Evo, kako eno tehnološko podjetje uporablja podatke za izboljšanje raznolikosti zaposlovanja in zaposlovanja

  • Jul 19, 2023

Tehnološko podjetje ponuja pogled na to, zakaj bi morali vodje zaposlovanja uporabljati in pozdravljati objektivne podatke pri izbiri ljudi za odprta delovna mesta v kateri koli organizaciji.

Temnopolti moški v poslovni obleki se smehlja po zaposlitvi. Sedi nasproti dveh anketarjev, ki stojita nasproti njega.
fizkes/iStock/Getty Images Plus/Getty Images

Michael Kieran je kot vodja talentov za Tray.io vodil implementacijo strukturiranega, na podatkih vodenega procesa zaposlovanja, ki je podjetju za avtomatizacijo z nizko kodo pomagal povečati raznolikost zaposlenih.

"Uporaba podatkov za sprejemanje odločitev o zaposlovanju je bistvenega pomena, vendar zagotovo ni enostavna," je dejal Kieran.

Prizadevanje za raznolike ekipe in delovna mesta ni le prava stvar. Prav tako lahko izboljša inovativnost in finančno uspešnost. Podatki podpirajo ta trditev. In prvi korak, glede na Hitro podjetje, je "aktivno zaposlovanje različnih kandidatov."

Raziščite

Raznolikost v tehnologiji: kaj to pomeni in kako priti do nje

Raznolikost v tehnoloških podjetjih narašča. Toda vedno je prostor za izboljšave. Razmislite o naslednjih korakih k raznolikemu, pravičnemu in vključujočemu delovnemu okolju.

Preberi zdaj

Samo v primeru, da potrebujete opomnik – zaposlovanje je pomembno.

"Če upoštevamo skupne stroške najema in plačila zaposlenega, stroške obdržanja te osebe in nato upoštevanje potencialnih stroškov njihove zamenjave, je jasno, da bi morali vsako odločitev o zaposlitvi, ki jo sprejmemo, obravnavati kot šestmestno vrednost nakupa za podjetje,« Kieran rekel. "Tako kot pri izdelku ali storitvi je treba odločitev sprejeti na podlagi objektivnega razmišljanja in podatkov."

Kieran in Tray.io uporabljata metodo, imenovano strukturirano najemanje.

"Na visoki ravni," je dejal Kieran, "strukturirano zaposlovanje je točno tako, kot se sliši. To preprosto pomeni ustvarjanje jasnega, doslednega in strukturiranega postopka zaposlovanja ter vzpostavitev objektivnih meril ocenjevanja za vsako vlogo."

V nedavnem pogovoru z ZDNet je Kieran govoril o:

  • Kako in zakaj podjetje pri zaposlovanju uporablja pristop, ki temelji na podatkih
  • Kako je uporaba podatkov izboljšala sposobnost podjetja, da pritegne in obdrži talente
  • Kaj se lahko druga podjetja naučijo iz izkušenj Tray.io

Spodaj je naš intervju po elektronski pošti. Zgoščeno je bilo in urejeno.

Kaj je podjetje počelo, preden je sprejelo podatkovno usmerjen pristop k zaposlovanju?

Michael Kieran: Preden smo uvedli ta pristop, smo počeli to, kar počne večina podjetij po vsem svetu, to je dajanje prednosti predhodne izkušnje iz podjetij, ki jih občudujemo, indeksiranje celotne dinamike z najemno ekipo in v času odločitve "z uporabo naše črevesje."

Še vedno verjamem, da je prostora za te dejavnike dovolj, saj ponujajo zelo realen vpogled v potencialno ujemanje med kandidatom in delodajalcem. Ampak temelji izključno na življenjepisih, timska dinamika in kako prijetno bi bilo "popiti pivo" z osebo, je spolzka pot.

Sčasoma ustvari vstopne ovire, rodi homogene ekipe in na koncu postavi podjetja v slabši položaj pri reševanju problemov zaradi pomanjkanja perspektiv v prostoru. Zaradi tega se osredotočamo na objektivne podatke in izravnamo naše človeške težnje.

Ali pristop, ki temelji na podatkih, zajema tudi postopek zaposlovanja?

