Набір без шкоди
На перший погляд, штучний інтелект здається ідеальним рішенням для отримання ультрасучасного процесу вербування, в якому забобонам будь-якого роду немає місця. Але практика вбиває нас. І це тому, що за досконалими системами все ще стоять люди, що натискають кнопки.
Понад 80% свого професійного життя я провів у редакціях різних жіночих журналів. І вони мають особливий стиль роботи, хоча всі вони, як правило, включені у величезний механізм класичної корпорації. Кожне видання має чіткий голос, воно адресоване певній аудиторії, і саме з цієї причини ті, хто складає редакційну колегію, повинні мати спільні інтереси, розуміти свого читача, а спілкування між ними повинно проходити гладко.
І не рідко я відвідував різні інтерв'ю, в яких нахиляв терези на користь людей, які певною мірою нагадували мене, з тісною естетичною ідентичністю, зі схожими культурними уподобаннями. Ретроспективно, я повертаю всім сторонам ті моменти, коли я не віддав свій голос довіри при прийомі на роботу та тих, хто, хоча і зовсім інший, міг би додати вартості журналу завдяки 180-градусному баченню того, кого я Я мав. Я шкодую, що ні на секунду не зміг стати безстороннім суддею, який не починає жодних упереджень на дорозі і аналізує виключно з точки зору вигоди, яку, мабуть, принесе людина в компанії. І можливо, якби штучний інтелект зіграв вирішальну роль у підборі кадрів кілька років тому, все пішло б інакше.
Цифри говорять самі за себе
Дослідження, проведене компанією McKinsey and Company у 2015 році, показує, що організації з різноманітною робочою силою мають кращі фінансові результати, ніж ті, які не керуються цим принципом при прийомі на роботу. І ще один аналіз 2016 року, проведений Національним бюро економічних досліджень, говорить про те, що, хоча жінки в даний час становлять понад 50% співробітників, лише 4,6% з них займають керівні посади.
Стаття під назвою "Чи рідше жінки приймають на роботу?" Марія Хосе Гонсалес, Клара Кортіна та Хорхе Родрігес-Менес з Департаменту політичних та соціальних досліджень УПФ показують, що жінки також зазнають дискримінації, коли йдеться про інші розділи. Наприклад, дослідження показало, що ймовірність отримати дзвінок на співбесіду щодо набору була на 23,5% нижчою для жінок без дітей, ніж для чоловіків за однакових обставин. А жінки з дітьми зазнають посиленої дискримінації в процесі набору на роботу, оскільки їм загрожує подвійна санкція: жіночність плюс материнство. Матері в середньому на 35,9% рідше викликають на співбесіду, ніж батьки.
Інше дослідження, цього разу у Великобританії, свідчить, що людям із зайвою вагою важче знайти роботу. Учасників дослідження попросили оцінити придатність кандидатів, чиї зображення додаються до резюме. Деякі люди кажуть, що їм не страждають, коли справа стосується набору, але кандидати із середньою вагою в багатьох випадках вважаються недоречними на відміну від людей із середньою вагою. Стюарт Флінт, один із дослідників, залучених до цього дослідження, проведеного в Університеті Лідса Беккета, зазначив, що ця дискримінація посилюється, якщо кандидат потрапляє в кілька категорій, на які часто розглядають з небажанням. Наприклад, жінки з ожирінням вважалися навіть менш придатними в процесі набору, ніж чоловіки з ожирінням. "Люди з надмірною вагою вважаються ледачими і менш розумними - це необгрунтовані стереотипи", - пояснює Флінт. "Немає доказів того, що вони менш здатні виконувати цю роботу або менш розумні, ніж людина середньої ваги".
"Ваш звичайний настрій - мати інтуїтивні відчуття та думки майже про все, що вам заважає. Ви любите або не любите людей задовго до того, як дізнаєтесь про них багато; чи довіряєте ви незнайомцям, не знаючи чому; Ви відчуваєте, що компанія буде успішною без аналізу ".
Даніель Канеман у фільмі "Швидке мислення, повільне мислення"
У деяких випадках корисно також залишати кандидата анонімним. Наприклад, під час дослідження американських музикантів було встановлено, що, коли особистість музиканта приховували під час прослуховувань, шанси жінки пройти до наступного туру відбору зросли на 50%.
