Компьютер против интуиции | Большие Идеи

・ Корпоративный опыт
Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»

Компьютер
против интуиции

По данным исследования, проведенного Йонатом Цвебнером из Еврейского университета в Иерусалиме, Леонардом Ли из Колумбийского университета и Яковом Гольденбергом из Израильского междисциплинарного центра, посетители интернет-магазина на 44% чаще переходят на страничку оформления заказа при повышении температуры окружающей среды с 20°С до 25°С. Кроме того, в теплом помещении человек охотнее платит за товар более высокую цену, чем в более прохладном. Как утверждают ученые, это происходит потому, что физическое тепло трансформируется в теплый эмоциональный фон и человек позитивнее реагирует на товар и выше оценивает его достоинства.

Авторы: Клигер Дэвид , Кунцель Натан , Оунз Дениз

Компьютер против интуиции

читайте также

Готова ли ваша компания к будущему?

Говард Ю,  Зуриати Балиан ,  Лоуренс Темпел ,  Цзялу Шань ,  Энджело Буталикакис

Можно ли перевернуть Стэнфордский эксперимент?

Грег МакКеон

Три способа улучшить стратегическое планирование

Роджер Мартин

Как эго может испортить вашу карьеру

Жаклин Картер,  Расмус Хогард

Казалось бы, вы отлично знаете свою компанию и требования 
к кандидатам на вакансию. Отдел персонала провел свои и отборочные тесты, и вы узнали о соискателях больше, чем их друзья и родственники. Ваш тренированный и умудренный опытом мозг готов синтезировать сведения и сделать окончательный выбор.

Но выбор будет лучше, если вы само­устранитесь и просто подставите данные о кандидате в формулу соответствования требованиям.

Менеджеры научились четко формулировать, чего они ждут от работника, а эйчары — собирать информацию 
о кандидатах, но вот с оценкой дело обстоит далеко не лучшим образом. Мы проанализировали 17 историй заполнения вакансий, и оказалось, что использование простого компьютерного алгоритма дает результат на 25% лучше, чем собственное менеджерское решение — в любых сферах и на всех уровнях при условии, что соискателей достаточно много.

Объектом нашего с Брайаном Коннелли из Университета Торонто исследования стали назначения, сделанные руководителями — ветеранами организаций, 
к тому же обладавшими дополнительной, не отраженной в анкетах информацией о соискателях. Проблема в том, что человек нередко придает большое значение малосущественным деталям и использует информацию по своему усмотрению. Брошенное вскользь замечание может пустить насмарку кропотливо собранные объективные данные, свидетельствующие о степени соответствия кандидата рассматриваемой должности. Уж лучше доверить решение компьютеру.

Наверное, наши слова вызовут бурю негодования. Исследования говорят, что от 85 до 97% руководителей при оценке кандидатов в той или иной мере полагаются на свою интуицию или собственный аналитический гений. Многие свято верят, что могут принять самое верное решение, всего лишь полистав досье претендента или посмотрев ему в глаза. Куда уж компьютеру против многолетнего личного опыта — думают они. Мы не предлагаем вам полностью самоустраниться из процесса, но воспользуйтесь алгоритмом, чтобы просчитать варианты по огромному числу параметров и сузить зону поиска, скажем до трех кандидатов, прежде чем вы включитесь в работу. Еще лучше, если несколько руководителей вынесут свои решения, а компьютер просчитает средний результат.

Таким образом, вы убьете двух зай­цев: используете плюсы алгоритма 
и дадите руководителям повод показать свою мудрость — при этом минимизировав возможные потери от плодов подобных упражнений.