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

158,924 views ・ 2019-02-09

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

00:00
Applying for jobs online
0
141
1416
Tradutor: Leonardo Silva Revisor: Cauê Hess
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
Procurar emprego na internet
00:13
It's a terrible experience for people.
5
13661
1856
é uma das piores experiências digitais da atualidade.
00:15
About 75 percent of people
6
15541
1816
Procurar empregos pessoalmente também não é nada bom.
00:17
who applied to jobs using various methods in the past year
7
17381
2856
[A Maneira Como Trabalhamos]
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
A forma atual de contratação apresenta complicações.
00:25
46 percent of people get fired or quit
10
25141
2776
É uma experiência terrível pras pessoas.
00:27
within the first year of starting their jobs.
11
27941
2176
Cerca de 75% das pessoas
que se candidataram a vagas de diversas formas no último ano
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
disseram que nunca receberam um retorno.
00:34
we have more open jobs than we have unemployed people,
15
34341
2856
A perspectiva da empresa também não é boa:
00:37
and to me that screams that we have a problem.
16
37221
2176
46% das pessoas são demitidas ou largam o emprego
00:39
I believe that at the crux of all of this is a single piece of paper: the résumé.
17
39421
3976
logo no primeiro ano.
Difícil de entender.
00:43
A résumé definitely has some useful pieces in it:
18
43421
2336
Também é ruim pra economia.
00:45
what roles people have had, computer skills,
19
45781
2096
Pela primeira vez na história,
temos mais vagas de emprego do que pessoas desempregadas,
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
e pra mim é um alerta de que temos um problema.
Creio que no cerne disso tudo esteja um pedaço de papel:
00:52
that they might not have had the opportunity to do in the past.
22
52261
2976
o currículo.
00:55
And with such a quickly changing economy where jobs are coming online
23
55261
3256
O currículo certamente tem partes úteis:
experiências prévias, habilidades computacionais,
00:58
that might require skills that nobody has,
24
58541
2056
01:00
if we only look at what someone has done in the past,
25
60621
2776
seus idiomas;
mas lhe falta aquilo que a pessoa tem o potencial de fazer
01:03
we're not going to be able to match people to the jobs of the future.
26
63421
3256
e que talvez não tenha tido oportunidade de fazer antes.
01:06
So this is where I think technology can be really helpful.
27
66701
2736
Com uma economia que muda tão rapidamente,
01:09
You've probably seen that algorithms have gotten pretty good
28
69461
2856
e com empregos na internet exigindo habilidades que ninguém possui,
01:12
at matching people to things,
29
72341
1536
01:13
but what if we could use that same technology
30
73901
2256
se só analisarmos o que a pessoa já fez,
não conseguiremos pessoas para os empregos do futuro.
01:16
to actually help us find jobs that we're really well-suited for?
31
76181
3096
É aí que acho que a tecnologia pode ser bastante útil.
01:19
But I know what you're thinking.
32
79301
1576
01:20
Algorithms picking your next job sounds a little bit scary,
33
80901
2776
Você provavelmente notou que os algoritmos melhoraram bastante
01:23
but there is one thing that has been shown
34
83701
2056
em combinar pessoas com coisas.
01:25
to be really predictive of someone's future success in a job,
35
85781
2896
Mas e se pudéssemos usar essa mesma tecnologia
01:28
and that's what's called a multimeasure test.
36
88701
2136
para nos ajudar a encontrar empregos com os quais combinamos?
01:30
Multimeasure tests really aren't anything new,
37
90861
2176
Sei o que você está pensando.
01:33
but they used to be really expensive
38
93061
1736
Algoritmos escolhendo seu próximo emprego parece assustador,
01:34
and required a PhD sitting across from you
39
94821
2016
mas há uma coisa que se mostrou muito boa em prever
01:36
and answering lots of questions and writing reports.
40
96861
2456
o sucesso futuro de alguém num emprego:
01:39
Multimeasure tests are a way
41
99341
1696
os chamados testes de múltiplas inteligências.