Навіть після того, як було обрано кандидата, у процес набору можуть вкрастись забобони. "Традиційна точка зору полягає в тому, що жінки, як правило, менш охочі, ніж чоловіки, домовлятися про заробітну плату", - говорить Андреас Лейббрандт, професор економіки Університету Монаш у Мельбурні, Австралія, який вивчав переговори щодо заробітної плати. "Тоді ми це просто помітили. В умовах, коли роботодавець сигналізує, що переговори щодо заробітної плати в порядку, жінки будуть готові до переговорів. З іншого боку, якщо є неоднозначність щодо того, наскільки заробітна плата є предметом переговорів, жінки значно менше схиляються до переговорів ".
Зараз багато компаній пишаються тим, що борються з нерівностями всіх видів, але більшість з них не в повній мірі реалізують стратегію найму, щоб збалансувати ці відмінності. З такою нерівністю можна боротися, застосовуючи різні рішення на основі штучного інтелекту, які можуть допомогти створити більш різноманітні та ефективні команди. Але їх правильне здійснення все ще перебуває в руках людей через вербування.
Топ-5 упереджень, які впливають на процес набору на роботу
Це трапляється з найкращими з нас, і це тому, що все наступне стосується нашої підсвідомості. А штучний інтелект міг збалансувати баланс при наборі персоналу!
Чи знали ви, наприклад, що більшість помилок при прийомі на роботу допускаються в перші 30 хвилин співбесіди? Перші враження, особисті забобони та стереотипи підсвідомо вступають у дію, коли інтерв’юер та кандидат вперше зустрічаються особисто.
Особистість та перші враження, залишені після співбесіди, не є хорошими прогнозами подальшої роботи. Деякі кандидати можуть окреслити приємний образ особливо на цей момент, тоді як інші дещо нервуються і їм потрібно трохи часу, щоб розкрити свою справжню сторону. Один із способів подолати ці потенційні помилки - ніколи не приймати рішення про найм у перші 30 хвилин співбесіди.
Нижче ви знайдете перелік найпоширеніших помилок при прийомі на роботу, які ви спокусите зробити.!
Ті, хто схожий ...
Збиратися в одній компанії? Загальна тенденція людей полягає в тому, щоб шукати людей, подібних до них, і думка про те, що "Протилежності приваблюють", виявляється міфом, коли йдеться про набір нового колеги. Якщо в особистому житті у нас можуть виникати моменти, коли ми шукаємо протилежностей, щоб уникнути рутини, на роботі панують загальні інтереси, навіть якщо ці подібності не пов’язані з роботою.
Ефект контрасту
Наш мозок використовує порівняння, щоб поставити речі та людей у контекст. У ситуації співбесіди, якщо кандидат виглядає краще, ніж його попередник, ви, швидше за все, оціните його, ніж зазвичай, в іншому контексті. Або, якби попередній заявник був особливо добрим, то наступний не здавався б настільки придатним для цієї посади. Це також може статися на етапі попереднього відбору кандидатів на основі їх резюме. Замість того, щоб оцінювати кожного кандидата за його власними достоїнствами та наскільки вони відповідають запропонованій посаді, у процесі прийому на роботу можна порівняти різних кандидатів не об’єктивно.
Необхідність підтвердження
Ця упередженість при наборі відбувається, коли люди беруть до уваги лише інформацію, яка підтверджує їхні переконання, ігнорує або зменшує важливість елементів, які не підтримують їх думку. З цієї причини під час співбесіди на роботу кандидати на одну і ту ж посаду можуть стикатися з різними питаннями. Менеджери або вербувальники можуть робити це мимоволі, щоб підтвердити свої переконання щодо кожного кандидата. І це призведе до порівняння яблук з грушами.
Ефект ореолу при прийомі на роботу
Ось упередження, яке виникає, коли ми припускаємо, що якщо люди добрі в діяльності А, вони будуть добрі в діяльності Б. При підборі персоналу ефект гало виникає, коли особа, яка приймає остаточне рішення, оцінює кандидата і припускає, що він буде він добре працює, не конкретно оцінюючи свої вміння.
Ефект ріжка
Це протилежне ефекту ореолу при вербуванні, де знову ж таки перші враження створюють несвідоме упередження. У цьому випадку, якщо видно, що людина занадто суворий або занадто сором’язливий, можна припустити, що він не буде придатним чи хорошим на роботі. Будь-яке сприйняття несприятливої риси в перші кілька хвилин створює несвідому причину для дискримінації, яка затьмарить інші її риси, переконання та вчинки.
