マイケル・ライト氏はTaligenceのCEOである。エグゼクティブリクルーターとして、リーダーたちが自らの価値を証明するために使う言葉を評価している。
私は15歳のとき、ノッティンガムの雨の中を3マイル歩き、頭からつま先まで白い使い捨ての防護服を着て、前腕の皮膚を剥がしかねない医療用プラスチックに膝まで浸かりながら10時間働こうとしていた。その朝、私は重要な経済法則の第一を学んだ。仕事があなたを傷つける可能性があるなら、あなたを採用するために使われる言葉は、その痛みに見合う報酬を約束しなければならない。30年後の今、AIが多くの求人票を書いているが、その言葉は感情すら傷つけることができない。
過去2年間、私のマーケティング幹部採用チームは、16万のウェブサイトから米国内のすべてのマーケティング求人票を収集し、採用シグナルと市場パフォーマンスの相関関係を分析してきた。私たちが目にするパターンは一貫している。ChatGPT登場後、多くの企業が人間が書いた求人票を、コストゼロで意味のない求人票を市場に氾濫させるAIに置き換えている。
例えば、ある企業がマーケティング担当副社長を募集していた。その求人票は1000語を超える構文的に完璧なものだったが、候補者が今後4四半期で担当する数値目標は一つもなかった。その役割は組織の「ビジョンを担う」ことを約束していたが、パイプライン目標、予算、顧客獲得コスト（CAC）目標、売上高の変化については一切触れられていなかった。これは、家を「温かく開放的な雰囲気」で売り込みながら、屋根が漏れていることを忘れているようなものだ。
この文学的なコスプレのコストは現実的だ。誰も数値を担当しなければ、全員がそのツケを払うことになる。私の経験では、そのレベルでの採用ミスは、オンボーディング、退職金、再採用、空席の機会費用を合計すると、従業員の基本報酬の約3倍に達する可能性がある。
解決策はシンプルだ。採用担当者は形容詞を成果に置き換えるべきだ。私の経験では、これにより採用期間の短縮、12カ月後の定着率の向上、目標達成の確保に役立つ。短い要件は、しばしば願望リストを上回る。例として、1000語のおとぎ話の代わりに、私たちがCMO採用に使用した6行の要件を紹介する。
• 2025年第4四半期までに2500万ドルの適格パイプラインを創出する。
• 構築する自動化されたコンテンツ/アカウントベースドマーケティングスタックを通じて、CACを30%削減する。
• カテゴリーを定義する3つのレポートを発表し、30件の質の高いアーンドメディア掲載を確保する。
• ブランドコンプライアンススコアを95%以上に維持する。
• 2人のオペレーションエンジニアを採用して立ち上げる。スタックの20%以下を外部委託する。
• 週次でメトリクスを報告する。1回でも欠席すると自動的にレビュー対象となる。
これは、より狭いファネル、より明確なシグナル、より迅速なクロージングを意味した。そのクライアントでは、要件作成から署名まで29日かかった。これらの数値を達成できる候補者は、「デザインとコピーライティングに対する鋭い目と強力なステークホルダー管理スキルを持つ必要がある」と言われる必要はない。彼らはすでに知っている。
真の敵は何か。怠惰な戦略だ。私は大規模言語モデルをパターンマッチングのオウムと見なしている。「マーケティング担当副社長のための感動的な求人票」を求めれば、毎回空虚な言葉を返してくる。AIを使用する場合は、代わりに「22万5000ドルのマーケティング採用を12カ月目に収益化する5つの測定可能な成果」を求めてみてほしい。そうすれば、使用可能な初稿が得られるかもしれない。機械に雑務をさせることはできるが、何が重要かを決めるのは人間でなければならない。
だから、AIに形容詞を与えるのをやめて、数値を与え始めよう。人物を説明するすべての行を削除し、期限付きのビジネスレベルの結果に置き換えよう。そうすれば、かつて産業グレードのスラリーを生産していた同じAIが、リサーチアシスタントのようになる。アルゴリズムにはできないこと、つまり戦う価値のある単一の成果を選択することを自由にしてくれるのだ。
そうしなければ、想像上のユニコーンとプロのインタビュアーを採用する長い採用サイクルを続けることになる。そして雨の中、あなたが本当に必要としていた実際の労働者は、通り過ぎていくのだ。
