Smart Management

Менеджеров по найму "упрямо полагаются" на интуитивные суждения и обвиняют в плохих решениях о найме. 21 Согласно этому мнению, если бы специалисты использовали анализ вместо интуиции, они могли бы избежать предвзятости при найме и принимать более правильные решения. В ответ на подобные опасения некоторые организации предприняли попытку "разбалансировать" свои решения о найме и оценки эффективности.

Например, компания Google разработала проект Project Unbias для снижения неосознанной предвзятости при принятии решений. 22 Этот проект включает в себя ряд полезных инструментов, таких как контрольные списки для проведения собеседований и аттестации. Контрольные списки полезны тем, что они направляют внимание на наиболее важные сигналы. Их можно эффективно сочетать с последовательными эвристиками, которые используют подсказки в порядке их важности или обоснованности, например, с "быстрыми и экономными деревьями".

К сожалению, такие программы все еще в значительной степени основаны на ошибочной идее, что в предвзятости решений по отбору виновата система 1 и проблему можно решить, заставив лиц, принимающих решения, использовать больше информации и обрабатывать ее с помощью системы 2. 23 При этом игнорируется важная особенность: решения о найме принимаются в условиях неопределенности. В условиях неопределенности, как мы уже видели, эвристика помогает организациям справиться с очень сложной задачей: предсказать будущую производительность претендентов на работу. Проблема с принятием решений о найме (и кадровых решений в целом) заключается не в использовании эвристик, а в неспособности систематически изучать качество интервьюеров и подсказок, а затем использовать эту информацию для разработки экологически рациональных эвристик для найма (и увольнения). Менеджеры часто полагаются на эвристику, но не исследуют и не понимают, какая эвристика работает в каких условиях и почему. Как мы убедились, сложные количественные модели не всегда улучшают решения о найме, поскольку они слишком хрупки в условиях неопределенности. Умные эвристики представляют собой эффективное решение, сочетающее простоту с точностью и прозрачностью.

И снова проблема кроется не только в умах людей, принимающих решения о найме; она также заключается в отсутствии систематического обучения в организациях. Рассмотрим следующий парадокс найма: организации тратят огромные деньги и время на найм, но очень мало вкладывают в выяснение того, насколько эффективны их процессы найма. 24 Это вызывает недоумение, учитывая многочисленные неудачи при найме. Систематически оценивая эффективность своих процессов найма, организации могли бы улучшить свой адаптивный инструментарий эвристики найма, в конечном итоге нанимая более квалифицированных кандидатов и отклоняя больше неквалифицированных.

Интеллектуальная эвристика для управления производительностью

Давайте рассмотрим еще один тип кадровых решений: управление эффективностью, в частности, продвижение и увольнение сотрудников.

Продвижение и увольнение с помощью быстрых и экономных деревьев

Должен ли сотрудник получить премию? Быть повышенным в должности? Или уволить? Организации принимают такие решения в рамках так называемого управления эффективностью. Играет ли умная эвристика роль в принятии этих решений? Чтобы выяснить это, мы изучили, лучше ли моделируются решения о повышении или увольнении сотрудников с помощью логистической регрессии с взвешиванием и добавлением, компенсирующей логистической регрессии, или с помощью лексикографических, некомпенсирующих быстрых и экономных деревьев. 25 Мы предоставили лицам, принимающим решения, профили производительности, которые варьировались по трем признакам, связанным с производительностью, для каждого сотрудника: средняя (усредненная) производительность за последние полгода, вариация производительности (то есть случайные, несистематические изменения со временем) и тенденция производительности (то есть систематические изменения со временем, например, тенденции к росту или снижению).

Мы обнаружили, что быстрые и экономные деревья широко использовались, причем в большей степени опытными менеджерами, из которых две трети полагались на них. Большинство участников также адаптировали ключевые особенности быстрых и экономных деревьев в ответ на манипуляции с требуемыми распределениями положительных (бонус) или отрицательных (увольнение) решений, что соответствует принципу экологической рациональности.

Рейтинг стеков