Защитники тестов обращают внимание на то, что вопросов там много, и единственный нежелательный ответ не может дисквалифицировать претендента. Определенные паттерны ответов, однако, могут это сделать – и делают. И мы не знаем, что это за паттерны. Нам не сообщают, что именно ищут тесты. Весь процесс тестирования совершенно непрозрачен.
Хуже того, после того как модель оказывается откалибрована техническими экспертами, она получает очень мало откликов. И вновь здесь можно по контрасту вспомнить о спорте. Большинство профессиональных баскетбольных команд нанимают гиков-аналитиков, которые разрабатывают модели, анализирующие игроков по сериям характеристик, включая скорость перемещения, высоту прыжка, процент свободных бросков и целый ряд других переменных. Когда появляется первый вариант модели, команда «Лос-Анджелес Лейкерс» может избавиться от нового распасовщика из Университета Дьюка из-за низкого процента результативных передач. Распасовщики должны хорошо передавать мяч. Однако допустим, что в следующем сезоне «Лейкерз» вдруг видят, что отвергнутый ими игрок получил звание «новичок года» в команде «Юта Джаз» и возглавляет лигу по количеству результативных передач. В таком случае «Лейкерс» могут вернуться к своей модели и посмотреть, что с ней не так. Возможно, команда новичка еще в колледже рассчитывала на то, что он будет сам забрасывать, что снизило его процент результативных передач. Может, он уже в Юте научился чему-то ценному. В любом случае они могут поработать над улучшением своей модели.
А теперь представьте себе, что Кайл Бем после отказа в Kroger оказывается в «Макдональдсе» и проявляет себя там как блистательный работник. Через четыре месяца он получает должность менеджера кухни, а через год – всего заведения. Станет ли кто-нибудь в Kroger пересматривать свои модели?
Я бы сказала, что на это нет ни единого шанса. Разница в следующем: баскетбольные команды имеют дело с индивидуальными личностями, каждая из которых потенциально стоит миллионы долларов. Их аналитические механизмы жизненно важны для соревновательного преимущества, и они жаждут информации. Без постоянного отклика их системы устаревают и лишаются смысла. Компании же, которые нанимают работников на минимальную зарплату, управляют толпами. Они снижают расходы, заменяя специалистов по человеческим ресурсам машинами, и эти машины отфильтровывают огромное количество людей в группы, больше поддающиеся управлению. И если только не произойдет что-нибудь совсем уж экстраординарное – эпидемия клептомании, например, или резкое снижение производительности труда, – у компании практически нет стимула как-то подправлять фильтрующую модель. Она делает свою работу – даже если теряет при этом потенциальных звезд.
