Перевод статьи In Unilever’s Radical Hiring Experiment, Resumes Are Out, Algorithms Are In - если пройдете по ссылке, то оцените ценность перевода - статья доступна только подписчикам.
Перевела Екатерина Малинина, HR business partner в IT-отрасли. Эксперт в оценке, обучении, развитии талантов. Помогает менеджерам строить эффективные и надежные команды, способные переложить в программный код любую задачу бизнеса. Профили Екатерины в фейсбуке и в Линкедине. Екатерина знакома нам уже по двум переводам:
Сегодня не менее интересная статья,
Автор Kelsey Gee
Когда в октябре прошлого года Saniya Jaffer приехала на интервью в офис Unilever, расположенный в Нью-Джерси, Энглвуд Клиффс, она была финальным кандидатом на летнюю вакансию в отдел информационных технологий. После трех этапов интервью и оценки она впервые общалась лично с живым человеком.
До этого 21-летняя мисс Jaffer заполнила анкету, прошла несколько онлайн игр и выложила видео со своими ответами о том, как она собирается справляться с вызовами данной работы. Как она оказалась перед нанимающим менеджером? Набор алгоритмов порекомендовал именно ее.
Радикальный эксперимент в области найма персонала проводится в лондонской компании-производителе мыла Dove и дезодоранта Axe. Чтобы разнообразить пул кандидатов для начальных позиций с перспективой быстрого роста в менеджеры, Unilever упразднил резюме и традиционный рекрутинг. Их новый процесс основан на алгоритмах, которые сортируют анкеты кандидатов и добираются до молодых потенциальных сотрудников там, где они проводят больше всего времени, - в их смартфонах.
С осени 2016 года компания наняла таким образом 450 человек по всему миру. Этот эксперимент забегает в высокотехнологичное будущее рекрутинга, в котором люди составляют описание вакансии и принимают финальное решение, а ПО и алгоритмы делают все стальное. Goldman Sachs Group и Jet.com компании Wal-Mart Stores начали использовать подобные цифровые инструменты, чтобы привлечь молодых сотрудников и расширить свою базу кандидатов.
«С тех пор, как молодежь стала жить в мире онлайн, Unilever решили использовать интернет, чтобы расширить список источников, где рекрутеры традиционно искали кандидатов», - сказал Mike Clementi, глава HR в Unilever.
«При всём обилии информации о кандидатах, доступной нам сегодня, зачем останавливаться на горстке нескольких колледжей?» - говорит Clementi.
Чтобы сообщить кандидатам о своих вакансиях, Unilever размещает таргетированную рекламу на Facebook и карьерных сайтах, таких как WayUp и Muse. Те, кто кликнул по объявлению, перенаправляются на карьерную страничку компании, где они могут подать заявку на начальную позицию или стажировку в несколько кликов с помощью приложения, которое автоматически заполняет анкету соискателя его данными из профиля на LinkedIn. Специальный алгоритм сопоставляет анкеты (на данный момент их 275,400) с требованиями определенной позиции. По словам представительницы Unilever Joelle Hutcheon, программа отсеивает более половины всего потока кандидатов.
После этого кандидатам предлагается сыграть в 12 коротких онлайн игр, разработанных для оценки таких способностей, как концентрация внимания в условиях стресса и кратковременная память. Треть и даже менее кандидатов, показавших лучшие результаты, приглашаются на видео-интервью на портале HireVue или через приложение и отвечают на вопросы о том, как они собираются справляться с трудностями и вызовами на работе.
Как говорит Hutcheon, на первых двух этапах искусственный интеллект (ИИ) отфильтровывает от 60 до 80 процентов кандидатов. Чтобы определить, кто из кандидатов будет более успешен в компании, ИИ использует данные о скорости реакции человека при ответах на вопросы, о мимике и словарном запасе.
Первый этап, на котором решение принимает человек, - в общем-то, последний этап: финальное личное интервью с представителем HR и менеджером Unilever. За прошедшую осень в США и Канаде очное собеседование прошли 300 кандидатов на 200 вакансий.
По утверждению Unilever, процесс найма стал быстрее и точнее: 80% кандидатов, дошедших до финального интервью, получили предложение о работе, и примерно такое же число кандидатов его приняли; кроме того, процесс найма стал дешевле, хотя Clementi не признался, на сколько. Количество колледжей, студенты которых приняли участие в конкурсе на позиции в США и Канаде, утроилось и составило 2600.
