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用3个数字化新工具,衡量人才潜力 | 首席人才官

洪杉 红杉汇 2019-07-26

大多数企业都明白,要想在市场中立于不败之地,就必须吸引优秀人才,并为此展开激烈竞争。不过,如何更快、更好地吸引人才可能是很多企业都头疼的问题。在这个人工智能到来的时代里,新兴的人才评估工具也不断涌现和迅速崛起,这些工具如何使用?有什么特征和优势?组织是否已经为此做好准备?

 

“随着评估人才的新型工具愈加成熟、成本降低,更多公司可以利用它们改进招聘流程,雇用优秀人才,同时也要注意其中的风险和问题。”Josh Bersin和Tomas Chamorro-Premuzic这样认为。

 

Josh Bersin是一名全球行业分析师,Tomas Chamorro-Premuzic是万宝盛华集团的首席人才科学家、哥伦比亚大学的商业心理学教授。在本文中他们介绍了三种新兴的人才评估方法:游戏化评估数字化面试,以及求职者数据挖掘,并介绍了它们的使用方法、优势和局限性,或许能帮助管理者进行人才管理的变革,更加有效、精准地衡量人才和评估潜力,为企业注入新的活力。



人工智能和机器人技术正在迅速改变工作形态和工作岗位,备受欢迎的技术和技能或将供不应求。所以找到合适的人选,且将他们与合适的角色进行匹配,对于企业来说,这是一项复杂的长期挑战。

 

虽然大多数机构仍然依赖简历筛选、求职面试、心理测试等传统的招聘方法,但是新一代评估工具正迅速获得青睐,并且这些新方法或许能让人才识别更加精确,还能减少偏见。

 

某些已经根深蒂固的认知,短期内不太可能改变。评估求职者时,经理人试图在评估文化契合度和成长能力的同时,预测他们的工作表现。研究表明,一直以来经理人最看重三种基本特质:

 

▨ 能力,包括专业技术和学习潜能;

▨ 亲和力,或人际交往能力;

▨ 以及动力,也就是抱负和职业道德。

 

为了评估求职者的工作效率,无论使用什么人才识别工具和方法,我们必须在求职者获得的分数与接下来的工作表现中寻找强有力的相关性。这一点似乎显而易见,但是在与招聘人员和人事部经理的合作中,我们也经常发现,他们中的许多人所使用的工具,以好用和熟悉为准,很少将其与结果相联系。


新兴的评估方法可以分成三大类型:游戏化评估、数字化面试,以及求职者数据挖掘。

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这三种类型的相同之处在于能够发现新的人才信号(即,新的表现潜力指标)。在这里,我们将解释每种方法是如何运作的,以及他们的优势和局限性。


游戏化评估


新型的招聘心理测试注重增强求职者的体验。这些工具应用了类似游戏的特性,比如实时反馈、交互式和沉浸式场景,以及更小的模块,这些都让测试变得更有趣。核心在于计算机生成的算法挖掘出用户选择和行为,以识别特定角色的适用性。

 

例如,HireVue(为企业提供一体化视频访谈、评估方式等招聘解决方案的网站)的MindX模块采用了游戏化的认知能力测试,让用户玩一些时髦的游戏,以此来预测智商。Pymetrics(使用神经科学+人工智能来预测合适的人选的网站)则做了一些与经典的心理测试类似的事情,比如仿真气球冒险任务(Balloon Analogue Risk Task),该测试通过考察求职者在气球爆裂前,让气球膨胀的程度,来评估求职者的冲动性和冒险精神(气球越大,奖励越丰厚,但是如果气球破裂,就没有奖励)。

 

英国软件公司北极海岸(Arctic Shores)所做的设计通常用于评估大学毕业生,它会让求职者体验上世纪90年代的一系列街机游戏,并将他们的选择与标准的个性特征和能力联系起来。由于这类工具在大规模招聘环境中使用更为广泛,工具提供商收集了足够多的数据,以证明求职者在游戏中的得分与他们的工作表现之间存在显著联系。

 

此外,许多公司正在设计自己的游戏化评估,将其定位于招聘和营销两个方面。比如,红牛(Red Bull)的Wingfinder(专业与能力评估网站)面向普通大众,通过该公司的社交媒体渠道吸引求职者。不论求职者是否正式申请某一职位,他们都可以获得一份详尽的关于自身优缺点的报告。


除了游戏化评估带来的品牌和营销优势外,提供更愉快的评估体验具有显而易见的吸引力,可以吸引更多的求职者。但是这种人才识别方法也存在两大缺陷。

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这两大缺陷是:

▨ 首先,有趣性和准确性之间格格不入。评估体验越有趣、越令人愉悦,预测性就越低,尤其是全面了解求职者的背景需要更长的测试时间,而时间是乐趣的“敌人”。


▨ 其次,要想提供一套“很棒的”评估体验,尤其是如果它带有品牌效应,并且能够与其他纯粹娱乐的游戏相媲美,那么成本将会显著增加。


设计一种标准的问答式自我报告是一回事,为求职者创造沉浸式游戏体验则是另一回事。而在评估工具方面,获取预算通常非常有限。


数字化面试


人才识别的第二大发展是数字化面试的广泛应用。从表面上看,这些工具与其他视频会议技术相差无几,但它们提供了一些额外的优势。

 

▨ 一方面,面试官或人事部经理可以在平台上发布问题,创造结构化(一致并可重复的)面试协议,供参与者在与求职者交谈中使用,有助于他们进行公平、准确的比较。

 

