Warum Personalchefs KI-Vorurteile in ihren Rekrutierungsprozessen berücksichtigen müssen

Paul Naha-Biswas, CEO und Gründer von Sechsley, erklärt, warum Personalchefs KI-Vorurteile in ihren Rekrutierungsprozessen berücksichtigen müssen.

Es gibt Zeiten in der Geschichte, in denen eine Erfindung die ganze Welt verändert.

1876 ​​tätigte Alexander Graham Bell den allerersten Telefonanruf mit seinem Assistenten Thomas Watson.

1879 erfand Thomas Edison die Glühbirne und erleuchtete die Welt, und nur sechs Jahre später schuf Karl Benz das Auto und plötzlich schrumpfte der Planet.

Diese neun Jahre veränderten die Flugbahn der Menschheit. Und wir befinden uns jetzt mitten in einer Phase ähnlicher Innovationen.

Der Wandel hin zu einer Digital-First-Welt

Innerhalb der letzten 25 Jahre wurde das Videoband von der DVD verdrängt, die ihrerseits von Streaming-Diensten verdrängt wurde.

In ähnlicher Weise sind Telefone mobil geworden und in ihrer Größe dramatisch geschrumpft, wobei die kleinsten eine haben Bildschirmdiagonale von 1.2 Zoll.

Im Gegensatz zu Erfindungen aus dem 19. Jahrhundert beinhalten viele der Innovationen, die heute stattfinden, jedoch keine materiellen Gegenstände.

Wir leben jetzt in einem Alter, in dem wir weniger als 30 Jahre alt sind driverless Autos allgegenwärtig und ein Google-KI-Code kann neue Songs von Künstlern erstellen, die das tun starb vor über 50 Jahren.

Die Umstellung auf die Digitalisierung hat alle Facetten des Lebens beeinflusst, einschließlich der Suche nach einem Job.

Die Digitalisierung der Personalvermittlung

Bei der Rekrutierung geht es nicht mehr nur darum, dass ein Personalchef die von Bewerbern eingesandten Lebensläufe durchgeht.

Heutzutage bewirbt sich ein Bewerber selten auf eine Stelle, die kein Online-Element beinhaltet, sei es das Versenden eines Lebenslaufs per E-Mail oder das Ausfüllen eines Bewerbungsformulars über das Internet.

Darüber hinaus verwenden Personalvermittler heute häufig Computer, um Bewerbungen von Kandidaten zu „lesen“ und zu filtern, bevor sie sie sich überhaupt ansehen. Es gibt auch eine automatische Interviewplanung und ein System zum Versenden vorausgewählter E-Mails zu einem bestimmten Zeitpunkt.

Es wird argumentiert, dass die Automatisierung des Rekrutierungsprozesses den Personalchefs hilft, bessere Kandidaten schneller zu finden, und einige der zeitaufwändigen, geringwertigen Aufgaben, die mit der Suche nach Talenten verbunden sind, eliminiert.

Es ist jedoch nicht unumstritten.

Das Problem mit rassistischen Vorurteilen in KI-Systemen

Das Versprechen von KI-Systemen in fast allen Lebensbereichen ist, dass sie schneller, billiger und genauer sind. Die Gefahr besteht jedoch darin, dass sie nicht rechenschaftspflichtig und nicht anfechtbar sind, was bestehende Hierarchien und menschliche Vorurteile nur verstärkt.

Nehmen Sie zum Beispiel die Gesichtserkennungssoftware von Amazon, Rekognition. Die Software sollte ursprünglich von Polizeidienststellen in den gesamten USA verwendet werden, wurde jedoch zurückgezogen, nachdem zahlreiche Studien Voreingenommenheit in der Software festgestellt hatten, die überproportional auf Schwarze und andere ethnische Minderheiten abzielte.

Die American Civil Liberties Union fanden 2018 heraus, dass die Rekognition-Software 28 Mitglieder des Kongresses fälschlicherweise mit Personen abgleichte, die wegen eines Verbrechens verhaftet wurden, und dass die falschen Übereinstimmungen überproportional mit People of Color zusammenpassten, darunter sechs Mitglieder des Congressional Black Caucus.

Diese in KI eingebetteten rassistischen Vorurteile werden niemanden überraschen, der sich mit dem Gebiet auskennt.

Allein in den letzten 12 Monaten haben wir mehrere Fälle gesehen, in denen KI-Systeme auf der Grundlage eines unzureichenden menschlichen Verständnisses komplexer gesellschaftlicher Probleme und unvollständiger Daten aufgedeckt wurden – wie z Abitur-Fiasko in Großbritannien und die Platzierung von medizinisches Personal an vorderster Front am Ende der COVID-19-Impfstoffwarteschlange auf der anderen Seite des Teichs.

