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

Applying for jobs online

Kääntäjä: Arja Pollari Oikolukija: Ulla Vainio

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.

Työnhaku internetissä

It's a terrible experience for people.

on aikamme huonoimpia digitaalisista kokemuksia.

About 75 percent of people

Kasvotusten hakeminen ei ole juurikaan paljon parempi.

who applied to jobs using various methods in the past year

[Miten toimimme]

said they never heard anything back from the employer.

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

Palkkaaminen tällä hetkellä on toimimatonta.

46 percent of people get fired or quit

Se on hirveä kokemus ihmisille.

within the first year of starting their jobs.

Noin 75 prosenttia ihmisistä,

jotka hakivat töitä viime vuonna usein eri tavoin,

It's pretty mind-blowing.

It's also bad for the economy.

For the first time in history,

sanoivat, etteivät he saaneet vastausta työnantajalta.

we have more open jobs than we have unemployed people,

Yritystasolla ei mene sen paremmin.

and to me that screams that we have a problem.

46 prosenttia ihmisistä irtisanotaan tai he lopettavat

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

vuoden sisällä työn aloittamisesta.

Se on häkellyttävää.

A résumé definitely has some useful pieces in it:

Se on myös pahaksi taloudelle.

what roles people have had, computer skills,

Ensimmäistä kertaa historiassa

meillä on avoimia työpaikkoja enemmän kuin työttömiä.

what languages they speak,

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

Minulle se on merkki ongelmasta.

Uskon, että asian ytimessä on yksi paperi: ansioluettelo.

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

Ansioluettelo sisältää toki hyödyllistä tietoa:

that might require skills that nobody has,

Edelliset työtehtävät, tietokonetaidot,

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

puhutut kielet,

mutta siitä puuttuu, mihin heillä on potentiaalia,

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

mutta mihin heillä ei ole ollut aiemmin tilaisuutta.

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

Nopeasti muuttuvassa taloudessa, jossa syntyy töitä,

You've probably seen that algorithms have gotten pretty good

jotka vaativat ennenkuulumattomia taitoja.

at matching people to things,

but what if we could use that same technology

Jos katsomme vain työhistoriaa,

me emme pysty yhdistämään henkilöitä tuleviin työpaikkoihin.

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

Uskon, että tässä teknologia voi todella auttaa.

But I know what you're thinking.

Algorithms picking your next job sounds a little bit scary,

Olet varmaan huomannut, että algoritmit ovat melko hyviä

but there is one thing that has been shown

yhdistämään ihmiset asioihin,

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

mutta mitä jos voisimme käyttää samaa teknologiaa

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

auttamaan meitä löytämään työ, johon oikeasti sovimme?

Multimeasure tests really aren't anything new,

Tiedän mitä ajattelet.

but they used to be really expensive

Algoritmi valitsemassa seuraavan työpaikan tuntuu pelottavalta,

and required a PhD sitting across from you

mutta yhden asian on todistettu olevan

and answering lots of questions and writing reports.

hyvä ennakoimaan henkilön tulevaa työmenestystä

Multimeasure tests are a way

sitä sanotaan multimeasure-testiksi.

to understand someone's inherent traits --

Multimesure-testit eivät ole mitään uutta,

your memory, your attentiveness.

mutta ne olivat todella kalliita

What if we could take multimeasure tests

ja vaativat tohtorin läsnäolon,

and make them scalable and accessible,

kysymyksiin vastaamista ja raportointia.

and provide data to employers about really what the traits are

Multimeasure-testit ovat keino

ymmärtää henkilön luontaisia ominaisuuksia --

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

muistia ja tarkkaavaisuutta.

This all sounds abstract.

Let's try one of the games together.

Mitä jos voisimme ottaa multimeasure-testit

You're about to see a flashing circle,

ja tehdä ne skaalautuviksi ja helppokäyttöisiksi

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

ja tarjota työnantajille tietoa henkilön ominaisuuksista,

and do nothing when it's green.

jotka tekisivät hänestä sopivan työntekijän

[Ready?]

[Begin!]

Tämä kuulostaa abstaktilta.

[Green circle]

Koitetaan yhtä peliä yhdessä.

Näet vilkkuvan ympyrän.

[Green circle]

ja sinun tehtäväsi on taputtaa, kun ympyrä on punainen

[Red circle]

[Green circle]

ja olla tekemättä mitään kun se on vihreä

[Red circle]

[Valmis?]

