Восстание машин

Они могут водить транспортные средства, сами играют в игры и умеют находить песни, которые вам понравятся. Машины также учатся раскладывать на составляющие ваши человеческие качества, помогая компаниям оценить ваш звездный потенциал. И, кажется, даже преуспели в этом.

Вопросом автоматизации подбора персонала сейчас заняты сразу несколько технологических компаний. Например, Knack.it Corp и Evolv Inc. развивают направление компьютерных игр и онлайн-опросников, которые помогают оценить личные качества соискателя. Эти программы позволяют оценить пригодность кандидата на различные позиции – будь то складской работник или аналитик в инвестиционном банке, –основываясь на результатах ассессмента лучших сотрудников из компании-работодателя.

Добро пожаловать в новую эру больших массивов данных, где поиск и отбор самых лучших сотрудников автоматизирован. Нанимая людей для выполнения задач, которые им удаются лучше всего, мы способствуем росту производительности труда, что наилучшим образом сказывается на росте экономики, считает Эрик Бринйолфссон, профессор Massachusetts Institute Of Technology.

«Люди  наш главный ресурс, и прямо сейчас многие из них работают не на своих местах», – говорит Бринйолфссон. Он специализируется на исследованиях в области информационных технологий и производительности труда в MIT, а также является советником Knack. «Назначая правильных людей для выполнения подходящих задач, вы помогаете и компании, и людям, которые у вас работают», – убежден он.

Повсеместное распространение интернета стало подарком и проклятием для рекрутеров: с одной стороны, компании получили доступ к большему числу потенциальных кандидатов, но при этом отделы подбора оказались завалены резюме. В последнее время рекрутерам  не хватало инструментов, позволяющих быстро, дешево и точно сортировать этот поток резюме, который последние пять лет значительно возрос.

Повисшие вакансии

В июле 2013 года часть из 3,7 миллиона вакансий в США остались незакрытыми, хотя, по данным Министерства труда США, более 11 миллионов американцев в это время искали работу.

«Вы теряете огромное количество потенциальных кандидатов, потому что из года в год на интервью попадают одни и те же люди, которым задают однотипные вопросы из серии "Учились ли Вы в Стенфорде?" и "Работали ли Вы в этой компании?"», – сокрушается Эрик Джал, руководитель направления «Таланты» в базирующемся в Сан-Франциско стартапе Vungle Inc., в прошлом – рекрутер в Google Inc. и LinkedIn Corp. «Вы упускаете самое главное, забывая, что ваша цель – понять, что может сделать человек для вашей компании», – добавляет он.

Онлайн-игра

Чтобы улучшить технологию поиска, с этого месяца Джал будет использовать компьютерную игру, сконструированную специально для того чтобы в режиме онлайн отслеживать, записывать и анализировать каждую миллисекунду поведения игрока. Разработанная Knack в Пало-Альто симуляция Wasabi Waiter позволяет работодателям наблюдать за виртуальным поведением соискателей,  которым предлагается роль официанта в японском ресторане. Задача игрока-соискателя – правильно считывать эмоции посетителей виртуального ресторана и подавать соответствующие их настроению блюда. Также участникам игры предлагается на скорость мыть посуду, периодически выбегая с кухни, чтобы поприветствовать новых посетителей в суши-баре.

Решение, разработанное Knack, занимает около мегабайта памяти на каждого кандидата. Игра позволяет оценить качества соискателя, которые, согласно научным исследованиям, связаны с эффективностью на рабочем месте. Например, ответственность и способность воспринимать чужие эмоции. Компании-клиенты получают доступ к информации о баллах, заработанным каждым из игроков. Набранные в игре баллы позволяют оценить, с какой вероятностью каждый их соискателей станет одним из наиболее эффективных сотрудников в реальной жизни.

В прошлом году Knack запустила пилотную версию игры совместно с Royal Dutch Shell Plc в рамках инвестиционной программы GameChanger для предпринимательских инициатив в энергетическом секторе. Ханс Хэринга, генеральный директор GameChanger, решил проверить, смогут ли компьютерные игры Knack точно предсказать, чьи идеи окажутся успешными.

Инноваторы

«Knack создали сбалансированную модель, позволяющую предсказывать, кто из кандидатов имеет наибольший шанс на успех», – объясняет Хэринга. Компания под его руководством рассматривает возможность использования разработки Knack для отбора правильных людей, в которых стоит инвестировать. «Технология пока сырая, но потенциал определенно имеется», – считает он.

Гораздо чаще используется HR-инструмент Evolv, позволяющий оценивать кандидатов на позиции с неполным рабочим днем в такие компании, как Xerox Corp. и Harte-Hanks Inc. Компания-разработчик базируется в Сан-Франциско и занимается администрированием онлайн-опросников для своих клиентов. На основании получаемых от соискателей ответов кандидатам присваивается одна из трех категорий: для высокопотенциальных сотрудников HR дают зеленый свет, кандидатам со средним потенциалом – желтый, а наименее подходящие отсеиваются (красный свет – нанимать не рекомендуется).

