獵頭公司點評以借助技術(shù)手段招聘比人更靠譜嗎？
為公司招聘人才好像是最不或許被自動化的工作，因為它的悉數(shù)進程好像都需求靠人的技能來結(jié)束，比如與人對話、了解外交進程中的各種暗示——而這些是核算機做不到的。
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但人都是會有成見和偏心的，一般在不自覺的情況下，招聘者會根據(jù)自己和應聘者在和崗位懇求毫不想干的方面的相似性（比如招聘者和應聘者是不是有一同的兄弟、是不是上的同一所學校，或許是不是喜愛同一項體育運動），而抉擇招聘某一自己。
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這也便是為何會有研討人員說，傳統(tǒng)的找工作辦法是存在缺陷的。疑問是，怎樣才能改善這種狀況呢？
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新一波的創(chuàng)業(yè)公司，比如 Gild 、Entelo 、Textio 、Doxa 和 GapJumpers ，正在從不同方面企圖讓招聘進程自動化。他們說，軟件可以比人更有用、更高效地結(jié)束招聘工作。很多人正在接受這一觀念。像 Korn Ferry 這么的出名獵頭公司也正在將算法融入到它們的工作中。
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他們標明，假設他們?nèi)〉贸晒Γ衅妇突蛟S會變得更快、更便宜，而他們的數(shù)據(jù)可以讓招聘者發(fā)現(xiàn)更多更適合自己公司的高技能人才。自動化招聘還有另一個或許的作用：一個更加多樣化的工作場所。軟件要靠數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)來自各個地方、技能又符合工作懇求的提名人，悉數(shù)進程不會存在人的成見。
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“每家公司都有自己的查看辦法，簡歷要么是讓學校查看過，要么便是由公司自己來查看，”Gild 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官希爾羅伊·德賽（Sheeroy Desai）說。Gild 開發(fā)的軟件可以應用于悉數(shù)招聘流程?！斑@些辦法或許會有一定的猜測性，但疑問是這些辦法都會有成見，會把一大堆可以擔任某份工作的人篩掉?！?/span>
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一些人質(zhì)疑說，算法怎樣或許比人更了解人。“（招人的時分）我看的是他的熱心和他是不是有詐騙舉動，而沒有哪個數(shù)據(jù)算法能到達這個意圖，”科技高管獵頭公司 Millennium Search 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官阿米什·沙阿（Amish Shah）說?！斑@靠的是一種直覺、意會，一種化學反應?！彼颜衅傅倪M程比作了自己初次見他的太太。
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但一些研討人員說，對于人際化學反應和文明匹配度的思維，現(xiàn)已讓很多公司走入了歧途。那是因為很多招聘者把靠化學反應招聘當作是在招和自己興味相投的人。
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“招聘者和應聘者之間的相似性，比如來自同一個區(qū)域、上了同一所學校、穿一樣的襯衣、點了一樣的茶飲，雖然這些東西并不能猜測出應聘者將來的工作表現(xiàn)，但它們對招聘者的影響是很大的，”賓夕法尼亞大學沃頓商學院研討舉動和區(qū)分的卡德·梅塞（Cade Massey）說。
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而研討人員說，招聘者恰恰應該做相反的事，尋找能一同處理公司、對公司的戰(zhàn)略和價值有責任感的人?！胺瞎疚拿鞯娜耍麄冃睦锖凸ぷ饔嘘P(guān)的價值觀以及他們的工作個性都能支持公司的戰(zhàn)略，”在美國西北大學凱洛格商學院（Kellogg School of Management）研討招聘的勞倫·里維拉（Lauren Rivera）說?！爱斈闳フ{(diào)查很多人口統(tǒng)計學方面的特征時，實際上是偏離了'符合公司文明'這個標準，并且涉嫌輕視。”
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他們舉薦公司運用結(jié)構(gòu)化面試，也便是問每一位提名人一樣的疑問，并給他們安頓模擬在職者要面臨的一些工作——然后再依托數(shù)據(jù)來做抉擇。
