намерения могут крыться за каждым из них.
Не задавать вопросы, на которые нельзя ответить.
Не полагаться на открытые вопросы слишком сильно.
Открытые вопросы подразумевают длительные размышления и анализ. Зачастую на них не так-то просто ответить. Если вы хотите задать много открытых вопросов, скорее всего, вам придется обратиться к другим способам сбора информации (личным беседам или фокус-группам). Многие считают, что опрос как нельзя лучше подходит для сбора идей, однако необходимо помнить, что качество этих идей напрямую зависит от количества времени, потраченного на обдумывание. Короткие открытые вопросы редко приводят к настоящим прорывам и открытиям.
Избегать распространенных ошибок
Существует масса руководств по составлению хороших вопросов для исследований подобного рода (например, полный курс от специалистов Coursera и Университета штата Мичиган). Команда кадровой аналитики Google выделила несколько распространенных ошибок, которых необходимо избегать:
1: Двусмысленность
Не пытайтесь объединить два вопроса в один. Старайтесь реже использовать соединительные союзы («и», «или» и т.д.)
Плохой вариант: «Вице-президент и члены совета директоров поддерживают внедрение инноваций».
Исправленный вариант: «Вице-президент поддерживает внедрение инноваций».
2: Провокация
Провокационные вопросы подразумевают однотипные ответы. В этом случае респонденту, как правило, проще выразить свое согласие с утверждением, а не опровергнуть его. В результате полученные данные будут неточными.
Плохой вариант: «Как вы думаете, следует ли компании тратить больше времени на сбор отзывов о продуктах?»
Исправленный вариант: «Более тщательный сбор отзывов о продуктах мог бы улучшить процесс их ввода на рынок».
3: Неточность
Расплывчатые и неточные формулировки сбивают респондентов с толку и заставляют их давать ненадежные ответы. Ваша цель заключается в том, чтобы каждый респондент понял вопрос именно так, как вы и задумывали.
Плохой вариант: «Что вы думаете о ежегодных отчетах?»
О чем этот вопрос? О содержании отчетов? О нагрузке, вызванной необходимостью их составлять? Об их назначении?
Исправленный вариант: «Согласны ли вы с требованиями, которые предъявлялись к отчетам в прошедшем году?»
4: Пространность
В некоторых случаях составители не хотят конкретизировать вопросы, чтобы не ограничивать ответы респондентов. Не стоит чрезмерно увлекаться этим приемом, т.к. непонятные вопросы приводят респондентов в недоумение.
Плохой вариант: «Знаете ли вы этого сотрудника?»
Что значит «знаете»? Подумайте о том, какую информацию вы хотите получить, и задайте вопрос, который позволит это сделать. Помните, что с точки зрения опросов точность всегда превосходит общность.
Исправленный вариант: «Сколько раз вы контактировали с этим сотрудником за прошедший квартал? (учитываются электронные письма, телефонные звонки и личные встречи)»
5: Пропуск вариантов ответа
При использовании структурированных вопросов список вариантов ответа должен быть исчерпывающим. Внесите в него все возможные варианты, которые только можно придумать. Пропущенные варианты часто всплывают при дополнительной проверке. Обязательно включите такие пункты, как «Другое», «Неизвестно» и т.д.
6: Варианты, дублирующие друг друга
Варианты ответа должны быть не только исчерпывающими, но и взаимоисключающими. Если вы просите респондентов выбрать только один ответ, варианты не должны совпадать даже частично.
Плохой вариант: Как долго вы работаете в этой компании? а.) менее года б.) 1-2 года в.) 2-3 года г.) 3-4 года д.) более 5 лет
Если бы вы работали в компании 3 года, какой вариант вы бы выбрали?
