читайте также
Свежий номер HBR Россия: самое интересное
Сценарии, которые сбываются
Юлия Фуколова
Реформы по правилам
Джон Коттер, Роберт Майлз, Стребел Пол
Фальшивка для бизнесмена
Владимир Рувинский
читайте также
Фильм «Особое мнение» Стивена Спилберга изображает будущее, в котором появится возможность предвидеть правонарушение еще до того, как оно совершится, — и полиция арестовывает потенциальных преступников еще прежде, чем они успеют провиниться.
Социальные науки во многом направлены на решение такой же задачи, вот только ясновидения не хватает (и Тома Круза в главной роли). Но ученые стараются выявить те качества личности, которые могут привести к тем или иным поступкам в будущем: что обеспечивает определенному проценту школьников успех в учебе, почему некоторые пациенты забывают принимать лекарства, а в нашем случае — от чего зависит успех на работе.
Большинство исследований «на рабочем месте» проводили до сих пор психологи. Хотя в последнее время возникла мода на большие данные и построенные с их помощью модели, психологи после Второй мировой войны и до наших дней оставались главными экспертами в вопросе, из кого выйдет, а из кого не выйдет хороший сотрудник. Уже не первое поколение выполняет тесты и смиряется с мыслью, что эти непонятные большинству кандидатов анкеты и таблицы определяют в конечном счете, кому достанется вакансия.
Разумеется, есть множество других тестов, не столь известных, но тоже используемых кадровиками, в том числе тесты «честности», позволяющие вычислить, кто будет воровать на работе, — это уже в точности в духе «Особого мнения».
Но кое-что с появлением больших данных все-таки изменилось. Психологи утратили передовые позиции в этой области. Теперь тут главенствуют экономисты, специалисты по обработке данных, айтишники: все, кто имеет дело с информацией. И неуклонно растут ряды разработчиков, которые предлагают программное обеспечение, все более надежно, по их словам, предсказывающее будущее. Новые исследования не заставляют соискателей заполнять тесты, они собирают данные об их прошлом. А лучшие методики интересуются уже и реальными причинно-следственными связями.
Читайте материал по теме: Нанимайте не по резюме, а по реальным результатам
По мере того как облегчается сбор данных, а программное обеспечение упрощает процесс анализа, мы получаем возможность изучить любые аспекты поведения работников. Вместе с Моникой Хамори мы провели исследование: что побуждает топ-менеджеров откликнуться на призыв хедхантеров; в другом университете недавно провели работу и выяснили, по каким признакам отсеивает кандидатов консалтинговая фирма, изучив их переписку; еще одно исследование позволяет прогнозировать, какой тип инструкторов наилучшим образом проведет тренинг. Словом, за что ни возьмись — все уже изучено.
Большие данные — это возможность получать в будущем более точные прогнозы. Даже незначительное повышение точности прогнозов сбережет миллионы компаниям, которые ежегодно принимают на работу десятки тысяч человек. Особенно привлекательна такая возможность в сфере розничных продаж и сервиса: здесь текучка кадров крайне высока, то есть отбирать сотрудников приходится все время.
Но вот проблема — не новая, но обострившаяся в нынешней ситуации: многие факторы, учитываемые в благоприятном прогнозе, самом человеку неподконтрольны. Некоторые факторы вообще заданы от рождения: IQ, место и время, в котором человек провел детство, личные качества. Все эти обстоятельства могут помешать вам получить работу, продвинуться по службе — вас уволят первым, у вас будет куча других проблем.
Допустим даже, что прогнозы достигнут сверхвысокой точности.
Прежде всего беспокоит вопрос справедливости. Можно провести интересную параллель с судебной системой: вероятность повторного совершения преступления во многих штатах влияет на окончательный приговор. При оценке таковой вероятности учитываются многие факторы, в том числе из какой семьи подсудимый — а изменить это отнюдь не в его власти. Справедливо ли, назначая человеку наказание, брать в расчет факторы, которые определяются явно не им?
Читайте материал по теме: Почему не стоит сравнивать компанию с семьей
Проблемы справедливости возникают и на рабочем месте. Даже если прогноз выявляет вероятного будущего офисного вора — неужели при прочих равных человеку, выросшему в неполной неблагополучной семье, будут на этом основании отказывать в работе?
Вторая проблема — мотивация. Если решения о повышении по службе и увольнении принимаются на основании факторов, над которыми человек не властен — с учетом личностных характеристик или IQ, — как это скажется на готовности работать?
И наконец, в отличие от научно-фантастического кино, наши предсказания стопроцентной точностью похвастаться явно не могут. Зачастую их точность лишь немного превышает вероятностный прогноз, и объяснить удается лишь небольшую часть индивидуальных особенностей того или иного человека.
Психологи давно уже задумались над этическими основами и последствиями своих тестов, а вот специалисты по большим данным и разработчики компьютерных программ пока этим не озаботились. Как нам сбалансировать желание работодателя отобрать наилучших сотрудников, принимать самые эффективные кадровые решения и общечеловеческое требование справедливости, а также тревожную проблему факторов вне нашего контроля? Сложный вопрос.
Читайте по теме: