As entrevistas de IA estão discriminando os candidatos?
Os líderes empresariais estão incorporando inteligência synthetic em suas estratégias de contratação, promissores processos simplificados e justos. Mas esse é realmente o caso? É possível que o uso atual de IA em candidatos ao fornecimento, triagem e entrevista não esteja eliminando, mas na verdade perpetuando vieses? E se é isso que realmente está acontecendo, como podemos mudar essa situação e reduzir o viés na contratação de IA? Neste artigo, exploraremos as causas do viés em entrevistas movidas a IA, examinaremos alguns exemplos da vida actual de viés de IA na contratação e sugeriram 5 maneiras de garantir que você possa Integre a IA em suas práticas enquanto elimina preconceitos e discriminação.
O que causa viés em entrevistas movidas a IA?
Existem muitas razões pelas quais um sistema de entrevista movido a IA pode fazer avaliações tendenciosas sobre os candidatos. Vamos explorar as causas mais comuns e o tipo de viés em que eles resultam.
Dados de treinamento tendenciosos causam viés histórico
A causa mais comum de viés na IA se origina dos dados usados para treiná -los, pois as empresas geralmente lutam para verificá -lo minuciosamente para ser justo. Quando essas desigualdades arraigadas são transferidas para o sistema, elas podem resultar em viés histórico. Isso se refere a vieses persistentes encontrados nos dados que, por exemplo, podem fazer com que os homens sejam favorecidos sobre as mulheres.
A seleção de recursos defeituosos causa viés algorítmico
Os sistemas de IA podem ser intencionalmente ou não otimizados para colocar um foco maior em características irrelevantes para a posição. Por exemplo, um sistema de entrevista projetado para maximizar a nova retenção de contratação pode favorecer candidatos com emprego contínuo e penalizar aqueles que perderam o trabalho devido a razões de saúde ou familiares. Esse fenômeno é chamado de viés algorítmico e, se passar despercebido e não abordado pelos desenvolvedores, poderá criar um padrão que possa ser repetido e até solidificado ao longo do tempo.
Dados incompletos causam viés de amostra
Além de ter vieses arraigados, os conjuntos de dados também podem ser distorcidos, contendo mais informações sobre um grupo de candidatos em comparação com outro. Se for esse o caso, o sistema de entrevista da IA pode ser mais favorável em relação aos grupos para os quais possui mais dados. Isso é conhecido como viés de amostra e pode levar à discriminação durante o processo de seleção.
Loops de suggestions causam confirmação ou viés de amplificação
Então, e se sua empresa tiver um histórico de favorecer candidatos extrovertidos? Se esse loop de suggestions estiver incorporado ao seu sistema de entrevista de IA, é muito provável que o repetirá, caindo em um padrão de viés de confirmação. No entanto, não se surpreenda se esse viés se tornar ainda mais pronunciado no sistema, pois a IA não apenas duplicate vieses humanos, mas também pode exacerbá -los, um fenômeno chamado “viés de amplificação”.
Falta de monitoramento causa viés de automação
Outro tipo de IA a ser observado é o viés de automação. Isso ocorre quando os recrutadores ou as equipes de RH confiam demais no sistema. Como resultado, mesmo que algumas decisões pareçam ilógicas ou injustas, elas podem não investigar ainda mais o algoritmo. Isso permite que os vieses fiquem desmarcados e podem, eventualmente, minar a justiça e a igualdade do processo de contratação.
5 etapas para reduzir o viés nas entrevistas de IA
Com base nas causas dos vieses que discutimos na seção anterior, aqui estão algumas etapas que você pode tomar para reduzir o viés no seu sistema de entrevista de IA e garantir um processo justo para todos os candidatos.
1. Diversificar dados de treinamento
Considerando que os dados usados para treinar o sistema de entrevistas de IA influencia fortemente a estrutura do algoritmo, essa deve ser sua principal prioridade. É essencial que os conjuntos de dados de treinamento estejam completos e representem uma ampla gama de grupos de candidatos. Isso significa cobrir vários dados demográficos, etnias, sotaques, aparências e estilos de comunicação. Quanto mais informações o sistema de IA tiver sobre cada grupo, maior a probabilidade de avaliar todos os candidatos para a posição aberta de maneira justa.
