¿Podría tener éxito una aplicación de inteligencia artificial, que analiza datos y recomienda si vale la pena solicitar un trabajo?

La gente ya paga una variedad de tarifas para estar en las listas de trabajo. Es una abominación.

Pero, la gente llama todo el tiempo ofreciendo trabajos. Muchos de los trabajos son bastante horribles.

La combinación de trabajos se realiza mediante palabras clave y ejecutores humanos (las personas que dicen que están tratando de ayudarlo) hacen un trabajo miserable al leer las palabras clave y comprender qué es lo que está tratando de hacer con usted mismo.

Entonces, la ‘IA’ que ya está en uso es realmente bastante mala. Eso es malo.

Recuerdo cuando hubo una nueva compañía de OCR que comenzó a leer los currículos y la búsqueda de empleo cambió. Se supone que es mejor para todos, empleadores, trabajadores. Pero, realmente es cuando la palabra clave (que es horriblemente falsa) comenzó a ser una prioridad para encontrar trabajo.

¿Cuántos chefs de Cordon Bleu han sido emparejados con los puestos de trabajo de McDonalds hasta ahora? ¡Muchos!

DE ACUERDO. Pero, cuando cede y toma un trabajo que no lo llevará a ninguna parte más cercano a su meta, ni ayudará a su carrera o incluso pagará lo suficientemente bien como para sobrevivir en las ciudades ricas en empleos, ¿cuáles son otros parámetros que nunca se investigan?

Comencé con empresas contratistas en los últimos años. Son bastante malos en el trato a las personas. Y, algunas pruebas de empuje para llegar a la mayoría de sus trabajos. Esto se parece más a las pruebas de competencia de Java para trabajos que requieren Java, pero si Java hubiera sido la elección equivocada para el desarrollo técnico.

Aquellos de nosotros que hacemos esto por trabajo podemos preguntar fácilmente si ciertos desarrollos están siendo bien dirigidos. No puedo pensar en ninguna empresa de colocación, compañía contratista u otra que se preocupe por preguntar si la administración de un proyecto tiene alguna idea de cómo ejecutar su proyecto.

Dado que muchas organizaciones pueden producir basura absoluta y aún obtener clientes, las empresas de colocación son más propensas a errar al usar el dinero como una señal de que un proyecto es bueno. Y también pueden programar máquinas para decirles con qué empresas es bueno trabajar en función de este criterio.

Bueno, tomé algunos contratos. Los aburridos a veces se corrían mejor. Pero no siempre. A veces, los aburridos son proyectos estúpidos que permiten que un club de estilo de vida se los coma a expensas corporativas. Pero, dados los criterios de dinero, las empresas de colocación, con sus algoritmos de comparación de palabras clave y evaluación orientada al dinero, le dirán al posible trabajador que están caminando hacia el mejor lugar posible. Y así, les mienten deliberadamente a los futuros empleados sobre sus futuros trabajos, no necesariamente porque lo saben, sino porque no miran más allá de la superficie.

Tomé entrevistas en posiciones mal emparejadas solo porque me preocupé por mi salario durante los próximos seis meses y estaba dispuesta a considerar proyectos basura de corta duración como no malvados.

Una vez me sacaron de una entrevista en Apple cuando una de las rubias altas más obscenamente malcriadas me sacó de hablar con su equipo indio por cualquier razón, excepto que probablemente se despierte por la mañana y estudie su propia cara en el espejo. y pregunta quién es la más bella de todas. El trabajo me parecía algo miserable. Y, estaban hablando de querer un ingeniero. Llegar a la entrevista fue una pesadilla, terminé horas tarde debido al tráfico de San José. Alguien me preguntó sobre mi peor experiencia laboral. Erring hacia la honestidad, les conté sobre el profesor desnudo en CMU que me echó de ser un asistente de investigación, solo porque quería evitar más cargos de acoso sexual. Quizás la joven que no respetaba a los profesionales experimentados pensaba que estaba siendo perversa. O, tal vez ella odia la honestidad. O, quizás ella pensó que tal profesor era un tipo genial. Como sea, recibí un insulto cuando debería haber tenido más respeto. Recibí este insulto de alguien que cree que ella tiene derecho.