▨ 另一方面,算法可以用于标记和解释相关人才信号(面部表情、声调、焦虑和兴奋等情绪、语言、语速、注意力等),用数据驱动的分类和排序取代人类的观察和直觉判断。

 

长期以来,研究始终表明,在高度标准化的情况下,求职面试最具预测性。即,面试时,所有面试者都要经历相同的过程,并预先设定一个评分键,以便理解答案。


视频面试可以在提高面试结果准确性的同时,降低成本,使招聘机构能够大规模运作。

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在与人力资源高管的接触中,我们了解到摩根大通集团(JP Morgan Chase)和沃尔玛(Walmart)等公司每年都会进行数千次视频面试。

 

此类平台面试存在一个问题,它们往往会重复和强化面试过程中固有的偏见,这无疑是一种缺陷。如果负责招聘决策的人本身存有偏见,我们就不应指望人工智能会解决这个问题。更复杂的是,如果要求这些人去评估新员工的表现,他们的偏见就会被掩盖。从统计学的角度来看,他们可能会通过挑选求职者而准确预测他们未来的表现。但在某种程度上,这种预测是自我实现的。

 

很显然,如果你评估绩效的标准本就存有偏见,那么这种情况不会因机器学习模式而改变(尽管你会更快地得到结果)。解决这个问题的一种方法是,少关注个人特质,多关注集体成果,如工作效率和收益。对于管理者来说,360度的评估也很有用,因为他们可以将绩效评估众包,从而减少个人偏见。另一种方法是“训练”算法,忽略预测人类偏见而非工作表现(如性别、年龄、社会阶层和种族)的信号。


求职者数据挖掘


第三种新方法是被动挖掘候选数据并分析人们的数字足迹,这种方法也在迅速发展。虽然它的主要作用是在营销和广告中提供目标消费者的信息,但它同样适用于人力资源领域的人才识别。


线上行为可以揭示个人的兴趣、个性和能力,进而预测他们是否适合特定的工作或职业。

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例如,现在许多招聘经理都会调查求职者在LinkedIn和Facebook等社交网站上的声誉、追随者数量和权限级别,然后利用这些信息对他们进行评分和排名。招聘网站LinkedIn和Entelo为招聘人员提供了自动完成此操作的工具以及一系列评分,帮助他们评估求职者。尽管受欢迎程度与实际潜力之间存在很大差异,但社交网站代表了真实的同行反馈,因此,很多招聘人员发现用这种方法进行预测效果很好。

 

在研究中,被动式数据收集凸显了人们的社交媒体活动和与工作相关的关键素质之间的关联。例如,研究人员表明,人们在Facebook上对某个分组的喜爱与他们整体的性格特征有着紧密联系,比如他们是更外向还是更随和。这些特征与在各种类型工作中是否能表现出色有着系统性的联系。研究结果表明,Facebook数据可以为雇主提供有用的信息,让他们了解一个人是否适合某份工作或某个角色。此外,从Facebook行为和其他社交媒体信号中提取的特征——例如人们在Twitter、博客或电子邮件中使用的词语——能暗示他们的能力、受欢迎程度和驱动力。

 

然而,这种方法也有不好的一面,因为它会将求职者的个人生活置于严密的监视之下,特别是Z世代(指在1990年代中叶至2010年前出生的人,又被称为网络世代、互联网世代),实际上他们中的许多人从出生起就一直在使用社交媒体。企业必须考虑如何在获取所需信息的同时尊重人们的隐私,以便做出明智的招聘选择。即便私人生活和公共生活之间的界限已经模糊不清,但确保人们知道别人如何使用他们的数据也是合情合理的。


人才识别的道德问题


当然,任何人才评估和人才招聘的工具都必须符合道德准则。尽管像欧盟的《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation)这样的法律法规依存于环境和市场,但总体来看,有两个基本因素必须考虑:

 

▨ 认识一致性

现在,求职者认为雇主对他们情况的了解程度和实际的了解程度之间,存在着巨大差异,从道德角度看,招聘机构有义务尽其所能缩小这种差距。求职者是否会参与人才识别过程中的所有环节?他们知道他们的数据被利用了吗?他们是否有机会同意或者拒绝别人挖掘自己的数据?如果雇主(和工具供应商)在整个过程中都处于不透明状态,那这可能会对他们的品牌造成极大的损害。

 

▨ 促进公平性

考虑到招聘工具对某些求职群体的不利程度,这一点也很重要。长久以来,这一直是人才识别存在的问题,但科学可靠的评估工具(如经过彻底验证的心理测试)在竭力提高预测准确性的同时,也会降低歧视的风险。

 

所以,我们必须用同样的眼光来审视这些新工具和新方法。例如,反映人才特质的视频或语音信号也可以反映出社会阶层和教育背景,而根据这些信号选拔人才可能会使劳动力素质更加趋同。企业应该意识到,这样做很有可能不利于社会公平,因为书面上最优秀的求职者也可能是最有特权的求职者,即那些接受过精英教育、受益于广泛人脉的人。

 

每年有数百万人会考虑换工作,所以雇主必须对这些求职者进行评估。


随着评估人才的新型工具愈加成熟、成本降低,更多公司可以利用它们改进招聘流程,雇用优秀人才,同时也要注意其中的风险和问题。

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管理者做出的最重要决定就是招聘合适人选。如果机器能让这一过程更加准确,少些偏见,那每个企业都能获益颇丰。 



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