<![CDATA[Антон Мамыкин]]>https://www.mamykin.mehttps://www.mamykin.me/img/substack.pngАнтон Мамыкинhttps://www.mamykin.meSubstackMon, 28 Sep 2026 08:36:44 GMT<![CDATA[Отобрали лучшего кандидата и дальше начинается занимательная арифметика ]]>https://www.mamykin.me/p/okupaemost-sotrudnika-i-platohttps://www.mamykin.me/p/okupaemost-sotrudnika-i-platoThu, 24 Sep 2026 15:27:54 GMTВ прошлом тексте я писал о том, что на самом деле может предсказать результаты сотрудника на этапе собеседования и как мы пытаемся улучшить отбар в команду.

Если в двух словах: стаж и портфолио в сложной работе (а в случае с интернет-маркетингом мы говорим про сложные и комплексные задачи) говорят о будущем меньше, чем кажется. Самый сильный инструмент из доступных — структурированное интервью с одинаковыми вопросами для всех кандидатов про их прошлые решения и задачи.

Допустим, этот этап мы успешно прошли. Задавали правильные вопросы, разбирали реальные случаи из практики, дали кусок настоящей задачи вместо абстрактного тестового. Выбрали лучшего кандидата по сумме баллов.

Но это половина дела.

Нанимаем мы не срез навыков на конкретный момент времени, а потенциальную отдачу за всё время работы минус то, во сколько она нам обходится. Я условно называю это неким человеческим LTV, если выражаться в понятиях близких к интернет-маркетингу.

Когда он себя окупит

Отдачу нам интересно оценивать не в абсолютных показателях: сколько единиц пользы человек может генерировать, сколько вести проектов, приносить выручки, создавать контента и т.д. , а относительно расходов на сотрудника (ФОТ и сопутствующие косты). Кандидат, который приносит больше пользы, но стоит непропорционально дороже — не лучший выбор.
Если очень грубо на примере, то не всегда нужен синьор, у которого не хватит времени на все сразу и его высокая квалификация не сильно задействована. А вот мидл + джуниор могут успеть больше.

Сначала человек стоит нам денег и почти ничего не приносит: разбирается в проектах, задаёт вопросы, отнимает время и ресурсы тех, кто уже какое-то время работает в компании. Потом выходит на свою нормальную мощность и после этого начинает возвращать, что мы вложили: оклад за период разгона, время команды, стоимость поиска.

Отсюда простой, но неочевидный вывод: чем дороже человек, тем быстрее он обязан выйти на мощность. Сеньор по верхней планке рынка не может разгоняться несколько месяцев — за это время он растратит всё преимущество, ради которого его брали.

Поэтому кандидат «слабее сейчас, но растёт быстро» — не компромисс и не благотворительность. Это другая модель окупаемости: ниже стартовая мощность, ниже цена, длиннее разгон, но выше потолок отдачи в конце. Сравнивать её с моделью готового специалиста по принципу «кто сильнее» бессмысленно. Считать надо, кто раньше выйдет в плюс на нашем горизонте планирования.

Здесь нужно отметить, что надёжных данных по конкретным срокам и параметрам эффективности-окупаемости для разных грейдов, должностей и типов у меня нет.

В интернете часто встречаются красивые цифры: восемь месяцев до полной продуктивности, стоимость замены сотрудника от одного до трёх годовых окладов. Но надежные проверяемые источники и исследования, которые это подтверждают, мне не попадались. Эти цифры просто переходят из одной HR-статьи в другую, ссылаясь друг на друга.

Поэтому считать придётся по своим числам. Сколько в среднем занимает выход на мощность на этой позиции. Сколько стоит поиск. Сколько времени тимлида новичок забирает в первый месяц. Это скучно, зато свои цифры не развалятся от первого вопроса.

Что происходит с отдачей на дистанции

Когда я нанимаю человека, я плачу не только за его нынешний уровень. Он меня устраивает сейчас, но в план я закладываю и его потенциал: через полгода он возьмёт проекты сложнее, через год сможет сам вести клиента или руководить парой специалистов. То есть я рассчитываю на его рост и фактически уже включил этот рост в окупаемость.

Проблема в том, что рост — это ставка, а не факт. Непонятно, сколько его окажется, когда он закончится и не закончился ли уже. Возможно, то, что я вижу на собеседовании, и есть его потолок. (Это печальный сценарий, но так случается. Футбольные клубы периодически покупают за много миллионов игроков, которые после этого трансфера в новом клубе никогда больше не выходят на прежний уровень).

