How to make applying for jobs less painful | The Way We Work, a TED series

Applying for jobs online

المترجم: Nada Qanbar المدقّق: Muhammad Ramadan

is one of the worst digital experiences of our time.

And applying for jobs in person really isn't much better.

[The Way We Work]

Hiring as we know it is broken on many fronts.

التقدم للوظائف عبر الإنترنت

It's a terrible experience for people.

هي واحدة من الأسوأ الخبرات الرقمية في عصرنا.

About 75 percent of people

حتى التقدم للوظائف شخصيًا ليس أفضل بكثير في الواقع.

who applied to jobs using various methods in the past year

[الطريقة التي نعمل بها]

said they never heard anything back from the employer.

And at the company level it's not much better.

التوظيف كما نعرفه لديه ثغرات على العديد من الجبهات.

46 percent of people get fired or quit

أنه تجربة سيئة للأشخاص.

within the first year of starting their jobs.

حوالي 75% من الأشخاص

الذين تقدموا إلى الوظائف باستخدام طرق مختلفة في العام الماضي

It's pretty mind-blowing.

It's also bad for the economy.

For the first time in history,

قال إنهم لم يتلقوا شيئًا أبدًا من صاحب العمل.

we have more open jobs than we have unemployed people,

وعلى مستوى الشركة ليس أفضل بكثير.

and to me that screams that we have a problem.

46 في المئة من الأشخاص يتم إقالتهم أو أنهم يقدمون استقالتهم

I believe that at the crux of all of this is a single piece of paper: the résumé.

في غضون العام الأول من بدء عملهم.

أنه شيء مخيف.

A résumé definitely has some useful pieces in it:

وسيء للاقتصاد أيضًا.

what roles people have had, computer skills,

ولأول مرة في التاريخ،

لدينا من الوظائف الشاغرة أكثر مما لدينا من أشخاص عاطلين،

what languages they speak,

but what it misses is what they have the potential to do

وهذا بالنسبة لي جرس إنذار بوجود مشكلة.

أعتقد أنه في صميم كل هذا هي ورقة واحدة: السيرة الذاتية.

that they might not have had the opportunity to do in the past.

And with such a quickly changing economy where jobs are coming online

السيرة ذاتية لها بالتأكيد بعض القطع المفيدة فيها:

that might require skills that nobody has,

ما الأدوار التي قام بها الشخص، مهارات الحاسوب،

if we only look at what someone has done in the past,

ما اللغات التي يتحدثها،

لكن ما تفتقده هو وجود القدرة على القيام بشيء

we're not going to be able to match people to the jobs of the future.

لم تكن الفرصة مواتية للقيام به في الماضي.

So this is where I think technology can be really helpful.

ومع مثل هذا الاقتصاد المتغير بسرعة حيث الوظائف تأتي عبر الإنترنت

You've probably seen that algorithms have gotten pretty good

والتي قد تتطلب مهارات لا يملكها أحد،

at matching people to things,

but what if we could use that same technology

وإذا نظرنا فقط إلى ما الذي قام به شخص ما في الماضي،

لن نكون قادرين على مطابقة الناس مع وظائف المستقبل المناسبة.

to actually help us find jobs that we're really well-suited for?

But I know what you're thinking.

لذلك أعتقد أن هنا يأتي دور التكنولوجيا المفيد حقًا.

Algorithms picking your next job sounds a little bit scary,

ربما كنتم قد رأيتم أن الخوارزميات تقوم بدور جيد جدًا

but there is one thing that has been shown

في مطابقة الأشخاص مع الأشياء،

to be really predictive of someone's future success in a job,

ولكن ماذا لو استطعنا استخدامها تلك التكنولوجيا نفسها

and that's what's called a multimeasure test.

لمساعدتنا فعلا في العثور على وظائف المناسبة تمامًا لنا؟

Multimeasure tests really aren't anything new,

لكنني أعرف ما تفكرون فيه.

but they used to be really expensive

أن تختار الخوارزميات عملك المقبل يبدو مخيفًا بعض الشيء،

and required a PhD sitting across from you

and answering lots of questions and writing reports.

