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.

«Представьте, что вы оказались на острове-рифе, который покрыт красивым тропическим лесом. По мере того, как вы изучаете местную флору и фауну, вы узнаете, что стаи птиц подкосил какой-то неизвестный вирус. Вам нужно решить, что пошло не так и что делать, чтобы их спасти. Вы вычисляете микродозы вакцины. Главная же цель — построить здоровый коралловый риф».

Описанный сценарий — часть компьютерной игры «Построить риф» (Build a reef), в которую играют кандидаты на трудоустройство в консалтинговую компанию McKinsey (ее еще называют «Фирма») из большой тройки.

Цель игры – понять и оценить, как кандидаты подходят к проблемам и решают их. Другими словами – понять, совпадает ли мышление кандидатов с мышлением, необходимым для работы в McKinsey. Перед вами на экране ноутбука появляется красивая картинка острова в океане и надпись: «Вы – смотритель острова, на котором растения и животные живут в многообразии различных экосистем». Так начинается данная компьютерная игра.

Игра «Построить риф» Фото: McKinsey

По мере роста потребностей клиентов, также развивается и McKinsey. Фирма все больше стала нанимать специалистов по данным, IT-экспертов, продуктовых и цифровых дизайнеров, разработчиков программного обеспечения. Причем, стремится это сделать еще до того, как на кандидатов обратят внимание Google и Facebook.

В McKinsey попасть невероятно сложно: в Фирму ежегодно поступает около 750.000 заявок от кандидатов на трудоустройство, из которых отбирают в лучшем случает менее 1 %. Фирма старается нанять умных, технически подкованных людей не только из традиционных бизнес-школ университетов Лиги Плюща. Стандартный процесс отбора кандидатов в McKinseу включает оценку резюме, прохождение сложного problem-solving теста, кейсовые интервью. Из результатов теста можно лишь узнать, дал кандидат правильный ответ или нет, но не как он подошел к решению вопроса. Поэтому, при отборе упускаются нюансы навыков некоторых кандидатов.

В этой связи McKinsey начала сотрудничество с базирующимся в США стартапом Imbellus. Основательнице стартапа Ребекке Кантар немногим больше двадцати лет. Она бросила учебу в Гарварде и теперь хочет полностью изменить способ оценки человеческих возможностей. Девушка считает, что «в эпоху машин людей нужно тестировать, основываясь на том, как они думают, а не только на том, что они знают». Журнал Forbes недавно включил Imbellus в один из своих списков.

Ребекка Кантар Фото: страница Rebecca Kantar в сети Facebook

В результате сотрудничества появилась новая компьютерная игра, которая помогает McKinsey привлекать новые таланты со всего мира. Отличие данной игры-асесмента в том, что во время игры не задаются вопросы, а устанавливаются задания. Понимая, как люди выполняют данные задачи, в Фирме лучше понимают, как люди думают. Тоже самое происходит в ходе кейсовых интервью: McKinsey фокусируется на понимании мыслительного процесса кандидата, дал он (она) правильный ответ или нет. Игра-асесмент позволяет не только оценивать кандидатов в обстановке с низким уровнем стресса по сравнению с традиционным problem-solving тестом, но также и минимизирует влияние бэкграунда кандидата. Игра также дает больше представлений о навыках человека. Как этот человек обрабатывает информацию? Генерирует ли он (она) идеи? Применяет ли нестандартный подход к ситуациям? Использует ли методологии в анализе или же действует по интуиции?

В настоящее время кандидаты играют в игру в тестовых центрах McKinsey, например, в Лондоне. В планах – сделать данный асесмент для кандидатов в режиме онлайн через интернет, чтобы людям не нужно было посещать офис компании.

0
19 комментариев
Написать комментарий...
Konstantin Gevorkov

Интересно, коррелирует ли успешность в этой игре с успешностью в реальных ситуациях. Интересны критерии оценки игрока. И еще интересно, как маккинзи оценивают эффект от внедрения. Есть еще материалы по этой теме почитать?

