獵頭公司點(diǎn)評以借助技術(shù)手段招聘比人更靠譜嗎？
為公司招聘人才好像是最不或許被自動(dòng)化的工作，因為它的悉數進(jìn)程好像都需求靠人的技能來(lái)結束，比如與人對話(huà)、了解外交進(jìn)程中的各種暗示——而這些是核算機做不到的。
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但人都是會(huì )有成見(jiàn)和偏心的，一般在不自覺(jué)的情況下，招聘者會(huì )根據自己和應聘者在和崗位懇求毫不想干的方面的相似性（比如招聘者和應聘者是不是有一同的兄弟、是不是上的同一所學(xué)校，或許是不是喜愛(ài)同一項體育運動(dòng)），而抉擇招聘某一自己。
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這也便是為何會(huì )有研討人員說(shuō)，傳統的找工作辦法是存在缺陷的。疑問(wèn)是，怎樣才能改善這種狀況呢？
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新一波的創(chuàng )業(yè)公司，比如 Gild 、Entelo 、Textio 、Doxa 和 GapJumpers ，正在從不同方面企圖讓招聘進(jìn)程自動(dòng)化。他們說(shuō)，軟件可以比人更有用、更高效地結束招聘工作。很多人正在接受這一觀(guān)念。像 Korn Ferry 這么的出名獵頭公司也正在將算法融入到它們的工作中。
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他們標明，假設他們取得成功，招聘就或許會(huì )變得更快、更便宜，而他們的數據可以讓招聘者發(fā)現更多更適合自己公司的高技能人才。自動(dòng)化招聘還有另一個(gè)或許的作用：一個(gè)更加多樣化的工作場(chǎng)所。軟件要靠數據發(fā)現來(lái)自各個(gè)地方、技能又符合工作懇求的提名人，悉數進(jìn)程不會(huì )存在人的成見(jiàn)。
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“每家公司都有自己的查看辦法，簡(jiǎn)歷要么是讓學(xué)校查看過(guò)，要么便是由公司自己來(lái)查看，”Gild 的聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官希爾羅伊·德賽（Sheeroy Desai）說(shuō)。Gild 開(kāi)發(fā)的軟件可以應用于悉數招聘流程?！斑@些辦法或許會(huì )有一定的猜測性，但疑問(wèn)是這些辦法都會(huì )有成見(jiàn)，會(huì )把一大堆可以擔任某份工作的人篩掉?！?/span>
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一些人質(zhì)疑說(shuō)，算法怎樣或許比人更了解人?！埃ㄕ腥说臅r(shí)分）我看的是他的熱心和他是不是有詐騙舉動(dòng)，而沒(méi)有哪個(gè)數據算法能到達這個(gè)意圖，”科技高管獵頭公司 Millennium Search 的創(chuàng )始人兼首席執行官阿米什·沙阿（Amish Shah）說(shuō)?！斑@靠的是一種直覺(jué)、意會(huì )，一種化學(xué)反應?！彼颜衅傅倪M(jìn)程比作了自己初次見(jiàn)他的太太。
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但一些研討人員說(shuō)，對于人際化學(xué)反應和文明匹配度的思維，現已讓很多公司走入了歧途。那是因為很多招聘者把靠化學(xué)反應招聘當作是在招和自己興味相投的人。
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“招聘者和應聘者之間的相似性，比如來(lái)自同一個(gè)區域、上了同一所學(xué)校、穿一樣的襯衣、點(diǎn)了一樣的茶飲，雖然這些東西并不能猜測出應聘者將來(lái)的工作表現，但它們對招聘者的影響是很大的，”賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院研討舉動(dòng)和區分的卡德·梅塞（Cade Massey）說(shuō)。
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而研討人員說(shuō)，招聘者恰恰應該做相反的事，尋找能一同處理公司、對公司的戰略和價(jià)值有責任感的人?！胺瞎疚拿鞯娜?，他們心里和工作有關(guān)的價(jià)值觀(guān)以及他們的工作個(gè)性都能支持公司的戰略，”在美國西北大學(xué)凱洛格商學(xué)院（Kellogg School of Management）研討招聘的勞倫·里維拉（Lauren Rivera）說(shuō)?！爱斈闳フ{查很多人口統計學(xué)方面的特征時(shí)，實(shí)際上是偏離了'符合公司文明'這個(gè)標準，并且涉嫌輕視?！?/span>
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他們舉薦公司運用結構化面試，也便是問(wèn)每一位提名人一樣的疑問(wèn)，并給他們安頓模擬在職者要面臨的一些工作——然后再依托數據來(lái)做抉擇。
