Será que um Algoritmo deixará você seu próximo trabalho?

Apenas sobre quem olhou longamente para um emprego pode dizer o quão doloroso o processo pode ser. As horas e as horas são afundadas em placas de trabalho de limpeza, circulando inúmeras exibições de empregadores em feiras de emprego, revisando esse resumo temido e fazendo inúmeras chamadas telefônicas que, sem dúvida, não serão retornadas. O processo é difícil quando leva semanas, mas quando as semanas se tornam meses e meses se estendem para um ano ou mais, é completamente desmoralizante. Não existe uma maneira melhor de fazer isso?

Agora imagine isso: você faz logon em um site e faça algumas avaliações breves sobre seus valores, interesses e personalidade. Depois de tomar as avaliações, você recebe alguns comentários que o ajudam a pensar em qual tipo de trabalho irá oferecer o tipo de ambiente que você precisa estar satisfeito em sua carreira. Então, algumas semanas depois de iniciar sessão, você recebe uma mensagem: "Você foi identificado como um bom ajuste para uma posição com a empresa XYZ. Para saber mais sobre esta posição e Empresa XYZ, clique aqui. Se você está interessado em ser candidato para o cargo, clique aqui. "Por que você recebeu essa mensagem? Como um algoritmo de correspondência determinou que seu padrão de classificação de avaliação se encaixa perfeitamente com a posição e a cultura da empresa XYZ. Você expressa seu interesse com um clique, e alguns dias depois você está conversando com um gerente de contratação na empresa. Tudo o que você aprende sobre o trabalho diz que seria um ajuste excelente, o que facilita a aceitação da posição quando é oferecido a você. Tudo isso, e você nunca enviou-lhes um resumo.

Muito bom para ser verdade? Talvez não por muito tempo, de acordo com uma história recente de David Zax in Time . O artigo descreve o uso de algoritmos de correspondência para se conectar com buscadores de emprego e empregadores como "mais um caso de uma tecnologia disruptiva que quebra o status quo". Zax observa que o conceito é promissor porque o processo de contratação é caro (em todo o mundo, é US $ 400 bilhões indústria), e o status quo está gravemente quebrado. Pense nisso. Seja qual for o processo, a maioria dos empregadores usa agora para recrutar os resultados dos candidatos em uma enorme pilha de resumos, todos cuidadosamente adaptados (e provavelmente exagerados) para enfatizar seu ajuste para qualquer posição aberta na mistura. Alguém tem que passar por todos aqueles e identificar um pequeno grupo de candidatos para entrevistar. Quão provável é que os candidatos que eles identificam são realmente os que se encaixam melhor na posição e na empresa? Então, tipicamente, um gerente de contratação vai com uma sensação intestina em um candidato com base em quão bem a entrevista vai. Infelizmente, uma entrevista não estruturada não é mais eficaz um preditor do desempenho do trabalho do que a pontuação de um candidato em uma medida de personalidade de 10 itens, e é menos eficaz um preditor do que pontuação em um teste de QI padrão. No entanto, resumos e uma entrevista (e, muitas vezes, pouco a mais) são padrão da indústria. Não é de admirar que mais de 70% dos trabalhadores estejam desengatados e insatisfeitos.

O desafio, é claro, é garantir que o algoritmo de correspondência seja realmente efetivo – um melhor preditor de resultados do que o status quo e mais justo para os candidatos a emprego. Felizmente, há ciência disponível para informar esses esforços, incluindo décadas de pesquisa sobre a validade preditiva do ajuste pessoa-ambiente. Embora nem todo empreendimento de "eHarmony for jobs" que prometa um esquema de correspondência pareça extrair desse corpo de pesquisa, a barra definida pelo status quo é tão baixa que qualquer estratégia bem informada que incorpore o melhor desta pesquisa em seus serviços está quase seguro de fornecer uma taxa melhor de contratações bem-sucedidas – o que significa uma economia significativa de custos para os empregadores e funcionários muito mais satisfeitos, também conhecidos.

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Eu sou muito tendencioso, é claro, porque (divulgação completa) sou um co-fundador da jobZology, uma das empresas iniciantes que disputa um pedaço da torta "eHarmony for jobs". Criar uma empresa que aproveita a ciência do ajuste de pessoa-ambiente foi uma decisão fácil de tomar. Por um lado, o processo que procura o emprego tem que navegar é brutal. Por outro lado, as empresas lutam para encontrar pessoas que não só podem fazer o trabalho bem, mas que estão felizes e envolvidos quando trabalham e que querem permanecer no cargo por um longo tempo. A ciência está lá para apoiar a partida; aproveitá-lo para produzir resultados "win-win" é um acéfalo. Um algoritmo irá conectá-lo ao seu próximo emprego? Se você é um dos 70% das pessoas trabalhando em um trabalho que você não pode suportar, ou um gerente de contratação lutando com uma alta taxa de rotatividade, então esperemos que sim.