Стартап недоучки из Гарварда создал компьютерную игру для отбора кандидатов в McKinsey
Инновационный метод отбора талантов в виде игры основан на том, как кандидаты думают и решают проблемы, а не на том, что знают.
Инновационный метод отбора талантов в виде игры основан на том, как кандидаты думают и решают проблемы, а не на том, что знают.
Я знаком с темой таких симуляторов. Они обычно основаны на имитационном моделировании. В работе с имитационной моделью довольно сложно просчитать оптимальный выбор на каждом шаге - слишком много факторов, часть из которых заведомо скрыта. И мало времени, чтобы всё это дело учесть и просчить. В такой ситуации правильный подход - прикинуть сколько вообще есть ходов, потратить первые 15-25% на тесты управляющих воздействий, увидеть, что даёт хороший результат, что плохой, потом остальные 75% шагов сфокусироваться на том, что работает. При этом мониторить новые вводные и стараться не упустить момент, когда стратегию необходимо отредактировать. Как-то так и побеждаешь, даже если формально по очкам проигрыш. Фишка в том, что консультант должен верить в силу системного подхода и не отчаиваться, если при всех правильных решениях результат всё равно формально негативный. Такое бывает в жизни. Нервное хаотическое метание наоборот может дать положительный результат, но баллов не добавит.
Я в прошлом году решал три пробных problem solving теста с сайта McKinsey. Причем, не на время, а в спокойной обстановке, не спешил, вдумчиво разбирался в вопросах. Правильно отвечал примерно на примерно 5-6 вопросов из 26 в каждом из 3 тестов. После этого решил методом простого тыка быстро проставить ответы напротив вопросов в этих тестах. К удивлению, таким образом результат оказался немного выше :).