Egy nemrégiben készült tanulmányban megjelent a Nature-bena London School of Economics (LSE) kutatói használták inteligência mesterséges hogy elemezzék a toborzók viselkedését az álláskereső oldalakon. A mesterséges intelligencia azt fedezte fel, hogy a toborzási rendszer gyakran elrejti a tudattalan elfogultságokat.
Az LSE mesterséges intelligencia eszközét, amely felügyelt gépi tanulási algoritmusokat használ, egy svájci közszolgálati álláshirdetési oldalon alkalmazták. A kutatás 452.729 43.352 toborzó 17,4 3,4 kereséséből, XNUMX millió profilból és XNUMX millió önéletrajz-megtekintésből származó adatokat használt fel. A kutatók ezután azt vizsgálták, hogy a toborzók mennyi időt töltöttek az önéletrajzok áttekintésével, és mikor döntöttek úgy, hogy interjút készítenek egy jelölttel.
A tanulmány szerint a bevándorló és kisebbségi hátterű jelöltekkel 19 százalékkal kisebb valószínűséggel keresik meg a HR-esek. Ezek a toborzási torzítások a nemek közötti különbségeket is átfogják. A férfiak által dominált iparágakban dolgozó nőket 7 százalékkal kisebb valószínűséggel hívják be interjúra az önéletrajzuk alapján, és ugyanez igaz a nők által dominált területeken állásokra jelentkező férfiakra is.
Egy másik mesterséges intelligencia-megfigyelés: A diszkrimináció szintje a napszaktól függően változik. A HR-esek általában kevesebb időt töltenek az önéletrajzok áttekintésével ebéd előtt és a munkanap vége felé. Ilyenkor a bevándorló és kisebbségi jelöltek 20 százalékkal nagyobb valószínűséggel esnek át a szűrésen, mint a többségi lakossághoz tartozó, azonos végzettséggel rendelkező jelöltek.
Dr. Hangartner, a tanulmány egyik szerzője szerint: „Az eredmények arra utalnak, hogy a tudattalan előítéletek, mint például a kisebbségekkel kapcsolatos sztereotípiák, nagyobb hatással bírnak, amikor a toborzók fáradtak, és végül az intuitív döntéshozatalra hagyatkoznak.”
A probléma megoldása érdekében a kutatók azt javasolják, hogy a toborzó weboldalak kevesebb hangsúlyt fektessenek a jelöltek nevére és állampolgárságára, és ezeket az információkat az iskolai végzettség, a képesítések és a tapasztalat alá helyezzék.
Keresztül The Next Web
Kép: Fauxels / Pexels