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

Applying for jobs online

Translator: dyari majid Reviewer: Daban Q Jaff

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.

داواکردنی کار، لەڕێی ئۆنلاین

It's a terrible experience for people.

یەکێکە لە ناخۆشترین ئەزمونە دیجیتاڵیەکان لەسەردەمی ئێمە.

About 75 percent of people

بەشێوەی یەکتربینینیش بەڕاستی زۆر باشتر نییە.

who applied to jobs using various methods in the past year

[ڕێگەی کارکردنی ئێمە]

said they never heard anything back from the employer.

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

وەک دەزانین دامەزراندن لە زۆر ڕووەوە لاواز بووە.

46 percent of people get fired or quit

ئەوە بۆ خەڵکی ئەزموونێکی زۆر ناخۆشە.

within the first year of starting their jobs.

نزیکەی سەدا 75 ی خەڵکی

ئەوانەی بە ڕێگەی جیاواز لە سالی ڕابردوودا داوای کاریان کردووە،

It's pretty mind-blowing.

It's also bad for the economy.

For the first time in history,

وتویانە، هەرگیز وەڵامیان نەدراوەتەوە.

we have more open jobs than we have unemployed people,

هەروەها لەسەر ئاستی کۆمپانیاش باشتر نییە.

and to me that screams that we have a problem.

سەدا 46 ی خەڵک دەردەکرێن یان وازدەهێنن

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

لە ماوەی یەکەم ساڵی دەستپێکی کارەکەیان.

بەڕاستی ئەوە سەرسام کەرە.

A résumé definitely has some useful pieces in it:

ئەوە بۆ لایەنی ئابووریش خراپە.

what roles people have had, computer skills,

بۆ یەکەم جار لە مێژوودا،

ئێمە کاری بەردەستمان لە ژمارەی خەڵکی بێکار زیاتر هەیە،

what languages they speak,

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

بەلای منەوە ئەوە ئاشکرایە کە کێشەیەکمان هەیە.

من بڕوام وایە، کە سەرچاوەی هەموو ئەوە پارچە کاغەزێکە، کە بریتییە لە سی ڤی.

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

سی ڤی، چەند لایەنێکی بە سوودی هەیە لێرەدا:

that might require skills that nobody has,

وەکو، ڕۆڵی خەڵک لە ڕابردوو، توانستی کۆمپیتەری،

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

ئەو زمانانەی قسەی پێ دەکات،

بەڵام ئەوەی سی ڤی نیەتی ئەوەیە ئەگەری کردنی شتانێکیان دەبێت

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

کە ڕەنگە لە ڕابردوودا هەلی ئەنجامدانیانی نەبوو بێت.

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

بەهۆی گۆڕانکاریی خێرای ئابوری لەم جۆرە کە کارەکان دەبنە ئۆنلاین

You've probably seen that algorithms have gotten pretty good

ڕەنگە داواکارییەکان شتانێک بن کە کەس نەیبێت،

at matching people to things,

but what if we could use that same technology

ئەگەر تەنها سەیری ئەزموونی ڕابردووی کەسێک بکەین،

ئەوا ناتوانین خەڵکی لەگەڵ کارەکانی داهاتوو بگونجێنین.

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

But I know what you're thinking.

هەربۆیە پێموایە لێرەدا تەکنەلۆجیا دەتوانێت یارمەتی دەربێت.

Algorithms picking your next job sounds a little bit scary,

لەوانەیە بینی بێتت کە ئەلگاریزم لە گونجاندنی خەڵکی بۆ شتەکان

but there is one thing that has been shown

زۆر بەرەوپێش چووە،

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

بەڵام چی دەبوو هەمان تەکنەلۆجیامان بەکارهێنابا

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

بۆ یارمەتی خۆمان لە دۆزینەوەی ئەو کارانەی کە ئێمە بۆیان گونجاوین؟

Multimeasure tests really aren't anything new,

بەڵام دەزانم بیر لەچی دەکەنەوە.

but they used to be really expensive

هەڵبژاردنی کاری دواترت بەهۆی ئەلگاریزم کەمێ ترسناک دیارە،

and required a PhD sitting across from you

and answering lots of questions and writing reports.

