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

153,086 views ・ 2019-02-09

TED


Dobbeltklik venligst på de engelske undertekster nedenfor for at afspille videoen.

00:00
Applying for jobs online
0
141
1416
Translator: Lars Hansen Reviewer: Jette Thrane
00:01
is one of the worst digital experiences of our time.
1
1581
2616
00:04
And applying for jobs in person really isn't much better.
2
4221
2696
00:06
[The Way We Work]
3
6942
1720
00:11
Hiring as we know it is broken on many fronts.
4
11181
2456
Jobsøgning på nettet
00:13
It's a terrible experience for people.
5
13661
1856
er en af de værste digitale oplevelser i vor tid.
00:15
About 75 percent of people
6
15541
1816
Og personlig jobsøgning er ikke meget bedre.
00:17
who applied to jobs using various methods in the past year
7
17381
2856
[Måden vi arbejder på]
00:20
said they never heard anything back from the employer.
8
20261
2656
00:22
And at the company level it's not much better.
9
22941
2176
Ansættelse som vi kender det, fungerer ikke
00:25
46 percent of people get fired or quit
10
25141
2776
Det er en dårlig oplevelse.
00:27
within the first year of starting their jobs.
11
27941
2176
Omtrent 75% af de
der søgte job det seneste år
00:30
It's pretty mind-blowing.
12
30141
1216
00:31
It's also bad for the economy.
13
31381
1456
00:32
For the first time in history,
14
32861
1456
fortæller at de aldrig hørte noget fra arbejdsgiveren.
00:34
we have more open jobs than we have unemployed people,
15
34341
2856
I virksomhederne er det ikke meget bedre
00:37
and to me that screams that we have a problem.
16
37221
2176
46% af de ansatte bliver fyret eller siger op
00:39
I believe that at the crux of all of this is a single piece of paper: the résumé.
17
39421
3976
indenfor det første år af deres ansættelse.
Det er chokerende tal.
00:43
A résumé definitely has some useful pieces in it:
18
43421
2336
Og skidt for økonomien.
00:45
what roles people have had, computer skills,
19
45781
2096
For første gang i historien
har vi flere ledige jobs end arbejdsløse i USA,
00:47
what languages they speak,
20
47901
1256
00:49
but what it misses is what they have the potential to do
21
49181
3056
og det viser et tydeligt problem
Jeg tror sagens kerne er et enkelt stykke papir: CV'et.
00:52
that they might not have had the opportunity to do in the past.
22
52261
2976
00:55
And with such a quickly changing economy where jobs are coming online
23
55261
3256
Et CV indeholder utvivlsomt vigtig information:
00:58
that might require skills that nobody has,
24
58541
2056
tidligere ansættelser, IT-evner,
01:00
if we only look at what someone has done in the past,
25
60621
2776
hvilke sprog de taler,
men sjældent noget om de potentialer
01:03
we're not going to be able to match people to the jobs of the future.
26
63421
3256
der måske ikke tidligere er blevet udlevet
01:06
So this is where I think technology can be really helpful.
27
66701
2736
Og med en økonomi i forandring, hvor de job der opslås på nettet
01:09
You've probably seen that algorithms have gotten pretty good
28
69461
2856
måske kræver evner som ingen har ...
01:12
at matching people to things,
29
72341
1536
01:13
but what if we could use that same technology
30
73901
2256
hvis vi kun kigger på hvad folk har lavet tidligere,
vil vi ikke kunne matche folk til de rette jobs i fremtiden.
01:16
to actually help us find jobs that we're really well-suited for?
31
76181
3096
01:19
But I know what you're thinking.
32
79301
1576
Det er her teknologien kan være til stor hjælp
01:20
Algorithms picking your next job sounds a little bit scary,
33
80901
2776
Algoritmer er gode til
01:23
but there is one thing that has been shown
34
83701
2056
at matche folk med ting,
01:25
to be really predictive of someone's future success in a job,
35
85781
2896
men måske kan vi anvende denne teknologi
01:28
and that's what's called a multimeasure test.
36
88701
2136
til at finde jobs vi matcher godt?
01:30
Multimeasure tests really aren't anything new,
37
90861
2176
Men jeg ved hvad I tænker.
01:33
but they used to be really expensive
38
93061
1736
Algoritmer der vælger dit næste job, lyder lidt skræmmende,