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Vetelkin
Автор

Константин, возможно вас за интересует. Я лет десять уже веду в Живом Журнале блог "Блог о том, чему учат в лучших бизнес-школах мира на программах MBA и Executive Education" https://hsw-mba.livejournal.com а недавно запустил по этой же теме сайт The Geeker http://thegeeker.xyz Один из моих материалов - об инновационном тесте Pymetrics по оценке человеческих способностей в виде игр. Если интересно - читайте здесь http://thegeeker.xyz/kak-provesti-otsenku-chelovecheskih-sposobnostej-pri-pomoshhi-pymetrics/

Ответить
Развернуть ветку
Ivan Kizimenko

"Блог о том, чему учат в лучших бизнес-школах мира на программах MBA и Executive Education"

Ответить
Развернуть ветку
Sasha Nikolaev

Разному там учат... :)

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Мардс

Но если он не попался на #Metoo то значит хорошо научили

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Vetelkin
Автор

Константин, тема новая, пока по данной игре есть всего 3 небольших материала: 2 на сайте McKinsey и 1 на странице FT. Подробное содержание игры, как и вопросы теста McKinsey, который сдают кандидаты, нельзя раскрывать. Из того, что не вошло в материал, отмечу, что 90 % сдавших тест отмечают, что он был engaging, а несколько человек, прошедших тест, отметили позитивный аспект игры по сравнению со стандартным тестом. Вот еще ссылка на недавний материал на сайте FT https://www.ft.com/content/9dfcd4d6-fec6-11e8-ac00-57a2a826423e Еще можете зайти на страницу стартапа Imbellus, который создал игру. Возможно, там найдете полезную информацию.

Ответить
Развернуть ветку
Konstantin Gevorkov

Класс, спасибо! Если еще кто-то с таким сталкивался - пишите!

Тема оценки людей через игровые сценарии не абсолютно новая, но меня всегда интересовало, какие данные модель берет на вход, и какие ответы она дает на выходе. Зная это можно оценить успешность/уязвимость модели оценки

Ответить
Развернуть ветку
Sasha Nikolaev

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.

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Vetelkin
Автор

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 :).

Ответить
Развернуть ветку
Sasha Nikolaev

И как, ВЗЯЛИ? ;)

Ответить
Развернуть ветку
Sasha Nikolaev

Вообще кому интересно, за примерами далеко ходить не обязательно. Сыграйте в Papers, Please.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Ivan Struzhkov

Безусловно. Но так же важно учитывать специфику. Скажем так даже до уровня отбора в биг 3 доходят довольно мотивированные и умные люди. И в большинстве жизненных ситуаций, требующих демонстрации навыков - нужно много тренироваться. Каким бы вы не были умным - вы не сдадите GMAT на 700+ без подготовки. Вы не сдадите серьезный проблем - без подготовки. Да даже в математике - можно прекрасно понимать смысл дифференциальных уравнений. Но не потратив часов 200-300 на тренировку - вы ничего не сможете показать. Будут ошибки. Мотивированные люди понимают - что надо тренироваться. И тренируются.

Сайт попытка не заставить думать (и в текущем процессе отбора - думать придется) - а сбить с подготовки. Думаю - что у них не получится.

Способность системно готовится к решению сложных, но типичных - задач - сама по себе показатель для успеха в консалтинге. (почему - это отдельный разговор)

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Vetelkin
Автор

:)

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Vetelkin
Автор

Мышление кандидатов - это только один из критериев отбора.

Ответить
Развернуть ветку
Алексис Второй

Почему-то название воспринимается как Imbecillus.

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Vetelkin
Автор

Алексис, по поводу названия Imbellus. В Минске, откуда я родом, есть стартап-хаб Имагуру (Imaguru), т.е. I am guru (я - гуру). Возможно, начало Imbellus тоже что-то в этом роде, например, I am Bellus и т.п. А возможно просто совпадение.

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Vetelkin
Автор

Иван, да, наряду непосредственно с тем, чему учат, одна из тем блога и сайта - закулисье и скандалы топового бизнес-образования. :) Такие истории как раз больше всего интересуют людей. Ссылка, которую вы привели с моего сайта, еще достаточно безобидная по содержанию история. Есть истории и покруче: почитайте, например, материал о секретной секции X в Гарвардской школе бизнеса ;)

Ответить
Развернуть ветку
16 комментариев
Раскрывать всегда