Kann die KI uns vor Vorurteilen in der vielfältigen, nicht binären Arbeitskraft der Zukunft bewahren?

Einstellungsvorurteile haben Minderheits- und weibliche Bewerber zurückgehalten, insbesondere in der Technologiebranche, wo weiße und asiatische Männer die meisten Arbeitsplätze innehaben. Start-ups und Großunternehmen haben daher versucht, neue Technologien wie künstliche Intelligenz zu nutzen, um ihre Rekrutierungsprozesse zu verbessern. Aber diese Bemühungen werden wahrscheinlich noch herausfordernder werden, da sich mehr Bewerber als mehr als eine Ethnie – oder als keines von beiden – identifizieren.

Auf dem Forbes CIO Summit in Half Moon Bay, Kalifornien, am Montag, sagte Laura Gómez, CEO von 10 Millionen Dollar Diversity HR Software Startup, Atipica, dass der Algorithmus ihres Unternehmens “uns erlaubt, aggregierte Lebenslaufdaten zu verstehen, Volkszählung, Department of Labor and Equal Employment Opportunity Commission (EEOC) Daten, um vorherzusagen, wer in der Belegschaft ist”.

“Es gibt viele Datenlücken rund um Vielfalt und Inklusion”, sagte Gómez. “Es muss ein Selbstbericht sein, viele Leute berichten nicht gerne selbst. Wir versuchen, diese Lücken zu schließen und sicherzustellen, dass die Führungskräfte verstehen, wo diese Lücken sind.”

Die Bemühungen, die KI bei der Personalbeschaffung zu nutzen, sind in einige schwierige Punkte geraten: Letztes Jahr wurde ein internes Projekt von Amazon zum Aufbau eines Tools zur Auswahl der Top-Kandidaten mit künstlicher Intelligenz verschoben, nachdem die Führungskräfte erkannt hatten, dass das Programm die Lebensläufe von Frauen bestraft. Der Grund, so Reuters: Das KI-System hatte sich, basierend auf den bisherigen Einstellungsmustern von Amazon, gelehrt, dass die erfolgreichsten Kandidaten männlich waren.

LinkedIn, mit 600 Millionen Benutzern in seinem System, erkannte, dass sein Rekrutierungsalgorithmus, der potenzielle Kandidaten für Rekrutierer auftaucht, Gefahr läuft, die Verzerrung bei der Einstellung zu verstärken. Letztes Jahr führte es Repräsentative Ergebnisse ein, eine Änderung an seinem Algorithmus, der sicherstellt, dass die KI keine Verzerrungen einführt, wie z.B. mehr männliche Kandidaten in den Suchergebnissen als der verfügbare Bewerberpool.

“Es wäre möglich, verzerrte Systeme zu schaffen. Wir wollten sicherstellen, dass diese Verzerrung nicht außer Kontrolle gerät”, sagte John Jersin, Vice President of Product, Talent Solutions and Careers bei LinkedIn, über die Software des Unternehmens. “Wir können Techniken anwenden, um Menschen zu beeinflussen, um Verzerrungen bei den Ergebnissen zu reduzieren.”

Jersin sagt, dass LinkedIn’s Bemühungen um Vielfalt “mit dem Geschlecht begonnen haben, weil es am einfachsten ist, einen signifikanten Datensatz zu erhalten. Es ist ein 50/50 Split, so ungefähr.”

Die Mehrheit der LinkedIn-Nutzer mag in Gender-Binaries passen, aber für die kommende Belegschaft ist dies vielleicht nicht der Fall, so Nicole Sanchez, Gründerin und geschäftsführende Gesellschafterin von Vaya Consulting, die Fortune-500-Unternehmen im Bereich Diversity und Inclusion-Training führt.

“Fünfzig Prozent derjenigen, die sich als Gen-Z an den Küsten identifizieren, dachten über ihr Geschlecht nach und identifizieren sich irgendwo in einem nicht-binären Spektrum von Geschlecht. So sehr wir auch für etwas Einfaches wie Geschlecht fahren wollen, für die nächste Gruppe von Arbeitern ist Geschlecht immer weniger sinnvoll”, sagte Sanchez.

Die Rekrutierung für die bestehende und nicht für die kommende Belegschaft kann dazu führen, dass die Einstellung von Fachkräften Verzerrungen verstärkt und ein fehlerhaftes System aufrechterhalten wird.

Obwohl 21% der Absolventen eines Informatikstudiums schwarz oder lateinamerikanisch sind, machen sie laut einer Studie des Kapor Centers aus dem Jahr 2018 nur 10% der technischen Mitarbeiter in der Technik aus.

“Was passiert, ist, dass die Leute LinkedIn verwenden, sich ein Bild ansehen und raten”, sagte Sanchez. “Es gibt Gesetze, die besagen, dass man jemanden auf dem Weg dorthin nicht nach seiner Rasse und seinem Geschlecht fragen kann, aber der Stellvertreter, den wir derzeit benutzen, verfestigt unser altes kaputtes System, sich gegenseitig anzusehen und anzunehmen. Zunehmend werde ich mich irren, wenn Gen-Z in die Belegschaft kommt.”

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