MK: Zagotovo uporabljamo podatke pri zaposlovanju, vendar bi podatke, ki jih zbiramo, primerjal z našimi tok zaposlovanja bolj na stroj za ustvarjanje povpraševanja kot na pridobivanje podatkov, ki bi jih podjetje zbralo v odločitev o nakupu.

V zadnjih nekaj letih je zaposlovanje še posebej konkurenčno. Večina delodajalcev je naredila pomemben premik k dajanju prednosti izkušnjam zaposlenih.

Graditi kulturo in poslanstvo, katerega del bi ljudje radi bili, ter angažirano delovno silo nista daljši diferenciatorji - so namizni vložki in množica podjetij jih izvaja izjemno dobro. Kandidati imajo izbiro!

Da bi pritegnili in zanimali najbolj nadarjene ljudi, še naprej ponavljamo naše odhodno gibanje in vhodni odziv – vedno si prizadevamo za izkušnjo kandidatov svetovnega razreda. Nenehno smo v zanki "Gradi > Meri > Nauči se" in vedno poskušamo razumeti, kateri pristopi delujejo in kaj je mogoče izboljšati.

Katere podatkovne točke upoštevate in katere so izključene?

MK: V procesu razgovora si močno prizadevamo dati prednost objektivnim merilom. V nekaterih vlogah so lahko določene mehke veščine ocenjene subjektivno. Spreminjanje teh ocen in mnenj v jasne podatke je lahko izziv. Najtežje jih je ustekleničiti in zaradi tega nastopi naše pravo delo.

Naša ekipa za zaposlovanje porabi veliko časa za delo z vodji zaposlovanja, da bi resnično razumeli, katere boleče točke želimo rešiti s tem novim zaposlenim. Običajno lahko s temi pogovori bolje razumemo, zakaj so lahko lastnosti mehkih veščin in drugi subjektivni kriteriji tako pomembni.

S tem razumevanjem lahko oblikujemo vprašanja, teste in druge objektivne načine za ocenjevanje kandidata, ki bo vodji zaposlovanja dajte odgovore, ki jih iščejo, ne da bi se pri tem zanašali na svoje osebne instinkte odločitev.

Za odlične vodje zaposlovanja je običajno olajšanje, če jim pomagajo pri tej težavi. Če lahko vzamemo nekaj težko merljivega in jim damo okvir, ki ga lahko uporabijo za sprejemanje odličnih odločitev, bodo bolje zaposlovali in vodili močnejše ekipe.

Hkrati sta proces in sistem, kot je ta, dobra le toliko, kolikor je dobra vaša najemna ekipa. Ko sprejmejo in se zavežejo procesu, se zavežejo objektivnemu odločanju in se zavežejo strukturiranemu zaposlovanju in Ker so podatki indikator številka ena, ki ga je treba uporabiti za odločitev, boste imeli uspešno strukturirano zaposlovanje mehanizem.

V kadrovskih ekipah boste morda imeli izstopnike, ki se upirajo objektivnemu zaposlovanju ali ga celo zavračajo. V teh situacijah ni pomembno le, da se tega hitro lotite, ampak da poskušate razumeti, zakaj obstaja odpor.

Vaš potencial, da odkrijete nezavedno pristranskost, nedosledna vprašanja na intervjuju ali intuitivne odločitve, bo največji s temi odstopanji.

Koliko podatki vplivajo na končne odločitve o zaposlitvi?

MK: V popolnem svetu bi intervjuvali kandidate in imeli algoritem - ali nekakšen stroj -, ki bi namesto nas sprejemal vse odločitve o zaposlovanju z ničodstotno stopnjo napake. V resnici ljudje sprejemajo odločitve in ti ljudje ter njihova čustva močno vplivajo na izid.

Končno odločitev o zaposlitvi sprejme vodja zaposlitve. Menim, da najboljši menedžerji za zaposlovanje uporabljajo vse podatke, zbrane v postopku pregleda, da sprejmejo to odločitev. Analizirajo objektivno, upoštevajo potencial za uspeh in se vsekakor zavedajo pristranskosti, ki jo lahko oni ali njihova ekipa prinesejo k oceni – vključno s tistimi v njihovi analizi.

Konec koncev najboljši vodje zaposlovanja vidijo proces zaposlovanja kot privilegij, odgovornost in pomembno odločitev za organizacijo. Tisti, ki res tako vidijo zaposlovanje, pozdravljajo objektivne podatke za sprejemanje odločitev.


