معلومات

محاربة التحيز في التوظيف من خلال تقييم يستند إلى إطار موضوعي

محاربة التحيز في التوظيف من خلال تقييم يستند إلى إطار موضوعي

كما هو مفصل في Women in Tech: وضعهن الحالي ، وماذا حقّقن ، وماذا يريدون ، فإن التشدق اللفظي الذي تدفعه العديد من الشركات للتنوع وتكافؤ الفرص في التوظيف لا يُترجم إلى تمثيل متساوٍ بين النساء والأقليات في صناعة التكنولوجيا.

وجه عدد من الأشخاص والمنظمات انتباههم نحو التغلب على التحيزات النمطية وسد فجوة التوظيف.

ذات صلة: لأول مرة على الإطلاق ، كانت غالبية رؤساء قسم الهندسة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من النساء

CodeSignal يجلب الذكاء الاصطناعي إلى التوظيف

تقدم الآن شركة تسمى CodeSignal حل التوظيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي كأداة للتغلب على التحيز في التوظيف. أجابت صوفيا بايك ، المؤسس المشارك ونائب الرئيس للعمليات في CodeSignal ، على أسئلتي حول كيف يمكن لما تسميه المكافئ لامتحان SAT للقبول في الوظائف أن يعمل على تحقيق مستوى أكثر تكافؤًا وإنصافًا في مجال التوظيف.

هل يتناسب عدد الموظفات مع عدد المتقدمين ، أم أن النساء في مجالات معينة يمثلن نسبة أقل بكثير من المتقدمين بشكل عام؟ ماذا عن الأقليات؟

نعم ، هناك بالتأكيد مشكلة خط أنابيب في مجال هندسة البرمجيات. من الناحية الإحصائية ، هناك عدد أقل من النساء اللائي يحصلن على شهادات جامعية في الهندسة كل عام مقارنة بنظرائهن من الرجال.

عند النظر إلى الأرقام ، فإن ما يقرب من 22٪ فقط من خريجي الجامعات الأمريكية في الهندسة هم من النساء. بالمقارنة مع المهن الأخرى ، لا يزال أمام الهندسة طريق طويل لنقطعه. على سبيل المثال ، في عام 2017 ، رأينا أنه لأول مرة كان هناك عدد أكبر من النساء المسجلات في كليات الطب الأمريكية أكثر من الرجال.

ليس عليك الحصول على شهادة جامعية في علوم الكمبيوتر أو الهندسة لتصبح مهندس برمجيات. لكن هذا الخلل هو ممثل لتكوين المواهب التي تدخل الصناعة.

وفقًا لمكتب الولايات المتحدة لإحصائيات العمل 2018 ، فإن 26٪ فقط من علماء الكمبيوتر هم من النساء.

يمكن أن تؤثر الصور النمطية السلبية سلبًا على القرارات المهنية للأفراد ، وهذا النوع من التحيز اللاواعي هو أحد المجالات التي تعمل CodeSignal على تحسينها.

هل التحيز المبرمج في الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى تفاقم مشكلة التحيز في التوظيف؟

يعتمد الذكاء الاصطناعي ، مثل أي نموذج رياضي ، بشكل كبير على جودة المدخلات لإنتاج مخرجاته. لاستخدام مصطلحات الشخص العادي ، يعكس هذا النظام مفهوم GIGO ، والذي يرمز إلى القمامة في الداخل والقمامة.

عندما نقوم بتغذية وتدريب سجلات منظمة العفو الدولية التاريخية لقرارات التوظيف المنحازة ، فإن الذكاء الاصطناعي سينتج بالتأكيد نتائج بنفس التحيز المضمّن في النتائج ، لأنه جزء من النموذج المدمج بالفعل في الجهاز. يُعد الذكاء الاصطناعي رائعًا في مساعدة البشر على اتخاذ نفس القرارات بشكل أسرع وعلى نطاق أوسع ، ونتيجة لذلك ، يمكن أن يضخم التحيز على نطاق أوسع بكثير.

الخطر هنا هو أننا إذا أخذنا النتائج الخارجة من الصندوق الأسود بشكل أعمى ، فلا توجد آلية لتصحيح التحيز. إن إدراك أنه قد يكون هناك تحيز في إدخال نموذج الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي ، وكذلك تفسير النتائج بعين ناقدة للتحقق من التحيز أمر مهم لتقليل هذا الميل في التوظيف بشكل عام.

[انظر أيضًا موقعنا / our-brave-new-world-why-the-Advance-of-ai- تثير مخاوف أخلاقية]

هل يمكن للتعديلات والشفافية تحويل الذكاء الاصطناعي إلى أداة للخير في تحقيق المزيد من المساواة؟

إطلاقا. إذا حددنا اتجاهنا لتحسين المساواة واستخدام الذكاء الاصطناعي بهذه النية ، فيمكننا جعله يعمل لصالحنا بدلاً من تركه يؤدي إلى تضخيم المشكلة عن طريق الخطأ. على سبيل المثال ، يستخدم CodeSignal الذكاء الاصطناعي لتقييم المهارات التقنية على نطاق واسع وحساب درجة الترميز التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بأداء المرشح أثناء مقابلة العمل والأداء الوظيفي.

