Applying for jobs online is one of the worst digital experiences of our time. And applying for jobs in person really isn't much better.
Solicitar emprego en liña é unha das peores experiencias dixitais do noso tempo. E solicitalo de xeito presencial non é moito mellor.
[The Way We Work]
[Cómo traballamos]
Hiring as we know it is broken on many fronts. It's a terrible experience for people. About 75 percent of people who applied to jobs using various methods in the past year said they never heard anything back from the employer. And at the company level it's not much better. 46 percent of people get fired or quit within the first year of starting their jobs. It's pretty mind-blowing. It's also bad for the economy. For the first time in history, we have more open jobs than we have unemployed people, and to me that screams that we have a problem.
A contratación actual está rota en moitas frontes. É unha experiencia terrible para a xente. Arredor do 75 por cento das persoas que solicitaron un traballo por varios métodos no último ano dixeron que o empresario nunca lles contestou. E a nivel de empresa non é moito mellor. O 46 % das persoas son despedidas ou deixan o traballo ao primeiro ano de comezalo. É terrorífico. E tamén é malo para a economía. Por primeira vez na historia, temos máis emprego dispoñible que persoas desempregadas, e para min iso indica que temos un problema.
I believe that at the crux of all of this is a single piece of paper: the résumé. A résumé definitely has some useful pieces in it: what roles people have had, computer skills, what languages they speak, but what it misses is what they have the potential to do that they might not have had the opportunity to do in the past. And with such a quickly changing economy where jobs are coming online that might require skills that nobody has, if we only look at what someone has done in the past, we're not going to be able to match people to the jobs of the future.
Creo que na base de todo isto hai un único papel: o currículo vitae. Un currículo ten algunhas partes útiles: os roles da xente, as habilidades informáticas, os idiomas que falan, pero o que falta é dicir qué potencial teñen de facer o que quizais non tivesen a oportunidade de facer no pasado. E cunha economía tan cambiante onde os traballos que veñen en liña poden requirir habilidades que ninguén ten, se só miramos o que alguén fixo no pasado, non imos poder vincular a xente aos traballos do futuro.
So this is where I think technology can be really helpful. You've probably seen that algorithms have gotten pretty good at matching people to things, but what if we could use that same technology to actually help us find jobs that we're really well-suited for? But I know what you're thinking. Algorithms picking your next job sounds a little bit scary, but there is one thing that has been shown to be really predictive of someone's future success in a job, and that's what's called a multimeasure test.
Aquí é onde creo que a tecnoloxía pode ser de gran axuda. Probablemente xa viron que os algoritmos son bos relacionando a xente con cousas, pero, e se puidésemos usar esa mesma tecnoloxía para realmente axudarnos a atopar un emprego que se adapte a nós? Xa sei o que está a pensar. Dá medo que os algoritmos escollan o seu seguinte traballo, pero hai unha cousa que demostrou ser realmente premonitoria no éxito futuro de alguén nun traballo, e chámase proba multimedida.
Multimeasure tests really aren't anything new, but they used to be really expensive and required a PhD sitting across from you and answering lots of questions and writing reports. Multimeasure tests are a way to understand someone's inherent traits -- your memory, your attentiveness. What if we could take multimeasure tests and make them scalable and accessible, and provide data to employers about really what the traits are of someone who can make them a good fit for a job?
As probas multimedida non son realmente nada novo, pero adoitaban ser moi caras e precisaban dun doutorando sentado ao seu carón respondendo moitas preguntas e escribindo informes. As probas multimedida son un xeito de comprender os rasgos inherentes de alguén, a súa memoria, a súa atención. E se puidésemos facer probas multimedida escalables e accesibles, e proporcionar datos aos empresarios sobre cales son os rasgos de alguén que poida encaixar nun traballo?
This all sounds abstract. Let's try one of the games together. You're about to see a flashing circle, and your job is going to be to clap when the circle is red and do nothing when it's green.
Todo isto soa abstracto. Probemos un dos xogos xuntos. Agora verá un círculo intermitente, e o seu traballo vai ser aplaudir cando o círculo está vermello e non facelo cando estea verde.
[Ready?]
[Listo?]
[Begin!]
[Comeza!]
