У меня есть хорошие и плохие новости для тех, кто будет искать работу в ближайшие годы. Хорошей новостью является то, что в будущем собеседования при приеме на работу могут прекратиться. Хорошо, возможно, некоторые компании все еще будут делать это ради традиции, но они не будут иметь большого значения.
Что приводит меня к плохим новостям - большие данные, скорее всего, определят, устроишься ли ты на работу. Ваша ослепительная улыбка, обаятельная личность и потрясающее резюме могут что-то значить, но ваши алгоритмы и предиктивный анализ, вероятно, решат вашу судьбу.
Вот почему Чрезвычайно мощные компьютеры начинают понимать огромные объемы данных, которые в настоящее время производит мир, и это позволяет количественно определять и сопоставлять практически любое поведение с другими данными. Например, статистика может показать, что люди, которые живут в 15 милях от работы, с большей вероятностью уволятся с работы в течение пяти лет. Или что сотрудники с музыкальными навыками особенно хорошо подходят для работы, требующей многоязычия. Я их придумываю, но они не такие надуманные.
Некоторые отделы кадров уже начали использовать компании, которые добывают глубокие резервы информации для принятия решений о найме. И они обнаруживают, что, когда компьютеры смешивают и сопоставляют данные, общепринятое мнение о том, какой человек хорош в работе, не всегда верно.
Запустить номера
Посмотрите на выводы Evolv, компании из Сан-Франциско, которая делает себе имя благодаря своей информации, основанной на данных. Например, утверждается, что люди, которые заполняют онлайн-приложения для работы с помощью браузера, который они установили на своих ПК, такого как Chrome или Firefox, лучше выполняют свою работу и реже меняют работу. Вы можете предположить, что это связано с тем, что человек, который загружает браузер, отличный от того, который поставляется с его или ее компьютером, более активен, более изобретателен.
Но Evolv не спекулирует. Это просто указывает на то, что именно об этом говорят данные более 30 000 сотрудников. В этом нет ничего анекдотического; это основано на информации, полученной от десятков тысяч рабочих. И это то, что придает этому вес.
«Сердце науки - это измерение», - отметил Эрик Бриньольфссон из Слоунской школы менеджмента в Массачусетском технологическом институте в недавней статье New York Times о том, что стало называться наукой о рабочей силе. «Мы видим революцию в измерении, и она произведет революцию в организационной экономике и экономике персонала».
Evolv, которая в основном сосредоточила свои исследования на почасовых сотрудниках, извлекла из данных другие направления HR-золота, такие как:
- Люди, которые были безработными в течение долгого времени, после их повторного найма становятся такими же способными и остаются на своих рабочих местах, как и люди, которые не были безработными.
- Криминальное прошлое долгое время оставалось толстым черным пятном для кого-то на рынке труда, но Evolv говорит, что их статистика показывает, что криминальное прошлое не имеет никакого отношения к тому, как работает работник или как долго он остается на работе. Фактически, выяснилось, что бывшие преступники на самом деле лучше работают в колл-центрах.
- На основе опросов сотрудников творческие работники колл-центра остаются рядом. Те, кто любознательны, этого не делают.
- Самые надежные сотрудники колл-центра живут рядом с работой, имеют надежный транспорт и пользуются одной или несколькими социальными сетями, но не более четырех.
- Честность имеет значение. Данные показывают, что люди, которые оказываются честными в тестах на личность, как правило, остаются на работе на 20-30 процентов дольше, чем те, кто этого не делает.
И как они оценивают честность? Один из способов - спросить людей, знают ли они простые сочетания клавиш, например control-V, который позволяет вставлять текст. Позже их попросят вырезать и вставлять текст, используя только клавиатуру, чтобы увидеть, говорили ли они правду.
Становится жутко
Конечно, у найма на основе данных есть свои недостатки. Одним из них является то, что это может привести к непреднамеренной дискриминации в отношении меньшинств или пожилых работников. Например, работники из числа меньшинств стремятся продвинуться дальше к своей работе. И это может создать правовые проблемы для компании, которая избегает сотрудников на расстоянии, потому что статистика показывает, что они не остаются на работе так долго.
Тогда возникает вопрос, на сколько компания пойдет, чтобы собрать данные о своих работниках. Где он проведет черту, когда дело доходит до отслеживания поведения сотрудников во имя накопления данных?
«Технология сбора данных, безусловно, вызывает вопросы об ограничениях слежки за работниками», - заявил The New York Times Марк Ротенберг, исполнительный директор Электронного информационного центра конфиденциальности . «Большая проблема здесь заключается в том, что все эти метрики на рабочем месте собираются, когда вы, как работник, по существу, находитесь за односторонним зеркалом».
Это серьезная проблема, но вряд ли она замедлит тенденцию замены внутренней реакции босса воспринятой мудростью алгоритмов.
Показательный пример: ранее в этом году eHarmony, компания, которая произвела большое впечатление на онлайн-знакомстве, объявила о планах настройки своих алгоритмов и начала работы по сбору сотрудников и компаний.
Большие данные смотрят
Вот другие способы, которыми Big Data оказывает влияние:
- Дороги меньше путешествуют: такие компании, как Fedex и UPS, начинают получать значительную экономию, используя анализ данных, чтобы вести водителей к менее загруженным дорогам, чтобы избежать простоя в пробках.
- Имейте телефон, будете путешествовать: ученые в Африке используют данные, собранные из использования сотового телефона, чтобы отследить распространение болезней как малярия, видя, где люди путешествуют.
- Big C, познакомьтесь с Big D: Американское общество клинической онкологии запустило проект по созданию обширной базы данных электронных записей случаев рака, чтобы врачи могли применять аналитику, чтобы определить, как лучше всего лечить пациентов.
Видео бонус: до сих пор не получить всю вещь больших данных. Фотограф Рик Смолан делится своим прозрением об этом.
Больше от Smithsonian.com
Как большие данные изменили знакомства
Большие данные или слишком много информации