Виберіть стандартний формат запитань із співбесіди з прийомом на роботу
Залишення рамки запитань під час прийому на роботу може призвести до випадкового процесу відбору через суб'єктивність. Намагайтеся не відступати від переліку питань, встановленого для всіх кандидатів. За допомогою цієї техніки ви можете викорінити деякі упередження, характерні для процесу набору на роботу. І всі кандидати, які переступить поріг рекрутингової компанії, будуть піддаватися одній і тій же серії питань, без фаворитів або, навпаки, дискримінації.
Аутсорсинг як рішення: рекрутингова компанія може запобігти дискримінації?
Гонка за талантами гостріша як ніколи. Для того, щоб залучити найкращих людей, компаніям потрібно переорієнтуватись на групи, які не вважалися достатньо привабливими в процесі підбору персоналу. І зовнішня рекрутингова фірма могла б зосередитися на цих пасивних та недостатньо використаних талантах. З такими групами талантів потрібно поводитися правильно під час набору персоналу - щоб рівень їх утримання був високим і, зрештою, привів до поліпшення репутації компанії щодо різноманітності та інклюзії. Іншим важливим фактором є цінність різноманітних команд. Дослідження, опубліковане Harvard Business Review, вказує на те, що компанії, які зосереджуються на різноманітті, працюють краще: 45% повідомили про збільшення частки ринку порівняно з попереднім роком.
Вправи з набору штучного інтелекту
Штучний інтелект, у свою чергу, повинен бути готовим. І якщо він неправильно навчений, то він надасть неправильні дані. Тому вам доведеться постійно працювати з ним, щоб отримати хороший набір алгоритмів, що дають точні дані. Це постійний процес вдосконалення та навчання. І чим більше у вас даних, тим точніші результати. Іншими словами, на першому етапі метою будь-якого відділу кадрів є надання якомога більшої кількості інформації для отримання найкращих можливих результатів та уточнення параметрів. Люди очікуватимуть досконалості у підборі кадрів, але як штучний інтелект, так і машинне навчання, зрештою, є нашим продуктом людського вкладу.
Для того, щоб отримати процес набору на роботу якомога вільніше від упереджень, організації повинні проаналізувати критерії, що лежать в основі цих традиційних бар'єрів. Частина проблеми з набором штучного інтелекту полягає в тому, що вони намагаються створити нову парадигму гендерної рівності та оплати праці, але ми наразі не маємо вже існуючих моделей, інформації чи достатніх даних з цього питання. Отже, нам доведеться зробити ще кілька кроків, перш ніж досягти заповітного нейтралітету. І довгостроковою метою має бути пошук способу маніпулювання алгоритмами для створення чесних практик найму.
Коли досконалість має наші недосконалості
Небажання бажано говорити про впровадження нових технологій у відділ кадрів, але крапля обережності не зашкодить, особливо коли багато з цих інструментів ще не бездоганні. Наприклад, у 2014 році Amazon впровадила новий механізм підбору персоналу, покликаний усунути будь-яку дискримінацію в процесі відбору. Революційне рішення мало на меті записати резюме заявників, щоб легше виявити серед них найвищі таланти. Однак незабаром стало ясно, що механізм глибокого навчання, у свою чергу, дискримінував кандидатів через минулі дані, що їх надавали. Система, яку використовувала Amazon при підборі персоналу, зробила висновок, що співробітники чоловічої статі є кращими, тому вона карала резюме, що включало слово "жінки", у місцях, зарезервованих для різних видів діяльності, шкіл або сертифікацій.
Набір залишається відкритим
Однак одне з питань, яке я піднімаю в кінці цієї статті, полягає в тому, чи буде суто об’єктивне рішення, прийняте на основі інструменту, зрештою сприятливим для команди, в якій, крім результатів, хімія тих, хто вгору. Певні навички та вміння можна розвинути, навчитися з часом, але наскільки ми готові залишити себе і працювати з людьми, які, можливо, діаметрально протилежні нам, але у яких ми безпомилково маємо вчитися? Наскільки насправді наша суб’єктивність у підборі персоналу впливає на результати роботи команди? Як би виглядало ідеальне поєднання об’єктивності, яку пропонує штучний інтелект, та інтуїції та чутливості, характерних для людського розуму? Чи може інструмент найму знайти ідеального співробітника для компанії, але такого, який ідеально інтегрується в існуючу команду? Тільки час проллє світло на всі ці двозначності.
Вам сподобалась ця стаття? Читайте також: