הבינה המלאכותית הפכה את כתיבת קורות החיים וההכנה לראיונות למשימה קלה עבור המועמדים, ובד בבד, מורכבת עבור מנהלי משאבי האנוש.
בימים אלה, כאשר הבינה המלאכותית מאפשרת לכל מועמד לייצר מצג מושלם בריאיון העבודה, מנהלי משאבי אנוש רבים חוזרים אל המלצות המעסיקים כעוגן של אמת.
אבל החזרה לשיטה הישנה של המלצות ממעסיקים קודמים טומנת בחובה סיכונים לא מבוטלים.
הסתמכות עיוורת על חוות דעת של צד שלישי עלולה להוביל לפספוס טלנטים מעולים או, לחלופין, לגיוס שגוי ויקר.
אחת הסוגיות שמנהל משאבי האנוש חייב לשים לב היא 'מלכודת הממליצים'. האם ההמלצה ממעסיק קודם, היא אכן אובייקטיבית.
ממחקר שנערך על ידי חברת גרטנר עולה, כי כ-75% מהארגונים הגדילו את המשקל של בדיקת ממליצים בתהליך סינון המועמדים בשנה האחרונה.
אבל הסתמכות זו עלולה להיות חרב פיפיות. המלצה היא לעולם לא נתון אובייקטיבי, אלא סיפור סובייקטיבי המושפע מאינטרסים, משקעי עבר ודינמיקה אנושית מורכבת.
להלן 5 נקודות תורפה קריטיות בהסתמכות על המלצות, וכלים לזיהוי האמת:
1 נקמת המעסיק הננטש:
מעסיקים קודמים עלולים לתת המלצה צוננת או שלילית פשוט משום שהם חשים פגועים מעזיבת העובד, במיוחד אם הושקעו בו משאבי הכשרה רבים.
איך לזהות המלצה לא כנה: יש לחפש חוסר הלימה בין העובדות לבין הטון. אם הממליץ מודה שהעובד היה מקצועי ועמד ביעדים, אבל מוסיף שהוא לא נאמן, מדובר כנראה במשקע רגשי ולא בבעיית ביצועים.
2 המלצת חיובית על עובד גרוע:
הצד השני של המטבע הוא המלצה חיובית חמה מדי על עובד גרוע, במטרה לדחוף אותו לארגון אחר ולחסוך את כאב הראש שבפיטורים.
איך לזהות ההמלצה לא כנה: המלצות גנריות ומוגזמות (הוא מושלם, אין לו חסרונות).
יש לבקש דוגמאות ספציפיות לקשיים שהעובד נתקל בהם ואיך הוא פתר אותם. ממליץ שנמנע מלציין נקודות לשיפור מעורר חשד לחוסר כנות.
3 סכסוך אישי שאינו מקצועי:
לעיתים עובד מעולה נכשל בגלל חוסר כימיה עם מנהל ישיר ספציפי.
ממחקרים שנערכו בשנים האחרונות על ידי מכון גאלופ עולה, כי עובדים לא עוזבים חברות, הם עוזבים מנהלים. המלצה ממנהל כזה תשקף את הסכסוך ולא את יכולות העובד.
איך לזהות המלצה לא כנה: יש להצליב מידע. יש לבקש לדבר עם ממליץ נוסף מאותו ארגון (למשל קולגה או מנהל עקיף).
אם יש פער תהומי בין השניים, סביר להניח שמדובר בעניין אישי.
4 פחד מתביעות לשון הרע:
חברות רבות כיום אוסרות על מנהלים לתת המלצות מהותיות מחשש לתביעות לשון הרע, ומאשרות רק אימות פרטים טכניים (תאריכי העסקה וכדומה).
איך ניתן לזהות: אם בצד השני של הקו (או של האימייל) יש שתיקה רועמת.
אם הממליץ נשמע רובוטי ומסרב לענות על השאלה: 'האם היית מגייס אותו שוב', זוהי נורת אזהרה. אבל יש לבחון אם זו מדיניות חברה גורפת לפני שפוסלים את המועמד.
5 הטיות וזיכרון סלקטיבי:
ממליצים נוטים לזכור את האירוע האחרון שקרה, בעיקר כשמדובר באירוע שלילי. טעות אחת בסוף תקופת העבודה עלולה למחוק שלוש שנים של הצטיינות.
איך ניתן לזהות: יש לשאול שאלות מבוססות זמן. לדוגמה, איך הוא תפקד בשנה הראשונה לעומת האחרונה. מנהל שעונה בכנות ידע לתאר את ההתפתחות לאורך זמן.
בסיכומו של דבר, בימים אלה, המלצה של מעסיק קודם היא רק חלק אחד מהפאזל. אין להתיחס אליה כאל התמונה השלמה.
מחקר של חברת מקינזי מציע לשלב בבדיקה שאלות התנהגותיות לממליץ (למשל: תאר מצב שבו העובד התמודד עם לחץ), ולא להסתפק בחוות דעת כללית.
הדרך הטובה ביותר להבחין בהמלצה אמיתית וכנה היא לחפש עקביות: אם סיפורו של המועמד בריאיון מתחבר לעובדות היבשות של הממליץ, כנראה שמועמד זה הוא האדם הנכון.
סוג אחר של המלצות המאפיין את עידן הדיגיטל, הוא המלצות ברשתות החברתיות ובעיקר בלינקדאין.
אם כן, האם המלצות ברשתות החברתיות יכולות לשמש כהוכחה חברתית.
במציאות של היום, המלצות דיגיטליות גלויות (כמו אלו המופיעות בפרופיל הלינקדאין) הפכו מאוד פופולריות, אבל אמינותן מוטלת בספק יותר מאי פעם.
במחקר שנערך על ידי חברת דלויט נמצא, כי כ-40% מההמלצות הדיגיטליות הן תוצאה של 'סחר חליפין': עובדים הממליצים זה על זה כדי לשפר את נראות הפרופיל שלהם, או כאלו שנכתבו על ידי בינה מלאכותית לבקשת המועמד.
עם זאת, ממחקר של גרטנר עולה, כי הערך האמיתי של המלצות דיגטליות אלו אינו בתוכן הכתוב, אלא בהקשר הרשתי.
מנהל גיוס חכם יקרא לא רק את מה שנכתב, אלא יבדוק מי הממליץ: האם הוא מנהל בכיר בתחום, האם יש לו היסטוריה של המלצות איכותיות ומעטות, או שהוא 'מפזר' שבחים לכל דורש וכו.
זאת ועוד, הצלבה מהירה בין המלצה דיגיטלית לבין בדיקה טלפונית ממוקדת יכולה לחשוף פערים.
כאשר ממליץ כתב שבחים בכתב אך נשמע מסויג בשיחה, זוהי אינדיקציה חזקה לכך שההמלצה הכתובה היתה מחווה חברית ותו לא.
