Мы проанализировали миллионы точек данных по рекрутингу. Это то, что мы обнаружили.

В Atipica мы продвигаем науку найма, находя правильный баланс знаний людей и используя возможности машинного обучения. Именно это сочетание человеческого и искусственного интеллекта делает нас уникальными.

Хотя мы в первую очередь ориентируемся на количественную силу данных о талантах, мы одновременно работаем с нашими деловыми партнерами и клиентами, чтобы помочь им получить информацию, необходимую для улучшения их качественных целей - найма, найм и разнообразие.

Мы обнаружили схожие тенденции во всей отрасли - от стартапов с числом сотрудников менее пятидесяти до зрелых клиентов в сфере высоких технологий после IPO. Но самое главное, мы обнаружили, что у каждой компании были разные задачи, уникальные для их собственной истории и стадии роста.

Наш набор продуктов ориентирован на жизненный цикл талантов и возможности данных.

Но, учитывая, что нашим основателем и генеральным директором является женщина, которая работает в сфере технологий с семнадцати лет и является членом команды основателей Project Include, разнообразие является частью нашей ДНК.

Для этого мы применили автоматический, глубокий подход к анализу данных и обнаружили, что не существует единого решения для устранения долга за разнообразие в дырявом трубопроводе.

Мы заботимся об этом. Мы создали технологии, которые помогают разнообразию и вовлеченности.

Вот почему мы представляем серию сообщений в блогах, чтобы посмотреть, как подходы к привлечению талантов, основанные на данных, могут помочь разнообразию и вовлечению, а также предоставить отраслевые эталоны того, как работают ваши коллеги по технологиям.

Примечание. Алгоритмы определения расы и пола являются собственностью Atipica. Мы собрали общедоступные, географические и частные данные, чтобы использовать наши гендерные и расовые модели в привлечении талантов. Кроме того, благодаря использованию машинного обучения наши показатели точности превышают 96%.

Для всех ролей:

Мужчины перепредставлены в пуле кандидатов в среднем на 67%.

Однако среди наших клиентов женщины составляют в среднем 51% наемного резерва.

Тенденции, которые мы наблюдаем, заключаются в том, что кадровый резерв действительно обеспечивает сбалансированное гендерное представительство в компаниях. Это пример:

Почему?

Перво-наперво. Во всех компаниях, независимо от размера, сейчас они лучше справляются с привлечением и наймом талантов-женщин, чем 5+ лет назад.

Давайте посмотрим на другой пример, компания Y.

Потрясающе! Технологические компании делают успехи, не так ли?

В некоторой степени да.

Но эти изменения в тенденциях найма связаны с сочетанием вкладов компании и организационных предубеждений между разными командами, а также значительным поведением сотрудников по гендерному признаку.

Вот что мы обнаружили:

У мужчин есть выбор - кандидаты-мужчины отклоняют все компании гораздо чаще, чем кандидаты-женщины.

Женщины попадают в стеклянную дверь приема на работу - им отказывают при уровне отказов выше, чем в компании.

Но, поскольку женщины принимают роли чаще (в 2,5 раза), чем мужчины, это приводит к более гендерному равенству кадровых резервов.

Это верно для большинства ИТ-компаний независимо от ролей.

Гендерная диверсификация технических сотрудников в основном связана с…. претенденты-женщины. Они охотнее соглашаются на роли, если им дают письмо с предложением.

Более глубокое погружение

Как видно выше, общая аналитика может дать интересные выводы. Но каждый клиент рассказывает свою историю через свои структурированные данные, найденные в их системах отслеживания кандидатов (ATS), и неструктурированные данные (резюме, сопроводительные письма и т. Д.).

Наши проприетарные модели для пола и расы ориентированы на это - на жизненный цикл таланта. Мы можем точно определить, где именно в воронке, какая роль, кто, какое местоположение и другие факторы найма способствуют возникновению различий в дырявой воронке. А также то, как вы сравниваете с другими игроками отрасли.

Мы можем делать это автоматически, в режиме реального времени, без самоотчетов от ваших кандидатов и комиссий по собеседованию.

Принимая все это во внимание, Atipica может исследовать предубеждения (и подразумеваемые -измы), которые приводят к более высокому уровню отказов женщин. Используя наш набор продуктов, мы помогаем компаниям реструктурировать операции и процессы набора персонала, чтобы улучшить их цели в области талантов и использовать инновационные решения для их целей найма.

Наши следующие шаги в Atipica - это посмотреть, являются ли обнаруженные нами различия случайными или они статистически значимы, и если да, то как влияет разнообразие на весь талант жизненный цикл - от приема на работу и вовлечения сотрудников, опросов по культуре и общих данных компании - влияет на конечные цели. Мы стремимся использовать аналогичный подход к этому исследованию:

«Разница в служебных оценках в пользу мужчин, но составляющая лишь 1% вариативности оценок, может привести к созданию организационной структуры, в которой 65% должностей самого высокого уровня занимают мужчины. .

Таким образом, относительно небольшой эффект предвзятости по признаку пола в оценках результатов работы привел к существенно более низким показателям продвижения по службе для женщин, что привело к пропорционально меньшему количеству женщин, чем мужчин, на высших уровнях организации ». (Мартелл и др.)

Хотите узнать больше?

Свяжитесь с нами по адресу [email protected] или посетите нас по адресу www.atipicainc.com