W miarę rozwoju sztucznej inteligencji (AI) w biznesie, najskuteczniejsi użytkownicy przyjmują holistyczne podejście do sztucznej inteligencji, jak wynika z badania biznesowego AI przeprowadzonego przez PwC w 2022 roku. Obejmujący 36% respondentów, ci „liderzy AI”, jak ich nazywa PwC, wykorzystują sztuczną inteligencję, aby jednocześnie skupić się na transformacji biznesowej, usprawnieniu podejmowania decyzji i modernizacji systemów, zamiast atakować jeden obszar na raz.

Te i inne organizacje również zaczynają wykorzystywać sztuczną inteligencję do rozwiązywania bardziej złożonych decyzji biznesowych dotyczących różnorodności, równości i integracji (DEI). W rzeczywistości, według PwC, 46% liderów sztucznej inteligencji wykorzystuje sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji dotyczących pracowników, które obejmują DEI, w porównaniu z 24% innych firm.

„Firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do rekrutacji i zatrudniania, a także utrzymania i zaangażowania” – powiedział Bret Greenstein, partner ds. AI i analityki danych w PwC i współautor raportu.

Katastrofalna przeszłość AI w zatrudnianiu

Podczas gdy wiele firm eksperymentuje ze sztuczną inteligencją jako narzędziem do oceny DEI w tych obszarach, zauważył Greenstein, nie delegują one tych procesów całkowicie na sztuczną inteligencję, ale rozszerzają je o sztuczną inteligencję. Jednym z powodów ich ostrożności jest to, że w przeszłości sztuczna inteligencja często wyrządzała więcej szkody niż pożytku pod względem DEI w miejscu pracy, ponieważ stronnicze algorytmy dyskryminowały kobiety i inne niż białe kandydatki.

„Odnotowano wiele wiadomości na temat wpływu stronniczości na algorytmy, które identyfikują talenty” – powiedział Greenstein. Na przykład w 2018 r. Amazon został zmuszony do usunięcia swojego tajnego narzędzia do rekrutacji AI po tym, jak gigant technologiczny zdał sobie sprawę, że jest on stronniczy w stosunku do kobiet. Badanie przeprowadzone w 2019 r. przez Harvard Business Review wykazało, że algorytmy rekrutacyjne obsługujące sztuczną inteligencję wprowadzają do procesu stronniczość anty-czarną.

Stronniczość AI jest powodowana, często nieświadomie, przez ludzi, którzy projektują modele AI i interpretują wyniki. Jeśli sztuczna inteligencja jest szkolona na tendencyjnych danych, z kolei będzie podejmować tendencyjne decyzje. Na przykład, jeśli firma zatrudniała w przeszłości głównie białych inżynierów oprogramowania z dyplomami z niektórych uniwersytetów, algorytm zatrudniania może faworyzować kandydatów o podobnym doświadczeniu na otwarte stanowiska inżynierskie.

W miarę jak programiści AI stają się bardziej świadomi potencjału uprzedzeń wbudowanych w oprogramowanie do rekrutacji i zatrudniania, mogą pracować, aby się przed nim chronić. W rzeczywistości 45% organizacji zidentyfikowanych przez PwC jako liderów sztucznej inteligencji stwierdziło, że do 2022 r. planuje rozwiązać problemy związane z równością w swoich systemach AI.

„Myślę, że używanie sztucznej inteligencji [dla DEI] przejdzie od eksperymentów do produkcji w celu rekrutacji i zatrudniania, ponieważ ludzie lepiej zrozumieją i rozpoznają uprzedzenia oraz zrozumieją, jak lepiej oceniać przyszłe wyniki” – powiedział Greenstein.

Użyj sztucznej inteligencji do podkreślenia uprzedzeń

Według Gartnera, 62% menedżerów HR twierdzi, że wykorzystuje dane DEI jako dane wejściowe do procesów zarządzania talentami, takich jak rekrutacja i zarządzanie wydajnością. Jednak niewielu używa go do skutecznego wpływania na decyzje kierownictwa dotyczące pracowników. Aby stworzyć zróżnicowaną, sprawiedliwą i inkluzywną siłę roboczą, liderzy HR muszą lepiej zintegrować strategie danych DEI z codziennymi praktykami związanymi z doświadczeniem pracowników, powiedziała Emily Strother, dyrektor ds. badań w firmie Gartner.

Organizacje w coraz większym stopniu integrują technologię sztucznej inteligencji z procesami pozyskiwania talentów i zarządzania, aby podkreślić potencjalne uprzedzenia, powiedział Strother. „W szczególności widzimy to w sposobie, w jaki zarządzają zatrudnianiem i jak pracują z zarządzaniem wydajnością. To jedno z miejsc, w których organizacje najbardziej martwią się uprzedzeniami, ale sztuczna inteligencja może pomóc. »

Na przykład niektóre firmy używają narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do identyfikowania tendencyjnego języka, którego menedżerowie ds. rekrutacji mogą używać podczas rozmów kwalifikacyjnych z kandydatami. Środki naprawcze mogą obejmować ustawianie przypomnień o uprzedzeniach w trakcie rozmowy kwalifikacyjnej lub ostrzeganie menedżerów, gdy ich język jest stronniczy lub potencjalnie niesprawiedliwy, powiedział Strother.