Nunca debí haber ido a esa entrevista. Me hizo pensar que la cultura de Apple es horrible. Creció una rama más en el árbol del conocimiento que tiene que ver con por qué algunas personas son horribles. Y, me faltó mi tiempo.

La empresa de colocación, una compañía con la que habló mucho sobre el tipo de cosas que me gustaría hacer, había formado su propia opinión intolerante sobre lo que debería estar haciendo. Escuché al gerente por teléfono ladrando sobre lo que él cree que debería ser mi rol. El hombre más probable estaba a punto de rascarse sus propias bolas. (No podría pensar en otra forma de decirlo). Es como tener un mono al otro lado de la línea para decidir si usted es un taxista de comercio o un fabricante de sopas. Pero, el chico nunca te escuchó realmente, y está tan seguro de que está escribiendo que se regodea.

Pero, tomé un trabajo de esa empresa. “¡Por fin!”, Pensé. Y, sí, encontré un líder de trabajo psicopático más que sabía cuándo actuar obsequiosamente y cuándo hacer algunas travesuras. El gordo calvo entró una vez sin usar su ropa interior. Me lo contó y actuó tímidamente. Tuve que fijarme en la vista de su peludo y gordo trasero sentado en mi silla en mi cubículo mientras él hablaba sobre las formas de hacer que un programa saliera mal. Por supuesto, escogió el camino más destructivo para el proyecto. Estaba feliz de que no estuviera tan desnudo como mi profesor en la universidad.

DE ACUERDO. La empresa de colocación. Una de las firmas más grandes en el negocio.

¿Por qué tenemos que lidiar con tal basura?

Solo quiero encontrar trabajo real. Por lo tanto, siempre tengo que preguntar a cualquiera de estos posibles trabajos cuál es el proyecto. Nadie me puede decir. Por lo tanto, solo puedo averiguar si llegué a una entrevista, que solo obtendré si la gente abandona algún prejuicio. Llego y tengo que averiguar de primera mano si el grupo de la empresa, sin importar qué tan grande o pequeño sea, qué tan famoso o desconocido sea, sabe lo que están haciendo. Yo soy el que se ‘rechaza’ si sospecho que la persona a cargo es un idiota.

¿El grado que tiene la persona indica inteligencia? ¡No! Solo puedes probar a la persona por un comportamiento razonable de su parte hablando con ellos, por lo que parece. Sin embargo, puede hablar con una persona que sea razonable solo para descubrir el primer día de su trabajo que nunca volverá a ver a esa persona, una forma de cebo y cambio.

La cosa del cebo y el cambio sucedió en la compañía con el tipo gordo calvo que a veces se esforzaba por no usar ropa interior. Hablé con un chico, evalué que el chico estaba en ascenso y tenía alguna idea sobre la tecnología que se estaba utilizando. Pero, nunca lo volví a ver. La empresa resultó ser una empresa de proyectos de defensa muy grande y conocida. (Sin decir más.)

Entonces, ¿me hubiera gustado un programa que realmente pudiera decirme qué es un proyecto y para quién trabajaré? ¡¡¡¡¡¡¡¡SÍ!!!!!!!!

Y estoy seguro, realmente seguro, de que no estoy solo en esto.

