Новый Solar addVisor 2.1 выявляет точки роста компетенций сотрудников

Новый Solar addVisor 2.1 выявляет точки роста компетенций сотрудников

Новый Solar addVisor 2.1 выявляет точки роста компетенций сотрудников

Компания «РТК-Солар» выпустила новую версию системы повышения эффективности труда и организационного развития Solar addVisor 2.1. Обновление поможет руководителям быстро выявить области, в которых сотрудникам нужно повысить профессиональные компетенции.

Ключевым изменением версии 2.1 стала новая функциональная возможность автоматически выявлять области развития компетенций сотрудника. Ранее продукт позволял сравнивать профили более и менее эффективного сотрудников, работающих лишь в одной должности.

Теперь пользователи Solar addVisor могут сравнивать профили сотрудников на любых должностях и из любых подразделений, поскольку в больших организациях люди на разных должностях могут выполнять схожие функциональные обязанности.

При этом выявить отличия стало проще: можно сделать выборку по параметру «Отличия», и система покажет отличия в профилях интересующих руководителя сотрудников. Так можно быстро понять, что делает одного сотрудника более продуктивным по сравнению с другими.

 

Алексей Хвостанцев, руководитель проектов направления Solar addVisor «РТК-Солар»:

«Эффективное развитие сотрудников является драйвером роста производительности всей организации. Сейчас для выявления точек профессионального роста сотрудников компании в основном используют результаты оценки 360, performance review и других подобных процедур оценки эффективности персонала. Но такой организационно-ручной метод сложен и длителен по времени, поэтому его необходимо дополнять удобными инструментами автоматизированного сбора данных. Solar addVisor обеспечивает быстрый сбор информации об эффективности работы персонала, а теперь – и о навыках, которые позволят сотрудникам стать более успешными. Это упростит процесс планирования развития руководителей и сотрудников, в том числе для формирования в компании кадрового резерва».

В предыдущих версиях системы усредненный профиль должности формировался по следующим параметрам: рабочее время (активное время, среднее время начала и окончания рабочего дня), используемые категории приложений (среднее время использования), характерные для должности приложения. В Solar addVisor 2.1 профиль должности был дополнен новыми параметрами из электронной почты и рабочего календаря сотрудника, такими как: время, проведенное в почте и на встречах, количество встреч различной продолжительности, количество участников на встречах, количество отправленных сообщений (общее и среднее), время проведения встреч.

Для облегчения интерпретации полученных результатов при сравнении профилей все параметры были сгруппированы по навыкам, которые они характеризуют, и можно получить подсказку с описанием каждого параметра.

Также в новой версии заметно оптимизирован интерфейс системы: логика работы с продуктом стала проще и интуитивнее за счет применения системы фильтров при сравнении профилей должностей.

 

Дополнительно для облегчения работы с организационно-штатной структурой в различных инструментах Solar addVisor теперь отображается информация о расположении выбранной группы или сотрудника в иерархии организационно-штатной структуры.

 

Развитая система отчетности в Solar addVisor 2.1 была дополнена возможностью экспорта различных графиков и гистограмм, формируемых системой, а также информации об активности сотрудника за день (хронометраж сотрудника).

Кроме того, в новой версии был обновлен справочник продуктивности и категорий используемых сотрудниками приложений и веб-ресурсов, их количество значительно расширено. Улучшен интерфейс справочника в части работы с неизвестными приложениями и веб-ресурсами: теперь им можно назначать категории и продуктивность, осуществлять их поиск, выбирать сразу несколько таких приложений для добавления в категорию и т.д. Скорость работы справочника выросла, повысилось удобство использования.

Бизнес-процессы крупных организаций зачастую не предусматривают доступ в систему повышения эффективности труда для всех категорий сотрудников, ограничиваясь лишь доступом для руководителей. В более ранних версиях Solar addVisor такая настройка доступа осуществлялась лишь на уровне локальных учетных записей, что при большом количестве пользователей занимало много времени. Начиная с версии 2.1, настройка доступа в систему осуществляется автоматически через Active Directory.

Экспертиза компании «РТК-Солар» в создании продуктов для крупнейших корпоративных заказчиков позволила реализовать в новой версии продукта Solar addVisor программные и технические решения, предоставляющие возможность одновременной эксплуатации с десятками тысяч территориально распределенных пользователей.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru