İş, COVID aşısının piyasaya sürülmesiyle toparlandığından beri, rekor sayıda işveren işçi bulmakta zorlandı. Bir ticaret grubu anketine göre, Ağustos ayında ABD’deki küçük işletme sahiplerinin yarısı, doldurmak istedikleri işlere sahipti; Yüzde 91’i çok az nitelikli başvuru olduğunu veya hiç olmadığını söyledi. Ekonomistler, bu emek-istihdam uyumsuzluğunun nedenlerinin karmaşık olduğunu ve tam olarak anlaşılmadığını söylüyor.
Yeni bir rapor, ABD’de şans verilirse bu işleri memnuniyetle ve yetenekli bir şekilde dolduracak 27 milyon kişilik “gizli” bir işgücü olduğunu söylüyor. Ancak işe alım uygulamaları nedeniyle, bu farklı grubun başvuruları genellikle doğrudan ret yığınına gidiyor.
Ortak yazar Joseph B. Fuller ’79, MBA ’81, Ekonomi Business School’da İşin Geleceğini Yönetme projesinin eş başkanı, şirket liderlerinin bu işçilere daha yakından bakmaları halinde işgücü sorunlarının çoğunu çözebileceğini söylüyor. bunu yapmak istemeyen rakiplere karşı gerçek bir avantaj elde edin ve iş yeri çeşitliliğini geliştirin. Röportaj netlik ve uzunluk için düzenlendi.
GAZETE: Bu raporun itici gücü neydi?
DOLU: İşgücü piyasalarına ilişkin akademik araştırmaların büyük çoğunluğu arz yönündendir. İşverene, sağlam veya yanlış olabilecek bir mantığa dayalı kararlar veren hareketli bir nesne olarak bakmaz. HBS’de profesör olmadan önce endüstrideydim ve bu anormalliklerin olması beni her zaman etkilemiştir. İş arayan çok sayıda insanın olduğu topluluklar ve aday yokluğundan yakınan işverenler, ancak işverenler esasen bir [qualified] adayın kendisini sunması gerekiyor [for] teklif ettikleri şartlar için teklif ettikleri iş. Ve bu olmadıysa, “yanlış” bir alıntı vardı. Kendileri ele alma konusunda çok aktif değillerdi. Nedendi?
İkinci şey, eğer hükümet verilerine bakarsanız, eyleme geçirilebilir değil. [It doesn’t delineate] “Uzun süreli işsiz sayısı bu kadar; cesareti kırılmış işçi sayısı bu kadar; işte bu kadar az istihdam edilen işçi var.” Çok sayıda insan, ancak nedenini açıklamada çok az nüans. Bu yüzden, bu sayıların arkasında ne olduğunu anlamak istedim.
GAZETE: Başvuru sürecinden erken elenenlerin çoğu, ağır suçlardan hüküm giymiş kişiler ve üniversite diploması olmayan kişilerdir. Bu “gizli” işgücünü başka kimler oluşturuyor?
DOLU: Kıdemliler gizlenme eğilimindedir çünkü becerileri ve bu becerilerin tanımlanma şekli, işverenlerin aradığı beceri tanımlarıyla eşleşmez. Birisi bir satış elemanı arıyorsa, satış deneyimi arıyordur. Bu nedenle, özgeçmişinizde kendinizle ilgili açıklamanızda bu tür anahtar kelimeler arıyorlar. Orada değillerse, dikkate alınmazsınız.
İş geçmişlerinde boşluklar olan kişiler: Amerika Birleşik Devletleri’ndeki şirketlerin yarısının, son altı ay içinde işe alınmamış veya iş geçmişlerinde altı aydan uzun bir boşluk varsa başvuranları hariç tutan bir filtresi vardır.
En büyük kategori NEET olarak adlandırılır: İstihdam, Eğitim veya Öğretimde Değil. Yani işi olmayan, diploması olmayan, okula gitmeyen bir insan. [Automated screening systems don’t] onlarla ne yapacağını bilmek.
