REKRYTERING. Skulle du låta en dator bestämma vem du ska rekrytera? Det kanske du borde. Algoritmen överträffar nämligen mänskliga bedömningar, visar forskningen.

För en tid sedan genomfördes en analys av ett antal studier där man jämförde mänsklig bedömning av jobbkandidater med motsvarande bedömning stödd av en enkel algoritm, s.k. mekanisk tolkning. Kandidaterna följdes sedan upp avseende faktorer som hur högt deras chefer skattade deras prestation och deras förmåga att utvecklas i sin roll genom träning. Analysen visade att algoritmen markant överträffade träffsäkerheten hos mänskliga bedömningar.

Om du tycker att det här låter provocerande eller besvärande så är du inte ensam. De allra flesta som arbetar med personbedömningar inom rekrytering väljer att själva väga samman informationen, trots växande forskningsstöd för den mekaniska tolkningen.

Varför borde vi lita på algoritmen?
Människans hjärna är ypperlig på att associera. Genom hela livet samlar vi på oss erfarenheter (A leder till B) och lär oss att fatta intuitiva beslut utifrån dessa. Som rekryterare borde vi alltså över tid bli allt bättre på att urskilja vilken kandidat som sedan kommer att prestera väl. Men det är inte riktigt så enkelt.

Erfarenheten och intuitionen, det som många menar är den erfarne expertens fördel över algoritmen, har nämligen några viktiga begränsningar: Förutom att det tar lång tid att bygga erfarenhet, så ger den bara tillförlitligt lärande under vissa specifika omständigheter.

Mänsklig komplexitet grumlar besluten
För att vi ska lära väl av konsekvenserna av våra beslut, måste feedback-loopen vara snabb, tydlig och konsekvent. Betänk hur otydlig feedback vi som arbetar med rekrytering ofta får: Utav hundra kandidater som du bedömt, hur väl kan du egentligen säga hur de sedan presterat? Och vet du vad den prestationen beror på?

Du kan ha fattat rätt beslut att anställa en kandidat, som sedan underpresterar på grund av personliga problem som ingen på arbetet känner till. Eller felaktigt ha beslutat anställa en person som visserligen levererar lysande resultat, men som tar äran av en annan medarbetares arbete. Människor och arbetsplatser är komplexa, vilket grumlar kvaliteten på den feedback vi får på våra beslut – och följaktligen vårt lärande.

Intuitionen är opålitlig
Intuitiv bedömning varierar också. Våra hjärnor påverkas av sådant som hur mycket vi sovit, vår blodsockernivå, eller om vi bråkat om disken med vår partner kvällen innan. Faktum är, att det är väldigt svårt att i en given situation alls veta vad vi baserar vår intuition på.

En erfaren rekryterare kan ha byggt en bank av erfarenheter från kandidatintervjuer som gradvis förfinat dennes förmåga att urskilja goda ledaregenskaper. Dock kan samma rekryterare också ha haft en förälder som uttryckte sig rasistiskt vid matbordet och som subtilt färgar dennes omdöme. Eller också kan rekryterarens intresse för mode reagera positivt på särskilt välklädda kandidater.

Det handlar om faktorer som flyger under vår medvetna radar och inte bör spela in i ett bra rekryteringsbeslut. Rekryteraren kanske till och med har självkännedom nog att förstå att den gav en snällare bedömning till kandidaten i Versacekostymen. Men hur mycket snällare? Hur mycket, och vad, ska dras bort från det positiva för att kompensera? Hjärnan kan inte själv utvärdera det på ett rättvisande sätt.

Hjälper dig fatta rätt beslut
Algoritmen däremot, varken äter, sover, eller föredrar att titta på Netflix framför att diska. Inte heller råkar den väga in italienska kostymer eller hudfärg i sina beräkningar. Den väger helt enkelt in de faktorer som du bestämmer att den ska väga in, och värderar dem som du bestämmer att de bör värderas.

Är du insatt i forskning inom rekrytering kan du med en relativt enkel algoritm således dra nytta av stora mängder ackumulerad kunskap i dina rekryteringsbeslut.

TIPS!

• Låt den mänskliga hjärnan göra det den gör bra! Människor är fortfarande överlägsna i många avseenden i rekryteringsbedömningar, exempelvis vad gäller att känna av hur en person interagerar, att anpassa sig på ett relevant sätt i en intervju, eller analysera vilka krav ett arbete ställer på en person.
• Låt algoritmen sköta sammanvägningen av observationerna! Just i slutskedet av bedömningsprocessen, när information hämtats in från tester och andra källor och ska vägas samman, har algoritmen sitt tydligaste värde.

Varför känner vi motstånd?
En viktig anledning till att vi inte gärna litar på tekniken tror jag ligger i våra egon och vårt uppfattade värde i att kunna tolka och dra slutsatser om människor. Om en algoritm klarar det bättre, varför behövs jag?

Frågan är viktig, och kommer att bli viktigare. Många av de uppgifter som vi människor idag är bäst på i rekryteringssammanhang kommer om fem, tio år göras bättre av tekniken. Vår utmaning som experter inom HR och rekrytering är att driva den utvecklingen och anpassa oss till den, inte att försöka bekämpa den.

• Om
• LinkedIn
• Senaste inlägg

Victor Moberg

Konsult, Leg. Psykolog på Cubiks

Legitimerad psykolog som arbetar internationellt med urval och utveckling av personal och ledare. Victor har en särskild passion för att skriva, föreläsa och fundera över hur i hela fridens namn människor egentligen fungerar.

Senaste inlägg av Victor Moberg (Se alla)

• Algoritmen eller intuitionen? - 12 augusti 2016
• Mångfald ur ett privilegierat perspektiv - 25 februari 2015
• Big Data: Det är inte mängden som räknas - 26 januari 2015
• 3 vanliga missförstånd om intelligenstestning - 13 augusti 2014
• Så rekryterar du rätt säljare - 10 juni 2014