Google нашла формулу продвижения по службе

Даю даже не вольный перевод, а пересказ статьи о аналитике карьерного продвижения в Google. Какие – то оттенки перевода и серого могу упустить, если найдете что добавить из упущенного в статье – буду благодарен.

Google cameup with a formula for deciding who gets promoted—here’s what happened

7 лет назад в Google была создана группа People Analytics, которая занялась аналитикой в сфере HR. Я опущу многие вводные, поскольку уже много писал ранее про Google (см.

• В Head-Hunting Big Data может быть не такой уж сложной задачей
• Как Google стал №3 в списке самых дорогих компаний Мира, используя People Analytics
• Как в Google выстроен процесс подбора персонала)

Вот один из результатов работы.

Собственно эта формула - уравнение логистической регрессии
Даю свои пояснения по формуле, как я понял

• AvrgPerf – среднее оценок по эффективности
• MgrRecommended – рекомендации руководителя
• SelfRecommended - самооценка

E – константа = 2,71828182845904523536

Это не очень вкусно выглядит, но это работает.

Prasad Setty (Director of People Analytics Google) говорит, что формула надежная, стабильная в разных циклах, имеет 90 % точность, и треть решений о карьерном повышении мы могли бы принимать на основе этой формулы.

Команда People Analytics была в восторге, поскольку думали, что сделали хорошее дело: разработчики  могли бы высвободить до трети своего времени на более важные задачи вместо совещания на комитетах по рекрутингу.

Разработчики возненавидели формулу карьерного продвижения. Им нужно человеческое участие в принятии решений о людях. И эта модель оказалась невостребованной в компании.
Даже разработчики не готовы отдать принятие решений о карьерном росте на откуп алгоритму машины.