Por ejemplo, en la última compañía, si hubiera tenido alguna forma de saber que la persona con la que pasaría la mayor parte del tiempo tenía antecedentes de haber sido arrestado por borrachos en público, me habría cuidado más cuidadosamente. Podría haber aceptado el trabajo y haber establecido una forma formal de comunicarme con mi tema desde el principio. También me hubiera gustado saber más sobre el equilibrio de poder en la situación. Los miembros de la compañía tenían el derecho de tomar malas decisiones y hacer que sus malas decisiones se reflejaran en mí como si yo hubiera causado problemas técnicos. Pero, su capacidad técnica no era tan buena, y eso era una fuente de problemas. Si hubiera podido tener alguna información sobre eso, habría ayudado. Hubiera sido bueno si supiera que la persona que me entrevistó era alguien con quien nunca volvería a encontrarme. Y, el proyecto ya tenía algo de equipaje con personas que se iban. Si tuviera una idea de lo que sucedió antes en ese sentido, la situación hubiera sido mejor.

Podría haber tomado el trabajo incluso con ciertos problemas si hubiera tenido algún conocimiento por adelantado. Pero, podría haber evitado el trabajo por completo, incluso si eso significaba ser realmente pobre por un tiempo.

Luego, hay realidades cotidianas de estar en un lugar. San José, es extremadamente caro. Y, estos tipos realmente no proporcionaron ningún dinero para quedarse en el área. Por lo tanto, un acuerdo justo para permanecer en el área podría haberse resuelto como algo exigido por un sistema informático. Por ejemplo, podría ser una ley estatal que un programa de inteligencia artificial que organiza que los trabajadores estén en un lugar establezca a los trabajadores con residencia temporal o algún otro acuerdo. Además, la gente cree que tienes que estar en sus oficinas para trabajar. Pero ese no es siempre el caso. Un programa de AI podría al menos informar sobre cuánto tiene que estar el trabajador en las oficinas de sus sujetos.

De hecho, si no tuviera que quedarme en el pequeño espacio de oficina improvisado para los últimos proyectos, podría haber tenido una mejor interacción con los sujetos. Pero, realmente no fue una buena interacción. No es lo peor. Pero, no en el ámbito de una interacción decente.

Entonces, creo que hay muchas maneras en que un programa podría ayudar. Pienso que puede ayudar principalmente porque las personas que traen empleados no tienen ideas prácticas sobre cómo traer a los trabajadores para empezar. Hay demasiadas cosas subjetivas en la mesa. Cosas como: “Ahora puedo ser el jefe”, vs “este proyecto requiere tanta gente” o “Ahora puedo decirle a alguien qué hacer” vs “No sé cómo hacer estas cosas, así que simplemente deje que ese tipo termine su trabajo ”. La gente no entiende que la gerencia o el liderazgo no es su nueva posición de poder o su oportunidad de tener juguetes humanos por primera vez en sus vidas patéticas. Por lo tanto, se puede hacer mucho para que los procesos de dotación de personal sean objetivos y para satisfacer a quienes trabajan tan bien como a los que emplean.

Por ejemplo, exigir que alguien venga a su oficina cuando no sea necesario. El empleado debe someterse a una gran cantidad de estrés y tensión para llegar a la oficina, y luego tienen que soportar que sus vidas personales sean investigadas. Nada de eso es agradable. Lo que como almuerzo es mi propio negocio. Si podemos disfrutar de eso juntos, bien. Pero, si empiezas a profundizar en mis elecciones y me dices que debería saber mejor, creo que empieza a interferir con el trabajo. Algo como el almuerzo es algo pequeño, pero la gente no los detiene y lo siguiente que sabes es que estás viendo partes del cuerpo. (O tal vez alguien pasará grandes cantidades de tiempo tratando de convertirte a su religión, también un poco demasiado invasivo, pero más agradable de alguna manera).

Educación, avance, el éxito de los proyectos no necesita basura. Puede ser más objetivo. ¿Puede un programa de inteligencia artificial hacer algo más objetivo?

Creo que es posible. Pero, creo que los intentos pasados ​​fueron una farsa, como la combinación de palabras clave, que todos sufrimos desde ahora más que ser ayudados de alguna manera. Tales programas, que podrían considerarse programas de IA, son realmente malos, horribles, horribles, despreciables y aborrecibles. Ya estamos depositando gran fe en tales farsas.