01:34
and required a PhD sitting across from you
39
94821
2016
01:36
and answering lots of questions and writing reports.
40
96861
2456
men der er en faktor som påviseligt er
en stærk indikator for en kandidats fremtidige jobsucces
01:39
Multimeasure tests are a way
41
99341
1696
01:41
to understand someone's inherent traits --
42
101061
2456
og det er en såkaldt multifaktortest.
01:43
your memory, your attentiveness.
43
103541
1776
Multifaktortests er egentlig ikke nye,
men de plejede at være meget dyre
01:46
What if we could take multimeasure tests
44
106255
1942
og krævede at en PhD sad sammen med dig
01:48
and make them scalable and accessible,
45
108221
2536
og svar på en masse spørgsmål og rapportskrivning.
01:50
and provide data to employers about really what the traits are
46
110781
3376
Multifaktortests er en måde
at afdække folks naturlige talenter -
01:54
of someone who can make them a good fit for a job?
47
114181
2896
deres hukommelse, deres opmærksomhed.
01:57
This all sounds abstract.
48
117101
1296
01:58
Let's try one of the games together.
49
118421
1735
Hvad hvis vi kunne gøre multifaktortests
02:00
You're about to see a flashing circle,
50
120180
1857
tilgængelige i stor skala
02:02
and your job is going to be to clap when the circle is red
51
122061
2960
og levere data til arbejdsgivere om hvilke egenskaber den bedste ansøger
02:05
and do nothing when it's green.
52
125878
1496
til jobbet bør have.
02:07
[Ready?]
53
127399
1376
02:08
[Begin!]
54
128800
1360
Det kan lyde abstrakt.
Lad os prøve en af testene sammen.
02:11
[Green circle]
55
131301
1000
Snart vil I se en blinkende cirkel,
02:13
[Green circle]
56
133301
1040
og jeres opgave er at klappe, når cirklen er rød
02:15
[Red circle]
57
135301
1000
02:17
[Green circle]
58
137301
1080
og ingenting, når den er grøn.
02:19
[Red circle]
59
139301
1000
[Klar?]
02:21
Maybe you're the type of person
60
141521
1596
[Start!]
02:23
who claps the millisecond after a red circle appears.
61
143141
2496
[Grøn cirkel]
02:25
Or maybe you're the type of person
62
145661
1656
[Grøn cirkel]
02:27
who takes just a little bit longer to be 100 percent sure.
63
147341
2735
[Rød cirkel]
[Grøn cirkel]
02:30
Or maybe you clap on green even though you're not supposed to.
64
150101
2936
[Rød cirkel]
02:33
The cool thing here is that this isn't like a standardized test
65
153061
2976
Måske er du typen
der klapper øjeblikkeligt, når en rød cirkel vises.
02:36
where some people are employable and some people aren't.
66
156061
2656
02:38
Instead it's about understanding the fit between your characteristics
67
158741
3256
Eller måske er du typen,
der lige tager sig tid til at være 100% sikker.
02:42
and what would make you good a certain job.
68
162021
2016
Eller måske klapper du på grøn, selvom det ikke er meningen.
02:44
We found that if you clap late on red and you never clap on the green,
69
164061
3736
Det fede her er, at det ikke er som en standardiseret test,
02:47
you might be high in attentiveness and high in restraint.
70
167821
3176
hvor nogle kan bruges og andre ikke kan.
02:51
People in that quadrant tend to be great students, great test-takers,
71
171021
3576
I stedet handler det om at forstå matchet mellem dine talenter
02:54
great at project management or accounting.
72
174621
2136
og hvad der gør dig egnet til et givent job
02:56
But if you clap immediately on red and sometimes clap on green,
73
176781
3336
Vi har opdaget, at hvis du klapper sent på rød og aldrig på grøn,
03:00
that might mean that you're more impulsive and creative,
74
180141
2656
så scorer du nok højt i opmærksomhed og højt i tilbageholdenhed.
03:02
and we've found that top-performing salespeople often embody these traits.
75
182821
3875
Folk i den kvadrant er ofte gode til at studere og tage tests,
03:06
The way we actually use this in hiring
76
186721
2016
gode til projektledelse eller bogføring.
03:08
is we have top performers in a role go through neuroscience exercises
77
188761
3696
Men hvis du klapper øjeblikkeligt på rød og nogle gange på grøn,
03:12
like this one.
78
192481
1216
kan det betyde, at du er mere impulsiv og kreativ
03:13
