Os candidatos a emprego em tecnologia estão sendo bloqueados pelo preconceito da IA quando
O preconceito da IA no recrutamento surge quando os sistemas e ferramentas usados para selecionar e selecionar candidatos perpetuam inadvertidamente ou até amplificam os preconceitos existentes.
Estes preconceitos resultam frequentemente dos dados em que estes sistemas são treinados, o que pode refletir preconceitos sociais ou padrões históricos de contratação que favorecem determinados grupos demográficos em detrimento de outros.
Às vezes, o preconceito da IA deve-se ao próprio design, refletindo preconceitos inconscientes dos seus desenvolvedores, enquanto os ciclos de feedback significam que, se um sistema escolher consistentemente candidatos de origens semelhantes, continuará a fazê-lo, a menos que seja corrigido.
O preconceito inerente pode impactar seu
Ao aplicar nomes fictícios, mas “demograficamente distintos” a currículos igualmente qualificados, o ChatGPT 3.5 foi solicitado a classificar os candidatos em relação a especificações de trabalho reais para uma função de analista financeiro em uma empresa real.
Nomes distintos de negros americanos tinham menor probabilidade de serem listados como os melhores candidatos; nomes ligados a mulheres asiáticas e homens brancos geralmente tiveram melhor desempenho.
Com a velocidade vertiginosa do desenvolvimento da IA, alguns dizem que esta experiência já está desatualizada. Infelizmente, esse não é o caso.
Embora o ChatGPT-4o esteja sendo implementado e a OpenAI afirme tê-lo testado com especialistas externos, ela também afirma que continuará abordando questões como preconceito, justiça e desinformação à medida que vierem à tona. Significa que preconceitos ainda existem.
Para quem procura emprego, uma pequena investigação sobre o compromisso de uma empresa com DE&I indicará se é provável que se concentre em desviar as suas ferramentas de IA.
Com a capacidade de digitalizar milhares de currículos em segundos, é improvável que as empresas voltem a analisar apenas manualmente os currículos, mas muitas organizações estão adicionando uma camada de supervisão humana nos processos de triagem para ajudar a mitigar resultados tendenciosos de IA. É claro que os humanos também têm preconceitos, por isso nenhum método é infalível.
Outras equipes de contratação estão usando ATS que ocultam os nomes e os níveis de escolaridade dos candidatos.
Além disso, verifique se a empresa desejada está focada em ter um determinado nível de escolaridade; há uma chance maior de viés de IA, se for o caso.
É claro que, em setores específicos como a medicina e a saúde, as qualificações profissionais são muito importantes, mas para outros, como a engenharia de software, as organizações podem adotar uma abordagem de contratação mais baseada em competências.
Engenheiros e desenvolvedores costumam ser STARs (qualificados em rotas alternativas), portanto, procure requisitos baseados em experiência em vez de mínimos educacionais em anúncios de emprego.
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Por Amanda Kavanagh