Може ли изкуствен интелект да предвиди кога ще напусне новопостъпил служител?
Pymetrics – стартъп компания в сферата на анализа на данни – пресява кандидатите за работа с помощта на поредица от 12 онлайн игри. “Те обаче не са просто игри, а научни упражнения, разработени от когнитивната общност на невронауките в световен мащаб, за да се анализират различни когнитивни и емоционални черти”, обяснява главният изпълнителен директор и съосновател на компанията д-р Фрида Поли.
Хората, които кандидатстват за позиции в Accenture или Unilever - водещи клиенти на Pymetrics – играят пасианс онлайн, трупат виртуални пръстени и участват в други упражнения, предназначени да илюстрират как точно функционира мозъка на кандидата за работа и да дадат оценка доколко той е алтруистичен човек, разсейва ли се лесно при поставени задачи и т.н. Технологията измерва повече от 90 когнитивни, емоционални и социални черти, всяка от които е важна за определени роли в компанията.
След като тестовете преценят как работи умът на кандидата, идва момента за прогнозното моделиране на Pymetrics. "За всеки клиент, с когото работим, имаме резултатите от различните игри на най-добре представящите се в работата си лица. По този начин създаваме набор от отличителните черти, които са важни за доброто изпълнение на задачите за всяка отделна позиция в компанията", обяснява д-р Поли. Моделът за анализ на данните сравнява резултатите на кандидатите с тези на успешните служители и на тази база Pymetrics осигурява процентно съвпадение, което показва доколко е вероятно кандидатът да остане на тази длъжност повече от една година.
“Какво е успешно се определя от всеки клиент, но ние насърчаваме работодателите да използват количествено измерими показатели, като например брой на продажбите, постигнати предварително заложени цели и т.н. В диапазона от 1 до 100% съвпаденията се категоризират като силни, средни или ниски. Средно или ниско съответствие показва, че кандидатът няма да се справи с поверената му работа и ще напусне преди изтичането на една година”, категорична е д-р Поли.
Прогнозите на AI - въпрос на точност
Дани Нелмс, президент на организацията "Институт за трудова заетост", обаче казва, че прогнози като тези са проблематични, защото според него служителите най-често напускат заради вътрешни за компанията фактори. По думите му неща като нивата на заплатите могат по-лесно да се контролират, но много често добри служители напускат заради лоши директори. Нелмс е категоричен, че това са отношения, които AI трудно би могъл да изчисли.
Pymetrics не разглеждат съвпаденията на екипно ниво, но обръщат внимание на факта, че една и съща позиция може да има различни функции в отделните компании. Вземете за пример сферата на продажбите - някои компании се нуждаят от агресивни търговци, други от такива, които изграждат стабилни и дълготрайни контакти. "Може би преди 50 години изискванията към работните места бяха по-сходни в различните компании. Потенциално светът беше по-малко сложен. Но в днешно време има изключително много различия”, смята д-р Поли.
Като оставим въпроса за точността на прогнозите на изкуствения интелект настрана, трябва да имаме предвид, че нуждата от подобна технология е голяма. Според статистиката на “Институтът по трудова заетост” текучеството на персонал само в американските компании води до 536 млрд. долара загуби годишно, като 34% от служителите напускат още през първата си година. Загубите идват от разходите по набиране на нови хора, тяхното обучение и спадовете в производителността, които се дължат на голямото текучество на кадри.
Силата на референциите
От 12 когнитивни теста, на които Pymetrics подлага кандидатите за работа, нито един не измерва действителните таланти за работа. За разлика от тях обаче, базираната във Филаделфия компания SkillSurvey създава модели за ефективността, базирани на обратната връзка от предоставени референции.
Тази обратна връзка, според президента и главен изпълнителен директор на компанията Рей Биксел, е в две форми. Първо, референциите оценяват поведението на работното място по скала от 1 до 7. На второ място, компанията също така събира допълнителни факти за оптимизиране на моделите, които допълват референциите “с три силни области на кандидата и три области, в които той може да се развива”. SkillSurvey съчетават допълнителните фактори и рейтингите, базирани на референции, за да могат да преценят доколко талантите, които притежава един кандидат, отговарят на изискванията на предлагания пост и доколко той би се справил с възложениете му задачи.
С този подход компанията към момента гарантира на клиентите си средна ставака от 35% по-малко текучество. Добави Коментар