Данные скорее подтверждают это опасение. Стёрман (2003) свёл 115 выборок о том, как опыт связан с результатом. Главный вывод: быстрее всего результат растёт в начале, дальше прирост замедляется. Падения данные не подтверждают, замедление — да. Исключение — сложная работа: там отдача от опыта держится дольше.

Для найма это неприятный вывод. Чем опытнее человек на входе, тем выше шанс, что основную часть роста он уже прошёл у предыдущего работодателя. Нам достаётся пологий участок, а платим мы по верхней планке рынка — то есть за прошлые заслуги.

При этом выход на плато не обязательно виден по результатам. Обзор сорока лет исследований карьерного плато (Yang, Niven & Johnson, 2019, 72 эмпирические работы) показывает, что стагнация прежде всего сказывается на отношении к работе: падают удовлетворённость и вовлечённость, растёт желание уйти. Результативность при этом может оставаться прежней. Ещё в 1977 году Ференс, Стоунер и Уоррен разделили застрявших сотрудников на две группы: те, кто просел, и те, кто продолжил ровно работать на прежнем уровне. Разницу определяли две вещи — хочет ли человек развиваться и есть ли у компании чем его занять.

Отсюда практическое следствие: судить о плато по ощущению «вроде справляется» ненадёжно. Человек может искренне считать, что работает как раньше, и руководитель может видеть то же самое, а объективные цифры уже проседают. Поэтому смотреть нужно на два показателя в комплексе: на измеримые результаты, а не на впечатление о них, и на вовлечённость. Если вовлечённость упала, а цифры пока держатся, это повод изучить ситуацию внимательнее.

Что это значит для планирования:

  • Рост стоит закладывать как сценарий, а не как данность.

  • Если наём окупается только при условии, что человек вырастет, это ставка, и называть её надо именно так.

  • Для опытного кандидата по верхней планке расчёт должен сходиться на его текущем уровне.

  • Для начинающего специалиста и начальных позиций рост и есть весь смысл найма, но проверять его нужно раньше: самый быстрый прирост приходится на начало, и если его не видно в первые месяцы, рассчитывать на него позже оснований мало.

Уперлись в потолок

Допустим, я замечаю, что человек перестал расти. Проекты те же, уровень тот же, прогресса за последние полгода не видно. Первый вопрос, который стоит себе задать: чей это потолок — его или мой.

Это различение есть в исследованиях с самого начала. Ференс, Стоунер и Уоррен в той же работе 1977 года выделили два типа плато. Организационное — когда человек способен расти, но расти некуда: позиций нет, задачи не усложняются. Личное — когда возможности есть, но человеку не хватает навыков или мотивации.

У них же есть модель, которая хорошо ложится на практику найма. Сотрудников раскладывают по двум осям: как человек работает сейчас и есть ли у него перспектива роста. Получается четыре группы:

  • Новички — результат пока невысокий, но они растут.

  • Звёзды — и работают хорошо, и растут.

  • Solid citizens — работают хорошо, но дальше расти не будут.

  • Deadwood — не растут и уже не справляются с тем, что делают.

Последнюю группу знает любой руководитель. Человек не просто остановился — он перестал вытягивать даже текущие задачи. И это никак не связано с тем, что мы не даем ему более сложные задачи или не предоставляем нужные ресурсы.

Сложнее разбираться с ситуацией, когда рост остановился, а результат ещё держится. Здесь потолок может оказаться и его, и моим — снаружи это выглядит одинаково. Падение вовлечённости, о котором я писал выше, не помогает: оно возникает в обоих случаях.

Различить их можно одним способом — давать задачи на уровень сложнее и посмотреть, что будет. У этого есть и подтверждение: в исследовании 1981 года, где участвовали те же Ференс и Стоунер, застрявшие по должности менеджеры, у которых работа оставалась сложной, продолжали работать на высоком уровне.

Потенциал не находят, а тратят

Здесь стоит вернуться к статье Клаудио Фернандес-Араоза «21st-Century Talent Spotting» (HBR, 2014) — про нее было подробнее в прошлый раз. Автор тридцать лет занимался подбором топ-менеджеров в Egon Zehnder, и в его статье есть важная часть, которая вообще не про отбор.

