被算法选中这是未来找工作的捷径

虎嗅之前曾经发表过吐槽招聘网站的文章《需要旺盛却全线沉寂，招聘网站太值得吐槽了？》，点中招聘网站的”死穴“，但仍然难解行业性的困局——在茫茫人海中，如何做到物尽其用，人尽其才！最根本还是效率，有可能在云端找到那块未经打磨的原石吗？这并非信息不对称就能解释的，归根到底还是思维方式。例如，招人的传统指标有效吗？路径可依赖吗？“为坑找萝卜”还是给“萝卜选更好的坑”？事实上，诸如LinkedIn在收集简单方面成就卓越，但是最重要的问题没有解决，哪些人合适，它们有多优秀？技术正在试图解决这一切。如下是两种颇为流行的”寻人“方式。

Gild

《纽约时报》曾经报道过的硅谷科技公司Gild，这家公司的新理念让人把目光从传统的人才指标上转移开来，“招人时使用的传统指标可能有错，大大的错了，”Gild公司首席科学家薇薇安?明（VivienneMing）这样说。她指出，那些用来筛选人才的公认标准，比如在哪里上学、之前在哪里工作，同样也会遗漏人才，并最终造成雇主的损失。

Gild的方法是，通过机器来尽可能地消除人为偏见，加上更复杂的参数予以均衡。Gild的算法分析一个人时要处理300来个主要变量：常逛的网站；描述各种技术时使用的语言类型，积极还是消极；在LinkedIn上的技能自述；参与过哪些项目，都干了多久。这也是目前从事大数据招聘的创业公司所采用的主要方法。

Gild希望未来能将算法用途拓宽，使其可以用于搜索和评估各种类型的劳动力，比如网站设计师、金融分析师，甚至零售店的销售人员。

Jobvite

招聘网站、公司官网、猎头公司是企业通常依赖的招聘路径，有没有更高效的路径，内部员工推荐高达50%的成功率似乎是不错的选择。美国加州的创业公司Jobvite让招聘公司的员工通过各自的社交网络分享目前空缺的职位，因为员工社交网络上的好友往往是与潜在招聘对象重合度很高的群体，让招聘信息在其中传播能够收到非常有效的招聘效果。

据报道称，德勤在内部也发布了类似的平台，员工层层传递出去，关联性传递，精确的雷达搜索，帮助HR搜索员工的朋友圈，当然员工社交圈的搜索也需要在员工授权公司可以使用自己的社交媒体的基础上进去。

这个平台与LinkedIn的报告数据相互依赖，在平台实现了三个特点，多层次传统（众包）、大数据授权和大数据引擎、所有数据的集合分析。技术正在赋予传统招聘业前未有的想像空间：

更大更准确的数据源。幸运的是，移动互联网的兴起和硬件设备的革新让人类能够捕获并记录前所未有规模的数据。人们估计把一个人一生相关生理、心理数据等全部记录下来，大约需要1000T的数据量（1024G等于一个T，一个iPhone最大存储是64G）。

数据生态链。移动设备、社交媒体信息、数据挖掘算法和以SAPHANA为代表的大数据方案，这些看似分离的要素结合在一起之后，代表新经济的未来商业模型出现，招聘也许只是其中之一。

但毫无疑问，这两个案例均无法回避如下几个至关重要的问题：

1）隐私德勤平台的激活率从注册时的2000多人，但实际激活只有几百人，员工显然相当担心隐私泄露。而获得GILD排名的程序员事先并不知道他们是数据库的组成部分，直到有意招聘的公司联系他们。

2）效果Gild软件无法追踪雇主和员工的后续发展，而且，与传统指标相比，算法毕竟只是概率而非实际结果。

3）算法也有偏见 大数据测量了能够测量的，但却忽略了测量不了的东西，如直觉和号召力，”当把人从算法中剔除后，可以把算法优化成神，但代价是什么呢？“《纽约时报》评论称。

无论如何，大公司已经开始在招聘这行下了大注。IBM收购Kenexa公司花了13亿美元，甲骨文收购Taleo花了19亿美元，而SAP收购SuccessFactors更是花了34亿美元，从收集数据、挖掘数据和数据分析入手，大公司正试图颠覆公司传统人力资源管理的行为方式。

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