2. Reduza o foco em métricas não relacionadas à JOB
É essential identificar quais critérios de avaliação são necessários para cada posição aberta. Dessa forma, você saberá como orientar o algoritmo de IA para fazer as escolhas mais apropriadas e justas durante o processo de contratação. Por exemplo, se você estiver contratando alguém para uma função de atendimento ao cliente, fatores como tom e velocidade de voz devem definitivamente ser considerados. No entanto, se você estiver adicionando um novo membro à sua equipe de TI, poderá se concentrar mais em habilidades técnicas do que nessas métricas. Essas distinções ajudarão você a otimizar seu processo e reduzir o viés no seu sistema de entrevista movido a IA.
3. Forneça alternativas às entrevistas de IA
Às vezes, não importa quantas medidas você implemente para garantir que seu processo de contratação movido a IA seja justo e equitativo, ele ainda permanece inacessível para alguns candidatos. Especificamente, isso inclui candidatos que não têm acesso a câmeras de web ou qualidade de alta velocidade ou aqueles com deficiência que dificultam a resposta do sistema de IA. Você deve se preparar para essas situações, oferecendo aos candidatos convidados a uma entrevista de IA opções alternativas. Isso pode envolver entrevistas escritas ou uma entrevista presencial com um membro da equipe de RH; Obviamente, somente se houver um motivo válido ou se o sistema de IA os desqualificar injustamente.
4. Garanta a supervisão humana
Talvez a maneira mais infalível de reduzir o viés em seu Ai movido As entrevistas são para não deixá -las lidar com todo o processo. É melhor usar a IA para a triagem antecipada e talvez a primeira rodada de entrevistas e, depois de ter uma lista de candidatos, poderá transferir o processo para sua equipe humana de recrutadores. Essa abordagem reduz significativamente sua carga de trabalho, mantendo a supervisão humana essencial. A combinação de capacidades da IA com sua equipe interna garante que o sistema funcione conforme o pretendido. Especificamente, se o sistema de IA promover candidatos para o próximo estágio que não têm as habilidades necessárias, isso levará a equipe de design a reavaliar se seus critérios de avaliação estão sendo seguidos adequadamente.
5. Audite regularmente
A etapa last para reduzir o viés em entrevistas movidas a IA é realizar verificações de viés frequentes. Isso significa que você não espera por uma bandeira vermelha ou um e -mail de reclamação antes de agir. Em vez disso, você está sendo proativo usando ferramentas de detecção de viés para identificar e eliminar as disparidades na pontuação da IA. Uma abordagem é estabelecer métricas de justiça que devem ser atendidas, como a paridade demográfica, que garante que diferentes grupos demográficos sejam considerados igualmente. Outro método é o teste adversário, onde dados falhos são deliberadamente alimentados no sistema para avaliar sua resposta. Esses testes e auditorias podem ser realizados internamente se você tiver uma equipe de design de IA ou pode fazer parceria com uma organização externa.
Alcançar o sucesso reduzindo o viés na contratação movida a IA
A integração da inteligência synthetic ao seu processo de contratação, e particularmente durante as entrevistas, pode beneficiar significativamente sua empresa. No entanto, você não pode ignorar os riscos potenciais de usar mal a IA. Se você não otimizar e auditar seus sistemas movidos a IA, corre o risco de criar um processo de contratação tendencioso que possa alienar os candidatos, impedir que você acesse os melhores talentos e danifique a reputação da sua empresa. É essencial tomar medidas para reduzir o viés em entrevistas movidas a IA, especialmente porque os casos de discriminação e pontuação injusta são mais comuns do que podemos imaginar. Siga as dicas que compartilhamos neste artigo para aprender a aproveitar o poder da IA para encontrar o melhor talento para sua organização sem comprometer a igualdade e a justiça.
