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Bekämpfung von Verzerrungen bei der Einstellung mit einer objektiven rahmenbasierten Bewertung

Bekämpfung von Verzerrungen bei der Einstellung mit einer objektiven rahmenbasierten Bewertung

Wie in Women in Tech: Ihr aktueller Status, das, was sie erreicht haben und was sie wollen, ausführlich beschrieben, führt das Lippenbekenntnis, das viele Unternehmen für Vielfalt und Chancengleichheit bei der Einstellung geben, nicht zu einer gleichberechtigten Vertretung von Frauen und Minderheiten in der Tech-Branche.

Eine Reihe von Personen und Organisationen haben ihre Aufmerksamkeit darauf gerichtet, stereotype Vorurteile zu überwinden und diese Einstellungslücke zu schließen.

VERBINDUNG: Zum ersten Mal überhaupt ist die Mehrheit der Köpfe der MIT ENGINEERING-Abteilung Frauen

CodeSignal bringt KI zur Einstellung

Jetzt bietet ein Unternehmen namens CodeSignal seine KI-gestützte Einstellungslösung an, um Verzerrungen bei der Einstellung zu überwinden. Sophia Baik, Mitbegründerin und VP of Operations bei CodeSignal, beantwortete meine Fragen dazu, wie das, was sie als Äquivalent zur SAT-Prüfung für die Zulassung von Arbeitsplätzen bezeichnet, dazu beitragen kann, gleiche und gerechtere Wettbewerbsbedingungen bei der Einstellung zu schaffen.

Steht die Anzahl der weiblichen Mitarbeiter im Verhältnis zur Anzahl der Bewerber oder machen Frauen in bestimmten Bereichen insgesamt einen viel geringeren Prozentsatz der Bewerber aus? Was ist mit Minderheiten?

Ja, es gibt sicherlich ein Pipeline-Problem im Bereich Software-Engineering. Statistisch gesehen gibt es weniger Frauen, die jedes Jahr ihren Abschluss als Ingenieur machen, als ihre männlichen Kollegen.

Wenn man sich die Zahlen ansieht, sind ungefähr nur 22% der US-amerikanischen Hochschulabsolventen im Ingenieurwesen Frauen. Im Vergleich zu anderen Berufen hat das Ingenieurwesen noch einen langen Weg vor sich. Zum Beispiel haben wir 2017 gesehen, dass zum ersten Mal mehr Frauen an US-amerikanischen medizinischen Fakultäten eingeschrieben waren als Männer.

Sie müssen keinen Abschluss in Informatik oder Ingenieurwissenschaften machen, um Software-Ingenieur zu werden. Dieses Ungleichgewicht ist jedoch repräsentativ für die Zusammensetzung der Talente, die in die Branche eintreten.

Laut dem US Bureau of Labour Statistics 2018 sind nur 26% der Informatiker Frauen.

Negative Stereotypen können die Karriereentscheidungen von Menschen negativ beeinflussen, und diese Art von unbewusster Voreingenommenheit ist ein Bereich, an dessen Verbesserung CodeSignal arbeitet.

Verschärft die in AI programmierte Voreingenommenheit das Problem der Voreingenommenheit bei der Einstellung?

Wie jedes mathematische Modell hängt auch die KI stark von der Qualität der Eingabe ab, um die Ausgabe zu erzeugen. Um Laienbegriffe zu verwenden, spiegelt dieses System das Konzept von GIGO wider, das für Müll rein, Müll raus steht.

Wenn wir eine KI mit historischen Aufzeichnungen über voreingenommene Einstellungsentscheidungen füttern und trainieren, wird die KI mit Sicherheit Ergebnisse mit derselben Verzerrung erzielen, die in die Ergebnisse eingebettet ist, da sie Teil des bereits in die Maschine integrierten Modells ist. KI ist großartig darin, Menschen dabei zu helfen, dieselben Entscheidungen schneller und in größerem Maßstab zu treffen, und könnte daher die Tendenz möglicherweise in einem viel größeren Maßstab verstärken.

Hier besteht die Gefahr, dass es keinen Mechanismus gibt, um die Verzerrung zu korrigieren, wenn wir blind die Ergebnisse aus einer Black Box nehmen. Das Erkennen, dass die Eingabe eines KI- oder maschinellen Lernmodells eine Verzerrung aufweisen könnte, sowie das Interpretieren der Ergebnisse mit einem kritischen Auge, um die Verzerrung zu überprüfen, ist wichtig, um diese Neigung bei der Einstellung insgesamt zu verringern.

[Siehe auch Unsere Seite / Unsere-Schöne-Neue-Welt-Warum-der-Fortschritt-von-Ai-wirft-ethische-Bedenken auf]

Könnten Anpassungen und Transparenz die KI zu einem Instrument machen, um mehr Gleichheit zu erreichen?

Absolut. Wenn wir unsere Richtung festlegen, um die Gleichstellung zu verbessern und KI mit dieser Absicht einzusetzen, können wir dafür sorgen, dass sie für uns funktioniert, anstatt das Problem versehentlich verstärken zu lassen. Beispielsweise verwendet CodeSignal AI, um die technischen Fähigkeiten im Maßstab zu bewerten und einen Codierungswert zu berechnen, der stark mit der Leistung des Bewerbers während des Vorstellungsgesprächs und der Arbeitsleistung korreliert.

