Changing Talent Assessments with Video Games ft. Gianluca Ferremi

В подкасте Predictable Revenue Podcast Collin Stewart поговорил с Gianluca Ferremi, CEO и со-основателем WisePath, чтобы разобрать обманчиво простой вопрос: почему так много наймов оказываются неудачными?

Ответ Gianluca бросает вызов общепринятому нарративу. Почти половина новых сотрудников не приживается, и большинство провалов не имеют ничего общего с техническими навыками. Это указывает на более глубокую проблему.

Дело не в проблеме таланта, а в проблеме измерения. Потому что если вы не можете измерить, как люди ведут себя на самом деле, вы не можете предсказать, как они будут работать.

Скрытая причина провалов найма

Найм не стал внезапно хуже во время пандемии — изменилась наша способность видеть проблему.

Годами система казалась работающей, потому что была оптимизирована под сигналы, которые легко оценить: резюме, дипломы и технические навыки. Эти входные данные структурированы, сравнимы и масштабируемы на большие пулы кандидатов.

Но они также неполны.

Они говорят, что человек знает, но не то, как он действует. А в большинстве ролей результаты гораздо сильнее зависят от того, как человек думает, общается, адаптируется и справляется с давлением, чем от того, что он может продемонстрировать в контролируемом ассессменте.

Пандемия обнажила уже существовавшую проблему.

Когда среда стала более изменчивой и менее структурированной, разрыв между технической компетентностью и реальной эффективностью стало невозможно игнорировать.

В результате возникает паттерн, слишком хорошо знакомый большинству компаний: кандидатов нанимают, потому что они соответствуют измеримым критериям, и увольняют, потому что они не дотягивают в тех областях, которые никогда толком не оценивались.

Soft skills — настоящий дифференциатор

Если бы провалы найма касались только навыков, решение было бы простым: больше обучать, лучше тестировать, поднимать планку. Но эффективность работает не так.

В продажах есть простой принцип: вы не создаёте спрос, вы выявляете неудовлетворённые потребности. Задача — понять, что уже есть, и подогнать решение под это.

Та же логика применима внутри компании: люди не проваливаются в изоляции, они проваливаются в контексте.

Сотрудник может быть очень способным и при этом плохо работать, если среда не соответствует тому, как он думает, общается или действует. Поставьте того же человека в другую команду, под другого руководителя или на роль, лучше подходящую его сильным сторонам, — и результат полностью изменится.

Именно поэтому эффективность так часто диагностируется неверно.

Её принимают за отражение способностей, тогда как на самом деле это функция соответствия.

Эффективность — это не только способности. Эффективность = способности × среда.

Пока вы не понимаете обе стороны этого уравнения, вы оцениваете лишь то, насколько удачно люди вписались в ту систему, в которую вы их поместили.

Инсайт, стоящий за WisePath

Если эффективность зависит от поведения, следующий вопрос прост: как вообще его наблюдать?

Большинство компаний полагаются на интервью, ассессменты и структурированные тесты. Но у всех у них один и тот же изъян: это искусственные среды, где кандидат знает, что его оценивают, — и это меняет всё.

В тот момент, когда вы знаете, что вас тестируют, вы перестаёте быть собой. Вы оптимизируете под «правильный» ответ, управляете впечатлением, играете роль. Вы получаете не настоящее поведение, а его отполированную версию.

Именно поэтому традиционные ассессменты изначально предвзяты.

Они не измеряют, как человек действует изо дня в день, — они лишь измеряют, насколько хорошо человек умеет симулировать компетентность в контролируемой обстановке.

Но настоящие способности проявляются там, где нет сценария, нет очевидно правильного ответа и нет давления производить впечатление на оценщика. Они проявляются, когда люди забывают, что их измеряют.

Почему видеоигры работают (контрарианская ставка)

Итак, если вы хотите понять, как человек ведёт себя на самом деле, вам нужна среда, где он перестаёт играть роль и начинает действовать естественно.

Вот здесь и появляется контрарианская ставка: видеоигры — потому что они создают именно те условия, которые традиционные ассессменты создать не могут.

Нет интервьюера. Нет сценария. Нет очевидного «правильного» ответа.

Только динамичная среда, где у решений есть последствия и задачи приходится решать в реальном времени. И, что критически важно, нет давления кого-то впечатлить.

Это сочетание меняет поведение.

