Большие данные в кадровой политике: проблема
и решение

После беседы в международной консалтинговой компании – как справляться с тяготами постоянных командировок и как обращаться с требовательными клиентами – одна из участниц отвела меня в сторону и поведала, что с ума ее сводят не столько клиенты, сколько собственный босс, тиран и самодур, который за малейшую провинность орет на подчиненных. Он превратил их жизнь в ад и лучшие давно уже перебрались на другую работу.

Мне вспомнился этот разговор при чтении передовицы журнала TIME, посвященной очередной моде кадровиков: они пытаются с помощью анализа больших данных и личностных тестов подобрать наилучшего кандидата на должность. Замеряют «XQ».

Разумеется, многим компаниям анализ данных идет на пользу. Но есть и области, где от него больше разочарований, чем реальной пользы. Эксперты предупреждают: большие данные, как и любой метод, не могут дать больше, чем содержится в вопросе, а сейчас немало алгоритмов, построенных на неверных предпосылках.

Ученые приговаривают: «Если ты прибегаешь к статистике, полной определенности не жди». Любой анализ большого массива данных обязательно покажет случайные корреляции, которые могут показаться «значимыми», но это не сигнал, а шумы.

И еще вопрос, какой мерой человек меряет «успех». Для анализа больших данных требуются жесткие параметры оценки результатов, но чаще всего имеющиеся в наличие параметры – совсем не главные факторы, от которых зависит процветание компании.

Любой начальник, вроде описанного выше мелкого тирана, может заставить подчиненных работать изо всех сил во имя квартального отчета, например, и при этом полностью загубить эмоциональную атмосферу, от которой зависит жизнь компании. Давно известно: менеджеры, чересчур сосредоточенные на результатах в ущерб всему человеческому, в долгосрочной перспективе наносят организации серьезный вред. Используя в качестве основных параметров «результаты» - например, какую сумму руководитель и его команда заработали – но забывая о роли управленца, о его влиянии на мораль, лояльность, сосредоточенность и стрессовое состояние подчиненных – мы получим в итоге совершенно неверный рейтинг «лучших боссов».

Читайте материал по теме: Почему вашей компании так нужны новобранцы

Не случайно в Google, где уж точно хватает алгоритмов, опирающихся на гигантские базы данных, специалисты отказались от такого метода оценки при решении вопросов управления и оценки персоналом. Ласло Бок поясняет: «Компания столько возится с алгоритмами, что хорошо понимает, где они годятся, а где нет. В сами тесты нередко проникают предрассудки, те или иные свойства личности могут повлечь несправедливую дискриминацию и т.д».

Но основной довод против них – тот факт, что о будущих успехах проще всего судить по прежним достижениям. А значит, самую точную оценку человек получает от тех, кто хорошо его знает.

На этом настаивает, например, Клаудио Фернандес-Араос в мгновенно ставшем классическом руководстве по найму: «Сначала «кто», потом «что»». Он считает, что наиболее полезную и достоверную информацию можно получить от тех, кто работал прежде с кандидатом на ту или иную должность.

Надежность и честность, в частности, лучше всего удается оценить на собеседовании, а никак не с помощью примитивного теста (беспринципный человек в вопросах, нацеленных на проверку честности, соврет – недорого возьмет). Исследование Фреда Киля показало, что такие черты характера, как сострадание и честность, являются существенными «предсказателями» успеха в бизнесе, сколь это ни удивительно. Люди с такими талантами добиваются в бизнесе впятеро лучших результатов, чем беспринципные эгоисты.

На что вы скорее положитесь, оценивая надежность кандидата: на его ответы в тесте или на сообщения людей, которые уже имели с ним дело?

Читайте материал по теме: Интроверты, экстраверты и динамика в группе

Вот что я вам посоветую: не упускайте из виду разницу между минимальными требованиями к компетентности – и выдающимися. Минимальным требованиям должен соответствовать любой соискатель. В Google эти минимальные требования включают прохождение теста, по результатам которого вы должны попасть в 1% самых умных людей планеты. Там, где используется XQ, оценка результатов теста методом больших данных, устанавливается свой необходимый уровень корреляции.

Но встречаются и выдающиеся способности, такой уровень знаний и умений, какой проявляют лишь лучшие, а не средние специалисты. И для подтверждения таких способностей разумнее всего посоветоваться с людьми, которые имеют опыт работы с этим человеком.

Читайте по теме:

• 4 способа укрепить в организации культуру критики
• Почему организациям стоит брать пример с муравейника
• Синдром Дарта Вейдера или почему мы не увольняем людей