Припиніть здогадуватись — почніть перевіряти: інженерний підхід до найму

Коли майже 60 років тому я працював інженером-стажером у відділі досліджень і розробок, я зрозумів, що існує два основні способи експериментально перевірити ефективність нового виробничого чи бізнес-процесу.

Перший — це перевірка конкретної теорії: ви вважаєте, що знаєте, як щось працює, і створюєте експеримент, щоб це довести. Саме так Bell Labs розробила перший транзистор, спираючись на теорію квантової механіки та поведінку напівпровідників.
Другий — практичний, “у стилі Едісона”: спробувати безліч різних підходів і подивитися, що дає найкращий результат. Жодної великої теорії — лише систематичні спроби й помилки, поки не знайдеш правильну відповідь.

Виявляється, HR-відділи не роблять ні того, ні іншого. Вони не перевіряють власні припущення (наприклад, “нам потрібен хтось із 10-річним досвідом”), і не експериментують системно, щоб зрозуміти, що справді працює.
Розумні організації поєднують обидва підходи: теорія показує, з чого варто почати, а експерименти — що реально дає результат у конкретній ситуації.

Слід пам’ятати: кожен невдалий найм коштує реальних грошей. А кожен сильний кандидат, який пішов до іншої компанії, не побачив вашу вакансію або не відповів на ваше повідомлення — це втрачена можливість.

Жодна інша бізнес-функція не будує критично важливі процеси за принципом “робимо, як усі” або “так сказав постачальник програмного забезпечення”.
То чому HR має бути винятком — особливо, коли мова йде про найм?

Перший крок — експеримент із наймом, заснованим на результатах

Протягом 10 років — наприкінці 1980-х і в 1990-х — моя рекрутингова компанія зробила майже тисячу успішних працевлаштувань. Тоді ми запровадили гарантію на рік і почали відстежувати результати.
Лише 73 кандидати не пройшли перший рік — 7,3%.
Мало кого звільнили — більшість звільнилися самі:

• одні не зійшлися з менеджером,
• інші — тому що робота їх просто не мотивувала.

Тож давайте спробуємо два базові експерименти. Якщо зробити ці дві речі правильно, кількість помилкових наймів скоротиться удвічі.

Для довідки: першим клієнтом, де ми застосували експериментальний підхід, була In-N-Out Burger. Ми спершу зосередилися на зменшенні упереджень у відборі, а потім на аналізі найкращих робочих практик. Згодом ми використали той самий метод у десятках середніх компаній (YPO, Vistage тощо).
Результат був той самий: ті, хто дотримувався перевіреного процесу, отримували передбачуваний успіх, а ті, хто ігнорував його, знову робили ті самі помилки.

Усі ці історії описані в чотирьох виданнях книги Hire with Your Head (“Наймай з розумом”) та в моїй останній книзі Hiring is Performance Management (“Найм — це управління результатом”). Обидві містять багато простих експериментів.

На жаль, коли HR-фахівці намагаються щось експериментально впровадити, варто лише менеджеру поскаржитись — і рекрутери здаються, замість того щоб довести, що їхній підхід працює.
Але це можна змінити, якщо використати штучний інтелект для проєктування та перевірки ефективності експериментів у наймі.
 
ШІ та найм, заснований на результатах, можуть змінити ситуацію

Останні кілька місяців ми почали використовувати Lovable для кодування, а також ChatGPT, Claude і Gemini для проведення різних експериментів у поєднанні з Talent Hub системи Performance-based Hiring.

Наприклад:

(Прим. перекладача: активні посилання на приклади, вказані нижче, ви можете знайти в оригіналі статті)

• Ми переробили оголошення про вакансії, зробивши їх більш привабливими, але водночас складнішими для подачі заявки некваліфікованими кандидатами (приклад — перегорніть посилання, щоб побачити інші приклади).
• Ми переконали керівників у ефективності нового підходу, показавши, як виглядає успіх і як проводити інтерв’ю та залучати сильніших кандидатів (приклад).
• Дали “фіолетовим білкам” новий, захопливий колір (тобто зробили унікальних кандидатів ще більш привабливими для компанії).
• Створили приватну дошку вакансій у межах багатоступеневої маркетингової програми для кандидатів, яких знаходили напряму.
• Розробили індивідуальний план пошуку, щоб знаходити ідеальних кандидатів, не витрачаючи час на неправильні джерела.
• Розширили пул талантів, визначивши 3–4 «супернавички», які забезпечують успіх безпосередньо на робочому місці. Дивіться графіку нижче, щоб зрозуміти наш підхід.
  Забезпечивши наявність цих навичок у всіх кандидатів (вони різні для кожної посади), ви, можливо, зможете повністю уникнути помилок найму! (Це був би чудовий експеримент.)
• Покращили досвід кандидатів, пояснивши заздалегідь, як відбуватиметься оцінювання і чи варто подавати заявку, а потім виконали обіцяне (приклад).
• Навчилися точно прогнозувати якість найму (Quality of Hire) ще до пропозиції оферу (приклад).
• Розробили нову систему оцінювання (scorecard), щоб уникати дурних, упереджених або хибних рішень під час найму (приклад).
• Надали кандидатам інструмент, який дозволяє самостійно визначити, чи включає офер обіцяне 30% немонетарне підвищення (приклад — перегорніть посилання для іншої точки зору на найм).
• Розрахували фінансовий вплив найму середніх кандидатів (приклад).

Тепер настав час HR стати інженерами й почати експериментувати

Коли йдеться про використання Performance-based Hiring (найму на основі результативності), проблема ніколи не була в самій методології. Вона завжди полягала у впровадженні.
Без технологій Performance-based Hiring потребує величезної дисципліни. Коли одночасно відкрито 10 вакансій, дуже легко знову скотитися до старого підходу — публікацій і обробки резюме.

Talent Hub змінює це. Він забезпечує дотримання робочого процесу, інтегрує інструменти пошуку, оціночні картки (scorecards), узгодженість з керівником найму та взаємодію з кандидатами.

Він робить правильну поведінку стандартом за замовчуванням.
Але нам потрібно, щоб ви експериментували з ним, використовуючи реальні вакансії, реальні обмеження і справжніх скептичних керівників, які воліють довіряти інтуїції. Це єдиний спосіб перетворити гарну теорію на справжній бізнес-процес.

Проте для цих експериментів вам потрібно залишити осторонь свій ATS і HR-технології, а також власні упередження, попередні уявлення та уявні обмеження відповідності (compliance restrictions).
Цей аналітичний документ (whitepaper), підготовлений одним із найвідоміших трудових юристів США, допоможе вам зняти ці страхи.

Майбутнє найму починається з низки експериментів.
Деякі з них проваляться. Деякі — ні.
Але нічого не зміниться, якщо не зробити перший крок.
Наша лабораторія вже відкрита для експериментів

»