Он опросил 823 руководителя: что помогло раскрыть их потенциал. Первое место с большим отрывом — сложные задачи, до которых пришлось дотягиваться: 71%. Ротации и личные наставники поделили второе место, по 49%.

Дальше про уход. Он разобрал тех, кого его фирма успешно устроила, но кто сменил работу в течение трёх лет: 85% ушли на более высокую позицию, но деньги главной причиной назвали только 4%. Чаще называли плохого руководителя, отсутствие поддержки и отсутствие роста.

Обратная сторона той же истории — его пример из японской культуры менеджмента. По их модели потенциал у японских топ-менеджеров оказался выше среднего по миру, а компетенции — ниже. Проще говоря, задатки у людей хорошие, а навыков, которые из этих задатков должны были вырасти, нет.

Причина в том, как там устроена карьера. Человек приходит в компанию и десятилетиями растёт внутри одного подразделения. Повышение получает по очереди, когда подходит срок, а не когда справился со сложным проектом или получил впечатляющий результат. Другие направления бизнеса, работа за границей, резкая смена задач — всего этого в карьере почти нет. Автор приводит пример одного крупного конгломерата: из дюжины топ-менеджеров только один когда-либо работал больше чем в одном направлении бизнеса, а за границей каждый провёл в среднем около года. Когда гендиректору понадобился преемник, выбрать оказалось не из кого.

Что с этим делать

Считать окупаемость до открытия вакансии. По своим цифрам, а не по красивым чужим: сколько стоит поиск, сколько длится разгон, сколько времени команды уходит на ввод новичка. Тогда разговор «сеньор или растущий мидл» становится расчётом, а не спором вкусов.

Договариваться о сроках разгона заранее. Чем выше оклад, тем короче должен быть путь до полной мощности. Если он не укладывается в эти сроки, лучше заметить это на третьем месяце, чем на десятом.

Не мерить мотивацию отдельной шкалой. Если важно, хочет ли человек развиваться, появляется соблазн оценивать это на собеседовании как отдельное свойство. Не стоит. Критика конструкта grit (Credé, 2018) показывает, что «упорство плюс страсть к целям» не выделяется в самостоятельное измеряемое качество и во многом пересекается с обычной добросовестностью. А у добросовестности после пересчёта 2022 года не очень сильная связь с результатом — 0,19.

Раз в полгода задавать себе один вопрос. Есть ли у этого человека сейчас задача, до которой ему приходится тянуться. Если нет — это наш потолок, а не его, и уйдёт он не из-за денег.

Помогает ли мне всё это теперь? Да, но не там, где я рассчитывал.

Я начинал с надежды научиться видеть на собеседовании, где у человека потолок. Этого не получилось. Зато стало понятно, какой частью задачи я управляю сам, — и она оказалась больше, чем казалось.

Свою часть можно планировать и контролировать. Заранее посчитать, во сколько обходится наём и когда он должен окупиться. Договориться о сроках разгона. Давать задачи, до которых приходится тянуться, и следить за вовлечённостью, а не только за цифрами в отчётах. Если потолок окажется моим, я узнаю об этом не из заявления об уходе.

Ограничение при этом остаётся. Предсказать заранее, где остановится конкретный человек, нельзя. Исследования плато помогают понять, чья это остановка, но только задним числом. Исследования отбора говорят о результате в ближайшей перспективе, а не о том, что будет через два года.

Поэтому прогноз я заменяю проверкой. Рост закладываю в план как сценарий, а не как факт, а для дорогих кандидатов считаю окупаемость на их текущем уровне. Первые месяцы работы считаю самой информативной частью найма: быстрее всего человек растёт в начале, и если роста не видно там, позже рассчитывать на него трудно. А когда рост останавливается, не гадаю, чей это потолок, а даю задачу на уровень выше и смотрю на результат.

Так что «он упрётся в потолок через год» — по-прежнему догадка. Разница в том, что теперь я не ставлю на неё вслепую, а проверяю её как можно раньше и с наименьшими потерями.

Источники:

]]><![CDATA[Отбираем по прошлому, а платим за будущее]]>https://www.mamykin.me/p/kak-ocenit-potencial-kandidatahttps://www.mamykin.me/p/kak-ocenit-potencial-kandidataWed, 02 Sep 2026 14:01:50 GMTСильный по хардам кандидат не обязательно принесёт много пользы, а большой опыт в прошлом не гарантирует соответствующих успехов дальше. Но что тогда делать с отбором сотрудников?

