В 1988 году Комиссия по расовому равенству при британском правительстве признала школу Святого Георгия виновной в расовой и гендерной дискриминации при приеме на работу. Шестидесяти из двух тысяч претендентов каждый год, по данным комиссии, могло быть отказано в собеседовании исключительно на основании их расы, этнического происхождения или пола.
Решением для специалистов по статистике в школе Святого Георгия – а также в других местах – стало бы создание цифровой версии слепого прослушивания, при котором бы отбрасывались такие прокси-факторы, как место рождения, пол, раса или имя, и имела бы значение только информация о профессиональной медицинской компетенции. Ключ здесь – в анализе навыков, которые каждый кандидат может принести в школу, а не в сравнении его с другими людьми, которые кажутся похожими. Более того, часть усилий школа Святого Георгия могла бы посвятить сложностям, с которыми сталкиваются женщины и иностранцы. В отчете Британского медицинского журнала (The BMJ), которым сопровождалось решение комиссии, говорилось именно об этом. Если у подходящих во всех остальных отношениях кандидатов имелись проблемы с языком или сложности, связанные с уходом за ребенком, решение могло бы заключаться не в том, чтобы отвергнуть этих кандидатов, а в том, чтобы принять на работу, предоставив при этом помощь, будь то курсы английского языка или детский сад.
Именно к этому вопросу я буду возвращаться в следующих главах: мы снова и снова видим, что математические модели могут перерабатывать информацию, находя людей, которые могут сталкиваться со сложностями, будь то из-за преступности, бедности или образования. От общества зависит, что делать с полученной информацией: отвергать и наказывать этих людей или предоставлять им нужные ресурсы. Мы можем использовать масштаб и эффективность, которые делают ОМП таким вредоносным, для того чтобы помогать людям. Все зависит от выбранной нами цели.
* * *
До сих пор мы в этой главе рассматривали модели, которые фильтруют претендентов на рабочие места. Для большинства компаний этот вид ОМП разрабатывается, чтобы сократить административные расходы и уменьшить риск найма на работу неудачных сотрудников (тех, кто потребует более интенсивного обучения). Если коротко, то цель этих фильтров – сэкономить деньги.
Отделы кадров, конечно же, стремятся сэкономить деньги через выбор сотрудников, который они делают. Одна из самых больших статей расходов любой компании – это ротация сотрудников, или, в просторечии, текучка. По данным Центра за американский прогресс, замена сотрудника, который зарабатывает 50 тысяч долларов в год, стоит компании около 10 тысяч – то есть это 20 % годовой компенсации этого сотрудника. Замена сотрудника высокого уровня может обойтись гораздо дороже – сумма доходит до его двухгодичной зарплаты.
