'people analytics'
Što kaže softver: Uskoro će razgovori za posao biti prošlost?
Tekst članka se nastavlja ispod banera
Posljednja prepreka do posla iz snova je, vrlo često, sam intervju, odnosno razgovor za posao kod potencijalnog poslodavca.
Nervozan i znojnih dlanova, kandidat rijetko ima šansi predstaviti se u najboljem svjetlu. Međutim, čini se, kako budućnost donosi neku vrst olakšanja.
Švicarka Iris Bohnet, profesorica s Harvarda, tvrdi kako će ubuduće razgovori biti suvišni, a zamijenit će ih učinkovitiji računalni sistem.
Ona je u svome istraživanju tragala za metodama izbora najboljih kandidata, bez utjecaja prethodno donesenih prosudbi, predrasuda ili lažnoga dojma koji kandidati mogu ostaviti.
Umjesto na HR-mudrosti koje su 'uklesane u kamenu', ova se znanstvenica oslanja na strukturirani sustav ocjenjivanja.
U razgovoru za njemački "Stern", Bohnet navodi kako su mnoge tvrtke zainteresirane za njezine teorije i prijedloge. Između ostalih, i jedan od najvećih proizvođača softvera na svijetu, njemački SAP.
Ova softverska kompanija pokušava, na tragu ideja i teorija Iris Bohnet, razviti program koji iz prijava potencijalnih kandidata eliminira ili filtrira one dijelove koji zamagljuju objektivnu ocjenu.
Švicarska znanstvenica je uvjerena kako kompjutorizirani 'people analytics' metodi mogu uvesti pravu revoluciju u kadrovske službe.
Bohnet je u svojim istraživanjima došla do zaključaka koji govore o tome kako mnoge kompanije pribjegavaju klišejima prilikom odabira i zapošljavanja kandidata, polazeći od postulata koji su se kroz vrijeme etablirali.
"Kad se radi o našim najvažnijim resursima, uposlenicima, rukovodimo se pravilima koja vrijede stotinama godina, upadajući u zamku nesvjesnih predrasuda. U glavi imamo klasične stereotipe koji je muškarac ili koja žena idealna za neki posao", objašnjava Švicarka.
Svjedoči o tome činjenica da još uvijek nerazmjeran broj žena u odnosu na muškarce radi u tehničkim zanimanjima, a kod osoblja za profesionalnu njegu je upravo obratno - muškarci su znatno manje zastupljeni.
Ona savjetuje tvrtkama da kontaktiraju što je moguće više prijavljenih kandidata, budući da postoje programi i algoritmi putem kojih se može upravljati oglasima za radna mjesta. Programi su kreirani kako bi firmama pomogli u procjeni kakav im je kandidat u danome trenutku poželjan.
Ova ambiciozna docentica je i sama birala asistenta metodologijom koju zagovara. Prvo je vrednovala anonimne životopise i prijave, na kojima nisu navedena osobna imena, spol, starost, adresa stanovanja ili pak sveučilište na kojem su kandidati stekli svoja obrazovanja i zvanja.
Kandidati su također morali riješiti dva zadatka koji se izravno tiču budućeg svakodnevnog posla. Tek nakon softverskog filtriranja kandidata, pribjegla je osobnim razgovorima. Međutim, čak je i tu ostavila nekoliko nepoznanica prije konačnog odabira, jer je kandidatima za posao postavila pet identičnih pitanja na koje su trebali odgovoriti. Čak je i tada ostavila po strani njihove životopise, kako ustaljeni šabloni ne bi eventualno utjecali na ocjenu prije vrednovanja rezultata testa.
Ipak, kako ne bi sve bilo 'strojno obrađeno, Iris Bohnet je u razgovoru za Stern kazala kako je odlučila vrednovati i simpatičnost kandidata, kao zadnji kriterij. Taj dojam unijela je u ukupan rezultat, ali nije dozvolila da se slika tim kriterijem zamagli, pojasnila je.
Na koncu je bila vrlo zadovoljna odabirom svoje asistentice, naglašavajući kako se odabrana kandidatkinja izvrsno uklopila i kako je odlična za suradnju u toj vrsti posla.
Njezina knjiga "What Works – Gender Equality by Design" izazvala je veliki interes jer sadrži mnoštvo korisnih savjeta i metoda za rad onima koji su zainteresirani za korištenje njezinih teorija i ideja u ovoj oblasti.