Konkurisanje za poslove onlajn
je jedno od najgorih digitalnih iskustava našeg vremena.
A ni konkurisanje uživo zapravo nije mnogo bolje.
[Način na koji radimo]
Zapošljavanje kakvo poznajemo je manjkavo na više načina.
To je grozno iskustvo za ljude.
Oko 75 posto ljudi koji su se prijavljivali za poslove
pomoću različitih metoda prošle godine
reklo je da nikad nisu ništa čuli od poslodavca.
Na nivou kompanije nije ništa bolje.
Četrdeset šest posto ljudi dobije ili da otkaz
u prvoj godini zaposlenja.
To je prilično zapanjujuće.
Takođe je loše za ekonomiju.
Prvi put u istoriji,
imamo više slobodnih radnih mesta nego nezaposlenih ljudi,
i to po meni jasno govori da imamo problem.
Smatram da je u srži svega ovoga jedan papir: biografija.
Biografija definitivno sadrži neke korisne informacije:
koje poslove su ljudi obavljali, veštine na računaru, koje jezike govore,
ali izostavlja njihov potencijal da urade nešto
što možda nisu imali priliku da urade u prošlosti.
Sa ekonomijom koja se tako brzo menja i u kojoj se pojavljuju poslovi
koji mogu zahtevati veštine koje niko nema,
ako samo gledamo šta je neko radio u prošlosti,
nećemo moći da povežemo ljude sa poslovima budućnosti.
Mislim da bi tu tehnologija mogla bila od velike pomoći.
Verovatno ste videli da su algoritmi postali prilično dobri
u povezivanju ljudi sa raznim stvarima,
ali šta ako bismo mogli da upotrebimo tu istu tehnologiju
da nam pomogne da nađemo poslove za koje smo zaista podesni?
Znam šta mislite.
Zvuči pomalo zastrašujuće da algoritmi biraju vaš sledeći posao,
ali postoji nešto što se pokazalo
da dobro predviđa budući uspeh osobe na poslu,
a to nešto se zove test višestrukih merila.
Testovi višestrukih merila nisu ništa novo,
ali ranije su bili jako skupi
i zahtevali su da doktor nauka sedi naspram vas,
odgovaranje na mnogo pitanja i pisanje izveštaja.
Testovi višestrukih merila su način
za razumevanje nečijih unutrašnjih osobina -
vašeg pamćenja, pažljivosti.
Šta ako bismo testove višestrukih merila
učinili prilagodljivim i pristupačnim
i obezbedili podatke poslodavcima o tome koje su to karakteristike
osobe koja bi odgovarala nekom poslu?
Sve ovo zvuči apstraktno.
Hajde da probamo jednu igru zajedno.
Videćete krug koji treperi
i vaš zadatak će biti da udarite dlanom o dlan kada je krug crven,
a ne uradite ništa kada je zelen.
[Spremni?]
[Počnite!]
[Zeleni krug]
[Crveni krug]
[Zeleni krug]
[Crveni krug]
Možda ste tip osobe
koja pljesne milisekundu nakon što se crveni krug pojavi.
Ili ste možda tip osobe
koja čeka malo više da bi bila 100 posto sigurna.
Ili možda tapšete na zeleno iako ne bi trebalo.
Ovde je zanimljivo da to nije kao standardizovan test
gde su neki ljudi podobni za zaposlenje, a neki nisu.
Umesto toga, radi se o razumevanju uklapanja vaših karakteristika
i onog zbog čega biste bili dobri na izvesnom poslu.
Otkrili smo da, ako pljesnete kasno na crveno i ne pljesnete na zeleno,
možete biti veoma pažljivi i uzdržani.
Ljudi u tom kvadrantu su često dobri učenici, dobro prolaze na testovima,
odlični u upravljanju projektima ili u računovodstvu.
Ali ako odmah pljesnete na crveno i ponekad na zeleno,
to može značiti da ste više impulsivni i kreativni,
i otkrili smo da vrhunski prodavci često poseduju ove osobine.
Ovo koristimo u zapošljavanju
tako što ljude koji su se istakli na poslu podvrgnemo neuronaučnim vežbama
kao što je ova.
Zatim razvijemo algoritam
koji razume šta te odlične radnike čini jedinstvenim.
A onda, kada ljudi konkurišu za posao,
možemo da iznedrimo kandidate
koji bi mogli biti najpogodniji za taj posao.
Možda mislite da se u ovome krije opasnost.
Svet rada danas nije baš najraznovrsniji
i ako ćemo stvarati algoritme na osnovu trenutno najboljih radnika,
kako da budemo sigurni
da time nećemo samo održavati predrasude koje već postoje?
Na primer, ako pravimo algoritam zasnovan na vrhunskim direktorima
i koristimo indeks S&P 500 kao početni skup podataka,
otkrili bismo
da je verovatnije da ćete zaposliti belca po imenu Džon nego neku ženu.
To je stvarna slika toga ko se sada nalazi na tim poslovima.
Ali tehnologija zapravo predstavlja zaista zanimljivu priliku.
Možemo napraviti algoritme koji su pravedniji
i pošteniji od ljudskih bića.
Svaki algoritam koji smo stavili u upotrebu je prethodno testiran
da bi se osiguralo da ne favorizuje jedan pol ili etničku pripadnost.
A ako postoji neka populacija koja je više favorizovana,
možemo da izmenimo algoritam da više ne bude tako.
Kada se fokusiramo na unutrašnje osobine
zbog kojih je neko dobra osoba za neki posao,
možemo prevazići rasizam, klasizam, seksizam, starosnu diskriminaciju -
čak i obrazovnu diskriminaciju.
Naša najbolja tehnologija i algoritmi ne bi trebalo da se samo koriste
za pomoć u pronalaženju narednog filma ili nove omiljene pesme Džastina Bibera.
Zamislite ako bismo iskoristili moć tehnologije
da dobijemo stvarne smernice za ono što treba da radimo
na osnovu onoga što jesmo na dubljem nivou.