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Gender and race biases in the AI assisted recruitment process. State of the art and future directions

Così come altre funzioni aziendali, le risorse umane utilizzano oggi ampliamente nuove tecnologie, con l’obiettivo di facilitare e migliorare il loro lavoro. Come ogni nuova tecnologia, oltre a degli effetti positivi, i nuovi sistemi si portano dietro dei potenziali impatti negativi. I bias, che influenzano molte decisioni delle risorse umane, con particolare attenzione ai bias di genere e di razza, sono purtroppo rilevabili quando si applicano algoritmi di machine learning.

Nel presente report, partendo da una panoramica generale sui bias nel processo di reclutamento, concentrandoci sul perché e come esistono, studiamo i pregiudizi di genere ed etnici nel machine learning. Quindi, esploriamo come questi due tipi di bias influenzino negativamente il processo di reclutamento digitalizzato, presentando un quadro delle principali criticità rilevate.

I nostri risultati mostrano come ci sia ampio spazio di miglioramento per l’individuazione di bias di geenre ed etnia nei processi di rectuiting automatizzato

Autore: Filippo Chiarello, Silvia Fareri e Miriam Crudelini
Anno: 2021
Editore: Fondazione ISMU
Tipologia: Rapporti