Среди преимуществ Evolv - возможность сравнить результаты опросника (прогнозируемое поведение) с такими реальными рабочими показателями после найма, как эффективность и продолжительность работы в компании. Таким образом многолетний опыт работы рекрутера оказывается сопоставим с терабайтами данных Evolv, при помощи которых можно вычислить наиболее подходящего кандидата.

Развенчание мифа

Как отмечает глава Evolv, c 2007 года благодаря IT-инструментам удалось развенчать многие мифы о подборе персонала. Например, в Evolv настаивают на том (и эти выводы основаны на статистике), что соискатель на должность сотрудника колл-центра, который слишком часто менял работу или длительное время не мог трудоустроиться, совсем не обязательно уйдет и с нового места работы.

«Мы, люди, прямо скажем, так себе оцениваем друг друга, – говорит Дэвид Остберг, вице-президент по исследованиям человеческих ресурсов Evolv.  Для нас важно, чтобы компании руководствовались проверенной информацией вместо того, чтобы полагаться на практики, которые до сих пор считались верными, хотя в действительности таковыми не являются, и это доказано статистически».

Способность к обучению

Нью-йоркская компания ConnectCubed также специализируется на разработке программного обеспечения, которое позволяет оценить личные качества и способности кандидатов в соответствии со специфическими требованиями заказчика. В ConnectCubed уже работающих в компании сотрудников просят поиграть в специальные компьютерные игры и ответить на несколько опросников. Профиль звездного сотрудника служит эталоном для новых кандидатов.

«Таким образом можно оценить потенциал каждого нового кандидата: предположим, вы ищете сотрудника в коммерческий отдел, и вот этот парень обладает всеми качествами нашего лучшего менеджера по продажам, – объясняет принцип работы программы Майкл Таненбаум, генеральный директор и основатель компании. – Те же самые качества невозможно оценить, изучив резюме. Например, образование часто зависит скорее от социально-экономического статуса соискателя, чем от его природных склонностей».

Стоит, впрочем, отметить, что технологии Knack и ConnectCubed, которые, предположительно, могут безошибочно вычислить соискателей с наивысшим потенциалом в компании, достаточно новые. Понадобится некоторое время, чтобы оценить, действительно ли эти решения позволяют вывести отбор персонала на качественно новый уровень.

«Я не уверен, что девяти с половиной минут, проведенных в компьютерной игре, достаточно для того, чтобы оценить поведение кандидата», – считает профессор Michigan State University Фредерик Моргесон, который специализируется на психологии персонала. О технологии оценки при помощи компьютерной игры Knack он высказываетcя довольно сдержанно: «Достаточно ли у нас информации для того, чтобы с уверенностью прогнозировать поведение человека в более сложных, совершенно новых обстоятельствах?»

Массив неопровержимых доказательств

Evolv, с другой стороны, удалось представить внушительное доказательство эффективности для своих клиентов. Техасская компания Harte-Hanks, которая специализируется на прямых продажах, обнаружила, что сотрудники колл-центра, отобранные при помощи технологии Evolv, отсеиваются после первого месяца работы на 35% реже. При этом в первые шесть месяцев после найма они проводят на больничном на 29% меньше времени и, по сравнению с нанятыми при помощи внутренних рекрутеров компании, на 15% оперативнее совершают телефонные звонки.

Тем не менее, добиться подобного успеха при найме высококвалифицированных сотрудников, видимо, сложнее. Как отмечает генеральный директор и один из основателей Evolv Макс Симкофф, есть причина, по которой компания концентрируется на оценке сотрудников с почасовой оплатой.

«Наши самые большие клиенты в телекоммуникационных компаниях связывают даже минимальный рост удовлетворенности клиентов с ростом клиентской базы,  говорит он.  Данных об эффективности работы сотрудников, выполняющих более сложные задачи, у нас пока нет».

На поводу у интуиции

Эрик Джал из Vungle считает, что алгоритмы никогда не заменят старое доброе интервью, вне зависимости от точности прогнозов Knack. Гораздо важнее – задействовать разнообразные инструменты, которые позволяют собрать больше информации о каждом кандидате, что, в свою очередь, делает отбор кандидатов менее интуитивным.

«Мы стараемся отслеживать все показатели уже сейчас, чтобы со временем модели рекрутмента, предлагаемые машинами, имели не меньший вес, чем мнение самых заслуженных сотрудников», – говорит он.

Хотите подобрать тест для оценки?

В нашем арсенале более 30 тестов оценки личностных, мотивационных особенностей, IQ, управленческого потенциала, рискованного поведения, самопознания и др.

Оставьте заявку на бесплатную консультацию специалиста!

Получить консультацию Перейти в каталог тестов