Las compañías son rápidas para declarar que la diversidad es un objetivo importante para sus equipos. Sin embargo, los intentos de implementar cuotas y entrenamiento de sesgo inconsciente no han sido muy exitosos, dejando a las compañías lamentar la falta de soluciones efectivas.

¿Cómo solucionamos el problema de la diversidad?

La pregunta ya no es la diversidad como un problema; pero, ¿cómo solucionamos el problema de la diversidad? Las empresas necesitan soluciones confiables y, afortunadamente, hay muchas formas nuevas en que la Tecnología puede ayudar. Estoy entusiasmado de presentar la primera "Diversity Tech Stack:" una compilación de tecnologías probadas que han demostrado mejores resultados de diversidad en los procesos de contratación y promoción con clientes globales.

En 2017, una gran cantidad de evidencia reveló sesgos de género y étnicos generalizados en la contratación. Las mujeres tienen menos probabilidades de ser contratadas para carreras STEM, incluso cuando sus habilidades están documentadas como iguales.

Las personas con nombres que suenan caucásicos tienen un 50% más de probabilidades de recibir una solicitud de entrevista que aquellos con nombres étnicos. Para combatir esto, se ha propuesto una solución de sesgo inconsciente como solución, pero desafortunadamente no ha movido la aguja.

Una de las iniciativas de contratación de igualdad de género más exitosas se basó en audiciones a ciegas para orquestas. En la década de 1970, las mujeres representaban menos del 5% de los músicos en las orquestas.

Para hacer frente a esta disparidad, las orquestas implementaron audiciones a ciegas donde el género del audicionario no era aparente. Este proceso llevó a la participación de las mujeres en orquestas aumentando 5 veces del 5% al ​​25% en solo dos décadas.

Las orquestas problemáticas iniciales que enfrentaron fueron similares a las que vemos hoy en día en los Estados Unidos corporativos: menos del 20% de las posiciones de c-suite son ocupadas por mujeres.

Lo que necesitamos es el equivalente a una "cortina de audición a ciegas" para trabajos en América corporativa; en otras palabras, métodos para evaluar a los candidatos que se centran en los datos relevantes (es decir, la capacidad de alguien para tocar un instrumento en lugar de su género o etnia).

Por qué la tecnología sin marcar no es una solución

Sabiendo que los humanos son parciales y que el entrenamiento no ha logrado marcar la diferencia drásticamente, muchas compañías han comenzado a recurrir a la tecnología para ayudar a construir una cortina de audición a ciegas para la contratación. El propósito de confiar en la tecnología para resolver este problema es evitar el sesgo inconsciente humano inherente. Si bien sería genial si fuera así de simple, esta mentalidad es a menudo un caso de "lavado matemático": nuestra tendencia a atribuir objetividad a la tecnología.

Como muchos medios de comunicación han destacado recientemente, un algoritmo puede ser tan parcial como los humanos dependiendo de los datos que entran en él.

Resulta que asegurar que los algoritmos sean imparciales es realmente bastante difícil.

Si las prácticas de contratación y promoción existentes han llevado a que más hombres que mujeres sean etiquetados como artistas exitosos, es probable que obtengamos un algoritmo sesgado hacia los hombres. Si utilizamos una muestra sesgada para construir algoritmos, que deben ser auditados y editados por la justicia, de lo contrario, se producirá resultados sesgados.

Esencialmente, si un algoritmo no se prueba por sesgo, no podemos suponer que es amigable con la diversidad solo porque elude los sesgos inconscientes humanos. De hecho, este sesgo puede ser aún más peligroso, ya que se procesa en el algoritmo y, sin embargo, se disfraza de libre de prejuicios.

La verdadera solución

Entonces, si los humanos y los algoritmos son parciales, ¿cuál es la solución para los procesos de contratación amigables con la diversidad? Algunos han propuesto la revisión humana de las máquinas. Para las empresas que reciben cientos de miles de solicitantes, esto es ineficiente y, en última instancia, poco práctico.

Tengo una sugerencia diferente: emplear tecnologías que demuestren eliminar el sesgo de sus algoritmos. Se pueden usar diferentes tecnologías en cada paso del proceso de contratación, y juntas, pueden servir como la verdadera "cortina de audición a ciegas" para las empresas estadounidenses.

Atrayendo candidatos El proceso de contratación (y la posibilidad de introducir un sesgo) comienza incluso antes de que una empresa interactúe con un candidato: al redactar una descripción del trabajo.

Encontrar diversos grupos de candidatos. El aprovisionamiento a través de plataformas como Jopwell , Power to Fly , Handshake y WayUp lebrindan acceso a una población mucho más diversa de personas de todo género, etnia, educación y origen socioeconómico.

Sabemos que no podemos confiar ciegamente en tecnologías sin control. Y si bien es importante seguir capacitándonos a nosotros mismos y a nuestros equipos para estar más al tanto de nuestros propios sesgos, a fin de construir una verdadera "cortina de audición a ciegas" para la contratación en las empresas estadounidenses, es crucial emplear tecnologías probadas y libres de prejuicios.

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