За последние 10 лет я проводил много собеседований, в основном в рекламные агентства на перформанс-позиции: специалисты по контекстной рекламе, таргетологи, сммщики, менеджеры проектов, немного маркетологов и CMO на клиентскую сторону, руководители направлений.

С оценкой формальных навыков всё более-менее понятно.

Харды можно проверить по карте скилов: дать тестовое, попросить разобрать чужую кампанию, посмотреть, как человек считает и что делает, когда цифры не сходятся.

Прошлый опыт понятен по кейсам, документам, отзывам и достижениям.

Практика показывает, что этого недостаточно. На дистанции решает то, что формализуется хуже: как быстро он въедет в проект, что будет через год, потянет ли задачу, которой у нас ещё нет. То есть обучаемость, гибкость мышления, проактивность — всё то, что обычно сваливают в софт-скилы.

А вот ещё проблемы оценки в моменте — тут впору вспомнить Канемана с его регрессией к среднему и законом малых чисел.

Сейчас решил сложный кейс — это его обычный уровень или случайность и отклонение от среднего? А если немного завалил? Один эксперимент — это не очень статистически значимые данные.

Что я на самом деле хочу знать

Если формальная часть не даёт уверенного ответа на вопросы “Нанимаем? Нам конкретно этот человек подойдет?”, то что мы тогда вообще хотим понять. Я выработал следующую позицию: мне не нужен срез навыков на сегодня, нужна оценка, сколько единиц пользы или результата человек принесёт за всё время работы и во сколько нам это обойдётся:

Можем упростить до четырех блоков.

  • Что он закрывает с первого дня.

  • Как быстро закроет то, чего пока не умеет.

  • Сколько мы за это платим — и когда он выйдет в плюс.

  • И сколько времени пройдёт, прежде чем он упрётся в потолок: свой или наш.

На типовом собеседовании чаще всего проверяют только первое. И это создает отложенные проблемы на будущее. Этот пост про первые два вопроса, то есть собственно про отбор. Про деньги и про потолок роста в компании будет отдельно.

Почему опыт — так себе прогноз

В какой-то момент я перестал искать идеального кандидата на ощущениях и начал искать способ точнее их различать. Раз собственная интуиция даёт сбои, значит надо посмотреть, что об этом знают те, кто занимается отбором профессионально: есть ли методы с доказанной точностью и что вообще предсказывает будущий результат.

Оказалось, что тема закрыта куда лучше, чем я ожидал, — её меряют с двадцатых годов прошлого века. И первое, обо что я споткнулся, было именно про опыт.

Точка отсчёта здесь — мета-анализ Шмидта и Хантера 1998 года, сводка 85 лет исследований отбора персонала. Стаж связан с результативностью на уровне 0,18, образование — 0,10. Для ориентира: 0,1 — это почти шум, 0,4 — уже сильная связь по меркам таких исследований.

Есть работа поточнее — МакДэниел, Шмидт и Хантер, 1988, выборка 16 тысяч человек. Опыт всё-таки предсказывает результат, но сила связи зависит от двух вещей: сколько у людей этого опыта и насколько сложная работа. Лучше всего опыт работает там, где его мало и где работа простая. Чем сложнее работа и чем опытнее люди — тем связь слабее.

Перформанс-маркетинг — работа сложная. Кандидаты с пятью годами за спиной — опытные. То есть мы находимся ровно в той зоне, где строчки в резюме предсказывают хуже всего.

Отдельная проблема с портфолио и достижениями. Кейс из резюме сделан в другой компании с другой командой, другими бюджетами, другим клиентом, который то ли мешал, то ли не мешал. Что именно сделал конкретный человек и насколько велик его персональный вклад в результат — из красивого слайда понять невозможно.

Subscribe now

Что реально предсказывает результат

Хорошая новость: слепая зона меньше, чем кажется. Плохая: цифры, которые все двадцать лет цитируют, оказались завышены.

Каноном был тот же Шмидт и Хантер: тест на образце работы 0,54, общие умственные способности 0,51, структурированное интервью 0,51. В 2022 году Сакетт с соавторами разобрали, как в прежних мета-анализах вводили поправку на ограничение диапазона. Смысл поправки такой: исследование считается по уже нанятым, а не по всему потоку кандидатов, разброс там меньше, и это компенсируют расчётом. Компенсировали, как выяснилось, слишком щедро. Почти все оценки поехали вниз.

