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.
Працевлаштування онлайн – це найгірший досвід використання цифрових технологій. Але процес співбесіди не кращий.
[The Way We Work]
[Як ми працюємо]
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.
Працевлаштування сьогодні має багато недоліків. Це досить неприємний досвід. Близько 75 відсотків людей, які відправили свої резюме минулого року, не одержали відповіді від потенційних роботодавців. У компаніях справи не кращі. 46 відсотків людей звільняються протягом першого року. Це дійсно шокує. І це погано для економіки. Уперше в історії ми маємо більше вакансій, ніж безробітних, і це свідчить про серйозну проблему.
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.
Головною причиною є один аркуш паперу – «резюме». Резюме містить певну корисну інформацію: робочий досвід, навички роботи з комп’ютером, володіння мовами. Але дечого бракує в резюме, а саме – потенціалу людини, якого вона не встигла реалізувати у минулому. В умовах швидкого розвитку економіки створюються робочі місця онлайн, які вимагають нових навичок. Якщо оцінювати тільки минулий досвід, складно підібрати робітника на роботу майбутнього.
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.
Тут технології можуть стати у нагоді. Ви, напевно, чули про ефективність алгоритмів для підбору людей, а якщо використати ту ж саму технологію, щоб допомогти нам знайти відповідну роботу? Але я знаю, що ви думаєте. «Алгоритми вибору вашої роботи» – це трохи лякає. Але є один метод, який прогнозує успішну кар’єру. Він називається мультипрофільним тестом.
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?
Мультипрофільні тести не є чимось новим. Вони потребували значних витрат, вимагали присутності науковця, який задавав питання та писав звіти. Багатопрофільні тести – це спосіб оцінити індивідуальні характеристики – пам'ять, уважність. А якщо зробити ці тести більш масштабними та доступними, та надати роботодавцям дані про характеристики людей, які б дійсно підійшли на певні посади?
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.
Це звучить абстрактно. Зіграємо разом в гру. Ви побачите блимаюче коло, плесніть у долоні, коли воно червоне, не плескайте, коли воно зелене.
[Ready?]
[Готові?]
[Begin!]
[Почнемо!]
[Green circle]
[Зелене коло]
[Green circle]
[Зелене коло]
[Red circle]
[Червоне коло]
[Green circle]
[Зелене коло]
[Red circle]
[Червоне коло]
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.
Можливо, ви один з тих, хто плеснув у долоні відразу, як побачив червоне коло. А можливо, вам потрібно трохи більше часу, щоб точно упевнитись. А, можливо, ви плескаєте в долоні на зелене коло. Цей тест не дає чіткої відповіді, підходить людина на роботу чи ні. Він допомагає зрозуміти, які індивідуальні особливості розкривають ваші робочі здібності. Якщо людина плеснула на червоне коло не відразу і не плеснула на зелене, це свідчить про її високий рівень уважності та стриманості. Частіше за все, ці люди – здібні студенти, успішно складають іспити, гарні менеджери та бухгалтери. А люди, які плескають на червоне коло відразу, а інколи – на зелене, більш імпульсивні та креативні, мають успіх у сфері торгівлі.
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.
Ми використовуємо цей тест наступним чином: найкращі у своїй сфері проходять тести, на кшталт таких. Потім ми створюємо алгоритм, щоб зрозуміти, які навички вони мають. І вже далі, на етапі працевлаштування, це допомагає нам підібрати найкращого кандидата на певну посаду.
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.
Можливо, ви думаєте що в цьому є певний ризик. Адже сьогодні сфера праці одноманітна, і будуючи алгоритми на основі досягнень професіоналів, чи можна уникнути упереджень, що вже існують? Наприклад, якщо створити алгоритм на основі списку топ менеджерів і даних фондового індексу S&P 500, імовірно, що роботу отримає білий Джон, а не жінка. І це реалії сьогодення. Але завдяки сучасним технологіям з’являються нові можливості. Можна створити об’єктивніші алгоритими, які будуть більш справедливі, ніж оцінка людей. Кожен з наших алгоритмів пройшов перевірку на гендерну та етнічну неупередженість. А якщо хоч якась група людей отримує перевагу, то ми можемо змінити алгоритм, щоб досягти балансу. Аналізуючи притаманні кандидатам особливості, які допоможуть їм знайти роботу, ми можемо подолати расизм, сексизм, ейджизм, навіть скулизм.
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.
Наші передові технології і алгоритми не призначені для пошуку чергового фільму або пісні Джастіна Бібера. Ми могли б застосувати увесь потенціал технологій для ефективного керівництва діями на основі знань про свою природу.