Bu araştırma çabasının büyük bir kısmı bu sayıyı almaktır. [of 27 million] ve onu tanımlanabilir parçalara ayırın ve hem işverenlere hem de politika yapıcılara, nüfusun bu bölümünü işgücüne katmak için neyin gerekli olduğuna dair bir fikir verin.
GAZETE: Fortune 500 şirketlerinin yaklaşık yüzde 99’u, adayları taramak için yapay zeka izleme sistemlerini kullanıyor ve ardından görüşme sürecine başlamadan önce onları yönetilebilir bir sayıya indiriyor. Bu sistemler, belirli parametrelere veya anahtar kelimelere göre kesintiyi kimin yapacağını belirler. Neden böyle bir ya hep ya hiç yaklaşımı?
“En büyük kategori NEET olarak adlandırılıyor: İstihdam, Eğitim veya Öğretimde Değil. Yani işi olmayan, diploması olmayan, okula gitmeyen bir insan. [Automated screening systems don’t] Onlarla ne yapacağınızı bilin.”
DOLU: Temelde ele geçirilen döngüsel bir mantığımız var. İşveren olarak görevim, kalifiye adayları mümkün olan en kısa sürede ve mümkün olduğunca ucuza bulmaktır. İşin bulunduğu yerin 25 mil yarıçapının dışında çok küçük bir iş azınlığı aranır. Ancak [recruiters] istek [to be able] “Geniş baktık; gerçekten mevcut tüm adayları aradık; farklı adaylar aradık; bu da iş tanımına en uygun kişi.”
Şimdi, bu döngü içinde her türlü şey olur. Birincisi, raporun işaret ettiği gibi, iş tanımlarının oluşturulması ve bunların zaman içinde düzenlenmesi çok gelişigüzel. Çoğu iş tanımı o kadar sık güncellenmez; işe alım uzmanları tarafından şu şekilde güncellenir: [little] gelen giriş [relevant] süpervizörlerden veya şu anda işte başarılı olan kişilerden.
Ne olmuş [recruiters] Yapmaya çalıştığınız şey, ister akademik başarı, ister yılların deneyimi, ister anahtar kelimeler veya önceki deneyimler olsun, özgeçmişleri taramak için kullanılan filtreleri değiştirmektir. [they] birisinin nitelikli olduğunun göstergesi olduğunu düşünüyorum. Ne zaman [they] başvuruyu aldıklarında, daha zor değişkenlerin onayını arıyorlar – evet, Brandeis’ten lisans derecesiyle mezun oldu – ve iş tanımına uyan anahtar kelime yetenekleri için kendi tanımına bakıyorlar.
GAZETE: İşletmeler, bu seçimlerin bir iş için doğru olabilecek birçok kişiyi dışarıda bıraktığının farkında mı?
DOLU: Kuralları belirlemede süreci verimli kılmaya çalışmanın bir miktar tali zarara yol açacağını anlıyorlar. Süpervizörün hevesli olduğu iyi bir insan bulursam, [and do it] hızlı, bu benim işim. Ancak süreci çok verimli hale getirme çabasının, şikayet ettikleri eksikliğin önemli bir miktarını yarattığını anlamıyorlar. Çoğu, işe alım uzmanlarını değerlendirme biçimlerinin mantığını derinlemesine düşünmemiştir. Çoğu, birisini işe almanın maliyetini en aza indirdiği ve onu hızlı bir şekilde elde ettiği için ödüllendirilir ve tanınır. Bu kiralamanın hızlı bir şekilde verimli hale gelip gelmediği veya şirkette kalıp kalmadığı değerlendirilmez, [or] terfi alır.
Pek çok insan “Yapay zeka önyargılıdır” diyebilir. Eh, eski sistem de öyleydi. Yapay zekanın korkunç olduğunu ve yok edilmesi gerektiğini söylemiyoruz. Sadece bazı ters etkileri ve vasat düşünceleri olduğunu söylüyoruz. neden biraz akıllanmıyoruz [AI]bu 0/1’den daha incelikli [basic computer binary] sonuçlar?