بەڵام شتێک هەیە دەرکەوتووە لە پێشبینی کردنی

سەرکەوتنی کاری داهاتووی کەسێک،

Multimeasure tests are a way

to understand someone's inherent traits --

ئەویش پێی دەلێن تاقیکاری پێوانەیی جۆراوجۆر.

your memory, your attentiveness.

تاقیکاریەکان لە ڕاستیدا تازە شتانێکی تازە نین،

بەڵام پێشتر بەڕاستی گران بوون و

What if we could take multimeasure tests

دەبوایە بڕوانامەی دکتۆرات هەبا بۆی و

and make them scalable and accessible,

وەلامی پڕسیاری زۆرت دابایەوە و ڕاپۆرتی زۆر بنووسیت.

and provide data to employers about really what the traits are

تاقیکارییەکان ڕێگەیەکن

بۆ تێگەیشتن لە تایبەتمەندییەکانی کەسێک--

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

وەکو، یادگە و بەدیقەتی

This all sounds abstract.

Let's try one of the games together.

چی دەبوو توانیبامان تاقیکارییەکان بکەین و

You're about to see a flashing circle,

وامان لێکردبان بەردەوام و بەردەست بن و

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

زانیارییەکان بە خاوەن کارەکان لە بارەی تایبەتمەندیەکانی کەسێک

and do nothing when it's green.

کە دەتوانێت بۆ کارەکە گونجاوی بکات، بدەین؟

[Ready?]

[Begin!]

هەموو ئەوانە خەیاڵی دیارن.

با بەیەکەوە یارییەک تاقیبکەینەوە.

[Green circle]

تۆ بازنەیەکی ڕەنگدار دەبینیت و

[Green circle]

کارەکەت بریتی دەبێت لە چەپڵەلێدان کاتێک بازنەکە سوور دەبێت و

[Red circle]

[Green circle]

کاتێک دەبێتە سەوز هیچ ناکەیت.

[Red circle]

[ئامـــادەیت؟]

Maybe you're the type of person

[دەست پێبکە!]

who claps the millisecond after a red circle appears.

[بازنەی سەوز]

Or maybe you're the type of person

[بازنەی سەوز]

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

[بازنەی سوور]

[بازنەی سەوز]

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

[بازنەی سوور]

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

ڕەنگە تۆ لەو کەسانە بیت کە

چەپڵە لێدەدەن ڕاستەوخۆ دوای دەرکەوتنی بازنەی سوور.

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

Instead it's about understanding the fit between your characteristics

یان ڕەنگە لەو کەسانە بیت کە

کەمێ کاتی زیاتری پێدەچێت هەتا سەدا 100 دڵنیا دەبێتەوە.

and what would make you good a certain job.

یان ڕەنگە لەو کاتەی بازنەکە سەوزە چەپڵە لێدەیت لە کاتێکدا نابێت.

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

لێرەدا، ئەوەی باشە ئەم تاقیکردنەوە ستاندارد نییە کە

you might be high in attentiveness and high in restraint.

هەندێک خەڵک بۆی گونجاوبێت و هەندێکیش نا.

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

بەڵکو ئەمە دەربارەی تێگەیشتنە لە نێوان تایبەتمەندییەکانت و

great at project management or accounting.

ئەوشتەی لە کارێکی دیاریکراودا باشت دەکات.

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

بۆمان دەرکەوت ئەگەر درەنگ لەسەر ڕەنگی سوور چەپلەت لێدا و لەسەر سەوز لێت نەدا،

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

ڕەنگە تۆ کەسێکی زۆر ئارامگر و زۆر بە دیقەتیت.

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

خەڵکی لەناو ئەم بارەدا دەکرێت خوێندکاری زۆرباش،

The way we actually use this in hiring

زۆر باش بن لە بەرێوەبردن یان ژمێریاری.

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

بەڵام ئەگەر ڕاستەوخۆ چەپلەت لەسەر سوور لێ بدەیت و جارجاریش لە سەر سەوز،

like this one.

ئەوا ڕەنگە مانای هەڵەشەیی و داهێنەرانەی تۆ بگەیەنێت،

Then we develop an algorithm

that understands what makes those top performers unique.

