Таланты, которые никто не замечал

В 2004 году Тодд Карлайл занял должность аналитика в отделе по работе с персоналом Google, где помогал проект-менеджерам при поиске новых сотрудников взаимодействовать с рекрутерами, составляющими «пакеты данных» о кандидатах на должность для принятия решения. На тот момент наиболее значимой частью данных этих пакетов считался средний балл и результаты стандартизированного тестирования. Однако Карлайл подметил, что менеджеры часто просили рекрутеров предоставить дополнительную информацию о претендентах[199]. Кто-то хотел знать, побеждал ли соискатель в соревнованиях программистов; кто-то интересовался, нет ли у кандидата хобби вроде шахмат или игры в музыкальном коллективе. Похоже, что у каждого менеджера были собственные соображения насчет того, что еще следует узнать о человеке, прежде чем взять его на работу.

«В один прекрасный день я подумал: если традиционные средства оценки — все эти баллы и результаты тестов — так уж хороши, почему все постоянно запрашивают какие-то дополнительные, явно нестандартные данные? — рассказывает Карлайл. — И я решил провести эксперимент»[200]. Карлайла преследовала мысль, что Google ненарочно отсеивает талантливых людей; по его мнению, эта проблема, возможно, отчасти была обусловлена чрезмерной зацикленностью на небольшом наборе привычных критериев. Поэтому он решил изменить принятый в компании подход к найму персонала таким образом, чтобы можно было анализировать личные качества кандидата. Поскольку в Google все важные решения принимаются коллегиально, Карлайлу понадобилось убедить руководство в ценности своего предложения, а для этого требовалось провести исследование, которое подтвердило бы не только его догадки относительно аспектов способностей, гарантирующих кандидату успех в Google, но и всех прочих сфер, которые считали важными другие менеджеры и руководители.

Первым делом Карлайл составил огромный список из трех с лишним сотен качеств (он назвал их «факторами»), включавших как традиционные показатели (результаты стандартизированных тестов, дипломы, рейтинги выпускников и средние баллы), так и весьма специфические критерии, которые другие менеджеры рассматривали как значимые. (Так, один высокопоставленный руководитель считал важным возраст, в котором человек впервые заинтересовался компьютерами.) Затем исследователь провел множество тестов, чтобы проанализировать, какие из этих характеристик действительно влияют на качество работы в компании. Результаты оказались поразительными и весьма недвусмысленными[201].

Выяснилось, что баллы тестов на академическую успеваемость и престиж вуза не значат ровным счетом ничего, как и победы на соревнованиях программистов. Оценки, правда, играли небольшую роль, но только в первые три года после окончания университета. «Настоящим сюрпризом для меня и многих в компании стало другое, — вспоминает Карлайл. — Проанализировав данные, мы не нашли ни одной переменной, которая имела бы значение для большинства должностей в Google. Ни одной»[202].

Иными словами, в Google есть множество различных ниш для талантов, и для более эффективного отбора кандидатов нужно учитывать их все. Карлайл обнаружил неоднородность способностей, ценных для Google, и в результате изменил принятый в компании подход к найму персонала. Сегодня рекрутеры редко интересуются средним баллом соискателей, если те окончили университет больше трех лет назад, и больше не просят предоставить результаты тестов. «На название учебного заведения мы тоже перестали обращать внимание, — говорит Карлайл. — Главное — не только собрать нужную информацию, но и выбрать именно те факторы, которые следует считать ключевыми. Мой эксперимент помог составить более полное представление о кандидатах, и теперь менеджеры могут использовать его при приеме на работу»[203].

Учет при найме неоднородности способностей — вовсе не роскошь, которую могут позволить себе только такие гиганты, как Google. Для небольших компаний это шанс выявлять и привлекать самых талантливых сотрудников на конкурентном рынке труда. Например, популярный сайт IGN, посвященный видеоиграм и другим развлечениям, насчитывает в 100 с лишним раз меньше персонала, чем Google, да и объем его продаж гораздо ниже[204]. Изначально в IGN при подборе сотрудников придерживались той же упрощенной позиции, что и другие ИТ-компании. Разумеется, если все компании в отрасли оценивают кандидатов по одному и тому же критерию, например количеству баллов по стандартизированным тестам, то высококлассных кандидатов окажется гораздо меньше и они, скорее всего, предпочтут крупную компанию типа Google или Microsoft, а не такую маленькую, как IGN.

Руководители IGN поняли, что в борьбе за признанные таланты они проиграют другим представителям отрасли. Что им оставалось делать? Либо предложить более высокие зарплаты (неподходящий вариант), либо изменить точку зрения на талант. Вот так в 2011 году в IGN появилась Code-Foo — программа найма сотрудников, ориентированная на поиск неоцененных талантливых программистов и не требовавшая предоставления резюме[205]. В течение шести недель подающим надежды программистам платили за изучение новых языков программирования и разработку реального ПО[206]. Самым необычным в программе Code-Foo был способ оценки кандидатов менеджерами. Они не обращали ни малейшего внимания на образование и опыт работы. Вместо резюме претендент предоставлял объяснение, почему он мечтает работать в IGN, и отвечал на четыре вопроса, с помощью которых проверялись его профессиональные навыки. По сути, в IGN кандидатам говорили: «Для нас неважно, что вы делали раньше и где учились программировать. Нам просто нужны хорошие специалисты, которые хотят применить свои умения на практике».

В 2011 году в программу Code-Foo подали заявления 104 человека, отобраны были 28; причем полное техническое образование имелось лишь у половины. Президент IGN Рой Бахат сообщил журналу Fast Company, что изначально надеялся привлечь одного, максимум двух сотрудников. В итоге компания наняла восьмерых[207]. «Наверняка, посмотрев резюме, вы сразу сказали бы, что у этих людей нет нужной подготовки, — объяснил Бахат журналисту. — Да, если бы вы посмотрели их резюме… то однозначно упустили бы их. В этом все дело»[208].

При первой попытке учесть неоднородность какого-либо явления нередко возникает ощущение, что вы нашли неограненный бриллиант — человека с нестандартным или скрытым талантом. Однако из принципа неоднородности следует совсем иное: в таланте, которого прежде не замечали, нет ничего нестандартного или скрытого. Конечно, это самый настоящий талант, но он был всегда, поскольку он может существовать только в неоднородной человеческой натуре. Трудно бывает вовсе не найти новые способы выявления талантов, а избавиться от шор простых решений, которые мешают нам видеть талант во всей его полноте. Ну и конечно, важнее всего для нас снять шоры, мешающие нам увидеть самих себя.