Все знают, собеседования не работают, интервьюеры субъективны и отбирают по неверным критериям. Мало того, что страдает эффективность бизнеса, так ещё дискриминация возникает, правильное соотношение полов и рас не соблюдается, на лучшие должности белые мужчины пролезают.
Миссия #стартапдня Pymetrics – исправить эти недостатки. Они разработали психологически-интеллектуальный тест, сделанный в форме игр. Кандидат отвечает на вопросы типа "вам дали 10 долларов, а партнеру не дали ничего, сколько вы ему подарите", решает математические задачки и на скорость кликает по пробелу. Тестирование, на мой вкус, проходит довольно весело, пара игр просто увлекательны.
Через 40 минут результаты готовы. Кандидат получает отсортированный список, насколько он соответствует каждой профессии по складу личности: "инвест-банкир – 5%, менеджер-проекта 10%, учитель – 90%". Стартап утверждает, что за этой профориентацией стоят не просто Хитрые Алгоритмы, а Высокая Наука, и им надо верить, не рассуждая. Апостериорным подтверждением точности тестов pymetrics считает его несмещенность по демографии: мужчины и женщины, азиаты и латинос получают на них одинаковые оценки. В case studies стартап напирает на случаи, когда с его помощью клиенты сбалансировали потоки принятых кандидатов. Является ли это подтверждением эффективности или бессмысленности алгоритма – решайте сами. На моем примере вышел явный бред, сужу по IT-технологиям, оказавшимся на одном из последних мест.
С другой стороны, pymterics насчитал, что я идеально подхожу работе инвест-банкира, и мое имя и ссылка на профиль в facebook отправились всем заинтересованным в таких специалистах компаниям. Трудно представить, что этот механизм действительно помогает найму, рекрутер получает полуанонимных кандидатов без указания профессиональных навыков и лицензий, конверсии должны быть нулевыми.
Два других варианта монетизации выглядят реалистичнее. Pymetrics предлагает скринить тестами уже существующих кандидатов: есть 1000 желающих стать программистами, прогоним их через игрушки, оставим для следующих этапов 500 наиболее подходящих "по науке". Если конкурс большой, то даже абсолютно случайный отбор не будет слишком вредным, "неудачники нам не нужны", а у pymetrics и с истинной оценкой коррелирует. Да и альтернатива – собеседования, а они дороже и ещё хуже. Второй подход – оценка уже работающих сотрудников, пусть технологии подскажут, кого в какую сторону можно двигать и из каких тестировщиков растить будущих менеджеров. Окончательное решение всё равно за людьми, сильно машина не нагадит, а опять же, даже наугад, иногда хорошие решения предложит. И, конечно, diversity всегда соблюдается.
Инвестиций стартап получил 16 миллионов долларов.
Миссия #стартапдня Pymetrics – исправить эти недостатки. Они разработали психологически-интеллектуальный тест, сделанный в форме игр. Кандидат отвечает на вопросы типа "вам дали 10 долларов, а партнеру не дали ничего, сколько вы ему подарите", решает математические задачки и на скорость кликает по пробелу. Тестирование, на мой вкус, проходит довольно весело, пара игр просто увлекательны.
Через 40 минут результаты готовы. Кандидат получает отсортированный список, насколько он соответствует каждой профессии по складу личности: "инвест-банкир – 5%, менеджер-проекта 10%, учитель – 90%". Стартап утверждает, что за этой профориентацией стоят не просто Хитрые Алгоритмы, а Высокая Наука, и им надо верить, не рассуждая. Апостериорным подтверждением точности тестов pymetrics считает его несмещенность по демографии: мужчины и женщины, азиаты и латинос получают на них одинаковые оценки. В case studies стартап напирает на случаи, когда с его помощью клиенты сбалансировали потоки принятых кандидатов. Является ли это подтверждением эффективности или бессмысленности алгоритма – решайте сами. На моем примере вышел явный бред, сужу по IT-технологиям, оказавшимся на одном из последних мест.
С другой стороны, pymterics насчитал, что я идеально подхожу работе инвест-банкира, и мое имя и ссылка на профиль в facebook отправились всем заинтересованным в таких специалистах компаниям. Трудно представить, что этот механизм действительно помогает найму, рекрутер получает полуанонимных кандидатов без указания профессиональных навыков и лицензий, конверсии должны быть нулевыми.
Два других варианта монетизации выглядят реалистичнее. Pymetrics предлагает скринить тестами уже существующих кандидатов: есть 1000 желающих стать программистами, прогоним их через игрушки, оставим для следующих этапов 500 наиболее подходящих "по науке". Если конкурс большой, то даже абсолютно случайный отбор не будет слишком вредным, "неудачники нам не нужны", а у pymetrics и с истинной оценкой коррелирует. Да и альтернатива – собеседования, а они дороже и ещё хуже. Второй подход – оценка уже работающих сотрудников, пусть технологии подскажут, кого в какую сторону можно двигать и из каких тестировщиков растить будущих менеджеров. Окончательное решение всё равно за людьми, сильно машина не нагадит, а опять же, даже наугад, иногда хорошие решения предложит. И, конечно, diversity всегда соблюдается.
Инвестиций стартап получил 16 миллионов долларов.
0
У записи 11 лайков,
0 репостов,
598 просмотров.
0 репостов,
598 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Александр Горный
