Конечно, из-за этого многие модели по найму сотрудников пытаются подсчитать вероятность, с который претендент на рабочее место задержится на нем подольше. Компания Evolv, Inc., которая теперь является частью Cornerstone OnDemand, помогла Xerox подыскать претендентов на работу в колл-центр, в котором работают более 40 тысяч человек. Модель текучки принимала во внимание некоторые из ожидаемых показателей, включая среднее количество времени, которое люди проводили на предыдущих местах работы. Но также они обнаружили некоторые необычные корреляции. Люди, которых система классифицировала как «представителей креативного типа», имели тенденцию дольше оставаться на одном месте, в то время как те, кто получал много баллов за «любознательность», с большей вероятностью направляли свои пытливые умы на поиски других возможностей.
Но самой проблематичной оказалась корреляция с географией. Претенденты, жившие дальше от места работы, с большей вероятностью могли ее сменить. Это и понятно: длительные поездки каждый день – это неудобно. Но менеджеры Xerox заметили и другую корреляцию: люди, которым приходилось далеко ездить на работу, жили в бедных районах. Поэтому в Xerox, надо отдать им должное, убрали эти данные, имеющие непосредственное отношение к текучке, из своей модели. Компания пожертвовала частью эффективности ради справедливости.
В то время как анализ текучки сосредоточен на кандидатах, которые, скорее всего, окажутся неудачным выбором, более важная стратегия для отделов кадров – находить будущих звезд: людей, чьи интеллект, изобретательность и энергия смогут изменить курс всего предприятия. В более высоких эшелонах экономики компании постоянно разыскивают сотрудников, обладающих творческим мышлением и способностью работать в команде. Поэтому задача создателей моделей – отследить в огромном мире Больших данных крупицы информации, которые коррелировали бы с оригинальностью и социальными навыками.
Одними резюме тут определенно не обойтись. Большинство перечисленных в резюме пунктов – престижный университет, награды, даже навыки – всего лишь грубые прокси высокой компетентности. И хотя, несомненно, существует взаимосвязь между технической подкованностью и научной степенью хорошего вуза, она все-таки далека от идеальной. Множество талантов в области программного обеспечения появляются из других мест – достаточно вспомнить о хакерах-старшеклассниках. Более того, резюме обычно полны преувеличений, а иногда и прямой лжи. С помощью быстрого поиска через