Uprzedzenia menedżerów mogą również wkradać się, jeśli chodzi o wyznaczanie celów dla pracowników. Sztuczna inteligencja może pomóc, porównując cele pracowników z celami innych pracowników o tym samym stażu, a następnie ostrzegając menedżerów, jeśli konsekwentnie przypisują im niższe lub mniej ważne cele.

„Pomaga menedżerom uświadomić sobie niektóre z ich nieświadomych uprzedzeń w wyznaczaniu celów i pomaga im korygować ich zachowania” – powiedział Strother.

Sztuczna inteligencja może również pomóc organizacjom zapewnić, aby ich oferty pracy były jak najbardziej obiektywne. „Widzimy organizacje wykorzystujące sztuczną inteligencję do przeglądania niektórych witryn z ofertami pracy, takich jak LinkedIn lub Indeed, aby upewnić się, że język, którego używają podczas publikowania [otwartych ofert pracy], jest dokładny lub zgodny z umiejętnościami [potrzebnymi do pracy] w porównaniu ze wszystkimi innymi. Mogę [wskazać stronniczość], powiedział Strother.

Przykładem jest Kay Formanek, założycielka i dyrektor generalna firmy edukacyjnej KAY Diversity and Performance oraz autorka książki Beyond D&I: Leading Diversity with Purpose and Inclusiveness. „Jeśli firma mówi: „Szukamy zmotywowanego lidera, szukamy kogoś, kto jest ambitny, szukamy kogoś, kto zapewni wyniki”, nazywamy to miejscem pracy dla mężczyzn, a badania wykazały, że kobiety będą miały tendencję do przechodzenia na emeryturę”, nawet jeśli są dobrze wykwalifikowane do tej pracy, powiedział.

Jak mówi Formanek, kobiety poszukują bardziej kobiecego języka, np.: „Szukamy liderki, która wraz z zespołem wspiera program rozwoju firmy. Szukamy kogoś, kto zbuduje zespół.

Sztuczna inteligencja może pomóc firmom usunąć tendencyjny język z ofert pracy i wysyłać ostrzeżenia, gdy język może być stronniczy ze względu na płeć lub dostosowany do określonych umiejętności, które mogą wykluczać wykwalifikowanych kandydatów z różnych, bardziej zróżnicowanych lub niedostatecznie reprezentowanych środowisk.

„To bardzo ważne” – powiedział Formanek. „Ponieważ jeśli tego nie zrobisz, zrazisz do siebie ludzi, którzy są bardzo ważni dla twojej różnorodności”.

Użyj sztucznej inteligencji do identyfikacji niezaangażowanych pracowników

Greenstein z PwC dostrzega ogromny potencjał sztucznej inteligencji w retencji pracowników. Zatrzymanie pracowników jest kluczem do sukcesu w biznesie, powiedział. Czynniki, które skłaniają ludzi do odejścia z firmy, mają wiele wspólnego z poczuciem, że pracownicy czują się zmarginalizowani, odłączeni i niezaangażowani.

Firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do identyfikowania działów lub ról o wysokim ryzyku wypalenia, niezadowolonych lub niezaangażowanych pracowników, a nawet osób, które czują się odizolowane, ponieważ pracują zdalnie, powiedział Greenstein.

„Ogólnie rzecz biorąc, praca zdalna ma większy wpływ na różnych pracowników, ponieważ istnieją większe stopnie izolacji. Mniej połączenia może być bardziej szkodliwe w większości przypadków” – powiedział.

Narzędzia sztucznej inteligencji mogą pomóc menedżerom zrozumieć, czy niektórzy pracownicy są bardziej zagrożeni niż inni, powiedział Greenstein. „Menedżerowie mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję, aby szukać wskaźników w danych dotyczących interakcji między ludźmi, aby określić, jak czują się odosobnieni, a także szukać wyzwalaczy, aby określić, kiedy ludzie wydają się najbardziej niezaangażowani”.

Chociaż nie ma jeszcze standardowych narzędzi do tego celu, PwC widzi klientów, którzy identyfikują dane, które uważają za najważniejsze (podróże, lokalizacje, czas, wydajność, wynagrodzenie, obciążenie pracą itp.), aby zbadać wpływ izolacji na zaangażowanie i ostatecznie rezygnację. - powiedział Greenstein. Powiedział, że podczas integrowania potencjalnie istotnych danych z jeziorami danych lub hurtowniami danych w chmurze firmy wykorzystują przede wszystkim niestandardowe narzędzia analityczne natywne dla chmury, aby szukać korelacji i przyczynowości, budować modele predykcyjne i określać najlepsze praktyki.

Gdy firmy zidentyfikują pracowników, którzy czują się odłączeni lub zmarginalizowani, to do nich należy podjęcie kroków, które sprawią, że ci pracownicy poczują się szanowani i uwzględnieni. Ale wiedza, kto czuje się pominięty, jest ważnym pierwszym krokiem.

Dynamika odpływu i pozyskiwania talentów zmieniła się radykalnie w ostatnich latach i nadal ewoluuje, więc firmy, które znają swoje dane i pracownicy wyposażeni w umiejętności analityczne umożliwiające ich interpretację, mają przewagę, powiedział Greenstein. „Wierzę, że te narzędzia mogą pomóc nam stać się lepszymi menedżerami, partnerami i współpracownikami dla naszych pracowników. »

Prawa autorskie © 2022 IDG Communications, Inc.

Udostępnij to