GAZETE: Bu çalışanları işe almanın riskli olduğu, başarılı olamayacakları veya bir şirkete fazla değer katmayacağı algısı var. Bunun doğru olmadığını buldun.
DOLU: Özellikle ABD’de, belirli gizli işçi topluluklarıyla çalışma deneyimi olmayan şirketlerin pek çok olumsuz varsayımı vardır: Pahalı olacak; karlılığa zarar verecek; onları dahil etmek zor olacak; üretken olamazlar. Bulduğumuz şey, buna bir miktar taahhütte bulunan şirketlerin bu endişeleri tartışmalı bulması. Aslında, bir kez bir program oluşturduklarında, [they] gizli çalışanların daha üretken olduğunu, kalma olasılıklarının daha yüksek olduğunu ve ekonomik olarak olumlu katkıda bulunanlar olduğunu bulun. Bu kilit nokta: Bu kendini iyi hissettiren bir kapitalizm değil; bu inatçı kapitalizmdir. Ama aynı zamanda, çok sık, [it can] geniş iş gücü üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir.
GAZETE: Bazı firmalar, genellikle kapsayıcılığı teşvik etmek için kurumsal iyi vatandaşlık çabaları yoluyla bu çalışanları takip eder. Ama izlemeleri gereken daha etkili bir yaklaşım olduğunu söylüyorsunuz. Açıklayabilir misin?
DOLU: Bu, “geri vermenin bir yolu” olarak tanımlandığı sürece sınırlı olacaktır. Bu, iyi düşünülmüş, iyi tasarlanmış, net görüşlü bir programla bu işçi popülasyonundan yetenekleri işe aldığımız ve geliştirdiğimiz normal bir iş akışı faaliyeti olarak tanımlanırsa, tıpkı mühendisleri işe aldığımız gibi. MİT, artık paranın içindesin. Şimdi buna kapsamlı bir bağlılığınız olacak. Bunda başarılı olan, bu konuda zeki olan ve bunu profesyonelce yöneten şirketler, bunu yapmayan şirketlerden daha iyi performans gösterecek.
Yeni bir rapor, ABD’de şans verilirse bu işleri memnuniyetle ve yetenekli bir şekilde dolduracak 27 milyon kişilik “gizli” bir işgücü olduğunu söylüyor. Ancak işe alım uygulamaları nedeniyle, bu farklı grubun başvuruları genellikle doğrudan ret yığınına gidiyor.
Ortak yazar Joseph B. Fuller ’79, MBA ’81, Ekonomi Business School’da İşin Geleceğini Yönetme projesinin eş başkanı, şirket liderlerinin bu işçilere daha yakından bakmaları halinde işgücü sorunlarının çoğunu çözebileceğini söylüyor. bunu yapmak istemeyen rakiplere karşı gerçek bir avantaj elde edin ve iş yeri çeşitliliğini geliştirin. Röportaj netlik ve uzunluk için düzenlendi.
GAZETE: Bu raporun itici gücü neydi?
DOLU: İşgücü piyasalarına ilişkin akademik araştırmaların büyük çoğunluğu arz yönündendir. İşverene, sağlam veya yanlış olabilecek bir mantığa dayalı kararlar veren hareketli bir nesne olarak bakmaz. HBS’de profesör olmadan önce endüstrideydim ve bu anormalliklerin olması beni her zaman etkilemiştir. İş arayan çok sayıda insanın olduğu topluluklar ve aday yokluğundan yakınan işverenler, ancak işverenler esasen bir [qualified] adayın kendisini sunması gerekiyor [for] teklif ettikleri şartlar için teklif ettikleri iş. Ve bu olmadıysa, “yanlış” bir alıntı vardı. Kendileri ele alma konusunda çok aktif değillerdi. Nedendi?
