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Augmenter la diversité sur le lieu de travail – The Merkle News

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Augmenter la diversité sur le lieu de travail – The Merkle News

La diversité est un problème très répandu et pertinent dans notre société d’aujourd’hui. Il est encore plus important à considérer dans l’environnement des affaires. Les entreprises ont historiquement été un secteur exclusif de la main-d’œuvre et à cause de cela, nous en voyons encore les répercussions aujourd’hui.

Aujourd’hui 48% des entreprises ne sont pas sur la bonne voie pour atteindre leurs objectifs de diversité, ce n’est pas une statistique acceptable. Le choix d’embrasser la diversité ne devrait pas avoir à être quantifié, mais des études montrent que les 20 entreprises les plus diverses du S&P 500 ont une rentabilité moyenne plus élevée que leurs homologues moins diversifiées.

L’acceptation de la diversité doit venir d’un niveau exécutif et de nombreux dirigeants le reconnaissent et le soutiennent. 58% déclarent qu’il s’agit d’une responsabilité sociale d’entreprise, 53% admettent qu’elle apporte une grande variété de compétences, 43% déclarent que la diversité augmente les relations clients.

La diversité est non seulement une responsabilité sociale, mais elle améliore également les résultats commerciaux. Les entreprises dont le sexe est diversifié surperforment en termes de rentabilité et de création de valeur par rapport aux entreprises majoritairement de sexe. Les entreprises racialement diverses établissent un niveau de rentabilité dans l’industrie et excellent en termes de performance financière.

Comment l’IA contribue au problème

Cependant, le manque de diversité peut ne pas être entièrement dû à des préjugés humains. De nombreux cabinets de recrutement utilisent l’IA ou l’intelligence artificielle pour présélectionner les candidats afin de réduire le temps qu’un recruteur doit consacrer à l’examen des candidatures. En tant qu’entités codées, les logiciels d’IA sont aussi bons que la personne qui les a programmés.

Cela peut conduire à plusieurs cas de biais basés sur l’IA. L’un des plus courants est le biais de recherche booléenne. Cela se produit lorsque l’IA s’appuie sur divers mots-clés programmés pour trouver un résultat. Ces mots-clés peuvent perpétuer des biais à travers la personne qui les a programmés.

Le biais de l’IA peut également être le résultat des compétences du recruteur. La création de requêtes de recherche solides nécessite beaucoup de compétences. Un logiciel d’IA qui est programmé par une personne plus récente peut ne pas avoir certains des termes qualificatifs qu’un professionnel peut utiliser.

Un autre défaut du recrutement par l’IA est que les individus peuvent rédiger leur CV en fonction des spécifications de l’IA. Si un candidat sait ce que recherche la machine, il peut rédiger un curriculum vitae qui ne reflète pas activement ses compétences simplement pour pouvoir obtenir le poste.

L’un des derniers biais pouvant être commis par les logiciels d’IA est la recherche de synonymes. Les machines d’IA peuvent ne pas être entraînées à rechercher des synonymes afin d’exclure des individus ayant des qualifications similaires mais pas les exactes.

Pourquoi l’IA n’est pas la seule à blâmer pour le manque de diversité

De nombreux biais de l’IA proviennent de l’homme. Un biais humain est appelé l’effet Halo et Horns. Il s’agit d’un biais ou d’une hypothèse instantanée que nous faisons d’une personne sur la base d’une action négative. Nous prenons ensuite cette action négative et généralisons toutes les actions de cette personne.

Un biais humain peut également se produire dans l’effet de contraste. Si un candidat rate une entrevue ou ne répond pas aux exigences, nous pourrions comparer le candidat suivant à celui-ci. Même si le candidat n’est que nominalement meilleur que l’autre candidat, nous l’avons associé à l’idée d’être le meilleur.

L’un des derniers biais humains est appelé l’effet de tendance centrale. Cela se produit lorsque nous nous rangeons du côté de l’opinion générale du groupe plutôt que de déclarer notre ouverture. Par exemple, lorsque vous interviewez un candidat, vous pouvez avoir de sérieuses réserves, mais si toutes les autres personnes du bureau les aiment, vous choisirez d’enterrer vos réserves et de vous ranger du côté de l’opinion du groupe.

Bien que l’IA puisse être la solution pour aider à éliminer les préjugés dans le processus de recrutement et sur le lieu de travail, elle comporte toujours un élément humain. Pour créer un environnement de travail sans préjugés, nous devons être prêts à faire face et à accepter nos préjugés naturels.

Non seulement cela doit être fait, mais nous devons également trouver activement des solutions pour aider à éliminer les préjugés et le manque de diversité sur le lieu de travail. Pour être efficace, nous devons inclure tous les horizons dans cette conversation au lieu d’en exclure certains. inclure tous les milieux dans cette conversation au lieu d’en exclure certains. Adopter la diversité dans l'embauche



Traduction de l’article de Brian Wallace : Article Original

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