求职者会接受一个30分钟的测试﹐该测试根据性格特点来筛选求职者﹐让他们置身于一些可能会在工作中碰到的场景。接下来﹐计算机程序会打出分数：红色为低潜能﹐黄色为中等潜能﹐绿色为高潜能。施乐公司会录用一部分评分为黄色的求职者﹐但主要聘用评分为绿色的求职者。
专家称﹐招聘是企业的一项关键业务职能﹐但传统招聘方法的严谨性严重欠缺。不同决策者对求职者的筛选标准可能相差甚远──有人重视学业成绩﹐有人重视工作经验或长相。管理者如果跟着感觉走﹐有时也能做出正确决定﹐但总体而言﹐他们的直觉对预测求职者的工作表现几乎没有什么价值。宣扬以统计方式进行招聘的公司称﹐它们能够减少管理者偏见所带来的影响﹐改善招聘效果。
谷歌(Google Inc.)高级副总裁兼Evolv董事博克(Laszlo Bock)称﹐许多人事决策长期以来都是凭本能和直觉做出的﹐软件虽然无法完全替代决策流程﹐但将对其构成补充。他说﹐“经过一些年的使用﹐这类软件可以帮助公司挑选出升职和提拔的人选。”
运用软件来辅助招聘的不仅仅是大公司﹐一些小企业也在采用这类软件。密歇根州弗林特(Flint)的垃圾处理公司Richfield Management LLC雇用了200名垃圾收集员﹐该公司希望通过一些途径来筛除可能会受伤和滥用员工补偿金的求职者。
大约在一年半之前﹐Richfield开始采用一项在线测试﹐该测试是由一家名叫Exemplar Research Group.的小公司开发的。测试要求求职者在“为一家公司工作时﹐我为自己能尽可能多地为公司创造利润而骄傲”和“我只关心自己在工作中赚得多不多”等说法之间进行选择﹐然后按照求职者同意或不同意的程度来评分。
得分低的求职者被视为有较高的伤残风险。Richfield称﹐使用此项测试之后﹐申请伤残补偿的员工数量下降了68%﹐公司现在要求管理者使用该测试来剔除不合适的申请人。
以数据为依据的招聘可能会让公司面临法律风险。滤除年纪较大或少数族裔申请者的做法即使是无意为之﹐也有可能成为非法。如果某一招聘行为在法庭上被视为涉嫌歧视﹐公司必须证明其采用的招聘标准能够预测应聘者能否胜任工作。
律师事务所Jackson Lewis LLP的合伙人卡马尔代拉(Matthew Camardella)所从事的专业领域是判断企业是否遵循公平机会法。他说﹐越来越多的企业请他评估新的软件工具。
他说﹐规模较大的数据库可能会使触犯法律的风险加大﹐因为有可能导致受保护群体被无意筛除的统计关系数量会因此增加。但它们也能使企业更容易证明被测因素与职位要求的相关性。
因担心违反公平机会法﹐Evolv对利用数据揭示的部分统计关系持谨慎态度。Evolv发现住得离呼叫中心较远的员工更容易辞职﹐但该公司未在美国地区的评分中使用这一信息﹐因为该信息可能与种族有关联。
Kenexa去年对3,000万名申请者进行了测试﹐该公司要求呼叫中心和快餐店求职者从“少于10分钟”到“超过45分钟”等选项中进行选择﹐描述他们的通勤情况。评估负责人威克利(Jeff Weekley)称﹐通勤时间越长﹐申请者在这些职位中的得分就越低。
零售商Bon-Ton Stores Inc.从2009年开始聘请Kenexa筛选时薪岗位求职者。该公司人力资源高级副总裁多米安(Denise Domian)称﹐公司在一定程度上是希望筛除可能偷窃或因受伤而误工的申请者。Kenexa 40分钟的调查会问一些衡量诚实程度的问题﹐随后软件会进行评分。她说﹐“想糊弄系统的人会出现差错。”
原文刊登在华尔街日报 CTI论坛编辑整理
