Un Algoritmo terra sarà il tuo prossimo lavoro?

Quasi chiunque abbia guardato a lungo e duramente per un lavoro può dirti quanto può essere doloroso il processo. Ore e ore sono affondate in lavagne da lavoro abrasive, volteggiano esposizioni di datori di lavoro senza fine alle fiere del lavoro, riesaminano quel temuto curriculum e fanno innumerevoli telefonate che senza dubbio andranno a disagio. Il processo è difficile quando ci vogliono settimane, ma quando le settimane diventano mesi e mesi si estendono in un anno o più, è decisamente demoralizzante. Non c'è un modo migliore per farlo?

Ora immagina questo: accedi a un sito web e prendi alcune brevi valutazioni dei tuoi valori, interessi e personalità. Dopo aver preso le valutazioni, si riceve un feedback che ti aiuta a pensare attraverso quale tipo di lavoro offrirà il tipo di ambiente che devi essere soddisfatto nella tua carriera. Quindi, alcune settimane dopo il primo accesso, riceverai un messaggio: "Sei stato identificato come un buon candidato per una posizione con la società XYZ. Per saperne di più su questa posizione e sulla società XYZ, clicca qui. Se sei interessato ad essere un candidato per la posizione, clicca qui. "Perché hai ricevuto questo messaggio? Perché un algoritmo di corrispondenza ha determinato che il tuo particolare modello di punteggi di valutazione si adatta bene alla posizione e alla cultura della Società XYZ. Esprimi il tuo interesse con un clic e pochi giorni dopo stai parlando con un responsabile delle assunzioni presso l'azienda. Tutto ciò che apprendi sul lavoro ti dice che sarebbe una misura eccezionale, che rende facile accettare la posizione quando ti viene offerta. Tutto questo, e non hai mai nemmeno inviato loro un curriculum.

Troppo bello per essere vero? Forse non per molto, secondo una recente storia di David Zax in Time . L'articolo descrive l'uso di algoritmi matchmaking per collegare cercatori di lavoro e datori di lavoro come "l'ennesimo caso di una tecnologia dirompente che frantuma lo status quo." Zax nota che il concetto si dimostra promettente perché il processo di assunzione è costoso (in tutto il mondo, è un $ 400 miliardi industria), e lo status quo è tristemente rotto. Pensaci. Qualunque sia il processo utilizzato dalla maggior parte dei datori di lavoro per reclutare candidati, si ottiene un enorme mucchio di curriculum, tutti accuratamente personalizzati (e probabilmente esagerati) per enfatizzare la loro idoneità a qualsiasi posizione aperta sia nel mix. Qualcuno deve passare attraverso tutti quelli e identificare un piccolo gruppo di candidati da intervistare. Quanto è probabile che i candidati che identificano siano davvero quelli che si adattano meglio alla posizione e alla società? Quindi, in genere, un responsabile delle assunzioni va con una sensazione istintiva su un candidato in base a quanto bene l'intervista vada. Purtroppo, un'intervista non strutturata non è più un fattore predittivo di rendimento lavorativo rispetto al punteggio di un candidato su una misura di personalità di 10 elementi, ed è meno efficace di un predittore rispetto ai punteggi di un test di intelligenza standard. Tuttavia, i resumés e un'intervista (e spesso poco o nulla) sono standard del settore. Non stupisce che oltre il 70% dei lavoratori sia disimpegnato e insoddisfatto.

La sfida, ovviamente, è garantire che l'algoritmo di corrispondenza sia effettivamente efficace, un migliore predittore di risultati rispetto allo status quo e più equo ai candidati di lavoro. Fortunatamente, è disponibile una scienza per informare questi sforzi, compresi decenni di ricerca sulla validità predittiva dell'adattamento persona-ambiente. Sebbene non tutte le start-up di "eHarmony for jobs" promettano che uno schema di matching sembra trarre da quel corpo di ricerca, la barra impostata dallo status quo è talmente bassa che qualsiasi strategia ben informata che incorpora il meglio di questa ricerca nei suoi servizi è quasi garantito per fornire un tasso migliore di assunzioni di successo – il che significa un notevole risparmio sui costi per i datori di lavoro e dipendenti molto più soddisfatti, alias persone felici.

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Sono molto prevenuto, ovviamente, perché (piena divulgazione) sono un co-fondatore di jobZology, una delle start-up che gareggia per un pezzo della torta "eHarmony for jobs". Creare una società che sfrutti la scienza della misura persona-ambiente è stata una decisione facile da prendere. Da un lato, il processo che chi cerca lavoro deve navigare è brutale. D'altra parte, le aziende fanno fatica a trovare persone che non solo possono fare bene il lavoro, ma che sono felici e fidanzati quando vengono a lavorare e vogliono restare nel lavoro per un lungo periodo. La scienza è lì per sostenere la partita; sfruttarlo per produrre risultati "win-win" è un gioco da ragazzi. Un algoritmo ti collegherà al tuo prossimo lavoro? Se sei uno del 70% delle persone che lavorano in un posto di lavoro che non puoi sopportare, o un gestore assumente in difficoltà con un alto tasso di turnover, allora speriamo così.