Исправленный вариант: Как долго вы работаете в этой компании? а.) менее года б.) год и более, но менее двух лет в.) два года и более, но менее трех лет г.) три года и более, но менее четырех лет д.) четыре года и более
7: Обязательные вопросы
Отказавшись от обязательных вопросов, вы позволяете респонденту самостоятельно принимать решение о степени откровенности. В результате вы избавитесь от уклончивых и незначительных ответов, которые появляются по принуждению. Кроме того, вы можете включить в список вариантов формулировку «Затрудняюсь ответить» или «Предпочту промолчать». Если вы не можете обойтись без обязательных вопросов, объясните респондентам, почему они так важны.
Проверка опроса
Существует масса причин для проведения проверки. Вот лишь некоторые из них:
Поначалу проверка может быть неформальной. Обсудите список вопросов с ответственными лицами, чтобы заручиться их поддержкой, выслушать идеи и предложения. Сформировав полный пакет материалов, пригласите несколько человек поучаствовать в тестовом опросе. Понаблюдайте за ними в процессе заполнения опросного листа, и вы узнаете много нового.
Анонимные, конфиденциальные и открытые опросы
Перед тем, как приступить к созданию материалов для опроса, необходимо решить, будет ли он анонимным, открытым или конфиденциальным.
В анонимном опросе ответы респондента не связываются с его личными данными, т.е. наблюдатель не может опознать отвечавшего.
В конфиденциальном опросе каждый респондент указывает о себе некие данные, доступ к которым имеет только специалист, анализирующий результаты, и эти данные помогают ему сделать более качественные выводы.
Участники открытого опроса указывают всю необходимую информацию о себе, и эти данные используются при анализе ответов. Такие опросы обычно применяются в простейших исследованиях, а также при необходимости сообщить каждому респонденту результаты анализа его ответов.
Отбор респондентов
Специалисты из отдела кадровой аналитики Google понимают, что люди, принимающие участие в опросах, рано или поздно устают. Стоит ли приглашать для участия в опросе всех членов исследуемой группы? В некоторых случаях это имеет смысл (например, когда группа невелика или вы заинтересованы в максимальном проценте участников), однако зачастую нужную и достоверную информацию можно получить по выборке среднего размера.
Для определения респондентов мы часто делаем простую случайную выборку. Этот метод не требует особых усилий и предоставляет всем сотрудникам равные возможности поучаствовать в опросе. Выборка производится по следующему алгоритму:
Основным недостатком этого подхода является потенциально низкая разнородность участников, ответы которых не дадут представления о целевой аудитории. Именно поэтому для более масштабных опросов используется более сложная стратифицированная случайная выборка, т.е. к участию в опросе по-прежнему приглашаются случайные сотрудники, однако выбираются они из отдельных групп, входящих в целевую аудиторию (например, 10% представителей отделов продаж из Северной Америки, 10% представителей отделов продаж из Европы и т.д.) Организаторам опросов приходится не только подыскивать подходящие группы, но и тратить больше времени на отбор, однако этот способ гарантирует наличие представителей всех важных групп, входящих в целевую аудиторию.
Подробности о методиках отбора респондентов можно прочесть в обзорном исследовании Гарвардского университета.
Как составить эффективное приглашение к участию в опросе
Подготовив все материалы для проведения опроса, необходимо убедиться в том, что респонденты захотят в нем участвовать. Для повышения доли ответивших следует помнить, что:
Люди охотнее реагируют на приглашения от знакомых. Привлеките к процессу руководителей и попросите их разослать приглашения своим подчиненным.
Приглашение должно быть уместным. Убедитесь, что цель исследования соответствует интересам целевой аудитории. Люди охотнее отвечают на вопросы о том, что представляет для них ценность.
Оглашение результатов
Закончив сбор данных, проанализируйте их и обнародуйте результаты. Для этого:
Свяжитесь с руководителями, передайте им сообщение и попросите донести его до участников опроса. Убедитесь в том, что руководитель видит картину в целом и может передать информацию, не искажая ее. Обнародуйте результаты исследования, не отрываясь от контекста.
