Smart Management

В рамках эвристики "из уст в уста" организации рассчитывают на то, что их сотрудники порекомендуют кандидатов на открытые вакансии. Факты свидетельствуют о том, что такой реферальный найм работает. Например, анализ двадцатилетней истории трудовых отношений и социального страхования в Мюнхене (Германия) показал, что работники, нанятые по рекомендациям, лучше соответствовали потребностям компаний-нанимателей и реже уходили. 13 Передача информации из уст в уста может обеспечить доступ к информации, которую иначе трудно получить, тем самым уменьшая информационный дефицит на рынке труда. В другом исследовании сотрудники приводили более качественных кандидатов, когда получали вознаграждение за результаты работы своих рекомендателей, а сотрудники с высокими способностями рекомендовали кандидатов с более высокими способностями, чем сотрудники с низкими способностями. 14 Однако организациям также следует опасаться непреднамеренных негативных побочных эффектов использования эвристики "из уст в уста" при приеме на работу. Даже несмотря на то, что Апелляционный суд США по Седьмому округу постановил, что в случае с корейским владельцем бизнеса, о котором говорилось в главе 3, наем по принципу "из уст в уста" не был дискриминационным, а скорее являлся наименее затратным и наиболее эффективным способом найма, 15 все же существует вероятность того, что эта практика может снизить разнообразие сотрудников и привести к риску дискриминации. Это иллюстрирует, что любая эвристика, как и любой алгоритм, имеет свои ограничения и должна применяться с умом.

Прозрачные решения уменьшают дискриминацию

Опасения по поводу дискриминации не ограничиваются реферальным наймом, но и распространяются на алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), используемые при найме. Как предупредила председатель Комиссии по равным возможностям в сфере занятости (EEOC) Шарлотта Берроуз: "Новые технологии не должны становиться новыми способами дискриминации". 16 Чтобы подчеркнуть эту обеспокоенность, 12 мая 2022 года Министерство юстиции США и EEOC совместно выпустили предупреждение о том, что использование организациями алгоритмов искусственного интеллекта при приеме на работу может привести к дискриминации по признаку инвалидности и нарушить Закон об американцах с ограниченными возможностями.

В документе о технической помощи, выпущенном EEOC в тот же день, приводятся некоторые примеры того, как искусственный интеллект может дискриминировать людей с ограниченными возможностями. Например, организации все чаще используют чат-боты с искусственным интеллектом для взаимодействия с соискателями, и алгоритмы, лежащие в основе таких чат-ботов, могут отклонить любого соискателя, который обнаружит значительный пробел в трудовой биографии во время такого взаимодействия. Однако этот пробел может быть вызван инвалидностью (например, необходимостью пройти курс лечения), и в этом случае отказ будет представлять собой дискриминационное решение. Как отмечает EEOC, такая дискриминация вполне может иметь место, даже если работодатели и поставщики программного обеспечения утверждают, что используемые ими алгоритмы принятия решений "свободны от предвзятости" и не оказывают негативного влияния по признаку расы, пола, национального происхождения, цвета кожи или религии. 17.

Еще хуже то, что алгоритмы искусственного интеллекта, которые организации все чаще используют при приеме на работу, продвижении по службе, увольнении и принятии других кадровых решений, зачастую непрозрачны, что затрудняет определение в каждом конкретном случае, было ли решение принято справедливо или имела место дискриминация. Это может быть удобно для организаций как способ избежать ответственности. Однако это не обеспечивает справедливости по отношению к соискателям. Умная эвристика позволяет организациям принимать не только точные, но и справедливые решения. Их большое преимущество перед более сложными процессами, включая ИИ, заключается в том, что их простота способствует прозрачности. А прозрачность способствует справедливости, поскольку явно несправедливый процесс принятия решений вызывает критику и сопротивление. Таким образом, даже если не все эвристики изначально являются справедливыми, они облегчают определение источника и размера проблемы, позволяя организациям принимать контрмеры и со временем вносить улучшения.