بۆشمان دەرکەوتووە کە باشترین فرۆشیارەکان بە زۆری ئەو تایبەتمەندییەیان تێدایە.

And then when people apply to the job,

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

ڕێگەی بەکارهێنانی لە دامەزراندن دا لای ئێمە

ئەوەیە، ئێمە باشترین نوێنەرمان لە ڕۆڵی ڕاهێنانی زانستی نۆرۆلۆجی هەیە

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

وەکو ئەوە. دواتر

The work world today is not the most diverse

ئەلگاریزمێک پەرە پێ دەدەین

کە تێدەگات چی شتێک ئەو

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

دواتر کە خەڵک داوای کارەکە دەکات،

how do we make sure

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

دەتوانین لەبارەی بەربژێرەکانەوە بزانین کە ڕەنگە گونجاوترین بن نۆ کارەکە.

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

لەوانەیە وا بیربکەیتەوە ئەم کارە مەترسی تێدایە.

کاری دونیا لە ئەمڕۆدا جیاواترین نییە و

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

ئەگەر ئەلگاریزمەکان لەسەر بنەمای باشترین ڕۆل بینەکان درووست بکەین،

you would actually find

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

چۆن دڵنیا دەبین

کە بەردەوامی بەو جیاکارییە نادەین کە پێشتر بوونی هەیە؟

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

بۆ نموونە، ئەگەر ئەلگاریزمێک لەسەر بنەمای باشترین بەڕێوبەرکان درووست بکەین

But technology actually poses a really interesting opportunity.

هەروەها بەکارهێنانی S&P 500 وەک کۆمەڵەی ڕاهێنان،

We can create algorithms that are more equitable

ئەوا بۆت دەردەکەوێت

and more fair than human beings have ever been.

کە تۆ ئەگەری زیاترە کە پیاوێکی سپی بە ناوی جۆن هەڵبژێریت وەک لە ژنێک.

Every algorithm that we put into production has been pretested

ئەوەش ڕاستی ژیانی ئەو کەسانەیە کە ئیستا لەو رۆڵانەدان.

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

بەڵام بەڕاستی تەکنەلۆجیا دەبێتە دەرفەتێکی سەرنج ڕاکێش.

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

دەتوانین ئەلگاریزمی یەکسان درووست بکەین

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

هەروەها دادپەروەرانەتر لەوەی مرۆڤ تائێستا بووبێ.

هەر ئەلگاریزمێک کە دەیخەینە بەرهەمەکەوە ئەوا تاقیکردنەوەی بۆ کراوە

When we focus on the inherent characteristics

that can make somebody a good fit for a job,

بۆ دلنیا بوون کە جیاوازی ڕەگەزی یان نەژادی ناکات.

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

ئەگەر مافی هەر کەسێک درابێتە کەسێکی تر،

even good schoolism.

ئەوا دەتوانین ئەلگاریزمەکە بگۆڕین هەتا شتی لەو جۆرە نامێنیت.

Our best technology and algorithms shouldn't just be used

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

کاتێک سەرنج دەخەینە سەر تایبەتمەندیە زگماکیەکان

کە وا دەکات کەسێک بۆ کارێک گونجاو بێت،

Imagine if we could harness the power of technology

ئەوا دەتوانین سنوری ڕەگەز پەرستی، چینایەتی ، جیاوازی ڕەگەز و تەمەن هەڵگرین--

to get real guidance on what we should be doing

تەنانەت لە خوێندەواریەکی باشیش

based on who we are at a deeper level.

تەکنەلۆجیا و ئەلگاریزمە نایابەکانمان نابێت تەنها

لە یارمەتی خۆمان بۆ دۆزینەوەی فیلم یان گۆڕانی تازەوی جەستن بیبەر بەکاربهێنین.

بێنە پێش چاوت، توانیبامان هێزی تەکنەلۆجیامان بەکارهێنابا

بۆ ڕێبەرایەتی ڕاستەقینە لەسەر ئەوەی دەبێت چ بکەین

لەسەر بنەمای ناسینی خۆمان لە ناخەوە.