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比如 Gild 就會(huì )用雇主自己的數據，再加上從 LinkedIn 或許 GitHub 等網(wǎng)站上可以揭穿獲取到的數據，把二者歸納起來(lái)往后去尋找那些符合公司懇求的人。它企圖核算出我們對一份工作的感興趣的或許性，并根據他們的公司以及工作生涯的軌道，給出適宜聯(lián)絡(luò )他們（看他們愿不愿意換崗）的機會(huì )。
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德賽說(shuō)，Gild 找到的提名人會(huì )比一般雇主找到的提名人更加多樣化。在科技界，它發(fā)現了一些女性、大齡工程師，并且這些人都具有更廣泛的大學(xué)或許社會(huì )經(jīng)濟學(xué)布景?！凹僭O你公司里有年青的白人男性工程師，那他們或許知道的會(huì )是什么樣的人？”德賽說(shuō)?！耙彩悄昵嗟陌兹四行怨こ處??！痹诖蠖鄶悼萍脊纠?，80% 以上的技能型員工是男性，而黑人或許拉丁裔的技能型員工只占不到 5%。
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一位工程師早年兩次應聘云核算公司 Rackspace，但都未能如愿。作為一個(gè)早年在公共電臺工作過(guò)的退伍軍人，他沒(méi)有高學(xué)歷，也沒(méi)有過(guò)專(zhuān)業(yè)的編程履歷，因此并不滿(mǎn)意 Rackspace 所需的懇求。但 Gild 根據他自立開(kāi)發(fā)的軟件的履歷，把他舉薦給了一家公司，現在他現已在那家公司工作了。
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從某種程度上講，科技工作是一些招聘類(lèi)創(chuàng )業(yè)公司扎堆的工作，因為這個(gè)工作總會(huì )有更多的崗位需求人去加添，而在讓勞動(dòng)力大軍更加多樣化方面，科技公司也面臨著(zhù)壓力。比如在 Twitter，只需 10% 的科技型員工是女性，而在 Facebook 和yahoo，這個(gè)比例大約是 15%?？萍冀绲囊恍┡院蜕贁底逡釂T工說(shuō)自己處在一個(gè)并不令人愜意的文明里，而作為對這種批評的回答，科技公司現已初步發(fā)布它們的員工多樣化數據，并立誓會(huì )做出改動(dòng)。
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一些此類(lèi)招聘軟件聽(tīng)起來(lái)就像最有同理心的人力總監一樣豪情顯露。Doxa 這個(gè)新效力就計劃根據提名人的技能、價(jià)值觀(guān)和適應性，把他們和科技公司，甚至是特定的團隊和司理匹配起來(lái)——比如團隊是更習氣單打獨斗仍是協(xié)同工作，或許女性員工是不是感覺(jué)到她們的定見(jiàn)被認真對待?！罢衅冈獾降那槊娴挠绊懱嗔?，而現在我們做招聘的辦法并沒(méi)有用，因為我們工作的時(shí)分不高興，”Doxa 的聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官娜塔莉·米勒（Nathalie Miller）說(shuō)。
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到目前為止，Doxa 現已發(fā)現了各個(gè)方面的公司工作，而這些崗位從前很少對找工作的人揭穿。某知名獵頭公司對匿名員工的問(wèn)卷調查得到的數據中，包括他們幾點(diǎn)上下班、每周花多少小時(shí)開(kāi)會(huì )、黑夜和周末加班的比例有多少、哪個(gè)有些薪資的性別差異最大/最小。
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另一個(gè)效力 Textio使 用機器學(xué)習和言語(yǔ)分析的辦法來(lái)分析星巴克和巴克萊銀行等等公司發(fā)布的職位信息。公司的聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官基蘭·斯奈德（Kieran Snyder）說(shuō)，Textio 現已發(fā)現了超越 2.5 萬(wàn)個(gè)顯示出性別成見(jiàn)的短語(yǔ)。像運用“top-tier（一流的）”和“aggressive（前進(jìn)的）”這類(lèi)詞匯，以及運用像“mission critical（要害任務(wù)）”這類(lèi)體育或軍事詞匯的職位，都會(huì )讓來(lái)應聘的女性求職者變少。而像“partnerships（合作關(guān)系）”和“passion for learning（學(xué)習熱心）”這類(lèi)的詞匯則會(huì )吸引更多的女性求職者。
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所以假設招聘這件事變得更加自動(dòng)化往后，人該去干嘛？研討招聘的人說(shuō)，數據僅僅招聘者運用的一種東西算了，這項工作照常需求人的專(zhuān)業(yè)技能。數據正在催生對于新的人物的需求——比如對數據進(jìn)行分析、通知公司哪里有缺少，并能供應解決計劃的招聘多樣化顧問(wèn)。
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我們還需求確保算法不只僅在把根深柢固的成見(jiàn)編碼化，或許通過(guò)發(fā)現具有某些特征的應聘者，讓工作場(chǎng)合變得和從前一樣同質(zhì)化?！斑@類(lèi)算法有一個(gè)危險，”里維拉說(shuō)?！澳潜闶俏覀円驗樽约涸谝劳兴惴ǜ墒露兊眠^(guò)于自信?！?/span>
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