Технолошка компанија нуди перспектива за тоа зошто менаџерите за вработување треба да користат и да ги поздрават објективни податоци при изборот на луѓе кои ќе ги пополнат отворените улоги во која било организација.

Како шеф на таленти за Tray.io, Мајкл Киран ја предводеше имплементацијата на структуриран процес на вработување базиран на податоци што и помогна на компанијата за автоматизација со низок код да ја зголеми различноста на вработените.

„Користењето податоци за донесување одлуки за вработување е од суштинско значење, но секако не е лесно“, рече Киеран.

Стремежот за различни тимови и работни места не е само вистинската работа. Исто така, може да ги подобри иновациите и финансиските перформанси. Податоците го поддржуваат тоа тврдење. И првиот чекор, според Fast Company, е „активно да се регрутираат различни кандидати“.
Само во случај да ви треба потсетник – вработувањето е важно.

„Кога се земаат предвид вкупните трошоци за ангажирање и плаќање на вработен, трошоците за задржување на тоа лице, а потоа земајќи ги предвид потенцијалните трошоци за нивна замена, јасно е дека секоја одлука за вработување што ја носиме треба да ја третираме како купување со шест цифри. за компанијата“, рече Киеран. „Како што би правеле со производ или услуга, одлуката треба да се донесе врз основа на објективно расудување и податоци.

Kieran и Tray.io користат метод наречен структурирано вработување.

„На високо ниво“, рече Киеран, „структурираното вработување е токму онака како што звучи. Тоа едноставно значи создавање јасен, конзистентен и структуриран процес на вработување и воспоставување објективни критериуми за оценување за секоја улога“.

Во неодамнешниот разговор за ZDNet, Киеран зборуваше за:

Како и зошто компанијата користи пристап заснован на податоци за вработување
Како употребата на податоци ја подобри способноста на компанијата да привлекува и задржува таленти
Што другите компании би можеле да научат од искуството на Tray.io
Подолу е нашето интервју за е-пошта. Кондензирано е и уредено.

Што правеше компанијата пред да усвои пристап за вработување базиран на податоци?
Мајкл Киран: Пред да го имплементираме овој пристап, го правевме она што го прават повеќето компании ширум светот, а тоа е приоритет на претходното искуство од компаниите на кои им се восхитуваме, индексирање на целокупната динамика со тимот за вработување и во моментот на одлучување „да ги користиме нашите желудници“.

Сè уште верувам дека има многу простор за тие фактори, бидејќи тие нудат многу реален увид во потенцијалниот натпревар помеѓу кандидатот и работодавецот. Но, само да се одморите на резимеата, динамиката на тимот и колку би било пријатно да се „испие пиво“ со личноста е лизгава патека.

Со текот на времето, тоа создава бариери за влез, создава хомогени тимови и, на крајот, им дава на компаниите недостаток во решавањето на проблемите поради недостаток на перспективи во просторијата. Поради оваа причина, ние се фокусираме на објективни податоци и ги компензираме нашите човечки тенденции.

Дали пристапот заснован на податоци се проширува и во процесот на регрутирање?
МК: Ние секако користиме податоци во нашите напори за регрутирање, но податоците што ги собираме преку нашата инка за регрутирање би ги споредил повеќе со машина за генерирање побарувачка отколку со набавка на податоци што една компанија би ги собрала при одлуката за купување.

Во текот на последните неколку години, вработувањето беше особено конкурентно. Повеќето работодавци направија значителна промена кон приоритет на искуството на вработените.

Градењето култура и мисија во која луѓето би сакале да бидат дел и ангажирана работна сила повеќе не се разликуваат – тие се удели на маса, а плејадата компании ги прават исклучително добро. Кандидатите имаат избор!

За да ги привлечеме и заинтересираме најталентираните луѓе, продолжуваме да повторуваме на нашето излезно движење и влезен одговор – засекогаш стремејќи се кон искуство со кандидати од светска класа. Постојано сме во циклусот „Изгради > мери > научи“, секогаш бараме да разбереме кои пристапи функционираат и што може да се подобри.

Кои точки на податоци ги земате во предвид, а кои се исклучени?
МК: Во процес на интервју, напорно работиме на приоритет на објективни критериуми. Во некои улоги, одредени меки вештини може да се оценуваат субјективно. Претворањето на овие проценки и мислења во јасни податоци може да биде предизвик. Тие се најтешки за флаширање и поради тоа доаѓа нашата вистинска работа.

Нашиот тим за регрутирање троши значително време работејќи со менаџери за вработување за вистински да разбере кои точки на болка сакаме да ги решиме со овој нов вработен. Обично, преку тие разговори, можеме подобро да разбереме зошто цртите на меките вештини и другите субјективни критериуми можат да бидат толку важни.

Со тоа разбирање, можеме да дизајнираме прашања, тестови и други објективни начини за оценување на кандидатот што ќе му ги даде на менаџерот за вработување одговорите што ги бара без да се потпира на нивните лични инстинкти за да ја донесе одлуката.