İkinci şey, eğer hükümet verilerine bakarsanız, eyleme geçirilebilir değil. [It doesn’t delineate] “Uzun süreli işsiz sayısı bu kadar; cesareti kırılmış işçi sayısı bu kadar; işte bu kadar az istihdam edilen işçi var.” Çok sayıda insan, ancak nedenini açıklamada çok az nüans. Bu yüzden, bu sayıların arkasında ne olduğunu anlamak istedim.
GAZETE: Başvuru sürecinden erken elenenlerin çoğu, ağır suçlardan hüküm giymiş kişiler ve üniversite diploması olmayan kişilerdir. Bu “gizli” işgücünü başka kimler oluşturuyor?
DOLU: Kıdemliler gizlenme eğilimindedir çünkü becerileri ve bu becerilerin tanımlanma şekli, işverenlerin aradığı beceri tanımlarıyla eşleşmez. Birisi bir satış elemanı arıyorsa, satış deneyimi arıyordur. Bu nedenle, özgeçmişinizde kendinizle ilgili açıklamanızda bu tür anahtar kelimeler arıyorlar. Orada değillerse, dikkate alınmazsınız.
İş geçmişlerinde boşluklar olan kişiler: Amerika Birleşik Devletleri’ndeki şirketlerin yarısının, son altı ay içinde işe alınmamış veya iş geçmişlerinde altı aydan uzun bir boşluk varsa başvuranları hariç tutan bir filtresi vardır.
En büyük kategori NEET olarak adlandırılır: İstihdam, Eğitim veya Öğretimde Değil. Yani işi olmayan, diploması olmayan, okula gitmeyen bir insan. [Automated screening systems don’t] onlarla ne yapacağını bilmek.
Bu araştırma çabasının büyük bir kısmı bu sayıyı almaktır. [of 27 million] ve onu tanımlanabilir parçalara ayırın ve hem işverenlere hem de politika yapıcılara, nüfusun bu bölümünü işgücüne katmak için neyin gerekli olduğuna dair bir fikir verin.
GAZETE: Fortune 500 şirketlerinin yaklaşık yüzde 99’u, adayları taramak için yapay zeka izleme sistemlerini kullanıyor ve ardından görüşme sürecine başlamadan önce onları yönetilebilir bir sayıya indiriyor. Bu sistemler, belirli parametrelere veya anahtar kelimelere göre kesintiyi kimin yapacağını belirler. Neden böyle bir ya hep ya hiç yaklaşımı?
“En büyük kategori NEET olarak adlandırılıyor: İstihdam, Eğitim veya Öğretimde Değil. Yani işi olmayan, diploması olmayan, okula gitmeyen bir insan. [Automated screening systems don’t] Onlarla ne yapacağınızı bilin.”
DOLU: Temelde ele geçirilen döngüsel bir mantığımız var. İşveren olarak görevim, kalifiye adayları mümkün olan en kısa sürede ve mümkün olduğunca ucuza bulmaktır. İşin bulunduğu yerin 25 mil yarıçapının dışında çok küçük bir iş azınlığı aranır. Ancak [recruiters] istek [to be able] “Geniş baktık; gerçekten mevcut tüm adayları aradık; farklı adaylar aradık; bu da iş tanımına en uygun kişi.”
Şimdi, bu döngü içinde her türlü şey olur. Birincisi, raporun işaret ettiği gibi, iş tanımlarının oluşturulması ve bunların zaman içinde düzenlenmesi çok gelişigüzel. Çoğu iş tanımı o kadar sık güncellenmez; işe alım uzmanları tarafından şu şekilde güncellenir: [little] gelen giriş [relevant] süpervizörlerden veya şu anda işte başarılı olan kişilerden.
