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.
Înscrierea online pentru un job e una dintre cele mai anevoioase experiențe ale lumii digitale. Și nici înscrierea în persoană nu e cu mult mai bună.
[The Way We Work]
[Modul în care lucrăm]
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.
Angajarea, așa cum o știm, e defectuoasă pe multe planuri. E o experiență cumplită. Aproximativ 75% dintre persoanele care s-au înscris anul trecut pentru un loc de muncă prin diverse metode au spus că nu au primit niciun răspuns de la angajator. Nici la nivel de companie nu e cu mult mai bine. 46% dintre persoane sunt concediate sau renunță în primul an de la începerea noului loc de muncă. E șocant. E rău și pentru economie. Pentru prima oară în istorie, avem mai multe locuri de muncă decât șomeri, iar asta arată că avem o problemă.
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.
Cred că la rădăcina acestor lucruri stă o singură bucată de hârtie: CV-ul. Un CV conține cu siguranță informații utile: ce funcții au avut candidații, abilitățile digitale, ce limbi străine cunosc, dar lipsește ceea ce pot realiza, ceea ce n-au avut oportunitatea de a face în trecut. Cu o economie în schimbare, unde locurile de muncă apar online și necesită abilități greu de găsit, dacă ne uităm doar la ceea ce a făcut cineva în trecut, nu vom putea găsi oameni potriviți pentru viitoarele locuri de muncă.
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.
Aici cred că tehnologia poate fi folositoare. Cred că ați văzut acum că algoritmii reușesc să conecteze oameni cu lucruri, dar cum ar fi să putem folosi aceeași tehnologie să ne ajute să găsim locuri de muncă pentru care suntem potriviți? Știu la ce vă gândiți. Algoritmi care să-ți aleagă un job sună cam înfricoșător, dar există un lucru care s-a dovedit a fi foarte predictiv pentru viitorul cuiva într-un loc de muncă, și e ceea ce numim test pe criterii multiple.
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?
Testele pe criterii multiple nu sunt ceva nou, dar erau destul de scumpe și implicau prezența unui expert, să răspunzi la întrebări și să scrii rapoarte. Aceste teste sunt o modalitate de a înțelege trăsăturile înnăscute: memoria, atenția. Cum ar fi să luăm aceste teste și să le facem accesibile, furnizând angajatorilor informații despre calitățile unui candidat care l-ar face potrivit pentru un loc de muncă?
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.
Toate acestea par abstracte. Să încercăm acest joc împreună. Veți vedea imediat un cerc luminos și trebuie să bateți din palme când cercul este roșu și să nu faceți nimic când e verde.
[Ready?]
[Gata?]
[Begin!]
[Să începem!]
[Green circle]
[Cerc verde]
[Green circle]
[Cerc verde]
[Red circle]
[Cerc roșu]
[Green circle]
[Cerc verde]
[Red circle]
[Cerc roșu]
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.
Poate sunteți dintre cei ce bat din palme în milisecunda când apare un cerc roșu. Sau sunteți dintre cei cărora le ia un pic mai mult pentru a fi siguri 100%. Sau bateți din palme la verde, deși n-ar trebui. Partea bună e că n-avem de-a face cu un test standardizat unde unii au șanse de angajare și alții nu. E vorba despre a înțelege cum se potrivesc calitățile tale și ce te face compatibil cu un anumit job. Am constatat că dacă reacționezi târziu la roșu și niciodată la verde, ești foarte atent și reținut. Persoanele din această categorie tind să fie elevi minunați, buni la teste, potriviți în management sau contabilitate. Dar dacă ai bătut imediat din palme la roșu și câteodată la verde, asta ar putea însemna că ești mai impulsiv și inventiv, și am constatat că cei mai de succes agenți de vânzări au aceste calități.
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.
Felul în care încorporăm asta în procesul de angajare e ca angajații de top din anumite poziții să facă aceste exerciții de neuroștiințe, precum acesta. Apoi dezvoltăm un algoritm care înțelege ce-i face unici pe acești angajați de top. Și când oamenii se înscriu pentru un job, putem să-i alegem pe cei care sunt cei mai potriviți.
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.
Probabil vă gândiți că e ceva periculos. Piața forței de muncă nu este cea mai diversă și construind algoritmi bazați pe cei mai performanți angajați, cum ne asigurăm că nu perpetuăm prejudecățile deja existente? De exemplu, dacă am construi un algoritm bazat pe directorii cei mai performanți și am folosi S&P 500 ca set de pregătire, am constata că sunt mai multe șanse să angajăm un bărbat alb pe nume John decât o femeie. Și așa se întâmplă cu cei care ocupă acum aceste poziții. Dar tehnologia generează o oportunitate foarte interesantă. Putem crea algoritmi care să fie mai corecți și mai nepărtinitori decât au fost vreodată oamenii. Fiecare algoritm pe care l-am dezvoltat a fost testat înainte, pentru a fi siguri că nu favorizează niciun gen sau etnie. Și dacă există o populație care este favorizată, putem modifica algoritmul până când nu se mai întâmplă. Când ne concentrăm pe caracteristicile proprii ce recomandă pe cineva pentru un loc de muncă, putem depăși rasismul, categorizarea, sexismul, discriminarea de vârstă și privilegiul școlilor de top.
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.
Tehnologia și algoritmii performanți n-ar trebui să fie folosiți doar ca să găsim următorul serial sau cântec nou de la Justin Bieber. Gândiți-vă dacă am putea valorifica puterea tehnologiei să ne îndrume cu privire la ce ar trebui să facem, ținând cont de cine suntem cu adevărat.