Entonces, estoy bastante seguro de que un programa de inteligencia artificial realmente bueno, un programa de inteligencia artificial maravilloso, sería muy exitoso.

A corto plazo – si. A largo plazo – no. Y depende de la calidad de la aplicación.

No estoy de acuerdo con Malcolm Gladwell en esto. Cuando un campo es nuevo, puede necesitar solo, digamos, 5,000 horas para sobresalir. A medida que madura esto se eleva, eventualmente al infinito.

Pero la calidad del aprendizaje también es importante. El aprendizaje humano es un proceso altamente ineficiente. El aprendizaje automático está en su infancia, pero en los próximos años se moverá muy por delante del aprendizaje humano y lo hará redundante. Ningún ser humano, sin importar lo inteligente o bien educado, se parará en el primer paso de la escala de aprendizaje que las máquinas tienen a su disposición.

En el corto plazo hay, sin embargo, un mercado, donde hay un mercado, hay una aplicación. Pero se aplica la misma regla de estándares crecientes. No se pueden clasificar las posiciones de datos científicos solo con una lista de verificación de estilo Trello. Y la respuesta, cada vez más, será utilizar una máquina. Las ventas de la aplicación se limitarán a las organizaciones de pistas de esquí (¿Alguien dijo Salud) que, irracionalmente, clasifican al humano por encima de la máquina? Y probablemente preferirían tener un PDF o un folleto en papel en lugar de una aplicación.

Depende de lo que significa “vale la pena solicitar”.

Si significa seleccionar trabajos que se ajusten aproximadamente a sus habilidades, industria y ubicación, entonces sí, estos ya existen y algunos de ellos pueden rendir razonablemente bien. Pero eso es una barra baja.

Si esto significa identificar un trabajo en el que probablemente recibirá una llamada, entonces no (no de la manera en que piensa; vea a continuación) debido a la falta de conocimiento e incentivos. Las razones por las que los candidatos son devueltos tienen más que ver con la dinámica interna de la empresa, a quién más ha aplicado, lo que realmente busca un gerente de selección o contratación (a diferencia de lo que han dicho públicamente), la composición del equipo actual , y así. Ninguno de estos son puntos de datos disponibles para el público o una aplicación de AI. Además, las empresas no tienen incentivos para decirles a los candidatos rechazados por qué no pudieron pasar a la siguiente ronda. Las predicciones obtienen retroalimentación débil.

El santo grial para los solicitantes de empleo sería un agente inteligente que podría identificar ofertas de trabajo que resultarán en una oferta con cierta frecuencia objetivo. Esto es aún menos probable.

Dada la forma en que funciona la contratación en los EE. UU., El diseño predictivo más prometedor sería decirle al sistema tres cosas: 1) si cree que es una buena opción; 2) si conoces a alguien relevante en la empresa; y 3) si pueden ser un defensor fuerte para usted. Si la respuesta a las tres es sí, vale la pena solicitar el puesto. Si todos son no, entonces no vale la pena. En algún lugar en el medio y estás abajo para lanzar una moneda.

Bueno, su consumidor objetivo es un consumidor sin trabajo, por lo que afectará enormemente su precio. Sin embargo, si tiene suficientes datos, y puede crear esta aplicación lo suficientemente barata (tanto en tiempo como en dinero), entonces puedo ver cómo funciona ese esfuerzo.

¿Quieres decir como Joblint pero más inteligente? 😀

Técnicamente es definitivamente posible, así que en ese sentido puede tener éxito. Pero financieramente es muy dudoso. Las empresas no van a pagar porque quieren que todas sus ofertas de trabajo se consideren válidas y los desempleados tienden a ahorrar dinero y gastan su tiempo porque tienen más tiempo que dinero.