Ne olmuş [recruiters] Yapmaya çalıştığınız şey, ister akademik başarı, ister yılların deneyimi, ister anahtar kelimeler veya önceki deneyimler olsun, özgeçmişleri taramak için kullanılan filtreleri değiştirmektir. [they] birisinin nitelikli olduğunun göstergesi olduğunu düşünüyorum. Ne zaman [they] başvuruyu aldıklarında, daha zor değişkenlerin onayını arıyorlar – evet, Brandeis’ten lisans derecesiyle mezun oldu – ve iş tanımına uyan anahtar kelime yetenekleri için kendi tanımına bakıyorlar.
GAZETE: İşletmeler, bu seçimlerin bir iş için doğru olabilecek birçok kişiyi dışarıda bıraktığının farkında mı?
DOLU: Kuralları belirlemede süreci verimli kılmaya çalışmanın bir miktar tali zarara yol açacağını anlıyorlar. Süpervizörün hevesli olduğu iyi bir insan bulursam, [and do it] hızlı, bu benim işim. Ancak süreci çok verimli hale getirme çabasının, şikayet ettikleri eksikliğin önemli bir miktarını yarattığını anlamıyorlar. Çoğu, işe alım uzmanlarını değerlendirme biçimlerinin mantığını derinlemesine düşünmemiştir. Çoğu, birisini işe almanın maliyetini en aza indirdiği ve onu hızlı bir şekilde elde ettiği için ödüllendirilir ve tanınır. Bu kiralamanın hızlı bir şekilde verimli hale gelip gelmediği veya şirkette kalıp kalmadığı değerlendirilmez, [or] terfi alır.
Pek çok insan “Yapay zeka önyargılıdır” diyebilir. Eh, eski sistem de öyleydi. Yapay zekanın korkunç olduğunu ve yok edilmesi gerektiğini söylemiyoruz. Sadece bazı ters etkileri ve vasat düşünceleri olduğunu söylüyoruz. neden biraz akıllanmıyoruz [AI]bu 0/1’den daha incelikli [basic computer binary] sonuçlar?
GAZETE: Bu çalışanları işe almanın riskli olduğu, başarılı olamayacakları veya bir şirkete fazla değer katmayacağı algısı var. Bunun doğru olmadığını buldun.
DOLU: Özellikle ABD’de, belirli gizli işçi topluluklarıyla çalışma deneyimi olmayan şirketlerin pek çok olumsuz varsayımı vardır: Pahalı olacak; karlılığa zarar verecek; onları dahil etmek zor olacak; üretken olamazlar. Bulduğumuz şey, buna bir miktar taahhütte bulunan şirketlerin bu endişeleri tartışmalı bulması. Aslında, bir kez bir program oluşturduklarında, [they] gizli çalışanların daha üretken olduğunu, kalma olasılıklarının daha yüksek olduğunu ve ekonomik olarak olumlu katkıda bulunanlar olduğunu bulun. Bu kilit nokta: Bu kendini iyi hissettiren bir kapitalizm değil; bu inatçı kapitalizmdir. Ama aynı zamanda, çok sık, [it can] geniş iş gücü üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir.
GAZETE: Bazı firmalar, genellikle kapsayıcılığı teşvik etmek için kurumsal iyi vatandaşlık çabaları yoluyla bu çalışanları takip eder. Ama izlemeleri gereken daha etkili bir yaklaşım olduğunu söylüyorsunuz. Açıklayabilir misin?
DOLU: Bu, “geri vermenin bir yolu” olarak tanımlandığı sürece sınırlı olacaktır. Bu, iyi düşünülmüş, iyi tasarlanmış, net görüşlü bir programla bu işçi popülasyonundan yetenekleri işe aldığımız ve geliştirdiğimiz normal bir iş akışı faaliyeti olarak tanımlanırsa, tıpkı mühendisleri işe aldığımız gibi. MİT, artık paranın içindesin. Şimdi buna kapsamlı bir bağlılığınız olacak. Bunda başarılı olan, bu konuda zeki olan ve bunu profesyonelce yöneten şirketler, bunu yapmayan şirketlerden daha iyi performans gösterecek.