KI bei der Einstellung Fatido / iStock
Wie in Frauen in der Technik: Ihr aktueller Status, was sie erreicht haben und was sie wollen Das Lippenbekenntnis, das viele Unternehmen der Vielfalt und der Chancengleichheit bei der Einstellung zollen, führt nicht zu einer gleichberechtigten Vertretung von Frauen und Minderheiten in der Technologiebranche.
Eine Reihe von Personen und Organisationen haben ihre Aufmerksamkeit darauf gerichtet, stereotype Vorurteile zu überwinden und diese Einstellungslücke zu schließen.
VERBINDUNG: ZUM ERSTEN MAL SIND DIE MEHRHEITEN DER KÖPFE DER MIT ENGINEERING-ABTEILUNG FRAUEN
CodeSignal bringt KI zur Einstellung
Jetzt heißt eine Firma CodeSignal bietet seine AI-gestützte Einstellungslösung als Instrument zur Überwindung von Vorurteilen bei der Einstellung an. Sophia Baik, Mitbegründerin und Vice President 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 stellen Frauen in bestimmten Bereichen insgesamt einen viel geringeren Prozentsatz der Bewerber dar? 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 Sie sich die Zahlen ansehen, nur ungefähr 22% der US-amerikanischen Hochschulabsolventen im Ingenieurwesen sind Frauen . Im Vergleich zu anderen Berufen hat das Ingenieurwesen noch einen langen Weg vor sich. Zum Beispiel haben wir 2017 festgestellt, dass zum ersten Mal mehr Frauen an US-amerikanischen medizinischen Fakultäten eingeschrieben waren als Männer.
Sie müssen keinen Abschluss in Informatik oder Ingenieurwissenschaften haben, um Software-Ingenieur zu werden. Dieses Ungleichgewicht ist jedoch repräsentativ für die Zusammensetzung der Talente, die in die Branche eintreten.
Nach dem US Bureau of Labour Statistics 2018 nur 26% der Informatiker sind 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?
KI hängt wie jedes mathematische Modell 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 sicherlich Ergebnisse mit der gleichen Tendenz liefern, die in den Ergebnissen enthalten ist, da sie Teil des Modells ist, das bereits in die Maschine eingebaut istMenschen dabei zu helfen, dieselben Entscheidungen schneller und in größerem Maßstab zu treffen, und dies könnte möglicherweise die Tendenz in einem viel größeren Maßstab verstärken.
Hier besteht die Gefahr, dass es keinen Mechanismus gibt, um die Verzerrung zu korrigieren, wenn wir die Ergebnisse blind aus einer Black Box nehmen. Wir erkennen, dass die Eingabe einer KI oder eines maschinellen Lernmodells ebenfalls eine Verzerrung aufweisen kannDa es wichtig ist, die Ergebnisse mit einem kritischen Auge zu interpretieren, um festzustellen, ob Verzerrungen vorliegen, um diese Neigung bei der Einstellung insgesamt zu verringern.
[siehe auch https://www.wissenschaft-x.com/our-brave-new-world-why-the-advance-of-ai-raises-ethical-concerns ]
Könnten Anpassungen und Transparenz die KI zu einem Instrument machen, um mehr Gleichheit zu erreichen?
Absolut. Wenn wir unsere Richtung zur Verbesserung der Gleichstellung festlegen und KI mit dieser Absicht einsetzen, können wir dafür sorgen, dass es für uns funktioniert, anstatt das Problem versehentlich verstärken zu lassen. Beispielsweise verwendet CodeSignal KI, um technische Fähigkeiten im Maßstab zu bewerten und a zu berechnenCoding Score, der stark mit der Leistung des Bewerbers während des Vorstellungsgesprächs und der Arbeitsleistung korreliert.
Wenn Sie über objektive Daten und die Messung von Fähigkeiten verfügen, kann eine Einstellungsentscheidung leicht getroffen werden. Dies verringert auch den Umfang, in dem sich die unbewusste Voreingenommenheit von Einstellungsmanagern und Personalvermittlern auswirken kann. Sie müssen sich nicht mehr auf ihren subjektiven Eindruck von verlassenein Kandidat bei einer Einstellungsentscheidung.
Darüber hinaus werden Frauen und Minderheitskandidaten befähigt, sich während des Einstellungsprozesses mit Nachweisen zur Unterstützung ihrer Fähigkeiten selbst zu fördern.
Im Video unten spricht Baik über die Top 3 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. Zertifizieren, derzeit in der Beta-Phase, ist unser neuestes Angebot und das erste technische Bewertungsprodukt, das ganz oben eingesetzt werden kanndes Einstellungs-Trichters, der es Fachleuten für Talentakquisition und technischen Managern ermöglicht, unvoreingenommene und leicht verständliche Bewertungsergebnisse in großem Maßstab anzufordern und zu vergleichen, um datengesteuerte Einstellungsentscheidungen zu treffen.
Certify ist für Fachleute im Bereich der technischen Einstellung gedacht, 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 sie selbst erstellen zu müssen.
Wenn sie eine solche vorgefertigte Lösung verwenden, können HR-Experten ihre Zeit und Energie darauf konzentrieren, anhand der Daten eine Einstellungsentscheidung zu treffen, anstatt eine professionelle Bewertung der Fähigkeiten mit strengen Tests zu erstellen und zu warten.
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 ein großes Volumen an Codierungsaufgaben lösten, konnten wir ihre Programmierkenntnisse ermitteln.
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, warverrückt.
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 Gewächshaus verwendet CodeSignal im technischen Rekrutierungsprozess.
Haben Sie Fallstudien, die belegen, 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 im Einsatz. Folglich ist es schwierig, die alleinigen Auswirkungen der Implementierung unserer Lösung auf ihre Fähigkeit, erfolgreich zu werden, zu trennendie Vielfalt innerhalb ihrer Teams.
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 anschließend bei 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, als ersten Schritt ihren CodeSignal Coding Score mitzuteilen und nicht auf ihre Lebensläufe zu achten, die zu unbewussten Verzerrungen 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.