Kohtinguportaalid inspireerisid värbamisteenust looma

Talendiotsingu ning meeskonna arendamise ettevõtte Teamscope juhatuse liikme Alo Arro sõnul sai idee alguse tühimikust personaliotsingu turul.

“Minu onu, kes on ka Teamscope’i kaasasutaja (Tõnis Arro – toim), on 30 aastat töötanud personaliotsingu valdkonnas, kuid siiani pole tal head arusaama sellest, kuidas mõista, milline inimene millisesse meeskonda sobib,” rääkis Arro. Ta selgitas, et seni on uute inimeste palkamine käinud enamjaolt kõhutunde järgi, mis ei pruugi olla kuigi hea neil, kes värbamisega iga päev ei tegele. Seetõttu tekkis Teamscope’i meeskonnal soov leida andmetel põhinev viis, kuidas aru saada, kas kandidaat sobib meeskonda peale oma oskuste ja kogemuste ka inimesena.

Arro sõnul andsid uue värbamistööriista loomisel inspiratsiooni kohtinguportaalid, mis oskavad lugeda neile kättesaadavat informatsiooni ning selle põhjal moodustada stabiilseid ja õnnelikke paare.

“Miks ei võiks sama mudelit kasutada ka selleks, et komplekteerida õnnelikke ja produktiivseid meeskondi ning asendada kõhutunne andmetega?” leidis Arro. Ta märkis, et olemas on küll palju tööriistu, mis aitavad kandidaati profileerida indiviidina, kuid puudu on tööriist, mis aitab võrrelda indiviidi sobivust terve meeskonnaga.

Andmeteadusel, masinõppel ning algoritmidel põhineva värbamisteenuse loomiseks töötati läbi sadu teadustöid, et aru saada, mis on tiimidünaamika puhul oluline ning mida tööriist peaks kindlasti arvesse võtma. Teadustööde ja isiksusetestide põhjal valmis platvorm, mis lihtsustatuna koosneb viiest komponendist: meeskonna kaardistamine, tagasiside andmine meeskonnaliikmetele, kandidaadi profileerimine, kandidaadi võrdlus meeskonnaga ning tagasiside ja soovitused.

Aitab parandada meeskonnatööd

Meeskonna analüüs kaardistab kogu tiimi, et aru saada, milline on konkreetse meeskonna kultuur ja dünaamika. Selleks täidavad kõik meeskonnaliikmed teste, luues enda profiili, kus on kirjas isikuomadused, põhiväärtused, mis inimest motiveerib, kuidas ta otsuseid teeb ning kuidas talle meeldib koostööd teha. Samuti selgub testist kogu meeskonna profiil, näiteks kuivõrd koostööaltid ollakse või milline on meeskonna stressitaluvus.

Arro on veendunud, et taoline meeskonnapildi loomine ei aita kaasa ainult värbamisele, vaid ka meeskonna efektiivsemale igapäevatööle.

“Paljud ettevõtted kaardistavad oma kultuuri ülevalt alla ning töötajad peavad seda järgima. Ettevõtted aga ei ole enam homogeensed – tiimid on erinevad ning neil on ka erinev kultuur, mistõttu tuleb kultuuri kaardistada alt üles,” selgitas Arro. Seega on tema hinnangul oluline, et inimene sobituks nende kaastöötajatega, kellega ta iga päev ühes toas istub, ning vähem tähtis on see, kuidas ta sobitub ettevõtte juhtfiguuri seatud põhiväärtustega.

“Inimest pole mõtet raamidesse suruda või sundida samastuma, sest seda ei juhtu. Väärtused ei muutu nii lihtsalt – parem on neist aru saada ning seada teadlikult motiveerivaid eesmärke,” nentis Arro. 

Pärast meeskonna profileerimist võetakse tavalise värbamisprotsessi abil leitud lõppvooru kandidaadid ning palutakse neil samu teste täita. Testi tulemusel näidatakse ära kandidaadi suhtelised tugevused ja nõrkused ning ohukohad, mis kaasnevad kandidaadi meeskonda värbamisel.

“Seega saab lisaks CVs nähtud kogemusele ja oskustele ka teaduslikult põhjendatud aluse kõige sobivama kandidaadi valikuks ning enam ei pea lootma, et seekord läks personaliotsinguga hästi,” kirjeldas Arro. Hea sobivusega kandidaadid püsivad tema sõnul ettevõttes tavaliselt neli korda kauem.

Sobib lisameetodina teiste kõrval

Talendijuhtimise ettevõtte Fontes partner ja personaliotsingujuht Eva Lelumees peab algoritmil põhinevat värbamisteenust väga mõistlikuks lisainformatsiooni hankimise võimaluseks. “Kuna hästi toimivad meeskonnad jagavad üldjuhul ka ühiseid väärtusi ja hoiakuid, siis varakult meeskonnaga haakumise kohta info saamiseks on Teamscope'i meetod päris hea teiste värbamist ja sobivusotsuseid toetavate meetodite juures,” lausus Lelumees.

Ta usub, et teenuse tugevused on eelkõige tehnoloogia ja algoritm, mis võtab arvesse teatud kriteeriumid ja suudab objektiivselt informatsiooni analüüsida. Nõrkuseks see-eest peab ta analüüsitava info piiratust ehk kandidaatide kohta ei pruugi olla piisavalt infot, mille põhjal algoritm saab adekvaatseid otsuseid teha.