Набридла робота? Pymetrics дозволяє грати в ігри, щоб знайти свою наступну кар’єру

Якби знайти роботу своєї мрії було так само просто, як пограти в понг. Що ж, Pymetrics, молодий стартап, який запустився восени 2014 року, стверджує, що це може бути правдою. Зіграйте кілька ігор протягом півгодини на сайті Pymetrics, і алгоритми компанії оцінять ваші вроджені особистісні характеристики, такі як увага або мотивація, і скажуть вам, для якої кар’єри ви найкраще підходите.

А потім надішле ваш профіль потенційним роботодавцям, які шукають таких людей, як ви.

На сьогоднішній день в Pymetrics зареєстровано близько 80 000 кандидатів на роботу і зростаючий список роботодавців, серед яких Fidelity і компанія Egon Zehnder, що займається пошуком і стратегією розвитку талантів.

• Чи втратить Google коли-небудь свій трон короля пошуку? You.com робить на це ставку
• Білборд з підтримкою 5G на Таймс-сквер ненадовго виводить інтерактивну гру в маси
• Повна, хронологічна історія катастрофічного дефіциту графічних процесорів

“Нейронаука зробила революцію в нашому розумінні мозку”, – пояснюється на сайті компанії. “Ми застосовуємо це, щоб допомогти людям знайти свій оптимальний кар’єрний шлях і допомогти компаніям знайти ідеальних кандидатів”.

“Якби LinkedIn і Match.com могли мати дитину, це була б Pymetrics”.

Pymetrics не вимірює ні ваш IQ, ні ваші знання в будь-якій предметній області, а оцінює п’ятдесят ключових когнітивних та емоційних рис. Різні професії вимагають різних особистих якостей, і саме це оцінює їхнє програмне забезпечення, розповіла Digital Trends співзасновник і генеральний директор компанії Фріда Поллі.

Ця ідея не нова – всі знають, що робота бухгалтера вимагає інших рис характеру, ніж робота продавця. Але ігри Pymetrics виходять за рамки здорового глузду: Вони створені на основі десятиліть нейронаукових досліджень. Поллі та співзасновник/головний комп’ютерний спеціаліст Джулі Ю об’єднали свої знання з неврології та інформаційних технологій, щоб визначити ігрові завдання, які трансформуються в риси характеру, що цікавлять рекрутерів.

Після того, як ви пройдете всі ігри, складні алгоритми аналізу даних аналізують ваші результати і створюють ваш когнітивний та емоційний профіль, а також ваш кар’єрний профіль. Pymetrics визначає, що у вас найкраще виходить від природи, і зіставляє це з кар’єрою, яка цього вимагає. Тією, в яку ви теоретично можете закохатися. Якби LinkedIn та Match.com могли мати дитину, це була б Pymetrics.

Використання технологій для пошуку роботи за особистими рисами є цілком логічним, вважає Поллі. В епоху, коли Amazon рекомендує вам наступну неперевершену книгу, а Netflix – наступний приголомшливий фільм, комп’ютерні алгоритми повинні пропонувати менеджеру з персоналу наступного найкращого кандидата, а претенденту – наступну роботу його мрії. Причина, чому це не робиться в більших масштабах, каже Поллі, полягає не в тому, що це занадто дорого або складно, а в тому, що наші кар’єрні інструменти застаріли.

Попередній наступний

Вона посилається на тест Майерс-Бріггс – особистісний індикатор, розроблений 75 років тому, який і сьогодні використовується роботодавцями для оцінки поведінкових характеристик своїх співробітників – наприклад, інтровертів проти екстравертів. Для Поллі це неприйнятно. “Чи використовуєте ви зараз у своєму житті друкарську машинку або будь-яку іншу технологію 1940-х років?” – риторично запитує вона. “Ні. Ви не повинні використовувати те, що було розроблено так давно”. І вже точно не для чогось такого важливого, як ваша кар’єра.

Поллі зрозуміла, що інструменти пошуку роботи застаріли, коли сама намагалася розібратися з варіантами своєї кар’єри. Будучи студенткою Гарвардської бізнес-школи і вже маючи за плечима ступінь доктора філософії в галузі нейронаук та кілька років дослідницької роботи, вона була зацікавлена в тому, щоб зрозуміти, які професії їй підходять найкраще. Але вона не змогла знайти жодного комп’ютерного інструменту для підбору професії. “Все, що у них було – це анкета, – згадує вона. “І я подумала: “Вау, це ж 20 століття. Це не те, що ми робимо в дослідницькій лабораторії, щоб з’ясувати щось. Чому ми робимо це заради кар’єри?”

Поллі об’єдналася з Ю, з яким вона познайомилася за кілька років до цього, коли вони обидва працювали докторантами в Массачусетському технологічному інституті. Вони вирішили вирішити цю проблему.

“Чи використовуєте ви зараз у своєму житті друкарську машинку або будь-яку іншу технологію 1940-х років?”

Спочатку розробили прототип, потім шукали інвесторів. Друг познайомив Поллі з компанією Khosla Ventures, відомою тим, що інвестує в наукові проекти. Khosla Ventures зацікавився, і восени 2014 року Pymetrics запустився. З того часу вона формує список роботодавців та шукачів роботи.

Щоб продемонструвати, як працюють ігри, Поллі запускає одну з них. Правила прості: Якщо на екрані з’являється зелений кружечок – плескати в долоні, якщо червоний – не плескати. Кружечки з’являються випадково і швидко, і більшість людей, ймовірно, плескають кілька разів, коли не повинні. Ця гра, каже Поллі, показує, наскільки ви уважні. Якщо ви плеснули по всіх зелених кружечках і по жодному червоному, то ви дуже уважні. Якщо ви плеснули по червоних кружечках, це означає, що ви трохи імпульсивні.

Але імпульсивність не є поганою рисою, пояснює Поллі – за винятком випадків, коли вона доведена до крайнощів. “Імпульсивні люди, як правило, більш ефективні, – каже вона, – тому що ви дійсно хочете рухати м’яч вперед, а не враховувати кожну окрему деталь”. Люди з такими характеристиками стають кращими підприємцями і продавцями, пояснює вона. (За її словами, її власний профіль Pymetrics відповідає цій темі – вона може бути трохи імпульсивною, але дуже ефективною).

Навпаки, такі професії, як бухгалтер і розробник програмного забезпечення, вимагають великого рівня уваги, тому, якщо ви правильно відпрацювали всі оплески, з вас, ймовірно, вийде хороший програміст. В іншій грі потрібно читати по обличчю – подивитися на фотографію і сказати, що відчуває людина, виходячи з виразу її обличчя. Для деяких професій, наприклад, кадровиків, вміння швидко і правильно читати по обличчю є надзвичайно важливим. Для інших – ні.

Найкраще в Pymetr

Source: digitaltrends.com