Позвольте общественности сравнить результаты. Некоторым командам будет полезно сравнить свои результаты со средними показателями всей компании или прошлогодними показателями. Сравнение помогает выявить и устранить организационные проблемы или разделить общий успех.
Будьте объективны. При обнародовании результатов не стоит скрывать неприглядные моменты вне зависимости от того, как будет воспринято ваше сообщение. Частичное сокрытие информации породит недоверие, и в следующий раз вам вряд ли удастся получить честные ответы.
Спланируйте действия и расскажите об этом плане. Если план действий будет изложен одновременно с результатами исследования, общественность согласует полученные данные и указания и не преминет ими воспользоваться.
Системы поведенческой HR-аналитики: контроль или забота о сотрудниках?
Jun 23, 2021 10:46:21 AM / Автор Yva.ai
Система аналитки должна была предсказывать результаты выступлений баскетбольных команд, основываясь на показателях игроков. Вскоре эту прогнозную модель переняли хоккейные, футбольные и баскетбольные лиги.
Однако, известность Нэйту принес не бейсбол, а победа Барака Обамы на президентских выборах США. Он сумел заранее предсказать этот исторический момент.
Такие бизнес-сферы, как финансы, маркетинг, логистика давно уже применяли в своей работе big data, статистические выборки, аналитические модели. И вот, аналитика больших данных добралась до HR. Наконец-то, служба персонала заговорила на языке цифр и почувствовала себя эдвайзером бизнеса.
О системах поведенческой HR-аналитики и о том, как отличить заботу о сотрудниках от контроля, читайте в новом материале Yva.ai.
Системы поведенческой HR-аналитики
Ты выглядишь плохо: кожа да кости
Что с тобой, Остин? А у нас осень
И как-то мне не кошерно
Веду себя скверно, чувствую себя скверно
Земфира, российская рок-певица
Как это сделать, если большую часть своих сотрудников вы никогда не видели, а с остальными встречаетесь теперь только на общих созвонах в Zoom?
Эйчар стал напоминать дворецкого Остина из онлайн-игры «Homescapes». У Остина есть большой дом и сад, которые со временем пришли в упадок. Герой решает взяться за ремонт своими руками. Дом начинает разваливаться ещё быстрее. Остин мечется в панике от одной проблемы к другой, пытаясь его спасти.
С помощью поведенческого анализа эйчары регулярно получают информацию о:
Менеджеры по персоналу заговорили на языке бизнеса, примеряя на себя роль полноценного бизнес-партнёра. С помощью аналитики больших данных стало возможным заглянуть в будущее, например, предсказать кадровую текучесть или поведение сотрудника на новой должности. Искусственный интеллект дал мощное развитие стратегии управления талантами. Теперь можно на раннем этапе оценить потенциал кандидата.
Изучая поведение сотрудников, компании выявляют выгорание, учатся выбирать правильный момент для ротации и повышения в должности, вычисляют токсичных менеджеров и мн. др.
Что же это за системы, которые существенно повышают эффективность HR-служб?
Система собирает анонимизированные данные по сотрудникам с помощью опросов или цифрового следа, который они оставляют в корпоративных мессенджерах и рабочих программах. Она анализирует полученные данные и формирует отчёт. Так в общих чертах выглядит этот процесс.
Системы могут быть облачными, такие не нужно устанавливать на корпоративный сервер, достаточно подключиться к сети и войти в программу. Вы можете использовать их для всей компании или для отдельной группы сотрудников. Например, только для отделов продаж и финансов.
Инструменты поведенческой аналитики различаются по ценам в зависимости от функционала. Они могут быть узконаправленными, например, применяться исключительно на этапе подбора, чтобы оценить потенциал кандидата и спрогнозировать возможный оффер. Или программы с широким спектром функций, которые анализируют ключевые показатели эффективности сотрудников на всех этапах жизни в компании.