01:41
to understand someone's inherent traits --
42
101061
2456
Testes de múltiplas inteligências não são algo novo,
01:43
your memory, your attentiveness.
43
103541
1776
mas eram muito caros, exigiam um PhD na sua frente
01:46
What if we could take multimeasure tests
44
106255
1942
01:48
and make them scalable and accessible,
45
108221
2536
e que você respondesse perguntas e escrevesse relatórios.
01:50
and provide data to employers about really what the traits are
46
110781
3376
Esses testes são uma forma
de entender as características inerentes de uma pessoa,
01:54
of someone who can make them a good fit for a job?
47
114181
2896
tais como memória, atenção...
01:57
This all sounds abstract.
48
117101
1296
01:58
Let's try one of the games together.
49
118421
1735
E se pudéssemos pegar esses testes, torná-los replicáveis e acessíveis
02:00
You're about to see a flashing circle,
50
120180
1857
02:02
and your job is going to be to clap when the circle is red
51
122061
2960
e fornecer dados aos empregadores sobre quais são as características
02:05
and do nothing when it's green.
52
125878
1496
de alguém que possa ser um bom candidato a determinada função?
02:07
[Ready?]
53
127399
1376
02:08
[Begin!]
54
128800
1360
Parece algo muito abstrato.
Vamos jogar um dos jogos.
02:11
[Green circle]
55
131301
1000
Você vai ver um círculo luminoso,
02:13
[Green circle]
56
133301
1040
e você tem que bater palma quando o círculo ficar vermelho
02:15
[Red circle]
57
135301
1000
02:17
[Green circle]
58
137301
1080
e não fazer nada quando ficar verde.
02:19
[Red circle]
59
139301
1000
[Preparado?]
02:21
Maybe you're the type of person
60
141521
1596
[Comece!]
02:23
who claps the millisecond after a red circle appears.
61
143141
2496
[Círculo verde]
02:25
Or maybe you're the type of person
62
145661
1656
[Círculo verde]
02:27
who takes just a little bit longer to be 100 percent sure.
63
147341
2735
[Círculo vermelho]
[Círculo verde]
02:30
Or maybe you clap on green even though you're not supposed to.
64
150101
2936
[Círculo vermelho]
02:33
The cool thing here is that this isn't like a standardized test
65
153061
2976
Talvez você seja o tipo de pessoa
que bate palma um milissegundo após o vermelho aparecer.
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
Talvez você seja o tipo de pessoa
que leva um pouco mais de tempo pra ter 100% de certeza.
02:42
and what would make you good a certain job.
68
162021
2016
Ou talvez você bata palma no verde mesmo que não deva.
02:44
We found that if you clap late on red and you never clap on the green,
69
164061
3736
O legal aqui é que esse não é um teste-padrão,
02:47
you might be high in attentiveness and high in restraint.
70
167821
3176
em que algumas pessoas são tidas como aptas e outras não.
Na verdade, ele mostra as afinidades entre as suas características
02:51
People in that quadrant tend to be great students, great test-takers,
71
171021
3576
e o emprego que seria ideal pra você.
02:54
great at project management or accounting.
72
174621
2136
Descobrimos que, se você bate palma no vermelho e nunca no verde,
02:56
But if you clap immediately on red and sometimes clap on green,
73
176781
3336
03:00
that might mean that you're more impulsive and creative,
74
180141
2656
você é ótimo em atenção e em contenção.
03:02
and we've found that top-performing salespeople often embody these traits.
75
182821
3875
Pessoas nesse quadrante tendem a ser ótimos alunos, ótimos em testes,
03:06
The way we actually use this in hiring
76
186721
2016
em gerenciamento de projetos ou em contabilidade.
03:08
is we have top performers in a role go through neuroscience exercises
77
188761
3696
Se você bate palma imediatamente no vermelho e às vezes no verde,
03:12
like this one.
