Весняний онлайн-журнал

• ◉ Яке найважливіше правило у вашій роботі?

Цікавість — завжди є що копати глибше, завжди є що вчити. Але не менш важливе вміння зупинитися вчасно: оцінити, чи варте відкриття тих ресурсів, які ти в нього вклав.

• ◉ Яку помилку ви зробили на початку кар’єри — і чого вона вас навчила?

Я думала, що робота говорить сама за себе: чистий код, складні формули, бездоганна аналітика — хіба не очевидно, що все зроблено добре? Виявилося, що бізнесу байдуже до елегантності формул — і це нормально. Найважливіший скіл, який я розвинула, — вміння говорити мовою бізнесу та пояснювати цінність своєї роботи так, щоб це чули.

• ◉ Що вас тримає в тонусі в складні періоди?

По-перше, люди — у мене дуже підтримуюче середовище і на роботі, і в особистому житті. До речі, саме це і є однією із цілей people analytics: допомогти більшій кількості людей мати таке середовище (статистика підтверджує, що підтримка колег — один з найсильніших предикторів залученості, але це вже спойлер до курсу 😉).

По-друге — рутини: я щодня читаю і вчу мови просто для задоволення, і коли все навколо хаотично, ця стабільність дуже рятує.

• ◉ Що вас надихає в професії?

Мої батьки завжди багато працювали й виховали в мені переконання, що робота — це не тягар, а спосіб реалізувати себе в цьому світі (дуже капіталістично, я знаю). Я працювала з підліткового віку — і щиро любила кожну роботу.

People analytics — це про те, щоб більше людей могли так само любити свою роботу. Я вірю, що це не гра з нульовою сумою: коли людям добре — бізнесу теж добре, і ROI тут цілком реальний.

• ◉ Який найцінніший фідбек ви коли-небудь отримували?

Моя бабуся завжди казала: талановита людина талановита в усьому — і я ніколи не вірила, що треба вибирати між «технарем» і «гуманітарієм».

Багато років я викладала англійську й пояснювала, що мова — це логіка, а не магія. Тепер я роблю те саме з аналітикою: більшість людей думає, що це складно, бо їхній вчитель математики колись зробив математику страшною. Але це неправда — і курс це доведе (спойлер: там буде трохи математики, але я у вас вірю так само, як бабуся вірила в мене).

З менш сентиментального: найнатхненніший фідбек від стейкхолдерів — це «ми навіть не знали, що так можна» або «це саме те, що нам потрібно для стратегії». Бо це означає, що аналітика — не просто цікава, а реально корисна.

• ◉ Які 3 короткі поради ви дали б собі-початківиці?

1. Учися говорити з бізнесом раніше, ніж думаєш, що готова. Найкращий інсайт нічого не вартий, якщо його не почули.

2. Не бійся «простих» питань. «Чому люди звільняються?» — це не банально, це фундаментально. Починай з основ, а не з модних моделей.

3. Дані — це про людей. За кожною цифрою — чиясь кар’єра, чиєсь вигорання, чийсь успіх. Тримай це в голові, й аналітика ніколи не стане просто технічною вправою.

• ◉ Як штучний інтелект може допомогти у вашій професії та які AI-інструменти ви рекомендуєте?

Усе залежить від задачі — і це, до речі, хороше правило для будь-якого інструменту: починай з «навіщо», а потім обирай «чим».

Особисто я використовую Claude для коду та формул — він чудово пояснює логіку, а не просто дає відповідь. Perplexity — для актуальних досліджень і свіжих даних. І найважливіше: завжди перевіряйте, які інструменти схвалені вашою компанією — навіть найкращий AI не вартий витоку корпоративних даних.