Тоа е обично олеснување за одличните менаџери за вработување да им помогнат со овој проблем. Ако можеме да преземеме нешто тешко да се измери и да им дадеме рамка што можат да ја користат за да донесат одлични одлуки, тие ќе направат подобри вработувања и ќе водат посилни тимови.

Во исто време, процес и систем како овој се добри само како вашиот тим за вработување. Кога тие купуваат и се обврзуваат на процесот, се обврзуваат на објективно донесување одлуки и се обврзуваат дека структурираното вработување и податоците се индикатор број еден што треба да се користи за одлука, ќе имате успешен структуриран механизам за вработување.

Може да имате оддалечени за тимовите за вработување кои се спротивставуваат, па дури и одбиваат да го прифатат објективно вработување. Во овие ситуации, не само што е важно брзо да се справите со тоа, туку и да се обидете да разберете зошто постои отпорот.

Вашиот потенцијал за откривање на несвесна пристрасност, неконзистентни прашања за интервју или одлуки во стомакот ќе биде највисок со овие оддалечени.

Колку податоците влијаат врз конечните одлуки за вработување?
МК: Во совршен свет, би интервјуирале кандидати и би имале алгоритам – или тип на машина – што ќе ги донесе сите одлуки за вработување за нас со нула проценти маргина на грешка. Во реалноста, луѓето донесуваат одлуки, а тие луѓе и нивните чувства силно влијаат на исходот.

Конечната одлука за вработување ја донесува менаџерот за вработување. Верувам дека најдобрите менаџери за вработување ги користат сите точки на податоци собрани во процесот на преглед за да ја донесат оваа одлука. Тие објективно анализираат, го земаат предвид потенцијалот за успех и секако се свесни за предрасудите што тие или нивниот тим може да ги донесат при проценката – вклучувајќи ги и оние во нивната анализа.

На крајот на краиштата, најдобрите менаџери за вработување гледаат на процесот на вработување како привилегија, одговорност и главна одлука за организацијата. Оние кои навистина го гледаат вработувањето на тој начин ги поздравуваат објективни податоци за да донесат одлуки.

На кој начин пристапот за вработување на податоци заснован на податоци ја подобри различноста?
МК: Нашиот пристап базиран на податоци е дизајниран да биде објективен и активно да ја отстранува пристрасноста од процесот на вработување, правејќи ги тимовите поразновидни – од нивното потекло и минати искуства до нивните вештини, образование и многу повеќе.

Со нашиот пристап за вработување, го гледаме потенцијалот кај кандидатите од недоволно застапените групи кои понекогаш се занемаруваат поради посубјективни причини, како на пример каде оделе на училиште.

Нашите одделенија за човечки ресурси и таленти редовно одржуваат интерни сесии за обука за општите вработени и раководството за покривање на теми како што се потсвеста пристрасност, обука на интервјуери и не-малтретирање.

За да обезбедиме правичност за различните кандидати за време на процесот на вработување, имплементиравме зголемена платформа за пишување која ги скенира описите на работните места за да се осигура дека нашиот јазик е насочен кон правичност без потсвесна пристрасност.

Како компаниите можат да ги користат увидите што ги научил Tray.io?
МК: Иако резимеата и претходното искуство се одлични за да се вклучат во проценката и да се обезбеди привлечна приказна за некого, тие се навистина само доказ за она што некој го направил во минатото. …

Многу едноставен и практичен начин за мапирање на потенцијалот е да се постави траекторијата на кандидатот на линиски график на скала од 1-10. Каде се денес е важно, но каде ќе бидат за 12 месеци е најважно.

На пример, дали попрво би вработил некој кој денес има осум години и со текот на времето ќе остане осум или некој што денес е седум, но ќе биде девет за една година?

Честопати, профилот на искуство на тие седуммина се заснова на недостаток на можности. Ако вие сте друштвото и лидерот што им ја дава таа можност, вие самите имате мисионер.

Како што повеќе компании почнуваат да го препознаваат ова, тие можат да им помогнат на поединците во недоволно застапените групи да градат кариера, да ги прекинат економските циклуси и навистина да влијаат на животите.

За да го имплементираат сопствениот, објективен процес на вработување, управуван од податоци, компаниите мора прво да оценат кои се тие како компанија, вклучително и јасно дефинирање на нивната култура и основни вредности – а потоа да ги усовршат и дефинираат специфичните критериуми потребни за да бидат успешни во секоја улога во компанија.

Како и со секое управување со промени, имплементацијата на структурирано вработување може да падне во три чекори.

Прво, изгради доверба со тоа што ќе прашаш и ќе одговориш: „Зошто го правиме ова?“ Второ, создадете јасност. Кои се очекувањата и резултатите од ова? Трето, извршете и водете резултати. …

Обезбедувањето дека тимовите се разновидни и рушењето на бариерите, исто така, им овозможува на организациите да остават свое влијателно наследство што помага да се привлечат и задржат врвните таленти.