Wenn Sie objektive Daten haben und Ihre Fähigkeiten messen, kann eine Einstellungsentscheidung leicht getroffen werden. Dies reduziert auch den Umfang, in dem sich die unbewusste Voreingenommenheit von Personalmanagern und Personalvermittlern bemerkbar machen kann. Sie müssen sich bei einer Einstellungsentscheidung nicht mehr auf ihren subjektiven Eindruck eines Kandidaten verlassen.

Darüber hinaus werden Frauen und Minderheitskandidaten befähigt, sich während des Einstellungsprozesses mit Nachweisen zur Unterstützung ihrer Fähigkeiten selbst zu fördern.

Im folgenden Video spricht Baik über die drei wichtigsten Vorteile von Framework Based Assessments.

Wie funktioniert Ihre Lösung?

Wir verfügen über eine Reihe von Bewertungslösungen, mit denen Unternehmen #GoBeyondResumes bei der technischen Rekrutierung unterstützen können: Testen, Befragen und Zertifizieren. Certify, derzeit in der Beta-Phase, ist unser neuestes Angebot und das erste technische Bewertungsprodukt, das ganz oben im Einstellungs-Trichter verwendet werden kann, sodass Talentakquisitionsprofis und technische Manager unvoreingenommene und leicht verständliche Bewertungsergebnisse anfordern und vergleichen können im Maßstab, um datengesteuerte Einstellungsentscheidungen zu treffen.

Certify soll für technische Einstellungsfachleute das tun, was die SAT-Prüfung für die Zulassung zum College bewirkt. Es ist ein vertrauenswürdiger Test der Kompetenz, mit dem Unternehmen auch eine erstklassige Bewertung der Fähigkeiten durchführen können, ohne diese selbst erstellen zu müssen.

Wenn sie eine solche vorgefertigte Lösung verwenden, können HR-Experten ihre Zeit und Energie darauf konzentrieren, die Daten zu verwenden, um eine Einstellungsentscheidung zu treffen, anstatt eine professionelle Bewertung der Fähigkeiten mit strengen Testerstellungen und Wartungsarbeiten aufzubauen.

Was hat Ihr Unternehmen zur Entwicklung dieser Lösung inspiriert?

Der Vorläufer von CodeSignal war eine Website, die Menschen besuchen konnten, um interessante Codierungsprobleme zu lösen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Mit über einer Million erfahrener Ingenieure, die eine große Anzahl von Codierungsaufgaben gelöst haben, konnten wir ihre Programmierkenntnisse herausfinden.

Es war verrückt zu erfahren, dass diejenigen, die ganz oben im Kompetenzspektrum stehen, Schwierigkeiten hatten, einen Job zu finden, weil sie auf dem Papier nicht gut aussahen, zusammen mit dem Kampf, den viele Unternehmen bei der Suche und Einstellung talentierter Software-Ingenieure mit unterschiedlichem Hintergrund haben.

Diese Erkenntnis hat uns dazu inspiriert, diese Lücke zu schließen, indem wir eine objektive und glaubwürdige Bewertung der technischen Fähigkeiten für Einstellungszwecke einfach und leicht verfügbar gemacht haben und der Branche dabei geholfen haben, über Lebensläufe hinauszugehen.

Das obige Video zeigt, wie Greenhouse CodeSignal in seinem technischen Rekrutierungsprozess verwendet.

Haben Sie Fallstudien, aus denen hervorgeht, dass aufgrund der Implementierung Ihrer Lösung mehr Frauen oder Minderheiten eingestellt wurden?

Viele unserer Kunden, die den Wert objektiver Fähigkeitsbewertungen klar verstehen, haben bereits Initiativen zur Förderung von Vielfalt und Inklusion. Infolgedessen ist es schwierig, die alleinige Auswirkung der Implementierung unserer Lösung auf ihre Fähigkeit, die Vielfalt in ihren Teams erfolgreich zu verbessern, zu trennen.

Was wir mit Zuversicht sagen können, ist, dass viele Kandidaten, die ohne die Bewertungsergebnisse von CodeSignal nicht berücksichtigt worden wären, für viele Software-Engineering-Jobs befragt wurden und in diesen Unternehmen eingestellt wurden.

Es ist sinnvoll, dass ein objektiver Interviewprozess die Bewerber über das Engagement des Unternehmens für faire und unvoreingenommene Einstellungsentscheidungen sicherstellt und mehr Frauen oder Minderheitskandidaten anzieht, die ein vielfältiges Arbeitsumfeld höher schätzen.

Wir verwenden intern unsere eigene Bewertungslösung, um Softwareentwickler einzustellen. Wenn Kandidaten Interesse bekunden, bitten wir sie, ihren CodeSignal Coding Score als ersten Schritt mitzuteilen und nicht auf ihre Lebensläufe zu achten, die zu unbewusster Voreingenommenheit führen könnten.

Wir laden sie ein, einen Interviewprozess auf der Grundlage ihrer Codierungsergebnisse zu starten. Diese Praxis wurde von unseren Kandidaten sehr gut aufgenommen und ermöglichte es uns, den besten Kandidaten basierend auf ihren Fähigkeiten einzustellen.


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