Найм сотрудников лучше проводят машины, чем люди
Как показывает последнее исследование, при использовании машинного алгоритма наемные сотрудники работают дольше, пишет Ребекка Гринфилд (Rebecca Greenfield) в статье, опубликованной на сайте Bloomberg.
Люди хотят верить, что человеческая интуиция - лучший инструмент во всех сферах деятельности человека, но когда дело доходит до найма, наша интуиция не идет ни в какое сравнение с компьютерным алгоритмом.
Национальное бюро экономических исследований провело исследование, которое показало, что менеджеры по найму справляются со своими задачами хуже, чем компьютер.
В проекте принимали участие более 15-ти компаний и триста тысяч соискателей. Сотрудники подбирались для работ сферы услуг, не требующих квалификации, таких как ввод данных и обработка вызовов. Исследователи NBER сравнивали сотрудников, выбранных человеком и компьютером.
В компьютерном тесте были вопросы о технических навыках, личностных качествах, других познавательных навыках и хобби, которые могли бы помочь работе на будущей должности. Ответы соискателя анализировались специальным алгоритмом, который выпускал соответствующую рекомендацию:
- зеленым цветом обозначались кандидаты, наиболее подходящие для работы;
- желтым - люди немного уступающие первой категории;
- красным цветом обозначались соискатели, вообще не подходившие на рассматриваемую должность.
В результате исследования были открыты новые факты, неведомые ранее. Так, сотрудники из «зеленых» остались на рабочем месте на 12 дней дольше, чем «желтые», которые в свою очередь работали дольше на 17 дней, чем сотрудники из красного списка.
Средняя продолжительность работы на данных рабочих местах составляет всего три месяца. «Этот фактор остается пока одной из самых больших проблем, особенно, если ты нанимаешь не сотни, а десятки тысяч людей», - говорит исследователь Митчелл Хоффман, доцент стратегического управления, - Благодаря алгоритму мы выиграли несколько недель и это, конечно скромное, но значительное улучшение».
Часто менеджеры по найму из-за чрезмерной предвзятости к алгоритму, игнорируют результаты, полученные после обработки данных соискателя. Исследователи обнаружили, что этот фактор сильно сказывается на ухудшении правильного подбора персонала. Так, при неиспользовании алгоритма, менеджеры нанимали менее способных кандидатов - желтых, забывая при этом про «зеленых» соискателей. Позже наняв на другие свободные вакансии «зеленых», исследователи заметили, что эти рабочие оставались на своих рабочих места на 8 дней дольше, чем ранее приглашенные «желтые». Чем больше руководители отклонились от рекомендаций тестирования, тем менее подходящие кандидаты оказывались на рабочих местах.
Рекрутеры утверждают, что, возможно, они делают эти исключения, чтобы нанять более продуктивных людей. Но, цифры говорят об обратном. Для шести из 15 компаний, исследователи измерили и производительность, которую выдавали нанятые люди, не проходившие тестирование. Измерялись: количество вызовов завершенных за час, количество данных, вводимых за час, или количество стандартизированных тестов, отнесенных за час. Сотрудники, не проходившие тестирование, выдавали в итоге меньшую производительность, чем те, кто был нанят с использованием алгоритма. «Мы не получили доказательств, что не тестированные люди дают большую производительность», - заявил Даниэль Ли, доцент кафедры предпринимательства в Гарвардской школе бизнеса, - В большинстве случаев такие кандидаты исполняют свои обязанности намного хуже».
Конечно сейчас алгоритмы, используемые при найме, набирают популярность. Этот способ существенно снижает расходы и облегчает поиск квалифицированных сотрудников. Однако, есть еще тенденция доверия человеческому фактору, как говорится верят больше «своим», чем бесчеловечной машине. Исследователи окрестили такой феномен «отвращением к алгоритму». Люди могут быть сильно ослеплены своей предвзятостью к чему-либо. Одни менеджеры по найму тяготеют к людям, похожим на них, другие же уверенны в своем профессиональном чутье и опыте. «Только в человеческой природе есть практика думать, что полученная при интервьюировании информация, может помочь отыскать ценного сотрудника», - добавил Ли. «Вы думаете, что эта информация важнее, чем полученная в тестах? В большинстве случаев все наоборот».