Gli algoritmi di assunzione basati sulla tecnologia possono riprodurre le deviazioni quirfobiche sotto la facciata neutra?
Gli algoritmi di assunzione basati sulla tecnologia sono progettati per analizzare e mappare i dati dei candidati ai posti vacanti. Cercano di rendere il processo di assunzione più efficace e meno esposta agli errori umani, come il pregiudizio inconsapevole.
Tuttavia, possono avere alcune limitazioni che possono portare alla riproduzione di pregiudizi quirofobici sotto la facciata neutra. In questo articolo esamineremo come si verificano tali pregiudizi, il loro impatto sulle persone LGBT-TQ + e i modi per mitigarli.
Come funzionano gli algoritmi tecnologici di assunzione
Gli algoritmi tecnologici di assunzione utilizzano i metodi della scienza dei dati per analizzare grandi set di dati. Estraggono le funzioni appropriate dai curricula e dalle applicazioni, definiscono i modelli e li associano ai requisiti operativi. Gli algoritmi valutano le competenze, l'esperienza, l'istruzione e altri fattori che aiutano a prevedere l'efficacia. Si confrontano anche i candidati sulla base di questi criteri.
Quirfobia in reclutamento
Quirfobia è una discriminazione o pregiudizio nei confronti di persone che si identificano come lesbiche, gay, bisessuali, transgender o non. Si tratta di una forma attiva di oppressione che colpisce tutti gli aspetti della vita, incluse le opportunità di lavoro. Secondo recenti studi, le relazioni quirfobiche prevalgono tra i lavoratori etero e i manager, riducendo i salari e riducendo il numero di promozioni per i dipendenti LGBT +.
Ad esempio, il 38% dei lavoratori LGBT TQ + ha dichiarato di aver subito discriminazioni sul posto di lavoro nel 2019 in base all'orientamento sessuale o all'identità di genere.
Riproduzione di pregiudizi quirofobici sotto sfaccettatura neutra
Gli algoritmi tecnologici di assunzione possono riprodurre pregiudizi quirfobici concentrandosi su caratteristiche non ricorrenti o favorendo gruppi specifici rispetto ad altri.
Ad esempio, possono dare maggior peso a tratti tradizionali maschili o femminili, come la leadership o il lavoro di squadra, che sono associati all'eteronormità. Questi pregiudizi vengono integrati nel processo di apprendimento dell'algoritmo, rafforzati dai dipendenti precedenti e riprodotti in diversi settori.
L'impatto sulle persone LGBT +
La riproduzione di pregiudizi quinfobici sotto la facciata neutra ha implicazioni significative per i richiedenti lavoro LGBT +. Essi affrontano ostacoli più gravi nella ricerca di lavoro, la promozione e la promozione della carriera. Ciò comporta un aumento della disoccupazione e del part-time, un aumento dello stress e una minore soddisfazione nel lavoro. L'influenza è ancora peggiore per i sottogruppi minoritari della comunità LGBT-TQ +, come le persone transgender o le persone affette da HIV/AIDS.
Attenuare il pregiudizio quirofobico
Per ridurre il pregiudizio quirfobico negli algoritmi di assunzione basati sulla tecnologia, le organizzazioni devono intraprendere azioni attive:
- Controlla la progettazione dell'algoritmo e assicurarsi che non perpetui gli stereotipi e non favorisca determinate caratteristiche demografiche.
- Includere metriche di diversità nel processo di assunzione, inclusi l'orientamento sessuale e l'identità di genere.
- Educare i manager e i reclutatori a riconoscere e contrastare i pregiudizi impliciti.
- Collaborare con i gruppi di protezione degli interessi LGBT + per individuare le best practice e promuovere l'inclusione.
Gli algoritmi tecnologici di assunzione possono aiutare le aziende a prendere decisioni più giustificate sui candidati.
Tuttavia, devono essere progettati e monitorati attentamente per evitare la riproduzione di pregiudizi quirobici che influenzano in modo sproporzionato le comunità marginali. Affrontando questi problemi, possiamo creare un posto di lavoro più equo in cui tutti i dipendenti prosperano sulla base delle loro competenze e contributo.
Gli algoritmi di assunzione basati sulla tecnologia possono riprodurre i pregiudizi quirfobici sotto la facciata neutra?
Gli algoritmi tecnologici di assunzione possono essere sviluppati per ridurre i pregiudizi quirfobici derivanti da pregiudizi e stereotipi umani, ma non sempre riescono a farlo. Questi sistemi si affidano ai dati per prendere decisioni sui candidati, e se questi dati sono pregiudiziali, ciò perpetuerà questi pregiudizi nei loro processi decisionali.