ولكن تبين أن هناك شيء واحد

يتنبأ حقًا بنجاح شخص ما في المستقبل في وظيفة،

Multimeasure tests are a way

to understand someone's inherent traits --

وهذا ما يسمى اختبار متعدد المقاييس.

your memory, your attentiveness.

الاختبارات المتعددة ليست شيئًا جديدًا حقًا،

ولكنها باهظة الثمن جدًا

What if we could take multimeasure tests

وتتطلب ما يعادل درجة الدكتوراه

and make them scalable and accessible,

والإجابة على كثير من الأسئلة وكتابة التقارير.

and provide data to employers about really what the traits are

الاختبارات المتعددة هي وسيلة

لفهم السمات الكامنة لشخص ما -

of someone who can make them a good fit for a job?

ذاكرتكم، انتباهكم.

This all sounds abstract.

Let's try one of the games together.

ماذا لو قمنا بإجراء اختبارات متعددة المقاييس

You're about to see a flashing circle,

وجعلها قابلة للتطوير ويمكن الوصول إليها،

and your job is going to be to clap when the circle is red

وتقديم البيانات لأصحاب العمل حول حقا ما هي الصفات

and do nothing when it's green.

الشخص الذي سيؤدي العمل بشكل جيد؟

[Ready?]

[Begin!]

يبدو كل هذا تجريديًا.

لنجرب إحدى الألعاب معًا.

[Green circle]

أنتم على وشك رؤية دائرة تومض،

[Green circle]

وستقومون بالتصفيق عندما تكون الدائرة حمراء

[Red circle]

[Green circle]

ولا تفعلون شيئًا عندما تكون الدائرة خضراء.

[Red circle]

[مستعدون؟]

Maybe you're the type of person

[نبدأ!]

who claps the millisecond after a red circle appears.

[دائرة خضراء]

Or maybe you're the type of person

[دائرة خضراء]

who takes just a little bit longer to be 100 percent sure.

[دائرة حمراء]

[دائرة خضراء]

Or maybe you clap on green even though you're not supposed to.

[دائرة حمراء]

The cool thing here is that this isn't like a standardized test

ربما أنت ذلك النوع من الأشخاص

الذي يصفق بعد ميلي ثانية واحدة من ظهور دائرة حمراء.

where some people are employable and some people aren't.

Instead it's about understanding the fit between your characteristics

أو ربما أنت ذلك النوع من الأشخاص

الذي يأخذ فقط فترة أطول قليلًا ليكون متأكدًا 100 في المئة.

and what would make you good a certain job.

أو ربما كنت تصفق على الأخضر رغم أنه ليس من المفترض أن تفعل ذلك.

We found that if you clap late on red and you never clap on the green,

الشيء الرائع هنا هو أن هذا ليس مثل اختبار موحد

you might be high in attentiveness and high in restraint.

حيث يمكن قبول بعض الأشخاص في العمل والبعض لا يمكنهم.

People in that quadrant tend to be great students, great test-takers,

بدلًا من ذلك فهو يتعلق بفهم الملاءمة بين الخصائص الخاصة بك

great at project management or accounting.

وما الذي يجعلك ملائمًا لوظيفة معينة.

But if you clap immediately on red and sometimes clap on green,

وجدنا أنه إن صفقت في وقت متأخر للون الأحمر، فلن تصفق للأخضر أبدًا،

that might mean that you're more impulsive and creative,

وقد تكون لديك مستوى عالٍ من الاهتمام وضبط النفس.

and we've found that top-performing salespeople often embody these traits.

الأشخاص في هذا الربع عادة ما يكونوا طلاب عظماء، أو ناجحين في أخذ الاختبارات،

The way we actually use this in hiring

أو عظماء في إدارة المشاريع أو المحاسبة.

is we have top performers in a role go through neuroscience exercises

ولكن إن صفقت فورًا للون الأحمر وأحيانا للأخضر،

like this one.

