Многие рядовые вакансии, отбор на которые раньше велся на собеседованиях и с учетом профессионального опыта, теперь заполняются по результатам личностных тестов и анализа данных. Компаниям-работодателям мало просто убедиться в компетентности сотрудника. Им необходимо снижать издержки и повышать производительность, поэтому они пытаются предсказать дальнейшие варианты развития событий после поступления сотрудника на работу, в том числе его возможное скорое увольнение, попытки воровства или злоупотребление больничным, пишет The Wall Street Journal.

Большое значение при приеме на работу в колл-центр, как выясняется, имеет характер и тип личности соискателей. Компании важно найти сотрудников, которые уволятся не раньше, чем удастся возместить вложенные в их обучение 5 тысяч долларов. Статистика свидетельствует, что люди творческого склада могут проработать в этой должности необходимые полгода. Любознательные чаще не задерживаются так долго.

После полугодичного эксперимента, в результате которого отток сотрудников сократился на 20%, Xerox теперь нанимает весь штат колл-центра (почти 50 тысяч человек) с применением специальной программы, в которой соискателям надо выбрать наиболее подходящие им высказывания. Например, из такой пары: «Я задаю больше вопросов, чем многие вокруг» или «Люди, как правило, доверяют моим словам».

Психологические тесты давно применяются при приеме на работу. Новое здесь заключается только в масштабах. Мощные компьютеры и сложные программы сделали возможным оценивать больше кандидатов, накапливать большие массивы данных и более глубоко анализировать личную информацию и интересы кандидатов, поясняет американское издание.
Некоторые компании отслеживают такие переменные, как употребление алкоголя или расстояние от дома до работы. «Многим становится не вполне уютно, когда в учет идут личные факторы или обстоятельства, не имеющие прямого отношения к делу», — говорит преподаватель курса психологии менеджмента Дэннис Даверспайк из Университета Акрона (Огайо).

Поиск персонала — важнейшая функция компании, и при этом сложившиеся традиционные методы слишком неточны. В зависимости от того, кто принимает решения, решающие соображения в пользу отобранного кандидата будут различаться кардинально: академическая успеваемость, опыт работы или даже внешность. Руководствуясь интуицией, управленцы иногда принимают верное решение, но их «ощущения», как правило, не помогают прогнозировать, как сотрудник будет работать. В компаниях, продвигающих статистические подходы, говорят, что удается улучшить результаты, снижая зависимость от субъективных оценок менеджера.

По мнению директора Evolv Ласло Бока, компьютерный анализ будет дополнять или даже заменять кадровые решения, которые долгое время принимались интуитивно: «Первое, на чем концентрируются компании вроде Evolv, — это оценка при приеме на работу, но с годами можно будет добавить к этому и поддержку решений о продвижении и поощрении сотрудников. Даже в лучших организациях многое решается наугад».

Автоматизирует кадровую политику не только крупный бизнес. Компания по утилизации отходов Richfield Management со штатом в 200 мусорщиков пыталась найти способ снизить уровень травматизма персонала и, соответственно, нагрузку по выплате компенсаций и злоупотребления ими.
В компании прибегли к онлайн-тестированию, в котором потенциальным сотрудникам предлагался ряд вопросов, позволяющих оценить их эмоциональную устойчивость, профессионализм, а также отношение к алкоголю и наркотикам. Менеджерам рекомендовано отсеивать кандидатов с низкими баллами. После внедрения этой системы количество заявлений о выплате компенсаций снизилось на 68%, пишет The Wall Street Journal со ссылкой на компанию.

Правда, компаниям могут грозить юридические проблемы, если в итоге за линией отсечения оказываются кандидаты с ограниченными физическими возможностями или представители тех или иных меньшинств. Это будет противоречить законам о равных возможностях. Если практика приема на работу будет оспорена в суде как дискриминирующая, компания должна будет обосновать, что критерии, которыми она руководствуется, достоверно прогнозируют качество работы сотрудника на данной должности.

Большие массивы данных обнаруживают большее число статистических зависимостей, которые механически могут отсекать «защищенные» группы, отметил в беседе с изданием партнер юридической конторы Jackson Lewis Мэтью Камарделла. Но именно на большом объеме информации компаниям проще доказать, что учитываемые факторы важны для данной вакансии.
В Evolv не спешат использовать в своих алгоритмах некоторые выявляемые соотношения из опасений о нарушении принципа равных возможностей. И хотя было обнаружено, что сотрудники колл-центра, проживающие дальше от места работы, увольняются чаще, эту информацию не используют в анализе в США, поскольку она может быть увязана с расовым аспектом.

Новые инструменты для отбора кадров — это одно из проявлений общей тенденции. Компании в принципе стремятся собирать и анализировать информацию о сотрудниках. Мировой объем расходов на программы для управления кадрами (так называемые talent-management software) вырос в 2011 году на 15% по сравнению с 2010 и достиг 3,8 млрд долларов, сообщает The Wall Street Journal со ссылкой на аналитическую компанию Gartner.

И крупные разработчики стремятся отвечать потребностям нового растущего рынка. В прошлом месяце IBM договорилась о покупке за 1,3 млрд долларов компании Kenexa, которая развивает технологии анализа данных в области кадровой политики.

В феврале было объявлено, что Oracle приобретает разработчика решений для управления персоналом за 1,9 млрд долларов, а SAP в декабре за 3,4 млрд долларов купила SuccessFactors, которая также специализируется на «кадровых» технологиях.