Wie sich diese Vorurteile auf die Personalbeschaffungsbranche auswirken könnten

Im Kontext der Personalbeschaffungsbranche könnten diese Vorurteile dazu führen, dass Arbeitssuchende aus benachteiligten Gemeinschaften ohne besonderen Grund für Stellen übersehen werden.

Dies sollte Alarmglocken schrillen lassen, wenn man bedenkt, dass einer von drei Arbeitnehmern aus ethnischen Minderheiten sagt, dass er zu Unrecht für eine Stelle abgelehnt wurde, verglichen mit nur einem von fünf (19 %) weißen Arbeitnehmern, so die Kongress der Gewerkschaften.

Und, gesonderte Recherche fanden heraus, dass mehr als die Hälfte der Stellenanzeigen (52 %) mit geschlechtsspezifischen Formulierungen versehen sind, wodurch sie voreingenommen gegenüber Männern sind.

Eine Lösung für dieses Problem besteht darin, die demografische Zusammensetzung der Technologiebranche zu ändern und mehr Vielfalt unter den am Schreiben von Algorithmen Beteiligten zu fördern.

Allerdings hat sich die Zahl der Frauen, die einen Informatik-Bachelor-Abschluss an US-Universitäten erwerben, mehr als halbiert 18 1984% seit, müssen wir unmittelbarere Maßnahmen ergreifen, indem wir die Ausbildung in Technologie zugänglicher und finanziell unterstützt oder mit Anreizen versehen.

Warum Empfehlungen diese Vorurteile überwinden könnten

Diejenigen, die Empfehlungen verwendet haben, werden wissen, dass sie eine unschätzbare Möglichkeit sind, neue Talente einzustellen und Kandidaten aus Teilen der Gesellschaft anzuziehen, die oft übersehen werden. Durch die Unterstützung von Eins-zu-eins-, Social-Sharing- und speziellen Gruppenempfehlungsboards können Personalchefs proaktiv Vielfalt einladen und Mitarbeiter aus marginalisierten Gruppen gezielt ansprechen.

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Und Empfehlungen sind für Arbeitssuchende aus benachteiligten Verhältnissen ebenso wichtig, da empfohlene Kandidaten mit 15- bis 20-mal höherer Wahrscheinlichkeit eingestellt werden als Bewerber von Stellenbörsen. Eine persönliche Einladung zur Bewerbung ist auch für Arbeitssuchende der beste Weg, um das Hochstapler-Syndrom zu überwinden und an mutierten Algorithmen vorbeizukommen.

Die Hoffnung ist, dass KI-Systeme in Zukunft menschliche Vorurteile beseitigen, Vielfalt fördern und sozioökonomische Benachteiligung beseitigen werden. Menschliches Versagen und ein Mangel an Vielfalt in der Technologiebranche bedeuten jedoch vorerst, dass die KI-Systeme, die in unseren Alltag integriert werden, diese Vorurteile aufrechterhalten, nicht ausrotten. Führungskräfte und Personalvermittler müssen sich dieser Herausforderungen bewusst sein und ihre Rekrutierungspraktiken diversifizieren, um sicherzustellen, dass keine Kandidaten übersehen werden.

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Paul Naha-Biswas

Paul Naha-Biswas ist der Gründer und CEO von Sixley, einer HRTech-Plattform, auf der Sie Ihre Netzwerke nach Talentempfehlungen fragen und belohnen können. Sixley ist sein zweites Start-up, nachdem er das EdTech-Start-up Boclips, eine der weltweit größten digitalen Lernvideotheken, mitbegründet hat.
Paul ist seit 20 Jahren in der Medien- und Digitalbranche tätig und verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung, Einführung und dem Ausbau neuer Unternehmen. Seit Beginn seiner Karriere bei Spectrum Strategy Consultants, einem Pionier der digitalen Medien, hat er für die Vorstände und CEOs von über 100 Unternehmen auf fünf Kontinenten gearbeitet. Neben der Gründung von Sixley und Boclips leitete Paul die Medienpraxis des globalen Beratungsunternehmens Alvarez & Marsal und hatte zuvor Positionen als CEO und Berichterstatter bei ITN, FremantleMedia und bei Neuseelands nationalen digitalen TV- und Glasfaserprogrammen inne.
Paul leitet auch die Business of Media-Sitzungen, eine Frühstücksreihe für Führungskräfte, die nur auf Einladung in Zusammenarbeit mit dem Ivy Club veranstaltet wird. Er hat einen MA in Wirtschaftswissenschaften von der University of Cambridge.

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