«Очень странное ощущение от того, что тебя оценивает робот», - говорит Jordan Vesey, 21-летняя студентка Пенсильванского университета, в настоящее время проходящая стажировку в команде, тестирующей новые продукты на потенциальных покупателях в компании Unilever, Нью-Джерси.
Andy McAllister, директор службы поставок Unilever, сомневался, что алгоритмы могут успешно отбирать интернов для его подразделения. Ранее McAllister из года в год посещал ярмарки вакансий университета Мэриленд и им подобные. Новый подход, по его словам, лишает участников процесса подбора «личного контакта».
Однако мнение McAllister изменилось после встречи с финалистами осеннего набора стажёров в прошлом году. Уровень студентов, приехавших на личное собеседование с представителями Unilever в головной офис в Энглвуд Клиффс, был таким же высоким, и даже лучше, как и у тех кандидатов, которых он отбирал лично в прошлом году.
«Это кладезь возможностей», - говорит McAllister, добавляя, что новая система подбора позволила ему осознать, что в традиционном рекрутинге имеет место предвзятость, т.к. зачастую рекрутеры сравнивают кандидатов с собственным представлением о требованиях и бессознательно благоволят тем студентам, с которыми общались лично.
«Сами алгоритмы не могут исключить предвзятость из процесса найма, т.к. именно люди принимают решение о том, какие качества должна оценивать программа», - говорит Jeanette Maister, чья лондонская кадровая компания World Careers Network с недавних пор начала продавать рекрутинговые сервисы с использованием ИИ.
Hutcheon из Unilever говорит, что пока рано делать вывод о том, что использование новых практик подбора коррелируют с более высоким уровнем кандидатов, и добавляет, что компания внимательно следит за успехами новичков, нанятых с помощью новых технологий. Тем временем компания развивает использование программ цифрового рекрутинга, набирая с их помощью сотрудников на начальные позиции по всему миру от Бразилии до Индонезии.
«Новое поколение технологий подбора – это как Google в мире Yellow Pages: мы и раньше могли находить что-либо, но с Google поиск стал горазд быстрее,» - говорит Frida Polli, исполнительный директор компании Pymetrics, которая разработала онлайн игры, используемые Unilever в процессе найма.
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме
Перевела Екатерина Малинина, HR business partner в IT-отрасли. Эксперт в оценке, обучении, развитии талантов. Помогает менеджерам строить эффективные и надежные команды, способные переложить в программный код любую задачу бизнеса. Профили Екатерины в фейсбуке и в Линкедине. Екатерина знакома нам уже по двум переводам:
- Анализ текучести персонала – Описательные методы
- Анализ текучести персонала – Методы прогнозирования
Сегодня не менее интересная статья,
Радикальный эксперимент Unilever с процессом найма персонала: резюме – снаружи, алгоритмы – внутри
Чтобы разнообразить пул кандидатов, компания использует программное обеспечение для сортировки анкет и высылает потенциально интересным кандидатам предложения на смартфоны.Автор Kelsey Gee
Когда в октябре прошлого года Saniya Jaffer приехала на интервью в офис Unilever, расположенный в Нью-Джерси, Энглвуд Клиффс, она была финальным кандидатом на летнюю вакансию в отдел информационных технологий. После трех этапов интервью и оценки она впервые общалась лично с живым человеком.
До этого 21-летняя мисс Jaffer заполнила анкету, прошла несколько онлайн игр и выложила видео со своими ответами о том, как она собирается справляться с вызовами данной работы. Как она оказалась перед нанимающим менеджером? Набор алгоритмов порекомендовал именно ее.
Радикальный эксперимент в области найма персонала проводится в лондонской компании-производителе мыла Dove и дезодоранта Axe. Чтобы разнообразить пул кандидатов для начальных позиций с перспективой быстрого роста в менеджеры, Unilever упразднил резюме и традиционный рекрутинг. Их новый процесс основан на алгоритмах, которые сортируют анкеты кандидатов и добираются до молодых потенциальных сотрудников там, где они проводят больше всего времени, - в их смартфонах.
С осени 2016 года компания наняла таким образом 450 человек по всему миру. Этот эксперимент забегает в высокотехнологичное будущее рекрутинга, в котором люди составляют описание вакансии и принимают финальное решение, а ПО и алгоритмы делают все стальное. Goldman Sachs Group и Jet.com компании Wal-Mart Stores начали использовать подобные цифровые инструменты, чтобы привлечь молодых сотрудников и расширить свою базу кандидатов.