هذا قد يعني أنك أكثر اندفاعًا وإبداعًا،

Then we develop an algorithm

that understands what makes those top performers unique.

ووجدنا أن مندوبي المبيعات ذوي الأداء العالي غالبًا ما يجسدون هذه الصفات.

And then when people apply to the job,

we're able to surface the candidates who might be best suited for that job.

الطريقة التي نستخدمها بالفعل في التوظيف

هي أنه لدينا أفضل أشخاص ذوي أداء عالي يجتازون تمارين العلوم العصبية

So you might be thinking there's a danger in this.

مثل هذه.

The work world today is not the most diverse

ثم نطور خوارزمية

قادرة فهم ما يجعل هؤلاء ذوي الأداء العالي متميزين.

and if we're building algorithms based on current top performers,

وعندما يتقدم الأشخاص للوظيفة،

how do we make sure

that we're not just perpetuating the biases that already exist?

نحن قادرون على اختيار المرشحين الذي قد يكونوا الأنسب لهذا المنصب.

For example, if we were building an algorithm based on top performing CEOs

لذلك قد تفكرون أن هناك خطر في هذا.

عالم العمل اليوم ليس الأكثر تنوعًا

and use the S&P 500 as a training set,

وإذا كنا نبني الخوارزميات بناء على ذوي الأداء الحالي الأفضل،

you would actually find

that you're more likely to hire a white man named John than any woman.

كيف نتأكد

أننا لا نقوم بإدامة التحيزات الموجودة بالفعل؟

And that's the reality of who's in those roles right now.

مثلًا، إذا كنا نبني خوارزمية تستند على المديرين التنفيذيين ذوي الأداء الأعلى

But technology actually poses a really interesting opportunity.

واستخدمنا إس و بي 500 كمجموعة تدريب،

We can create algorithms that are more equitable

ستجد بأن

and more fair than human beings have ever been.

أنت أكثر عرضة لتوظيف رجل أبيض يدعى جون من أي امرأة.

Every algorithm that we put into production has been pretested

وهذا هو الواقع الذي يقوم به من هو في تلك الأدوار الآن.

to ensure that it doesn't favor any gender or ethnicity.

لكن التكنولوجيا تشكل في الواقع فرصة مثيرة للاهتمام حقًا.

And if there's any population that's being overfavored,

يمكننا إنشاء خوارزميات أكثر إنصافًا

we can actually alter the algorithm until that's no longer true.

وأكثر عدلًا من البشر من أي وقت مضى.

كل خوارزمية نستخدمها قد تم اختبارها من قبل

When we focus on the inherent characteristics

that can make somebody a good fit for a job,

لضمان بأنها لا تتحيز جنس أو عرق معين.

we can transcend racism, classism, sexism, ageism --

وإذا جرى تفضيل أي فئة عن الأخرى،

even good schoolism.

يمكننا فعلًا تغيير الخوارزمية التي لم تعد صحيحة.

Our best technology and algorithms shouldn't just be used

for helping us find our next movie binge or new favorite Justin Bieber song.

عندما نركز على مميزات الأصلية

التي يمكن أن تجعل شخص ما مناسب جيد لوظيفة،

Imagine if we could harness the power of technology

يمكننا تجاوز العنصرية، والكلاسيكية، التمييز على أساس الجنس، والتحيز -

to get real guidance on what we should be doing

حتى التعليم الجيد.

based on who we are at a deeper level.

أفضل التكنولوجيا والخوارزميات التي لدينا لا ينبغي أن تستخدم فقط

لمساعدتنا في إيجاد سهرة الفيلم المقبل أو أغنية جاستن بيبر المفضلة الجديدة.

تخيل لو استطعنا تسخير قوة التكنولوجيا

للحصول على توجيه حقيقي على ما يجب أن نفعله

بناء على من نكون على مستوى أعمق.