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

Как предотвратить синдром неудачи

Шагнуть в новую реальность

Джон Коулман

От экономики знаний к гуманистической экономике

Дов Зейдман

Марш на кухню: как лектории побеждают кризис

Владимир Рувинский

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.