多様性は、今日の社会において非常に蔓延しており、関連性のある問題です。ビジネス環境においては、それを考慮することがさらに重要です。ビジネスは歴史的に労働力の排他的な分野であり、その影響が今日でも私たちに見られています。 

今日 企業の48％ 多様性の目標を達成する軌道に乗っていない場合、これは許容できる統計ではありません。多様性を受け入れる選択を数値化する必要はありませんが、研究によると、S&P 20 の中で最も多様性のある企業 500 社は、多様性の低い企業よりも平均収益性が高いことが示されています。

多様性の受け入れは経営幹部レベルから行われなければならず、多くの経営幹部がこれを認識し、支持しています。 58% がそれが企業の社会的責任であると述べ、53% が多様性が幅広いスキルセットに貢献すると認め、43% が多様性が顧客との関係を強化すると述べています。 

多様性は社会的責任であるだけでなく、ビジネスの成果も向上します。性別が多様な企業は、性別が過半数を占める企業と比較して、収益性と価値創造の面で優れています。人種的に多様な企業は業界レベルの収益性を確立し、優れた財務パフォーマンスを実現しています。 

AI が問題にどのように貢献するか

しかし、多様性の欠如は、人間の偏見だけが原因ではない可能性があります。多くの人材紹介会社は、AI または人工知能を使用して候補者を事前に選別し、採用担当者が応募書類の検討に費やす時間を削減しています。 AI ソフトウェアは、コード化された実体として、それをプログラムした人間の能力に応じて決まります。 

これにより、AI ベースのバイアス ケースがいくつか発生する可能性があります。最も一般的なものの 1 つは、ブール検索バイアスです。これは、AI がプログラムされたさまざまなキーワードに依存して結果を見つけるときに発生します。これらのキーワードは、それをプログラムした人を通じて偏見を永続させる可能性があります。 

AI のバイアスは、採用担当者のスキルの結果である可能性もあります。強力な検索クエリを作成するには、高度なスキルが必要です。初心者によってプログラムされた AI ソフトウェアには、専門家が使用するような修飾用語の一部が欠けている場合があります。 

AI 採用のもう 1 つの欠点は、個人が AI の仕様に基づいて履歴書を書く可能性があることです。候補者が機械が何を求めているかを知っている場合、仕事を得るために自分のスキルを積極的に反映しない履歴書を書く可能性があります。 

AI ソフトウェアによって犯される可能性のある最後のバイアスの 1 つは、同義語検索です。 AI マシンは、類似の資格を持つが正確な資格ではない個人を除外するために同義語を検索するように訓練されていない可能性があります。 

多様性の欠如はなぜ AI のせいではないのか

AI のバイアスの多くは人間のバイアスに由来しています。人間のバイアスの 1 つは、ハロー アンド ホーンズ効果と呼ばれます。これは、1 つの否定的な行動に基づいて人に対して瞬時に抱く偏見や思い込みです。次に、この否定的な行動をとり、その人のすべての行動を一般化します。 

人間の偏見はコントラスト効果にも発生する可能性があります。候補者が面接で失敗したり、要件を満たしていない場合、次の候補者とその候補者を比較することがあります。たとえその候補者が他の候補者よりも名目上優れているだけだったとしても、私たちは彼らを最高であるという考えと結びつけました。 

人間の最後のバイアスの 1 つは、中心傾向効果と呼ばれます。これは、自分の意見をオープンに表明するのではなく、グループ全体の意見を支持するときに起こります。たとえば、候補者と面接するとき、あなたは非常に遠慮するかもしれませんが、オフィスの他の全員がその候補者を気に入っていれば、遠慮を隠してグループの意見に従うことを選択するでしょう。

AI は採用プロセスや職場における偏見をなくす解決策になるかもしれませんが、AI には依然として人間の要素が存在します。偏見のない職場環境を作り出すには、自分の自然な偏見に進んで向​​き合い、受け入れる必要があります。 

これを実行するだけでなく、職場内での偏見の発生や多様性の欠如を解消するための解決策を積極的に考え出す必要もあります。効果的にするには、この会話に一部の背景を除外するのではなく、すべての背景を含める必要があります。この会話では、一部を除外するのではなく、すべての背景を含めてください。

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出典: https://themarkle.com/increasing-diversity-in-the-workplace/