Программа StaffCop специализируется на информационной безопасности и контроле удалённых сотрудников. Она оповещает о нарушении трудовой дисциплины. Есть ещё облачное приложение CleverControl, оно контролирует цифровую активность сотрудников в режиме реального времени.
Система аналитики: большой брат следит за тобой
«Я не пойду работать в Amazon, потому что там трекают количество отработанных часов, а пойду в Google, где за два часа в неделю можно сделать свою работу и получить ту же зарплату»
Из кулуарных разговоров сотрудников 3
Воспитатель детского сада Ирина Андреевна задумала сменить государственный садик на частный. Выбор пал на учреждение рядом с домом. Собеседование прошло отлично. Обе стороны остались довольны. Настало время экскурсии по будущему месту работы.
И тут Ирина была неприятно удивлена. По всему периметру игровой зоны она заметила камеры. Осмотревшись, Ирина поняла, что камеры везде. Работать под присмотром «большого брата» воспитательница категорически отказалась.
Когда речь идёт о безопасности детей, работодателя можно только поддержать. Если поставить себя на место родителя, такое решение воспринимается положительно.
Но видеонаблюдение потихоньку проникает в жизнь сотрудников, чья работа не связана с детьми. Появились организации, предоставляющие услуги видеоаналитики. По заданным клиентом параметрам они анализирует данные, полученные в ходе видеонаблюдения и выдаёт заключение. В таких компаниях созданы специальные аналитические отделы.
Около 10 лет назад возникли сервисы облачного видеонаблюдения или наблюдения через интернет. С их помощью можно отслеживать информацию с камер из любой точки мира в режиме реального времени. Они сняли вопрос ценовой доступности подобного рода услуг для SMB-сегмента.
В некоторых компаниях есть системы аналитики, которые позволяют в онлайн-режиме просматривать рабочий стол сотрудника, контролировать использование принтера, разделять просмотренные работником сайты на личные и рабочие и мн. др. Трекер рабочего времени зафиксирует ваше отсутствие на рабочем месте и запросит объяснение. Программа оповестит о нарушении трудовой дисциплины и отправит уведомление на рабочую почту.
«Современные решения F2FGroup, основанные на психофизиологических измерениях, помогают проводить массовый набор персонала или периодические кадровые проверки в автоматическом режиме. Используемые методы анализа поведения позволяют увидеть подлинные эмоции сотрудника и указывают на степень достоверности информации» 4 , – рассказывает Алексей Гусев, доктор психологических наук, заведующий лабораторией исследования поведения F2FGroup.
На международном конгрессе «Оценка персонала» Алексей Гусев поделился тремя инновационными разработками F2FGroup: технология многоуровневого анализа голоса LVA-i, ПО для оценки выраженности эмоций на лице FaceReader и система комплексного анализа поведения The Observer XT.
Мы движемся к системам поведенческой HR-аналитики, которые будут реализовываться через видеонаблюдение в облачном формате. Насколько, это будет комфортно для людей? И чего здесь больше: заботы о сотрудниках или контроля? Вопрос остаётся открытым. Однако, не всё так неоднозначно.
Поведенческая HR-аналитика с заботой о сотрудниках
Существуют системы HR-аналитики, которые, проявляют заботу о сотрудниках и их благополучии. С их помощью можно оценить ваш уровень стресса, лидерские компетенции, эффективность, получить обратную связь от коллег и мн. др.
Например, в платформе поведенческой HR-аналитики Yva.ai предусмотрен личный кабинет для сотрудника, где он может посмотреть информацию о себе:
Данные, которые собирает и анализируют Yva.ai полностью анонимизированные. Сотрудники и владельцы компаний могут не бояться за информационную безопасность.
В системе аналитики Yva.ai используется обновлённая модель нейронной сети, которая выявляет выгорание сотрудников на ранней стадии. Платформа выделяет 3 степени выгорания персонала и определяет, на какой из них находится работник.