Люди перестают оптимизировать под восприятие и начинают оптимизировать под результат. Они экспериментируют, адаптируются, реагируют — и раскрывают, как они на самом деле думают.

Игры измеряют не то, что вы говорите, что сделали бы, а то, что вы действительно делаете.

А поскольку среды сложны — часто сложнее повседневной работы, — вы получаете более чёткий сигнал о том, как человек справляется с неоднозначностью, давлением и компромиссами. Не в теории, а на практике.

Момент product-market fit

Многие идеи звучат убедительно в теории, но product-market fit — это момент, когда разговор меняется.

На раннем этапе каждое обсуждение начинается одинаково: вы объясняете, почему проблема важна? Почему существующие подходы не работают? Почему это вообще должно кого-то волновать? Это рутина. Но в какой-то момент динамика переворачивается.

Клиентов больше не нужно убеждать, что проблема существует, — они её уже ощущают. Разговор переходит от почему это важно к как нам это использовать.

Именно тогда вы понимаете, что что-то изменилось.

Для Gianluca сигнал был прост: цена перестала быть возражением.

Вместо того чтобы сопротивляться, клиенты уже держали в голове бюджет. Вместо споров о самой предпосылке они хотели понять реализацию. Куда это встраивается в их процесс найма, как быстро можно развернуть?

Product-market fit — это не когда люди говорят, что ваша идея интересна, это когда они готовы действовать. И когда это происходит, всё дальнейшее становится легче — потому что product-market fit не просто валидирует продукт, он умножает каждое последующее go-to-market усилие.

Уроки GTM (здесь основатели находят ценность)

Дойти до product-market fit — одно, а понять, как выйти на клиентов, — совсем другое. Первые клиенты пришли не из масштабируемых каналов, а из нетворка.

Это не уникально, но неизбежно.

Когда вы выводите на рынок что-то новое, особенно то, что бросает вызов привычным представлениям о найме, доверие важнее охвата. Тёплые знакомства открывают двери, которые холодные касания не откроют. Но это лишь старт.

Что действительно дало объём на раннем этапе — это ивенты.

У продукта есть встроенное преимущество: он вызывает любопытство. «Использовать видеоигры для оценки кандидатов» — это достаточно неожиданно, чтобы запустить разговор. Люди хотят это увидеть, понять и оспорить.

Это любопытство — палка о двух концах… При правильной подаче оно притягивает людей, при неправильной — превращает продукт в выглядящий как трюк. Именно поэтому критически важен месседжинг.

Если ваш продукт звучит безумно, то ваша первая проблема — не дистрибуция, а позиционирование. Нужно проделать работу, чтобы чётко обозначить проблему, прежде чем представить решение. Иначе люди отбросят идею, не успев в ней разобраться.

Вывод прост: на раннем этапе то, как вы объясняете продукт, важно не меньше самого продукта. Потому что если люди не воспримут его всерьёз, они никогда не зайдут достаточно далеко, чтобы увидеть, что он работает.

Большой тренд (связь с AI)

Всё это становится более актуальным, если посмотреть, куда движется рынок.

Годами технические навыки были основным фильтром. Они были редки, их было трудно приобрести и легко обосновать как критерий найма. Это быстро меняется.

AI стремительно превращает хард-скиллы в товар… Задачи, которые когда-то требовали специализированных знаний, теперь могут выполняться, дополняться или полностью браться на себя более быстрыми и дешёвыми системами.

А значит, ценность этих навыков сжимается. Чего не сжимается так же — это человеческое поведение.

Как человек мыслит в условиях неопределённости? Как он принимает решения при неполной информации? Как он сотрудничает, адаптируется и реагирует под давлением?

Это нелегко автоматизировать, и это не проявляется в резюме.

Так что узкое место смещается.

Вопрос больше не в том, может ли человек выполнить работу, а в том, как он действует, выполняя её. По мере того как AI делает технические навыки дешевле, человеческое поведение становится единственным реальным конкурентным преимуществом.

Заключение

Плейбук найма, на который опирается большинство компаний, был построен для мира, где технические навыки были редкими и стабильными. Этого мира больше нет.

По мере того как AI снижает стоимость исполнения, преимущество смещается к тому, как люди думают, адаптируются и действуют в реальных средах, — а не к тому, как они себя проявляют в контролируемых.

Компании, которые научатся это измерять, будут нанимать иначе. И со временем они обгонят тех, кто этого не сделает.

НЕТ ВРЕМЕНИ ЧИТАТЬ?