Saya punya kabar baik dan kabar buruk bagi siapa saja yang akan mencari pekerjaan di tahun-tahun mendatang. Berita baiknya adalah bahwa suatu saat nanti, wawancara kerja mungkin akan hilang. Oke, mungkin beberapa perusahaan masih akan melakukannya demi tradisi, tetapi mereka tidak akan terlalu penting.
Yang membawa saya ke berita buruk – Big Data lebih mungkin untuk menentukan apakah Anda mendapatkan pekerjaan. Senyum Anda yang mempesona, kepribadian yang menawan, dan resume Anda yang luar biasa dapat berarti sesuatu, tetapi algoritma dan analisis prediktif yang mungkin akan menentukan nasib Anda.
Inilah sebabnya. Komputer yang sangat kuat mulai memahami jumlah besar data yang kini dihasilkan dunia, dan yang memungkinkan hampir semua jenis perilaku dikuantifikasi dan dikorelasikan dengan data lain. Statistik mungkin menunjukkan, misalnya, bahwa orang yang tinggal 15 mil dari pekerjaan lebih mungkin untuk berhenti dari pekerjaan mereka dalam waktu lima tahun. Atau bahwa karyawan dengan keterampilan musik sangat cocok untuk pekerjaan yang mengharuskan mereka menjadi multibahasa. Saya mengada-ada, tapi tidak terlalu dibuat-buat.
Beberapa departemen sumber daya manusia sudah mulai menggunakan perusahaan yang menambang cadangan informasi yang mendalam untuk membentuk keputusan perekrutan mereka. Dan mereka menemukan bahwa ketika komputer mencampur dan mencocokkan data, kebijaksanaan konvensional tentang orang seperti apa yang baik dalam suatu pekerjaan tidak selalu benar.
Jalankan angkanya
Pertimbangkan temuan Evolv, sebuah perusahaan San Francisco yang membuat nama untuk dirinya sendiri melalui wawasan berbasis data. Misalnya, orang yang mengisi aplikasi pekerjaan online menggunakan browser yang mereka pasang sendiri di PC, seperti Chrome atau Firefox, melakukan pekerjaan mereka lebih baik dan lebih jarang berganti pekerjaan. Anda mungkin berspekulasi bahwa ini karena jenis orang yang mengunduh peramban selain yang datang dengan komputernya, lebih proaktif, lebih banyak akal.
Tapi Evolv tidak berspekulasi. Ini hanya menunjukkan bahwa inilah yang disarankan oleh data dari lebih dari 30.000 karyawan. Tidak ada yang anekdot tentang hal itu; ini berdasarkan info yang diperoleh dari sepuluh ribu pekerja. Dan itulah yang memberi bobot.
"Jantung ilmu pengetahuan adalah pengukuran, " Erik Brynjolfsson, dari Sloan School of Management di MIT, menunjukkan dalam artikel New York Times baru- baru ini tentang apa yang kemudian dikenal sebagai ilmu tenaga kerja. "Kami melihat revolusi dalam pengukuran, dan itu akan merevolusi ekonomi organisasi dan ekonomi personel."
Evolv, yang sebagian besar memfokuskan penelitiannya pada karyawan per jam, telah berputar dari data untaian HR emas lainnya, seperti:
- Orang-orang yang telah lama menganggur adalah, begitu mereka dipekerjakan lagi, sama mampu dan tetap pada pekerjaan mereka selama orang-orang yang belum keluar dari pekerjaan.
- Catatan kriminal telah lama menjadi tanda hitam tebal bagi seseorang di pasar kerja, tetapi Evolv mengatakan statistik mereka menunjukkan bahwa latar belakang kriminal tidak berpengaruh pada bagaimana kinerja seorang karyawan atau berapa lama mereka bertahan dengan suatu pekerjaan. Bahkan, telah ditemukan bahwa mantan penjahat benar-benar membuat karyawan yang lebih baik di pusat-pusat panggilan.
- Berdasarkan survei karyawan, pekerja call center yang kreatif tetap ada. Mereka yang ingin tahu tidak.
- Karyawan pusat panggilan yang paling andal tinggal di dekat pekerjaan, memiliki transportasi yang andal, dan menggunakan satu atau lebih jejaring sosial, tetapi tidak lebih dari empat.
- Kejujuran penting. Data menunjukkan bahwa orang yang terbukti jujur dalam tes kepribadian cenderung tetap bekerja 20 hingga 30 persen lebih lama daripada mereka yang tidak jujur.
Dan bagaimana mereka mengukur kejujuran? Salah satu tekniknya adalah bertanya kepada orang-orang apakah mereka tahu cara pintas keyboard sederhana, seperti control-V, yang memungkinkan Anda untuk menempelkan teks. Kemudian mereka akan diminta untuk memotong dan menempelkan teks hanya menggunakan keyboard untuk melihat apakah mereka mengatakan yang sebenarnya.
Semakin menyeramkan
Perekrutan berbasis data memiliki kekurangan, tentu saja. Salah satunya adalah bahwa hal itu dapat mengakibatkan diskriminasi yang tidak disengaja terhadap karyawan minoritas atau yang lebih tua. Pekerja minoritas, misalnya, cenderung melakukan perjalanan lebih jauh ke pekerjaan mereka. Dan itu bisa menciptakan masalah hukum bagi perusahaan yang menghindari karyawan jarak jauh karena statistik menunjukkan mereka tidak bertahan dalam pekerjaan selama itu.
Lalu ada masalah berapa lama perusahaan akan pergi untuk mengumpulkan data pada pekerjanya. Di mana ia akan menarik garis ketika datang untuk melacak perilaku karyawan atas nama akumulasi data?
"Teknologi pengumpulan data, tentu saja, menimbulkan pertanyaan tentang batasan pengawasan pekerja, " Marc Rotenberg, direktur eksekutif Pusat Informasi Privasi Elektronik, mengatakan kepada The New York Times. "Masalah yang lebih besar di sini adalah bahwa semua metrik tempat kerja ini dikumpulkan ketika Anda sebagai pekerja pada dasarnya di balik cermin satu arah."
Itu masalah serius, tapi sepertinya tidak akan memperlambat tren mengganti reaksi atasan dengan kebijaksanaan algoritma.
Contoh kasus: Awal tahun ini eHarmony, perusahaan yang membuat tanda dalam perjodohan online, mengumumkan rencana untuk mengubah algoritmanya dan memasuki bisnis menghubungkan karyawan dan perusahaan.
Big Data sedang menonton
Berikut ini cara lain Big Data berdampak:
- Jalan yang jarang dilalui: Perusahaan pengiriman seperti Fedex dan UPS mulai melihat penghematan yang signifikan dengan menggunakan analisis data untuk memandu pengemudi ke jalan yang kurang padat untuk menghindari kemacetan dalam lalu lintas.
- Punya telepon, akan bepergian: Para ilmuwan di Afrika menggunakan data yang dikumpulkan dari penggunaan ponsel untuk melacak penyebaran penyakit seperti malaria dengan melihat ke mana orang bepergian.
- Big C, temui Big D: American Society of Clinical Oncology telah meluncurkan proyek untuk membuat basis data besar-besaran dari catatan elektronik kasus kanker sehingga dokter dapat menerapkan analitik untuk menentukan cara terbaik merawat pasien.
Bonus video: Masih tidak mendapatkan seluruh hal Big Data. Fotografer Rick Smolan membagikan epifani tentang hal itu.
Lebih banyak dari Smithsonian.com
Bagaimana Big Data Telah Mengubah Kencan
Big Data atau Terlalu Banyak Informasi