عندما يكون لديك بيانات موضوعية وقياس المهارات ، يمكن اتخاذ قرار التوظيف بسهولة. كما أنه يقلل بشكل كبير من النطاق الذي يمكن أن يبدأ فيه التحيز اللاواعي لمديري التوظيف والقائمين بالتوظيف. لم يعد عليهم الاعتماد على انطباعهم الذاتي عن المرشح عند اتخاذ قرار التوظيف.

علاوة على ذلك ، فإنه يمكّن النساء والمرشحين من الأقليات من الترويج لأنفسهم أثناء عملية التوظيف بالأدلة التي تدعم مهاراتهم.

في الفيديو أدناه ، يتحدث Baik عن أهم 3 فوائد للتقييمات القائمة على إطار العمل.

كيف يعمل الحل الخاص بك؟

لدينا مجموعة من حلول التقييم لمساعدة الشركات #GoBeyondResumes في التوظيف التكنولوجي: الاختبار والمقابلة والشهادة. يُعد الاعتماد ، الموجود حاليًا في مرحلة تجريبية ، أحدث عروضنا وهو أول منتج تقييم تقني يمكن استخدامه في أعلى مسار التوظيف مما يسمح لمتخصصي اكتساب المواهب ومديري الهندسة بطلب ومقارنة نتائج التقييم غير المنحازة وسهلة الفهم على نطاق واسع لاتخاذ قرارات توظيف تستند إلى البيانات.

تهدف الشهادة إلى القيام به لمهنيي التوظيف الفنيين ما يفعله اختبار SAT للقبول في الكلية. إنه اختبار جدير بالثقة لإتقان المهارات يسمح أيضًا للشركات بإجراء تقييم للمهارات من الدرجة الأولى دون الحاجة إلى إنشائه بأنفسهم.

عندما يستخدمون مثل هذا الحل الجاهز ، يمكن لمتخصصي الموارد البشرية تركيز وقتهم وطاقتهم على استخدام البيانات لاتخاذ قرار التوظيف بدلاً من بناء عملية تقييم مهارة احترافية مع إنشاء اختبار صارم وأعمال صيانة.

ما الذي ألهم شركتك لتطوير هذا الحل؟

كانت مقدمة CodeSignal بمثابة موقع ويب يمكن للأشخاص زيارته لحل تحديات الترميز الشيقة لتحسين مهاراتهم. مع وجود أكثر من مليون مهندس من ذوي الخبرة في حل عدد كبير من مهام الترميز ، تمكنا من رسم مهارات البرمجة الخاصة بهم.

كان من الجنون معرفة أن من هم في قمة مجموعة المهارات يواجهون صعوبة في العثور على وظيفة لأنهم لم يبدوا جيدًا على الورق ، جنبًا إلى جنب مع النضال الذي تواجهه العديد من المؤسسات في العثور على مهندسي برمجيات موهوبين وتوظيفهم من خلفيات مختلفة.

ألهمنا هذا الإدراك لسد الفجوة من خلال إجراء تقييم موضوعي وموثوق للمهارات الفنية بسهولة ويسر لأغراض التوظيف ولمساعدة الصناعة على تجاوز السير الذاتية.

يوضح الفيديو أعلاه كيف يستخدم Greenhouse CodeSignal في عملية التوظيف الفنية الخاصة بهم.

هل لديك أي دراسات حالة تثبت أن المزيد من النساء أو الأقليات تم توظيفهن نتيجة لتنفيذ الحل الخاص بك؟

يميل الكثير من عملائنا الذين يفهمون بوضوح القيمة في تقييمات المهارات الموضوعية إلى امتلاك مبادرات التنوع والشمول في العمل بالفعل. وبالتالي ، من الصعب فصل التأثير الوحيد لتنفيذ حلنا على قدرتهم على النجاح في تحسين التنوع داخل فرقهم.

ما يمكننا قوله بثقة هو أن الكثير من المرشحين الذين لم يتم اعتبارهم بدون نتائج تقييم CodeSignal قد تمت مقابلتهم للعديد من وظائف هندسة البرمجيات وتم تعيينهم في تلك الشركات.

من المنطقي أن إجراء مقابلة موضوعية يضمن للمرشحين للوظائف مدى تفاني الشركة في اتخاذ قرارات توظيف عادلة وغير منحازة وسيجذب المزيد من النساء أو مرشحي الأقليات الذين يقدرون بيئة العمل المتنوعة بدرجة أكبر.

نستخدم داخليًا حل التقييم الخاص بنا لتوظيف مهندسي البرمجيات. عندما يعبر المرشحون عن اهتمامهم ، فإننا نطلب منهم مشاركة درجة الترميز CodeSignal الخاصة بهم كخطوة أولى وعدم الالتفات إلى سيرهم الذاتية التي قد تؤدي إلى التحيز اللاواعي.

ندعوهم لبدء عملية مقابلة على أساس درجات الترميز الخاصة بهم. لقد لقي مرشحونا هذه الممارسة استحسانًا كبيرًا وسمحت لنا بتعيين أفضل مرشح بناءً على قدرتهم.


شاهد الفيديو: لو مش عارف توقف دماغك عن التفكير شوف الفيديو ده (قد 2021).