«С тех пор, как молодежь стала жить в мире онлайн, Unilever решили использовать интернет, чтобы расширить список источников, где рекрутеры традиционно искали кандидатов», - сказал Mike Clementi, глава HR в Unilever.
«При всём обилии информации о кандидатах, доступной нам сегодня, зачем останавливаться на горстке нескольких колледжей?» - говорит Clementi.
Чтобы сообщить кандидатам о своих вакансиях, Unilever размещает таргетированную рекламу на Facebook и карьерных сайтах, таких как WayUp и Muse. Те, кто кликнул по объявлению, перенаправляются на карьерную страничку компании, где они могут подать заявку на начальную позицию или стажировку в несколько кликов с помощью приложения, которое автоматически заполняет анкету соискателя его данными из профиля на LinkedIn. Специальный алгоритм сопоставляет анкеты (на данный момент их 275,400) с требованиями определенной позиции. По словам представительницы Unilever Joelle Hutcheon, программа отсеивает более половины всего потока кандидатов.
После этого кандидатам предлагается сыграть в 12 коротких онлайн игр, разработанных для оценки таких способностей, как концентрация внимания в условиях стресса и кратковременная память. Треть и даже менее кандидатов, показавших лучшие результаты, приглашаются на видео-интервью на портале HireVue или через приложение и отвечают на вопросы о том, как они собираются справляться с трудностями и вызовами на работе.
Как говорит Hutcheon, на первых двух этапах искусственный интеллект (ИИ) отфильтровывает от 60 до 80 процентов кандидатов. Чтобы определить, кто из кандидатов будет более успешен в компании, ИИ использует данные о скорости реакции человека при ответах на вопросы, о мимике и словарном запасе.
Первый этап, на котором решение принимает человек, - в общем-то, последний этап: финальное личное интервью с представителем HR и менеджером Unilever. За прошедшую осень в США и Канаде очное собеседование прошли 300 кандидатов на 200 вакансий.
По утверждению Unilever, процесс найма стал быстрее и точнее: 80% кандидатов, дошедших до финального интервью, получили предложение о работе, и примерно такое же число кандидатов его приняли; кроме того, процесс найма стал дешевле, хотя Clementi не признался, на сколько. Количество колледжей, студенты которых приняли участие в конкурсе на позиции в США и Канаде, утроилось и составило 2600.
«Очень странное ощущение от того, что тебя оценивает робот», - говорит Jordan Vesey, 21-летняя студентка Пенсильванского университета, в настоящее время проходящая стажировку в команде, тестирующей новые продукты на потенциальных покупателях в компании Unilever, Нью-Джерси.
Andy McAllister, директор службы поставок Unilever, сомневался, что алгоритмы могут успешно отбирать интернов для его подразделения. Ранее McAllister из года в год посещал ярмарки вакансий университета Мэриленд и им подобные. Новый подход, по его словам, лишает участников процесса подбора «личного контакта».
Однако мнение McAllister изменилось после встречи с финалистами осеннего набора стажёров в прошлом году. Уровень студентов, приехавших на личное собеседование с представителями Unilever в головной офис в Энглвуд Клиффс, был таким же высоким, и даже лучше, как и у тех кандидатов, которых он отбирал лично в прошлом году.
«Это кладезь возможностей», - говорит McAllister, добавляя, что новая система подбора позволила ему осознать, что в традиционном рекрутинге имеет место предвзятость, т.к. зачастую рекрутеры сравнивают кандидатов с собственным представлением о требованиях и бессознательно благоволят тем студентам, с которыми общались лично.
«Сами алгоритмы не могут исключить предвзятость из процесса найма, т.к. именно люди принимают решение о том, какие качества должна оценивать программа», - говорит Jeanette Maister, чья лондонская кадровая компания World Careers Network с недавних пор начала продавать рекрутинговые сервисы с использованием ИИ.
Hutcheon из Unilever говорит, что пока рано делать вывод о том, что использование новых практик подбора коррелируют с более высоким уровнем кандидатов, и добавляет, что компания внимательно следит за успехами новичков, нанятых с помощью новых технологий. Тем временем компания развивает использование программ цифрового рекрутинга, набирая с их помощью сотрудников на начальные позиции по всему миру от Бразилии до Индонезии.
«Новое поколение технологий подбора – это как Google в мире Yellow Pages: мы и раньше могли находить что-либо, но с Google поиск стал горазд быстрее,» - говорит Frida Polli, исполнительный директор компании Pymetrics, которая разработала онлайн игры, используемые Unilever в процессе найма.
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме
Комментариев нет:
Отправить комментарий