Трудоустройство онлайн —

одно из неприятных проявлений
технологий в наше время.

Но подавать заявления на работу
лично ничем не лучше.

[Как мы работаем]

Обычный приём на работу
барахлит по всем фронтам.

Он превратился в ужасное испытание.

Около 75% людей,

кто за последний год использовал
разные методы подачи заявок,

не получили вообще никакого
ответа от работодателя.

Со стороны компаний
ситуация не лучше.

46% людей уходят или их увольняют

в течение первого года на новом месте.

С ума сойти, верно?

Это плохо и для экономики.

Впервые в истории у нас больше

вакансий, чем соискателей.

Для меня это явный знак: у нас проблема!

Я верю, что корень проблемы —
в одном-единственном документе: резюме.

Резюме определённо содержит
полезную информацию:

прежние должности, компьютерные навыки,

знание языков.

Но резюме не отображает
потенциал человека,

способность делать работу, 
в которой нет опыта.

В условиях экономики быстрых перемен, 
когда появляются виды работы,

для которых нужны совершенно
новые навыки,

нельзя учитывать только то,
в чём у человека уже есть опыт,

иначе нам не найти людей
для вакансий будущего.

Технологии могут нам в этом помочь.

Вы наверняка уже заметили, 
что алгоритмы достаточно хорошо

подбирают то, что нам может понравится.

Но что если нам использовать
те же технологии,

чтобы искать работу,
которая нам подходит?

Я знаю, о чём вы подумали.

Доверить алгоритму подбор
следующей работы страшно.

Но давайте рассмотрим инструмент,

эффективно распознающий
потенциальный успех человека в работе.

Это так называемое мультитестирование.

Это не какой-то новомодный метод,

но раньше он был очень дорогим

и требовал человека с докторской степенью,

который задавал вам
уйму вопросов и писал отчёты.

Мультитестирование позволяет

понять врождённые способности,

оценивая вашу память и внимательность.

Что если нам сделать мультитестирование

доступным и легковоспроизводимым,

давая работодателям возможность понять,
какие характеристики

на самом деле необходимы
для той или иной работы?

Знаю, звучит абстрактно.

Давайте вместе сыграем в игру.

Сейчас вы увидите картинку круга.

Хлопните в ладоши, если круг красный, 
а если круг зелёный —

не делайте ничего.

[Готовы?]

[Начали!]

[Зелёный круг]

[Зелёный круг]

[Красный круг]

[Зелёный круг]

[Красный круг]

Может, вы такой человек,

который хлопает в ту же секунду,
как появляется круг.

Или вам нужно подождать немного,

чтобы быть полностью уверенным.

Или вы хлопаете, видя зелёный круг,
хотя и не должны этого делать.

В отличие от стандартного тестирования,
которое показывает,

что кто-то подходит для работы, 
а кто-то нет,

мультитест позволяет понять,
где именно пригодятся ваши способности

и для какой именно работы 
вы подходите лучше всего.

Если вы с запозданием хлопали на красный
и всегда пропускали зелёный,

скорее всего вы очень внимательный
и сдержанный человек.

Такие люди обычно хорошие студенты
и отлично справляются с заданиями,

хороши как менеджеры проектов 
и бухгалтера.

Но если вы сию секунду хлопаете на красный
и иногда даже на зелёный,

возможно, вы более импульсивный, 
творческий человек.

Лучшим продавцам зачастую
свойственны эти качества.

При поиске сотрудников мы даём

лучшим представителям той
или иной работы нейротест,

похожий на этот.

Затем мы разрабатываем алгоритм,

который определяет, в чём
уникальность тестируемых.

При найме нового человека на должность

мы можем выявить кандидатов,
которые лучше всего подходят для вакансии.

Вы можете подумать,
что такой метод опасен.

Рабочая среда сейчас
и так не самая инклюзивная,

и если наши алгоритмы основаны
на нынешних лучших представителях,

как нам быть уверенными,

что мы не поддерживаем
уже существующие предвзятости?

Например, если наш алгоритм будет 
построен на лучших директорах

и выберет индекс S&P 500 как пример,
вероятнее всего

вы наймёте белого мужчину

по имени Джон, а не женщину.

Потому что сейчас эту позицию
преимущественно занимают мужчины.

Но эта технология на самом деле 
предоставляет интересную возможность.

Мы можем создать алгоритмы,
которые более объективны

и справедливы, чем люди.

Каждый из наших алгоритмов
прошёл предварительное тестирование

на отсутствие предпочтений
относительно пола или национальности.

А если всё же обнаруживается
определённое большинство,

мы можем изменить алгоритм, 
чтобы исправить любые предпочтения.

Когда мы фокусируемся 
на качествах человека,

делающих его идеальным
кандидатом на должность,

мы можем обойти расизм,
классовость, сексизм, эйджизм

и даже престижное образование.

Мы можем использовать лучшие
технологии, не только чтобы

найти наш следующий любимый сериал
или новую любимую песню Бибера.

Представьте, что технологии
могут реально помочь нам

в поиске того, чем нам стоит заниматься,

на основе того, кто мы
на более глубоком уровне.