78
192481
1216
isso pode significar que você é mais impulsivo e criativo,
03:13
Then we develop an algorithm
79
193721
1376
03:15
that understands what makes those top performers unique.
80
195121
2656
e descobrimos que vendedores de alto desempenho normalmente são assim.
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
Usamos isso em contratações
aplicando exercícios neurocientíficos como esse a pessoas de alto desempenho.
03:23
So you might be thinking there's a danger in this.
83
203921
2376
Depois desenvolvemos um algoritmo
03:26
The work world today is not the most diverse
84
206321
2136
que entende o que torna únicas essas pessoas de alto desempenho.
03:28
and if we're building algorithms based on current top performers,
85
208481
3096
Então, quando as pessoas se candidatam à vaga,
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
podemos selecionar os melhores para a função.
03:35
For example, if we were building an algorithm based on top performing CEOs
88
215841
4056
Talvez você pense que há riscos nisso.
O mundo do trabalho de hoje não é tão diversificado
03:39
and use the S&P 500 as a training set,
89
219921
3216
e, se criarmos algoritmos com base em pessoas de alto desempenho,
03:43
you would actually find
90
223161
1256
como garantimos que não estejamos perpetuando as práticas já existentes?
03:44
that you're more likely to hire a white man named John than any woman.
91
224441
3816
Por exemplo, se criássemos um algoritmo baseado em executivos de alto desempenho
03:48
And that's the reality of who's in those roles right now.
92
228281
2696
03:51
But technology actually poses a really interesting opportunity.
93
231001
3376
e usássemos o S&P 500 como padrão de treinamento,
03:54
We can create algorithms that are more equitable
94
234401
2256
acabaríamos descobrindo
03:56
and more fair than human beings have ever been.
95
236681
2256
que tendemos a contratar um homem branco chamado John antes de qualquer mulher.
03:58
Every algorithm that we put into production has been pretested
96
238961
3696
É esse tipo de pessoa que ocupa esses cargos atualmente.
04:02
to ensure that it doesn't favor any gender or ethnicity.
97
242681
3096
Mas a tecnologia nos apresenta uma oportunidade muito interessante.
04:05
And if there's any population that's being overfavored,
98
245801
2736
Podemos criar algoritmos mais equitativos e mais justos que os seres humanos.
04:08
we can actually alter the algorithm until that's no longer true.
99
248561
3120
Cada algoritmo que colocamos em uso
04:12
When we focus on the inherent characteristics
100
252041
2216
foi testado para garantir que nenhum gênero ou raça seja favorecido.
04:14
that can make somebody a good fit for a job,
101
254281
2096
04:16
we can transcend racism, classism, sexism, ageism --
102
256401
3576
Quando algum grupo está sendo superfavorecido,
04:20
even good schoolism.
103
260001
1416
podemos alterar o algoritmo até que isso não ocorra mais.
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
Quando focamos as características inerentes
que podem tornar alguém ideal para um emprego,
04:28
Imagine if we could harness the power of technology
106
268121
2656
transcendemos o racismo, o classismo, o sexismo, a idade...
04:30
to get real guidance on what we should be doing
107
270801
2296
até mesmo a formação escolar.
04:33
based on who we are at a deeper level.
108
273121
1936
Nossa melhor tecnologia e algoritmos não devem ser usados
só pra nos ajudar a achar nossa próxima maratona de filmes ou música favorita.
Imagine se pudéssemos aproveitar o poder da tecnologia
para descobrirmos que tipo de emprego devíamos ter
com base em quem somos no íntimo.
Sobre este site

Este site apresentará a você vídeos do YouTube que são úteis para o aprendizado do inglês. Você verá aulas de inglês ministradas por professores de primeira linha de todo o mundo. Clique duas vezes nas legendas em inglês exibidas em cada página de vídeo para reproduzir o vídeo a partir daí. As legendas rolarão em sincronia com a reprodução do vídeo. Se você tiver algum comentário ou solicitação, por favor, entre em contato conosco usando este formulário de contato.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7