Новый порядок такой:

  • структурированное интервью — 0,42

  • тесты профессиональных знаний — 0,40

  • биографические данные — 0,38

  • тест на образце работы — 0,33

  • общие умственные способности — 0,31

  • добросовестность — 0,19

Сильнее всех просел как раз тест на образце работы, а способности перестали быть лидером списка. Плюс отдельная придирка к старой оценке: она опиралась на исследования, которым уже тогда было полвека. Когда собрали 113 исследований, проведённых в этом веке, наблюдаемая связь способностей с результатом оказалась ещё ниже — 0,16.

Для моей логики это и хорошо, и плохо.

Плохо: идея «померим способности — померим обучаемость» ослабла. Способности всё ещё в списке рабочих предикторов, но никакой волшебной цифры за ними больше нет.

Хорошо: на первом месте теперь структурированное интервью. То есть заранее написанный разговор про прошлое человека. Самый доступный инструмент оказался самым сильным — и это ровно то, что агентство может делать без психометристов и тестовых батарей.

Как это выглядит на практике:

Структурированное интервью. Одни и те же вопросы всем кандидатам, в одном порядке, с заранее написанными критериями оценки. Свободная беседа «расскажите о себе» работает заметно хуже — по ней мы оцениваем не человека, а то, насколько он приятный собеседник.

Вопросы про прошлое поведение, а не про планы. Не «как бы вы поступили», а «расскажите, как вы действовали, когда». Дальше — детали: что конкретно сделали, что пошло не так, чем закончилось. Гипотетические ответы кандидат придумывает на ходу, реальные — вспоминает и разницу можно уловить или поймать уточняющими вопросами.

Тест на образце работы. Не абстрактное тестовое, а кусок настоящей задачи. Даже после пересмотра он остаётся сильнее теста способностей — и при этом почему-то самый нелюбимый.

Про «нанимай за потенциал»

Но тут я замечаю неудобную вещь. Всё, что мы намеряли, — про то, что человек уже умеет и уже делал. Это первый из моих четырёх вопросов. А второй — про то, чего он пока не умеет: как быстро закроет разрыв, потянет ли задачу, которой у нас ещё нет.

Строгая школа отбора отвечает на него косвенно, через способности, и ответ, как мы выяснили, стал слабее. Значит, стоит посмотреть на тех, кто заявляет, что умеет мерить именно будущее.

Удобный вход в этот лагерь — статья «21st-Century Talent Spotting» Клаудио Фернандес-Араоза (HBR, 2014). Я выбрал её не потому, что она главная, а потому что это редкий случай, когда сторонник найма за потенциал не отделывается общими словами: там есть конкретный набор признаков и конкретный способ их проверять. Автор тридцать лет проработал в Egon Zehnder — это хантинг топ-менеджеров, — и пишет с позиции человека, который отбирал руководителей тысячами.

Начинается статья с двух историй. Первая: он подбирал гендиректора семейному ритейлеру электроники. Кандидат идеальный — школы, компании, страновой директор, по каждой заявленной компетенции выше целевого уровня. Через три года его попросили уйти: он не смог перестроиться под изменения рынка. Вторая: в начале карьеры автор искал руководителя проекта на маленькую пивоварню, кандидатов с отраслевым опытом в регионе не было вообще, и он позвал знакомого без опыта в потребительских товарах, без маркетинга и продаж, незнакомого с регионом. Тот дорос до гендиректора флагманской пивоварни группы.

Дальше он выстраивает историю отбора как смену эпох: сначала по физическим данным, потом по интеллекту и прошлым результатам, с восьмидесятых — по компетенциям. Теперь, по его мнению, наступает четвёртая эпоха, отбор по потенциалу. Логика простая: набор нужных компетенций устаревает быстрее, чем мы успеваем по нему нанять. Поэтому вопрос не «умеет ли», а «сможет ли научиться».

Сначала он определяет, что вообще считает потенциалом. Это не набор навыков, а способность адаптироваться и дорастать до более сложных ролей. То есть не «что человек умеет», а «во что он может превратиться».

Откуда взялись сами признаки. Egon Zehnder десятилетиями накапливала оценки руководителей — своих кандидатов, назначенцев, тех, кого потом сопровождали в должности. Из этой базы автор выводит черты, которые повторялись у людей, справившихся с усложнением задач. Важная оговорка: это внутренняя модель консалтинговой фирмы, а не независимое исследование. Данные закрыты, методика не опубликована, проверить нельзя. Но список знать стоит хотя бы потому, что его до сих пор пересказывают в половине статей про наём.