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比如 Gild 就會用雇主自己的數(shù)據(jù)，再加上從 LinkedIn 或許 GitHub 等網(wǎng)站上可以揭穿獲取到的數(shù)據(jù)，把二者歸納起來往后去尋找那些符合公司懇求的人。它企圖核算出我們對一份工作的感興趣的或許性，并根據(jù)他們的公司以及工作生涯的軌道，給出適宜聯(lián)絡他們（看他們愿不愿意換崗）的機會。
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德賽說，Gild 找到的提名人會比一般雇主找到的提名人更加多樣化。在科技界，它發(fā)現(xiàn)了一些女性、大齡工程師，并且這些人都具有更廣泛的大學或許社會經(jīng)濟學布景?！凹僭O你公司里有年青的白人男性工程師，那他們或許知道的會是什么樣的人？”德賽說?！耙彩悄昵嗟陌兹四行怨こ處??！痹诖蠖鄶?shù)科技公司里，80% 以上的技能型員工是男性，而黑人或許拉丁裔的技能型員工只占不到 5%。
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一位工程師早年兩次應聘云核算公司 Rackspace，但都未能如愿。作為一個早年在公共電臺工作過的退伍軍人，他沒有高學歷，也沒有過專業(yè)的編程履歷，因此并不滿意 Rackspace 所需的懇求。但 Gild 根據(jù)他自立開發(fā)的軟件的履歷，把他舉薦給了一家公司，現(xiàn)在他現(xiàn)已在那家公司工作了。
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從某種程度上講，科技工作是一些招聘類創(chuàng)業(yè)公司扎堆的工作，因為這個工作總會有更多的崗位需求人去加添，而在讓勞動力大軍更加多樣化方面，科技公司也面臨著壓力。比如在 Twitter，只需 10% 的科技型員工是女性，而在 Facebook 和yahoo，這個比例大約是 15%?？萍冀绲囊恍┡院蜕贁?shù)族裔員工說自己處在一個并不令人愜意的文明里，而作為對這種批評的回答，科技公司現(xiàn)已初步發(fā)布它們的員工多樣化數(shù)據(jù)，并立誓會做出改動。
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一些此類招聘軟件聽起來就像最有同理心的人力總監(jiān)一樣豪情顯露。Doxa 這個新效力就計劃根據(jù)提名人的技能、價值觀和適應性，把他們和科技公司，甚至是特定的團隊和司理匹配起來——比如團隊是更習氣單打獨斗仍是協(xié)同工作，或許女性員工是不是感覺到她們的定見被認真對待?！罢衅冈獾降那槊娴挠绊懱嗔耍F(xiàn)在我們做招聘的辦法并沒有用，因為我們工作的時分不高興，”Doxa 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官娜塔莉·米勒（Nathalie Miller）說。
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到目前為止，Doxa 現(xiàn)已發(fā)現(xiàn)了各個方面的公司工作，而這些崗位從前很少對找工作的人揭穿。某知名獵頭公司對匿名員工的問卷調(diào)查得到的數(shù)據(jù)中，包括他們幾點上下班、每周花多少小時開會、黑夜和周末加班的比例有多少、哪個有些薪資的性別差異最大/最小。
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另一個效力 Textio使 用機器學習和言語分析的辦法來分析星巴克和巴克萊銀行等等公司發(fā)布的職位信息。公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官基蘭·斯奈德（Kieran Snyder）說，Textio 現(xiàn)已發(fā)現(xiàn)了超越 2.5 萬個顯示出性別成見的短語。像運用“top-tier（一流的）”和“aggressive（前進的）”這類詞匯，以及運用像“mission critical（要害任務）”這類體育或軍事詞匯的職位，都會讓來應聘的女性求職者變少。而像“partnerships（合作關(guān)系）”和“passion for learning（學習熱心）”這類的詞匯則會吸引更多的女性求職者。
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所以假設招聘這件事變得更加自動化往后，人該去干嘛？研討招聘的人說，數(shù)據(jù)僅僅招聘者運用的一種東西算了，這項工作照常需求人的專業(yè)技能。數(shù)據(jù)正在催生對于新的人物的需求——比如對數(shù)據(jù)進行分析、通知公司哪里有缺少，并能供應解決計劃的招聘多樣化顧問。
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我們還需求確保算法不只僅在把根深柢固的成見編碼化，或許通過發(fā)現(xiàn)具有某些特征的應聘者，讓工作場合變得和從前一樣同質(zhì)化?！斑@類算法有一個危險，”里維拉說?！澳潜闶俏覀円驗樽约涸谝劳兴惴ǜ墒露兊眠^于自信?！?/span>
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