Maybe you're the type of person

[Aloita!]

who claps the millisecond after a red circle appears.

[Vihreä]

Or maybe you're the type of person

[Vihreä]

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

[Punainen]

[Vihreä]

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

[Punainen]

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

Ehkä olet henkilö,

joka taputtaa heti kun punainen ympyrä tulee

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

Instead it's about understanding the fit between your characteristics

Tai ehkä olet henkilö,

jolta kestää hieman kauemmin olla 100 prosenttia varma.

and what would make you good a certain job.

Ehkä taputat vihreällä, vaikkei ollutkaan tarkoitus.

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

Hieno juttu on, ettei tämä ei ole standardisoitu testi,

you might be high in attentiveness and high in restraint.

jossa osa työllistyy ja osa ei.

Kyse on luonteenpiirteiden ymmärtämisestä ja niiden sovittamisesta

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

ominaisuuksiin, jotka tekevät sinusta hyvän tietyssä työssä.

great at project management or accounting.

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

Huomasimme, että jos taputat myöhään punaisella, etkä koskaan vihreällä,

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

Sinulla saattaa olla hyvä tarkkaavaisuus ja itsekuri

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

Tämän osion ihmiset ovat usein hyviä oppilaina ja testeissä,

The way we actually use this in hiring

ja hyviä projektinhallinnassa tai kirjanpidossa.

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

Jos taas taputat välittömästi punaisella ja joskus vihreällä,

like this one.

saatat olla impulsiivisempi ja luova.

Then we develop an algorithm

that understands what makes those top performers unique.

Huomasimme, että huippu-myyjillä on usein näitä ominaisuuksia.

And then when people apply to the job,

Käytämme tätä palkkaamisessa

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

laittamalla roolin huippu-osaajat neurotieteellisiin testeihin

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

kuten tämä.

The work world today is not the most diverse

Kehitämme algoritmin,

joka ymmärtää mikä tekee huippu-osaajat ainutlaatuisiksi.

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

Kun ihmiset hakevat työtä,

how do we make sure

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

pystymme valikoimaan parhaiten soveltuvat ehdokkaat.

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

Saatat ajatella, että tässä piilee vaaroja.

Työmaailma ei ole nykyään kaikista monimuotoisin,

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

ja jos teemme algoritmeja perustuen tämän hetken huippu-osaajiin,

you would actually find

miten varmistamme,

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

ettemme jatka nykyisiä ennakko-olettamuksia?

Jos esimerkiksi tekisimme algoritmin perustuen huipputason toimitusjohtajiin

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

But technology actually poses a really interesting opportunity.

ja käyttäisimme markkina-arvolistoja vertailukohtana

We can create algorithms that are more equitable

tulisit todennäköisemmin palkkaamaan

and more fair than human beings have ever been.

valkoisen John-nimisen miehen, kuin yhdenkään naisen.

Every algorithm that we put into production has been pretested

Se on todellisuus roolien tämän hetkisestä tilasta.

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

Teknologia esittää mielenkiintoisen tilaisuuden.

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

Voimme luoda algoritmeja, jotka ovat oikeudenmukaisempia,

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

ja reilumpia kuin ihmiset ovat koskaan olleet.

Jokainen algoritmi tuotannossa on esitestattu,

When we focus on the inherent characteristics

that can make somebody a good fit for a job,

jolla taataan, ettei se suosi mitään sukupuolta tai etnisyyttä.

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

Jos joku väestöryhmä on erikoisasemassa,

even good schoolism.

voimme muuttaa algoritmia, kunnes näin ei enää ole.

Our best technology and algorithms shouldn't just be used

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

Kun keskitymme luontaisiin ominaisuuksiin,

jotka voivat tehdä henkilöstä työhön hyvinsoveltuvan

Imagine if we could harness the power of technology

voime päästä yli rasismin, luokkasyrjinnän seksismin, ikäsyrjinnän -

to get real guidance on what we should be doing

jopa eliittikoulujen suosimisen.

based on who we are at a deeper level.

Parasta teknologiaamme ja algoritmeja ei tulisi käyttää vain

löytääkseemme seuraavan elokuvaputken tai uuden Justin Bieber -lempilaulun.

Kuvittele jos voisimme valjastaa teknologian voiman

antamaan aitoa ohjausta siihen mitä meidän tulisi tehdä

perustuen siihen keitä olemme syvemmällä tasolla.