Пять маркеров потенциала:

Правильная мотивация. Не просто амбиция, а стремление к сложным целям вместе с готовностью ставить общее выше личного. Он ставит её первой и объясняет почему: это устойчивое и обычно неосознаваемое свойство. Если человек движим только личной выгодой, это вряд ли изменится.

Любопытство. Тяга к новому опыту и знаниям, готовность слушать неудобную обратную связь и менять мнение.

Проницательность. Способность собирать разрозненную информацию и видеть в ней возможности, которых другие не замечают.

Вовлечённость. Умение увлечь других — через эмоцию и логику одновременно.

Решительность. Готовность биться за трудную цель и подниматься после провала.

Самое интересное — как он предлагает всё это оценивать. Не тестами и не по ощущению. Раскапывать прошлое: глубинное интервью плюс подробные разговоры с бывшими руководителями, коллегами и подчинёнными. Всегда требовать конкретные примеры. Он прямо пишет: не спрашивайте «вы любопытный?». Спрашивайте, как человек реагирует, когда с ним спорят. Как собирает мнения команды. Что делает, чтобы расширить кругозор. Как ищет то, чего не знает.

И вот тут смешное. Это ровно тот же метод, что и в строгой школе Шмидта и Хантера: одинаковые вопросы, разбор реального прошлого поведения, конкретика вместо гипотез. Два лагеря спорят о том, что именно мы измеряем, а на практике делают одно и то же.

Он и от интеллекта не отказывается. В отдельной врезке говорит: оценивать общий интеллект надо, потому что со временем он сильно не вырастет. Только не гнаться за гениями — выше определённого уровня прибавка почти не влияет на результат.

Теперь про заявленную точность его модели — около 85%, на данных тысяч оценённых руководителей. Проверить её невозможно: модель закрытая, методику расчёта он не раскрывает, а компания зарабатывает на продаже такой оценки. Красивая цифра из закрытого источника.

Зато у него есть два наблюдения про сам процесс найма, которые я считаю более полезными, чем все пять маркеров вместе. Около 80% слушателей его программ говорят, что в их компаниях вообще нет проверенной модели оценки потенциала. Примерно 30% считают, что их где-то учили оценивать людей. Плюс отсылка к исследованиям: у лучших интервьюеров оценки сильно связаны с тем, как человек потом работает, а у части — хуже подбрасывания монетки.

То есть проблема обычно даже не в том, какую модель выбрать. Проблема в том, что модели нет никакой, а собеседует человек, которого этому никто не учил.

Что теперь с этим делать

Если коротко, весь разбор сводится к нескольким вещам, которые можно поменять в ближайший понедельник.

Перестать читать резюме как прогноз. Стаж и портфолио годятся, чтобы отсечь тех, кто заведомо не тянет. Ранжировать по ним финалистов — значит ранжировать по признаку, который в сложной работе почти ничего не предсказывает.

Написать вопросы заранее. Одинаковые для всех кандидатов, в одном порядке, с критериями оценки на руках. Скучно, требует часа подготовки — и это самый сильный инструмент из всех имеющихся.

Спрашивать про прошлое, а не про гипотетическое. Не «как бы вы поступили», а «расскажите, как вы действовали, когда». И дожимать до деталей: что конкретно сделали, что пошло не так, чем кончилось.

Давать кусок настоящей работы. Не абстрактное тестовое на выдуманных данных, а фрагмент реальной задачи.

Не делать выводов по одному эпизоду. Один блестящий ответ и один провальный — это два наблюдения, а не характеристика. Помогает, когда кандидата независимо смотрят двое и сверяются уже после.

Заложить, что ошибётесь. Даже лучший метод — это 0,42, а не гарантия. Отсюда практический вывод: важно не только точнее выбирать, но и раньше замечать, что выбрали не того. Ранние контрольные точки в первые месяцы стоят дешевле, чем ещё один тур собеседований.

И главное ограничение, с которым остаёмся. Всё перечисленное отвечает на вопрос «кто из них лучше». Оно не отвечает на вопрос «окупится ли вообще этот наём» — а это уже арифметика: сколько человек стоит, когда он себя отобьёт и что произойдёт с его отдачей через год. Про это в следующий раз.

Share


Что почитать

Thanks for reading! Subscribe for free to receive new posts and support my work.

]]>