Вербовка - это, безусловно, миссия, которая не должна оставлять ничего на волю случая или интуиции. Мы прежде всего люди, и у нас иногда есть предубеждения, предвзятые идеи, которые заставляют нас отвергать кандидатов, которые, тем не менее, были бы отличными сотрудниками. Кроме того, если мы нанимаем кого-то из нашей команды, мы иногда склонны поддаваться влиянию и, следовательно, также отвергаем кандидата. Как тогда выбрать?
Прогностический набор позволит отобрать людей, которые будут иметь особенно высокую вероятность хороших результатов и высокого уровня приверженности. В отличие от традиционного рекрутинга, он основан на критериях отбора, которые не устанавливаются субъективно, исходя из того, что думают рекрутеры. Они основаны на объективных данных и, в частности, на характеристиках людей, занимающих посты, и на результатах их работы. Данные, алгоритмы, машинное обучение составляют основу этих средств, которые революционизируют методы найма.
Что такое прогнозируемый набор?
Прогностический набор - это способ найма, основанный на использовании моделей для прогнозирования способности людей преуспеть на данной должности. Он принимает во внимание компанию, а также среднюю продолжительность жизни людей на данной должности. Этот процесс основан на использовании данных, доступных рекрутерам, таких как профиль людей, занимающих посты, их биографические данные, их характеристики. И на алгоритмах, способных обрабатывать такой большой объем данных.
Для начала компания должна определить ключевые факторы эффективности для желаемой должности. Эти данные могут быть получены от людей, которые уже занимают эту должность. Целью остается определение максимально точного профиля для получения наилучших результатов. Цель этого подхода по-прежнему состоит в том, чтобы набирать кандидатов, соответствующих должности, которые преуспевают в ней и демонстрировать низкую текучесть кадров.
Этот новый тип вербовки, кажется, приносит свои плоды. Согласно исследованию FocusRH, это привело бы к среднему сокращению задержек, связанных с предварительным отбором порядка, на 50-75 %, количества кандидатов, замеченных на собеседованиях, на 30-50 %, текучести кадров через 1 год до - 50% и расходы на подбор 20%. Производительность новых сотрудников будет увеличена в среднем на 15% (по сравнению с людьми, набранными с помощью традиционных процессов найма).
Преимущества и недостатки предиктивного найма
Это устройство призвано облегчить набор кандидатов для предварительного отбора. Это снижает затраты времени и финансовых ресурсов, связанных с первым этапом найма. Все, что вам нужно сделать, это встретиться на профилях, предварительно выбранных алгоритмом. Эта система дает кандидатам преимущество, поскольку она допускает более нейтральный отбор и оставляет место для нетипичных профилей, но сохраняющих высокий потенциал.
Этот объективный аспект может иметь недостатки, если вы не хотите соответствовать этим более нетипичным профилям или если данные, которые вы должны набрать для должности, не существуют или недостаточны для определения стандартного профиля должности..
Система найма, которая заменит человека?
Было обнаружено, что принятие решений с помощью алгоритмов в среднем на 25% более актуально, чем если бы оно было принято экспертом в данной области. Это наблюдение поднимает вопрос: вам все еще нужны рекрутеры?
В настоящее время машины способны накапливать и обрабатывать больше данных, но они не заменяют людей на всем этапе найма, особенно на собеседовании. Компьютерная система, по сути, не способна измерять отношения между людьми. Принятие сложных решений, связанных с эмоциональными аспектами, не может быть сделано машиной.
Сегодня упреждающий набор в основном используется для экономии времени при отборе кандидатов, а не для выбора идеального кандидата.