9 стереотипов на собеседовании: как бизнес упускает эффективных сотрудников

Спросите любого руководителя или HR-специалиста, как он принимает решения о найме. Чаще всего вы услышите: «Объективно». Мы действительно стараемся быть беспристрастными, опираемся на опыт, логику и здравый смысл. Но и практика, и исследования показывают: даже опытные профессионалы подвержены предвзятостям — и часто не осознают этого. Как избежать предвзятостей и поможет ли искусственный интеллект подбирать профессиональные кадры в компанию? Об это рассказал эксперт бизнес-школы LEAD IT, профайлер международного уровня Алексей Филатов.

— В условиях, когда рынок испытывает острый кадровый голод, найти подходящего специалиста — уже задача со звездочкой. Компании конкурируют за таланты, стараются удерживать ценных сотрудников и минимизировать ошибки в найме. Но если к этой и без того сложной задаче добавляются неосознаваемые предвзятости, риск потерять хорошего кандидата или демотивировать сотрудника возрастает многократно.

Существует огромное количество осознаваемых и еще больше неосознаваемых предвзятостей:

• Осознаваемые — это когда мы знаем, почему этот кандидат или сотрудник эффективнее, лучше, чем другой.
• А неосознаваемые — когда мы даже не представляем, что, оказывается, наше решение продиктовано не какими-то конкретными критериями, а нашими личными или культуральными предвзятостями.

Стереотипы, которые мешают при отборе сотрудников

Эффект первого впечатления. Оценивая кандидата, мы мгновенно реагируем на внешность, мимику, поведение. Даже за два часа собеседования сложно оценить ум или профессиональные качества, а первое впечатление формируется за считанные минуты. В среднем уже через 5−10 минут рекрутер решает, будет ли кандидат приглашен на следующий этап. Это и есть влияние первого впечатления.

Эффект привлекательности. Более 500 научных исследований показывают, что привлекательные кандидаты воспринимаются нами как более успешные, более образованные, продвинутые, им мы предлагаем более высокие зарплаты.

Мужчинам внешняя привлекательность помогает в карьере лучше, чем женщинам.

Эффект «компетентного лица». Даже при анализе резюме мы часто ориентируемся на фото: одно из исследований показало, что рекрутер тратит до 45% времени на его просмотр. При этом предпочтение отдается тем, кто «выглядит компетентно». И ключевое слово здесь «выглядит», то есть внешне производит впечатление компетентного человека. Но далеко не всегда это соответствует действительности.

Эффект ореола. Это когда впечатление от одной характеристики влияет на восприятие всех остальных качеств кандидата. Например, если кандидат общительный, его могут автоматически считать харизматичным, хотя это не одно и то же. Человек может быть обаятельным, но необщительным — и наоборот.

Предвзятость подтверждения. Мы склонны искать доказательства уже сложившегося мнения. Если коллега скажет «Этот кандидат какой-то «мутненький», мы, скорее, будем искать в человеке подтверждение этой «мутности», игнорируя другие данные.

Приведем в пример еще одно любопыное исследование, во время которого одну и ту же статью отправили более 530 научным экспертам.

• Части из них сообщили, что ее автор — студент. В результате, 65% экспертов отказали в публикации работы.
• Другой группе представили этого же автора как мэтра, и лишь 20% экспертов из этой группы низко оценили работу.

Вывод: экспертность не избавляет от предвзятостей.

Эффект контраста. Когда мы оцениваем кандидатов не по профессиональным критериям, а в сравнении между собой, выигрывает тот, кто сильно отличается от предыдущих, например по внешнему виду, стилю коммуникаций и т.д.

Язык похожести. Мы чаще симпатизируем кандидатам, которые нам близки по мировоззрению, стилю жизни или интересам. Эти факторы могут быть несущественны для выполнения работы, но все равно влияют на итоговое решение.

Эффект Даннинга-Крюгера. Мы путаем уверенность с компетентностью. Часто кажется, что уверенный в себе кандидат — профессионал, а застенчивый — слабый специалист. На самом деле, компетентные люди нередко ведут себя скромно, а неуверенные — переоценивают свои возможности.

Эффект проекции. Это перенос собственных предпочтений и убеждений на кандидата, когда мы отбираем по своим собственным критериям, а не по тому, как просит бизнес.

Что поможет избежать предвзятости

1. Стандартизировать процесс отбора. В идеале нужно разработать единые критерии для оценки резюме, составить единую структуру интервью и одинаковые вопросы для всех кандидатов, а также оценочные чек-листы на каждую вакансию.

2. Держать фокус на компетенциях, а не на личных предпочтениях. Нужно определить четкие требования к навыкам и опыту кандидата, чтобы минимизировать влияние личных факторов (внешний вид, возраст или стиль общения). Вместо комментариев вроде «он кажется слишком застенчивым» сосредоточьтесь на вопросах: «Обладает ли кандидат нужной квалификацией?», «Есть ли у него опыт решения схожих задач?»

3. Привлекать несколько интервьюеров, особенно на значимую должность. Это поможет снизить субъективность, так как мнения участников будут дополнять друг друга. После собеседования каждый интервьюер может заполнять оценочный лист, чтобы итоговый результат формировался на основе всех мнений.

Поможет ли искусственный интеллект объективно оценить кандидата?

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью очень многих профессиональных областей. HR также прибегают к помощи ИИ для оценки кандидатов на интервью. Казалось бы, машина лишена предвзятости — но на практике все не так просто.

Расскажу про результаты еще одного исследования, когда искусственный интеллект оценивал видеоинтервью кандидатов по нескольким параметрам. Человек на видео говорил один и тот же текст, но в разной обстановке и немного меняя свой внешний вид. Что же показали результаты?

Когда участница по имени Стефани отвечала на вопросы без очков, ИИ оценил ее как добросовестного сотрудника. Но стоило ей надеть очки — и оценка добросовестности снизилась на 10 баллов. А когда она надела платок на голову, система повысила не только показатель добросовестности, но и оценила ее как более открытую и менее тревожную по сравнению с изначальным вариантом.

Для искусственного интеллекта оказался важен не только сам человек, но и обстановка, в которой он находится. Если кандидат сидит на фоне светлой однотонной стены, будут одни показатели, но повешенная за спиной картина или книжная полка добавляют к его положительным характеристикам большое количество баллов. Также на результат ИИ влияет освещенность помещения.

И хотя разработчики постоянно совершенствуют технологии, полагаться исключительно на ИИ при найме — рискованно. Алгоритмы могут быть не менее предвзяты, чем человек. Поэтому оптимальный подход — использовать ИИ как вспомогательный инструмент, а не замену живому собеседованию. Это поможет получить более точную и справедливую оценку кандидатов при найме.

Как мы видим, предвзятость в найме — это не просто досадная мелочь, а серьезное препятствие для построения эффективной команды.

Даже при использовании современных технологий, таких как искусственный интеллект, эти неосознанные предубеждения могут влиять на результаты отбора.

Понимание механизмов возникновения стереотипов и умение их распознавать является ключевой частью профайлинга. А именно это дает возможность принимать более обоснованные решения и выстраивать процесс найма, свободный от субъективных оценок.

Целенаправленное повышение компетенций в этом направлении позволит привлечь в бизнес по-настоящему ценные кадры.