[Green circle]
[Círculo verde]
[Green circle]
[Círculo verde]
[Red circle]
[Círculo vermello]
[Green circle]
[Círculo verde]
[Red circle]
[Círculo vermello]
Maybe you're the type of person who claps the millisecond after a red circle appears. Or maybe you're the type of person who takes just a little bit longer to be 100 percent sure. Or maybe you clap on green even though you're not supposed to. The cool thing here is that this isn't like a standardized test where some people are employable and some people aren't. Instead it's about understanding the fit between your characteristics and what would make you good a certain job. We found that if you clap late on red and you never clap on the green, you might be high in attentiveness and high in restraint. People in that quadrant tend to be great students, great test-takers, great at project management or accounting. But if you clap immediately on red and sometimes clap on green, that might mean that you're more impulsive and creative, and we've found that top-performing salespeople often embody these traits.
Quizais sexa o tipo de persoa que aplaude un milisegundo despois de ver o círculo vermello. Ou quizais sexa do tipo que lle leva un pouco máis estar 100 por cento seguro. Ou quizais aplaude ao verde aínda que se supón que non debe. O xenial aquí é que isto non é como unha proba normalizada onde algunhas persoas son empregables e outras non. Trátase de comprender o axuste entre as súas características que o farían bo para determinado traballo. Descubrimos que se aplaude ao vermello e nunca aplaude ao verde, pode ter un alto grado de atención e de contención. As persoas así adoitan ser grandes estudantes e probadores, e bos na xestión de proxectos ou en contabilidade. Pero se aplaude inmediatamente ao vermello e ás veces ao verde, podería significar que é vostede máis impulsivo e creativo, e descubrimos que estes son os rasgos dos vendedores de mellor rendemento.
The way we actually use this in hiring is we have top performers in a role go through neuroscience exercises like this one. Then we develop an algorithm that understands what makes those top performers unique. And then when people apply to the job, we're able to surface the candidates who might be best suited for that job.
O xeito no que usamos isto na contratación é facendo exercicios de neurociencia como este cos mellores. coma este. Logo creamos un algoritmo que entende que é o que fai únicos aos máis destacados. E cando a xente solicita o traballo,
So you might be thinking there's a danger in this. The work world today is not the most diverse and if we're building algorithms based on current top performers, how do we make sure that we're not just perpetuating the biases that already exist? For example, if we were building an algorithm based on top performing CEOs and use the S&P 500 as a training set, you would actually find that you're more likely to hire a white man named John than any woman. And that's the reality of who's in those roles right now. But technology actually poses a really interesting opportunity. We can create algorithms that are more equitable and more fair than human beings have ever been. Every algorithm that we put into production has been pretested to ensure that it doesn't favor any gender or ethnicity. And if there's any population that's being overfavored, we can actually alter the algorithm until that's no longer true. When we focus on the inherent characteristics that can make somebody a good fit for a job, we can transcend racism, classism, sexism, ageism -- even good schoolism.
podemos escoller ao máis adecuado para ese traballo de entre os candidatos. Pode estar a pensar que hai un perigo nisto. O mundo laboral de hoxe non é o máis diverso e se facemos algoritmos en base aos mellores na actualidade, como nos aseguramos de non estar a perpetuar os sesgos xa existentes? Por exemplo, se construimos un algoritmo baseado nos CEOs de mellor rendemento e usamos o S&P 500 como conxunto de adestramento, atopariamos que hai máis probabilidades de contratar a un home branco chamado Xoán que a calquera muller. Esa é a realidade de quen está nesas posicións agora. Pero a tecnoloxía plantexa unha oportunidade realmente interesante. Podemos crear algoritmos máis equitativos e máis xustos do que algunha vez foi o ser humano. Todos os algoritmos que facemos foron probados antes para asegurar que non favorece a ningún xénero ou etnia. E se hai algunha poboación que está sendo desfavorecida, podemos alterar o algoritmo ata que iso non ocorra. Cando nos centramos nas características inherentes que fan a alguén ideal para un traballo, podemos transcender o racismo, clasismo, sexismo, idade, e incluso o bo escolarismo.
Our best technology and algorithms shouldn't just be used for helping us find our next movie binge or new favorite Justin Bieber song. Imagine if we could harness the power of technology to get real guidance on what we should be doing based on who we are at a deeper level.
A nosa mellor tecnoloxía e algoritmos non debería usarse para axudarnos a atopar a próxima película ou o último éxito de Justin Bieber. Imaxine se puidésemos aproveitar o poder da tecnoloxía para ter unha orientación real do que deberiamos estar a facer en función do que somos a un nivel máis profundo.