A fényesre polírozott önéletrajzból alig derül ki valami

Nem szeretem a sportfilmeket, a baseballról szólókat még kevésbé, de van egy kivétel, a címe Pénzcsináló, az angol eredetiben: Moneyball. A film valódi történetet dolgoz fel, főszereplője Billy Beane, egykori játékos és klubvezető, aki a semmiből hozta fel a legjobbak közé parkolópályára került csapatát. Nem a hollywoodi klisékből ismert lelkesítő szólamokkal, hanem egyszerű adatelemzéssel.

Billyt jó sorsa egy Yale-en végzett fiatal közgazdásszal hozta össze, aki azt ígérte neki, minden idők legszerényebb büdzséjéből segít felállítani minden idők legjobb csapatát – pusztán az elérhető játékos-statisztikák alapos feldolgozásával. Míg a konkurens csapatok sztárokat kerestek, s közben megcsontosodott szakmai babonákra alapoztak, őket egy dolog érdekelte: egy dobó dobjon nagyot, és hosszú távon is legyen meggyőző a statisztikája. Az sem baj, ha furcsák a mozdulatai vagy kevésbé vonzó láványt nyújt a pályán. A kitartó statisztikázással olyan csapatot állítottak össze, amely a liga legjobbjait is leiskolázta. Ma már minden klub Billy Beanék moneyball névre keresztelt módszerét használja Amerikában.

Nem szükséges különösebb érzékenység az áthallások iránt, hogy megállapítsuk, a film a baseballnál valami sokkal fontosabbról szól (elnézést a rajongóktól). Számomra elsősorban arról, hogyan találjuk meg azt a személyt, aki nélkül nem lehet teljes a csapat. És persze a pénzről, ha az ideális munkaerőt keresve cégünk gyarapodására gondolunk. A kérdés, hogyan és hol kutassunk a nagy reménység után. Az én javaslatom: az online információs rengetegben és a vállalat belső hálózatain.

Ma már a HR szakemberek is egyetértenek abban, hogy a fényesre polírozott önéletrajzokból, körmönfont kísérőlevelekből jóformán semmi nem derül ki a pályázókban rejlő lehetőségekről. A digitális előéletükből viszont annál több. A big data alapú adatelemzéssel olyan, korábban szakmai axiómaként kezelt állítások dőlnek meg, mint hogy az állásukat gyakrabban váltók minden munkaadójukhoz következetesen hűtlenek, vagy hogy a büntetett előéletűek megbízhatatlanok. E két utóbbira éppen egy amerikai call centerben végzett kutatás cáfolt rá, melyben 30 ezer dolgozó mindennapi munkájának digitális nyomait elemezték, számszerűen 3 milliót.

Az interneten szinte minden aktív megnyilvánulásunk – hozzászólás, fájlmegosztás vagy egérkattintás – digitális jelet hagy, melyből sok minden kiolvasható. Többek között az is, alkalmasak vagyunk-e egy bizonyos pozíció betöltésére. Egy programozó saját fejlesztésű mobilalkalmazást oszt meg egy online közösségben, egy marektingvezető cikket ír a célcsoport-szegmentálás rejtelmeiről egy üzleti portál számára: szakmai életünk az irodai munka után az interneten folytatódik, és nyomon követhető. A tehetségek felkutatására szakosodott cégek követik is a forró nyomot, sőt okos szoftvereik segítségével azt is megmondják, kit érdemes még azelőtt megkörnyékezni, hogy egyáltalán megérlelődött volna benne a váltás gondolata.

Mielőtt azonban az interneten cikázó fejvadászok segítségét kérnénk, nézzünk körül házon belül – akit keresünk, néha ott van az orrunk előtt. A munkájukat lelkesen és eredményesen végző dolgozók szívesen osztják meg tapasztalataikat kollégáikkal a vállalat belső hálózatain; őket a menedzsment is jobban látja, és egy fontos, új mebízatás esetén elsőként jöhetnek számításba. Ha többezer kolléga között szeretnénk megtalálni az adott pozícióra legalkalmasabbat, kövessük Billy Bean stratégiáját, és ne sajnáljuk az időt a statisztikázásra. A munka nagy részét úgyis a számítógép végzi el, és minden algoritmusában érzi, miről szól a moneyball.