Сегодня в Москве облачно, 4°.
А теперь о погоде в других регионах.

Как мы все прекрасно знаем, одно из теперь ключевых ведомств в сферах среднего профессионального и высшего образования, Роструд, наряду с другими вызывающими вопросы инициативами работает над составлением прогноза кадровой потребности с целью его применения в формировании КЦП.

В чёрном ящичке разработки прогнозных методик пока погода бушует.

1. Прогноз ведется на основании численности работников:
- занятых на производстве;
- необходимых для выполнения производственных задач крупных работодателей;
- необходимых для замещения.
При этом расчет ведется по ОКВЭД или ОКЗ. Учитываются ретроспективные данные средней численности занятых в экономике, но при этом не учитываются такие показатели как выбытие, дефицит кадров, структура кадров, которую можно переобучить, возрастная структура кадров, миграция, смертность, создание новых рабочих мест и много прочего.

2. Отсутствует единый механизм расчета прогнозов с учетом коэффициентов для субъектов РФ, при этом определено, что методология опросов субъектов должна соответствовать общей методике Минтруда, а применить ее на субъекты на сегодня невозможно.

3. Прогноз потребности в разрезе ОКВЭД и регионов, который невозможно взять за основу прогнозов КЦП, так как нет разбивки по уровням образования, а также отсутствует связка ОКВЭД-УГСН или НПС, при этом на выходе ОКВЭД только по разделам (суперукрупнённо), что неприменимо к большинству программ, например инженерным. Допом отсутствует какая-либо объективная связка ОКЗ - НПС/УГСН.

Нельзя сказать, что идея сама по себе плохая. Но тут как в стартапах: идея ничего не стоит, если за ней стоит некачественный execution - процессное исполнение.

С другой стороны, сложно винить execution, когда в стране кадровый дефицит актуален не только в промышленности, но и в ведомствах: сапожник без сапог. Возможно, стоило бы сначала заняться кадровым потенциалом сферы прогнозирования. Это актуально и для других ситуаций, когда, например, в методике какого-нибудь нацрейтинга авторы не могут нормировать оценку зарплат по внутреннему распределению значений, региональным и отраслевым факторам. Да и правило «лучше два раза вовремя, чем один раз правильно» никто не отменял.

Кстати, у части читателей наверняка возник вопрос: а что ИИ? Да, ИИ у нас пока считает прогнозы кредитных рисков физлиц и рынков ценных бумаг. До прогнозов кадровой потребности российской экономики ИИ ещё не добрался. Ни он, ни хотя бы просто математическое моделирование.

Если у вас в университете есть крутые ДПО по прогнозированию, закидывайте предложениями на официальные почты разработчиков.
Астрологию и таро не предлагать. Хотя…

Далее - часть 2