Milano merkezli teknoloji şirketi Bending Spoons, uyguladığı yeni nesil insan kaynakları politikalarıyla dikkat çekiyor. Şirket bünyesinde yer alan AOL, Evernote ve Vimeo gibi küresel platformlar, şirketin seçici işe alım süreçlerinin bir parçası olarak görülüyor. Geçtiğimiz yıl dünya genelinden toplam 800 bin iş başvurusu alan kurum, bu adaylar arasından yalnızca 286 kişiyi bünyesine katabildi.
Harvard'dan Daha Zorlu Seçim Süreci
Şirketin uyguladığı yüzde 0,036'lık kabul oranı, dünyanın en prestijli eğitim kurumlarından biri olan Harvard Üniversitesi'nin kabul oranlarından yaklaşık 100 kat daha düşük bir seviyede seyrediyor. Bilimsel verilere dayanan çok aşamalı bir "yetenek avı" stratejisi izlendiği belirtiliyor. Geleneksel mülakat yöntemlerinin yetersizliği vurgulanırken, süreçlerin matematiksel modellerle yönetildiği ifade ediliyor.
"Sıradan bir mülakat neredeyse yazı tura atmak kadar öngörü sağlayabiliyor. Bu nedenle süreci mümkün olduğunca bilimsel hale getirdik"
Bending Spoons CEO'su Luca Ferrari, mevcut mülakat modellerinin öngörülebilirliğini sert bir dille eleştirdi. Şirket bünyesinde adayların performansı şansa bırakılmıyor. Mülakat sorularının standartlaştırıldığı, yanıtların belirli kriterlere göre puanlandığı ve tüm verilerin yapay zeka destekli özel modeller aracılığıyla analiz edildiği kaydediliyor.
Akıl Oyunları ve Karakter Analizi
İlk eleme aşamasından sonra yaklaşık 60 bin aday, akıl yürütme ve hızlı karar verme yetilerini ölçen zorlu testlere tabi tutuluyor. Bu aşamayı geçen 3 bin 300 aday arasından yapılan seçimlerle, nihai olarak sadece 286 çalışan sisteme dahil ediliyor. Yapay zeka destekli algoritmanın sadece teknik becerileri değil, adayların nezaket düzeylerini ve iletişim biçimlerini de değerlendirdiği bildiriliyor.
Luca Ferrari, üst düzey yöneticilere karşı nezaket göstermeyen ancak alt kademe çalışanlara saygısızlık yapan adayların doğrudan elendiğini belirtti. 2013 yılında kurulan ve 700 kişilik bir ekiple faaliyet gösteren şirket, işe alınan personelin performansını kritik periyotlarda analiz ederek yapay zeka modelini sürekli optimize ediyor.
