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Estudo: Tecnologia de IA não é bala de prata para contratação dos melhores funcionários
A tecnologia de inteligência artificial agora é usada por um número crescente de empresas que procuram contratar os melhores funcionários, mas uma nova pesquisa da Universidade Rice adverte como ela pode incorporar vieses e ignorar...
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Crédito: Pixabay

A tecnologia de inteligência artificial agora é usada por um número crescente de empresas que procuram contratar os melhores funcionários, mas uma nova pesquisa da Universidade Rice adverte como ela pode incorporar vieses e ignorar características importantes entre os candidatos a emprego.

O estudo explora as preocupações científicas, legais e éticas levantadas por ferramentas de seleção de pessoal que dependem de tecnologias de IA e algoritmos de aprendizagem de máquina. Autores Fred Oswald, professor do Departamento de Ciências Psicológicas da Universidade Rice; Nancy Tippins, do Grupo Nancy T. Tippins, LLC, e a pesquisadora independente S. Morton McPhail revisaram o uso dessa tecnologia.

Oswald diz que a tecnologia de IA — que inclui jogos, entrevistas por vídeo e ferramentas de mineração de dados — pode economizar tempo no processo de aplicação de emprego e na triagem de potenciais funcionários. Mas ele acredita que a eficácia dessas ferramentas é questionável. Por exemplo, ele diz que a tecnologia de IA poderia ignorar traços de personalidade e habilidades relacionadas ao trabalho associadas ao desempenho bem-sucedido, trabalho em equipe e diversidade melhorada.

"Para usar os jogos como exemplo, lembra como as crianças evitam testes e amam jogos?" Oswald disse. "A mesma ideia se aplica na contratação, onde a esperança é que os candidatos sejam atraídos para jogar um jogo, e os dados do jogo serão pelo menos tão eficazes quanto um teste de emprego tradicional. Sem dúvida, os jogos são envolventes, mas precisamos de muito mais dados para defender a eficácia dos jogos como ferramentas de seleção em situações de contratação."

O uso de machine learning no processo de contratação também levanta preocupações sobre acessibilidade e diversidade.

"Tomemos um exemplo em que os candidatos a emprego passam por uma entrevista por vídeo, e seus dados são então pontuados por um algoritmo de aprendizado de máquina", diz Oswald. "Pode pegar em características relevantes para o trabalho, como respostas sobre conhecimento do trabalho ou consciência. Mas agora estamos altamente cientes de que os algoritmos de aprendizagem de máquina também podem captar muitas características incidentais irrelevantes para o trabalho, como tom de voz, gestos e expressões faciais."

Oswald ressalta que se um candidato está em um grupo minoritário ou tem uma deficiência, os algoritmos podem não ter tantos dados sobre esses grupos para entender e julgar seus talentos únicos, o que poderia então limitar a diversidade no processo de contratação.

Finalmente, esta pesquisa expressa sérias preocupações éticas sobre os empregadores revisarem informações que não fazia parte do pacote de aplicação do empregado. No passado, os candidatos a emprego podiam gerenciar com mais cuidado os materiais revisados por um potencial empregador, mas agora, a tecnologia de máquinas pode minerar a internet para materiais não relacionados.

"Só porque as organizações podem minerar a internet para obter informações dos candidatos não significa que elas devem", diz Oswald. "E, relacionado a essa preocupação, estamos vendo agora como as questões de privacidade e equidade dos candidatos estão começando a influenciar as políticas organizacionais, bem como as leis estaduais e federais."

Oswald e seus colegas autores esperam que a pesquisa sirva como um chamado à ação para aqueles que constroem e usam essa tecnologia para engajar pesquisadores a avaliar passivos, riscos e outros problemas associados.

"Preocupações científicas, legais e éticas sobre ferramentas de seleção de pessoal baseadas em IA: um chamado à ação" apareceu em uma edição recente de Avaliação e Decisões de Pessoal.

 

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