Then we develop an algorithm
79
193721
1376
03:15
that understands what makes those top performers unique.
80
195121
2656
Og vi ser at de bedste sælgere ofte besidder disse talenter.
03:17
And then when people apply to the job,
81
197801
1936
03:19
we're able to surface the candidates who might be best suited for that job.
82
199761
4136
Vi bruger dette i ansættelser
ved at lade de dygtigste udføre neurovidenskabelige øvelser
03:23
So you might be thinking there's a danger in this.
83
203921
2376
som denne.
03:26
The work world today is not the most diverse
84
206321
2136
Så udvikler vi en algoritme,
der kan udpege, hvad der gør dem i toppen unikke.
03:28
and if we're building algorithms based on current top performers,
85
208481
3096
Og når folk så søger jobbet,
03:31
how do we make sure
86
211601
1216
03:32
that we're not just perpetuating the biases that already exist?
87
212841
2976
kan vi udpege de kandidater, der sandsynligvis er bedst.
03:35
For example, if we were building an algorithm based on top performing CEOs
88
215841
4056
Du fornemmer måske en risiko
Arbejdsmarkedet i dag er ikke så alsidigt,
03:39
and use the S&P 500 as a training set,
89
219921
3216
og hvis vi laver algoritmer baseret på de dygtigste i job,
03:43
you would actually find
90
223161
1256
03:44
that you're more likely to hire a white man named John than any woman.
91
224441
3816
hvordan sikrer vi så
at vi ikke gror fast i gamle mønstre?
03:48
And that's the reality of who's in those roles right now.
92
228281
2696
F.eks. hvis algoritmen baseres på de dygtigste topchefer
03:51
But technology actually poses a really interesting opportunity.
93
231001
3376
og fodres med data fra S&P 500 (de største amerikanske virksomheder)
03:54
We can create algorithms that are more equitable
94
234401
2256
ville du opdage at
03:56
and more fair than human beings have ever been.
95
236681
2256
flere hvide mænd hedder John end der totalt set er kvinder.
03:58
Every algorithm that we put into production has been pretested
96
238961
3696
Sådan er sammensætningen af dem, der har disse jobs nu.
04:02
to ensure that it doesn't favor any gender or ethnicity.
97
242681
3096
Men teknologien giver os en interessant mulighed.
04:05
And if there's any population that's being overfavored,
98
245801
2736
Vi kan lave algoritmer, der er mere retfærdige
04:08
we can actually alter the algorithm until that's no longer true.
99
248561
3120
og mere fair end mennesker nogensinde har været.
Alle vores algoritmer er testet
04:12
When we focus on the inherent characteristics
100
252041
2216
04:14
that can make somebody a good fit for a job,
101
254281
2096
for favorisering af køn og etnicitet
04:16
we can transcend racism, classism, sexism, ageism --
102
256401
3576
Og hvis en bestemt gruppe favoriseres,
04:20
even good schoolism.
103
260001
1416
så kan vi ændre algoritmen så dette ikke sker.
04:21
Our best technology and algorithms shouldn't just be used
104
261441
2896
04:24
for helping us find our next movie binge or new favorite Justin Bieber song.
105
264361
3736
Når vi fokuserer på de naturlige talenter,
der er basis for et et godt match,
04:28
Imagine if we could harness the power of technology
106
268121
2656
kan vi undgå diskrimination på race, køn, klasse og alder -
04:30
to get real guidance on what we should be doing
107
270801
2296
sågar uddannelsesniveau.
04:33
based on who we are at a deeper level.
108
273121
1936
Vores bedste teknologi og algoritmer skal ikke bare bruges
til at finde den næste film eller favoritsang med Justin Bieber.
Vi kan udnytte teknologiens kraft
til at få reel vejledning i hvad vi burde lave
baseret på hvem vi er inderst inde.
Om denne hjemmeside

På dette websted kan du se YouTube-videoer, der er nyttige til at lære engelsk. Du vil se engelskundervisning, der er udført af førsteklasses lærere fra hele verden. Dobbeltklik på de engelske undertekster, der vises på hver videoside, for at afspille videoen derfra. Underteksterne ruller i takt med videoafspilningen. Hvis du har kommentarer eller ønsker, bedes du kontakte os ved hjælp af denne kontaktformular.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7