Отобрать нельзя научить.

Если вы когда-нибудь задавались вопросом: отбирать лучших или учить годных, то, возможно, ответ найдется в книге Стивена Прессфилда «Врата огня».

Фермопилы, 480 г. до н. э. Триста спартанцев держат ущелье против армии, превосходящей их в десятки раз. Секрет невероятной боевой эффективности спартанцев в совершенной командной "работе", основанной на тринадцатилетнем пути подготовки. "Агогэ" - наблюдение за поведением в реальном деле, ежедневная обратная связь, постоянный отсев. Оценка, развитие и отбор — у спартанцев это был один процесс и они создали самую валидную систему "ассесмента" в истории. Как, впрочем, и самую дорогую.

Вся дальнейшая история — попытка получить тот же резултат дешевле. Венцом этой тенденции стала психометрика в индустриальную эпоху, которая поставила отбор на конвейер. И впервые это была попытка научного подхода к анализу корреляции между легко измеряемыми проявлениями и последствиями в работе. Первопроходцем стал немецкий философ и психолог Гуго Мюнстерберг, работавший в США в Гарварде (том самом, о котором был предыдущий пост). Психометрические методы, сами по себе имеющие научную основу, но ограниченное применение, породили огромную индустрию оценки при отборе на работу и в кадровый резерв. Однако, размер индустрии не всегда коррелирует с доказательствами.

Доказательная сила статистики.

В 2022 году Сакетт с коллегами пересчитали валидность классических методов оценки при найме — оказалось, цифры десятилетиями завышались. Вот пересмотренная по последним данным таблица успешности методов отбора, проценты показывают, сколько различий в реальной работе объясняет метод:

▪️ Структурированное интервью — 18%
▪️ Тесты профессиональных знаний — 16%
▪️ Рабочие пробы — 11%
▪️ Тесты способностей — 10%
▪️ Свободная беседа — 4%

Самый популярный метод найма в мире, свободная беседа, объясняет 4% различий в будущей эффективности, тесты способностей-10%! Остальные 90% с лишним — угадывание. Интересно, что наверху таблицы только то, что привязано к содержанию конкретной работы. Вам ничего не напоминают эти цифры? Мне они напоминают печальную историю лоботомии - популярной (!) операции на.мозге в 40-50 г.

Учиться, учиться и еще раз учиться?

Если современные методы отбора явно уступают в предсказательной силе подброшенной монетке, то, наверное, нужно просто учить тех, кто хоть как-то похож на подходящего кандидата?
Канеман и Кляйн показали: обучение превращается в мастерство только при двух условиях — предсказуемая среда и быстрая однозначная обратная связь. Анестезиолог видит результат через минуты. Руководитель — через год и размыто. Поэтому, не удивительно, что во многих профессиях объём практики объясняет менее 1% различий в результатах.

Роль ИИ описали задолго до ИИ.

Исследование Кунцела (2013) показало, что человек- весьма посредственный оценщик. Когда данные сводит в решение формула, а не эксперт «целостным суждением», точность прогноза повышается на 50%+.

Именно это сейчас отлично умеет делать ИИ: не различать по мимике и жестам личность человека, а выявлять его проявления в реальной рабочей ситуации по точно сформулированным критериям. И давать точную обратную связь сразу, а не через полгода .

Спартанцы знали толк в оценке и развитии. Сегодня их опыт впервые можно воспроизвести с помощью ИИ прямо в потоке работы, менее напряженной, чем битва при Фермопилах.

PS. Тех, кому интересно узнать о современных методах оценки и развития людей, с удовольствием приглашаю на вебинар 10 сентября.