GLEJ: Etične dileme v računalništvu: zakaj bi vas moralo skrbeti?


Kako je pristop k zaposlovanju, ki temelji na podatkih, izboljšal raznolikost?

MK: Naš pristop, ki temelji na podatkih, je zasnovan tako, da je objektiven in aktivno odpravlja pristranskost iz procesa zaposlovanja, zaradi česar so ekipe bolj raznolike – od njihovega ozadja in preteklih izkušenj do njihovih veščin, izobrazbe in več.

Z našim pristopom zaposlovanja vidimo potencial v kandidatih iz premalo zastopanih skupin, ki so včasih spregledani zaradi bolj subjektivnih razlogov, na primer, kje so hodili v šolo.

Naši kadrovski oddelki in oddelki za talente redno organizirajo interna usposabljanja za splošne zaposlene in vodstvo, da obravnavajo teme, kot so podzavestna pristranskost, usposabljanje anketarjev in nenadlegovanje.

Da bi zagotovili pravičnost za različne kandidate med postopkom zaposlovanja, smo uvedli tudi razširjeno platforma za pisanje, ki skenira opise delovnih mest, da zagotovi, da je naš jezik usmerjen v pravičnost brez podzavestna pristranskost.

Kako lahko podjetja uporabijo vpoglede, ki se jih je naučil Tray.io?

MK: Čeprav je življenjepise in prejšnje izkušnje super vključiti v oceno in ponuditi prepričljivo zgodbo o nekom, so v resnici le dokaz o tem, kaj je nekdo naredil v preteklosti. … 

Zelo preprost in praktičen način za preslikavo potenciala je, da kandidatovo pot prikažete na črtnem grafu na lestvici od 1 do 10. Kje so danes, je pomembno, najpomembneje pa je, kje bodo čez 12 mesecev.

Raziščite

Evo, zakaj je ta tehnološki izvršni direktor osredotočen na širitev raznolikosti

Deon Nicholas čuti osebno odgovornost za diverzifikacijo tehnoloških podjetij in industrije.

Preberi zdaj

Ali bi na primer raje zaposlili nekoga, ki ima danes osem in bo čez čas ostal osem, ali nekoga, ki ima danes sedem, čez eno leto pa bo devet?

Pogosto profil izkušenj te sedmice temelji na pomanjkanju priložnosti. Če ste podjetje in vodja, ki jim daje to priložnost, imate misijonarja.

Ko bo vse več podjetij to spoznavalo, lahko posameznikom v premalo zastopanih skupinah pomagajo zgraditi kariero, prekiniti gospodarske cikle in resnično vplivati ​​na življenja.

Za izvajanje lastnega, na podatkih temelječega objektivnega postopka zaposlovanja morajo podjetja najprej oceniti, kdo so kot podjetje, vključno z jasnim opredeliti njihovo kulturo in temeljne vrednote – nato pa izpiliti in opredeliti posebna merila, ki so potrebna za uspeh v vsaki vlogi na podjetje.

Kot pri vsakem upravljanju sprememb lahko tudi izvajanje strukturiranega zaposlovanja razdelimo v tri korake.

Najprej zgradite zaupanje tako, da vprašate in odgovorite: "Zakaj to počnemo?" Drugič, ustvarite jasnost. Kakšna so pričakovanja in rezultati tega početja? Tretjič, izvajajte in spodbujajte rezultate. …

Zagotavljanje raznolikosti ekip in odpravljanje ovir prav tako omogoča organizacijam, da zapustijo lastno vplivno zapuščino, ki pomaga pritegniti in obdržati najboljše talente.

ZDNET priporoča

Koledar tehnične raznolikosti: datumi DEI za praznovanje
Evo, zakaj je ta tehnološki izvršni direktor osredotočen na širitev raznolikosti
12 strokovnih organizacij, ki spodbujajo vrednote DEI v tehnologiji
Raznolikost v tehnologiji: kaj to pomeni in kako priti do nje
  • Koledar tehnične raznolikosti: datumi DEI za praznovanje
  • Evo, zakaj je ta tehnološki izvršni direktor osredotočen na širitev raznolikosti
  • 12 strokovnih organizacij, ki spodbujajo vrednote DEI v tehnologiji
  • Raznolikost v tehnologiji: kaj to pomeni in kako priti do nje