Įrenginių apžvalgos

Darbo pokalbiai ir stresas: ar tikrai neegzistuoja kitas būdas?

2019 birželio 18

Net ir ne vieną jų sėkmingai praėjus, darbo pokalbiai išlieka gana stresinga patirtimi. Jie kažkuo gal net primena pirmuosius pasimatymus, mat abiem atvejais jautiesi įpareigotas kuo greičiau padaryti gerą įspūdį ir užsitikrinti bent jau kvietimą susitikti dar kartą. Tačiau kaip tai padaryti, jeigu pirmasis klausimas, kurį išgirstate, būna „na, tai papasakokite apie save“? Ką pasakoti? Žinoma, kad tik gerus dalykus. Juk neprisipažinsti, kad iki devynių metų nesupratai, ką rodo laikrodis. Po tokios išpažinties darbo tikrai negautum. Visi juk žino, kad šie pokalbiai – tai savotiškas simpatijų konkursas. Tačiau ar tai neišvengiama? Galbūt darbo atrankos gali vykti kitaip, neutralizuojant žmogiškas išankstines nuostatas? Išeitį gali pasiūlyti technologijos.

_-31

Kad ir kaip sunku būtų tai pripažinti, mes visi turime daugybę išankstinių nuostatų. Jeigu kažkas jums girsis esąs visiškai nešališkas ir išsilaisvinęs nuo stereotipų, bėkite nuo tokio žmogaus kuo toliau, nes, geriausiu atveju, sutikote melagį. Mūsų polinkį kurti išankstines nuostatas nulemia neurologinės priežastys. Kiekvieną dieną mes apdorojame ištisus gigabaitus infomacijos. Tam, kad išvengtų perkrovos, mūsų smegenys ją automatiškai kategorizuoja, kurdamos tam tikrus loginius ryšius. Stereotipai tokie gajūs dėl to, kad dažniausiai jie atitinka tikrovę. Kai ji pasikeičia, dingsta ir pats stereotipas. Bėda ta, kad tai ilgas procesas, kurio paspartinimui reikia ryžtingesnių sprendimui. Pavyzdžiui, šeštajame dešimtmetyje Bostono simfoninis orkestras pirmą kartą surengė aklas perklausas. Tuo metu moterys sudarė tik ketvirtį jo sudėties. Įdiegus naują atrankos sistemą, šis skaičius pakilo iki 46 proc. Visgi be tokios inovacijos pokytis nebūtų įvykęs.
_2-43

Pasakymas, kad darbo atranka nemaža dalimi yra grožio konkursas, gali būti suprastas visiškai tiesiogiai. Įvairiais eksperimentais pakartotinai įrodyta, kad gražiems žmonėms darbo rinkoje sekasi pastebimai geriau nei atrodantiems vidutiniškai. Pavyzdžiui, Mesinos universitete atliktas įdomus eksperimentas. Išsiuntus CV, paprastai egzistuoja apie 30 proc. tikimybė, kad žmogus bus pakviestas prisijungti prie komandos.  Visgi paaiškėjo, kad gražiems žmonėms šis skaičius išauga iki 54 proc. moterims ir 47 proc. vyrams. Kokia išeitis? Regis, ji peršasi savaime – kiek įmanoma panaikinti žmogiškąjį faktorių. Tą ir bando daryti tokios kompanijos kaip Deloitte, HSBC ar BBC. Jos stengiasi vykdyti aklą atrankos procesą, anonimizuoti kandidatus. Amazon tam netgi sukūrė specialią Dirbtinio intelekto technologiją. Visgi ir tokie sprendimai problemos galutinai neišsprendžia.
_3-44

Bėda ta, kad, būdami šališkais, žmonės, ko gero, tiesiog iš principo negali sukurti ir absoliučiai nešališko Dirbtinio intelekto. Visos tokios sistemos savo sprendimus priima remdamosi turimais duomenimis (o kaip kitaip)? Tačiau jau pati informacija yra kažkuria prasme angažuota. Pavyzdžiui, tam tikroms mokymosi įstaigoms algoritmas automatiškai duoda daugiau taškų nei kitoms. Visgi realiame pasaulyje tai ne visada apibūdina kandidato talentus ir gebėjimus. Iš tikrųjų, kas geriau: labai blogai pabaigti prestižinį universitetą ar labai gerai šiek tiek prastesnį? Atrodytų, logiška būtų tiesiog nebekreipti dėmesio į tokius istorinius duomenis. Tačiau taip irgi nieko nebus. Visiškai natūralu, kad kompanijos siekia pritraukti žmones su tinkamu išsilavinimu ir darbo patirtimi. Visgi pastaroji dar nereiškia, kad kandidatas puikiai tvarkosi su tokiomis užduotimis. Ir atvirkščiai. Patirties neturėjimas dar nereiškia, kad žmogus negalėtų puikiai tikti naujoms pareigoms.
_4-39

Šiuolaikiniai verslai jau senokai pastebėjo, kad vis dažniau puikūs programuotojai ar kiti specialistai nebūna baigę universiteto arba netgi mokyklos. Koledžą kažkada metęs Bill’as Gates’as teoriškai galėtų gauti tik nekvalifikuotą darbą. Už diplomus daug svarbiau yra įgūdžiai. Tik kaip juos pamatuoti? Atsakymu čia galėtų tapti vadinamoji „geimifikacija“. Šio principo tikslas – suteikti kuo didesniam kandidatų būriui galimybę tiesiog pabandyti parodyti savo sugebėjimus, t.y. surengti kažką panašaus į aklas Bostono simfoninio orkestro perklausas. Užduotys darbo atrankose ne naujiena, bet iki jų paprastai dar reikia prisikasti. Tačiau kai kurios IT kompanijos, pavyzdžiui Hacker Rank, reguliariai rengia įvairius konkursus, hackathon’us, kurie suteikia galimybę rinktis iš plataus talento spektro, išvengiant bet kokių asmeniškumų, Skaičiuojama, kad kuriame nors Hacker Rank konkurse kažkas sudalyvauja kas 8 sekundes! Skamba kaip tobulas būdas ieškoti programuotojų, bet ar tą patį principą galima pritaikyti ir kitose srityse?
_5-36

Programuotojų talentą pamatuoti gana lengva. Tačiau kaip tai padaryti ieškant pardavimo, marketingo ar aptarnavimo specialistų. Tokie startuoliai kaip Knack, Scoutible ar Pymetrics siūlo savo sprendimus. Visos šios jaunos kompanijos siūlo remiantis neuromokslu sukurtus žaidimus. Skirtumas tas, kad jais matuojami ne darbiniai įgūdžiai, o kognityviniai bei emociniai sugebėjimai, aktualūs konkrečiai pozicijai. Pavyzdžiui, žaidžiant Knack galima patikrinti žmogaus dedikaciją, gebėjimą priimti sprendimus, socialinio intelekto lygį. Su įrankiu kompanijos gali atsirinkti kandidatus, turinčius būtent konkrečiai pozicijai turinčias savybes. Scoutible ir Pymetrics žengia dar toliau. Jie taip pat analizuoja duomenis apie geriausius jau esamus darbuotojus. Agoritmas tada pateikia dar konkretesnės informacijos, kokios savybės reikalingos būtent šiame darbe. Ar toks modelis yra atsakymas žmogiškosioms išankstinėms nuostatoms? Labai gali būti. Kaip tokiu atveju atrodys ateities darbo atrankos? Greičiausiai kažkur internete pamatysite kvietimą sužaisti žaidimą. O tada jau viskas priklausys nuo jūsų.