Ethical AI: mitigare i rischi dell’automazione nel recruitment

Che l’intelligenza artificiale (IA) stia trasformando il mondo del recruitment è un dato di fatto. I processi di selezione sono più rapidi, efficienti e, in molti casi, più obiettivi. Esistono però anche dei rischi significativi. Uno dei principali è rappresentato dai bias algoritmici, che potrebbero influenzare negativamente le decisioni di assunzione. Proprio per questo motivo, si parla sempre più spesso di adottare pratiche di Ethical AI, che garantiscano che la tecnologia venga utilizzata in modo giusto e responsabile.

Il potenziale dell’IA nel recruitment

Il recruitment è uno degli ambiti in cui l’IA ha avuto uno degli impatti più evidenti. Software basati su machine learning e algoritmi predittivi possono analizzare enormi volumi di CV, scansionare profili sui social, condurre interviste automatizzate e persino prevedere il successo di un candidato in un ruolo specifico. Si riduce, in altre parole, il tempo necessario per valutare un candidato e si ha a disposizione una selezione basata sui dati, invece che sulla soggettività.

La scelta automatizzata dei candidati consente anche di gestire al meglio la crescita delle aziende, specialmente quando si affrontano alti volumi di candidature. Se non gestiti correttamente, questi sistemi possono però presentare gravi problemi etici.

I rischi dell’automazione nel recruitment

Automatizzare i processi di recruitment ottimizza alcuni aspetti, ma aumenta al tempo stesso altri rischi. Cerchiamo di analizzarli uno per uno.

1. Bias algoritmici

   Se l’algoritmo di IA viene addestrato su dati storici che riflettono pregiudizi sistemici, come quelli legati al genere, alla razza o all’etnia, questi pregiudizi possono essere riprodotti e amplificati. Un esempio lampante è il caso di Amazon, che nel 2018 ha abbandonato un sistema di selezione automatizzato proprio perché il sistema penalizzava le donne. L’algoritmo era stato addestrato su decenni di dati aziendali, che riflettevano una preferenza storica per i candidati maschi nelle posizioni di sviluppo software. Ciò portava il sistema a scartare candidati femminili, non perché non qualificati, ma semplicemente per il bias insito nei dati.

   Secondo una ricerca di ProPublica (2016) intitolata “Machine Bias: Risk Assessments in Criminal Sentencing”, l’uso di algoritmi di IA nella giustizia penale ha mostrato come i modelli predittivi possano riflettere e perpetuare disparità razziali, predicendo in modo impreciso il rischio di recidiva tra le persone di colore. Quale lezione possiamo trarne? Che, se non gestiti correttamente, gli algoritmi possono amplificare le disuguaglianze esistenti, anziché ridurle.

2. Opacità e trasparenza limitata

   Gli algoritmi di machine learning, soprattutto quelli più complessi, sono spesso difficili da comprendere. La “scatola nera” dei modelli di IA significa che i recruiter e, talvolta, i candidati stessi, non sono in grado di comprendere pienamente come vengono prese le decisioni. Se un candidato viene scartato da un sistema di IA, capire il motivo esatto dietro tale decisione può risultare difficile, minando la fiducia nel processo di selezione.

3. Dipendenza dalla tecnologia

   L’eccessivo affidamento all’IA per la selezione dei candidati può portare anche a un perdita di giudizio umano. L’IA non ha la capacità di percepire sfumature emotive o soft skills in modo che un recruiter esperto potrebbe fare. Le capacità di comunicazione, l’intelligenza emotiva, la capacità di lavorare in team e altre caratteristiche che non sono facilmente misurabili attraverso algoritmi possono rimanere ignorate, a favore di un processo che si concentra solo su parametri oggettivi.

L’importanza dell’Ethical AI nel recruiting

Affinché l’IA nel recruiting possa essere utilizzata in modo responsabile, è fondamentale che le aziende adottino pratiche di Ethical AI. I principi da seguire sono quelli di trasparenza, equità e responsabilità. Ma in che modo è possibile mitigare i rischi descritti?

1. Addestramento del modello con dati equilibratiGli algoritmi devono essere addestrati su dati diversificati ed equilibrati. Deve cioè essere rappresentata una varietà di background e esperienze. Le aziende dovrebbero monitorare costantemente i dati utilizzati per l’addestramento e assicurarsi che non perpetuino pregiudizi storici. Questo significa anche rivedere costantemente i set di dati per garantire che siano aggiornati e rappresentativi della realtà attuale, piuttosto che basarsi su stereotipi del passato.
2. Trasparenza e spiegabilitàBisogna poi adottare pratiche che consentano ai candidati e ai recruiter di comprendere come funzionano gli algoritmi. Le piattaforme di IA devono essere progettate per essere trasparenti e i criteri di selezione dovrebbero essere chiaramente comunicati. Per esempio, Pymetrics, una piattaforma che utilizza giochi basati su IA per il reclutamento, ha reso il processo di selezione più trasparente, garantendo che i candidati possano vedere come le loro performance influiscono sulla selezione finale.
3. Supervisione umanaNonostante i numerosi vantaggi, l’IA non dovrebbe sostituire completamente il giudizio umano. I team di recruitment devono supervisionare e validare le decisioni prese dall’algoritmo, per garantire che le scelte siano giuste e appropriate. Un buon mix di IA e competenza umana consente alle aziende di trarre il massimo vantaggio da entrambi.

Come mitigare i rischi dell’automazione nel recruiting

Gli obiettivi descritti poco sopra possono essere raggiunti con le giuste strategie aziendali. Occorre partire, per esempio, dall’implementazione di un sistema di audit regolare per testare l’efficacia e l’imparzialità degli algoritmi di IA. Alla base dovrebbero esserci un’analisi dei modelli predittivi e la verifica che non ci siano bias sistemici che influenzano i risultati.

Gli stessi recruiter devono essere poi formati sui rischi legati all’IA e sulla necessità di garantire che l’automazione venga utilizzata come strumento di supporto, non come decisione finale. Senza dimenticare l’importanza di collaborare con fornitori che si impegnano a implementare pratiche di IA che siano equilibrate, in modo da garantire che tutte le decisioni siano trasparenti e giuste.

Un futuro sostenibile per l’IA nel recruiting

L’adozione di Ethical AI nel processo di recruiting non è solo una necessità per ridurre i rischi, ma una scelta strategica. L’obiettivo di promuovere una selezione equa e inclusiva deve essere infatti alla base delle politiche aziendali.

Le imprese che adottano un approccio responsabile all’intelligenza artificiale saranno meglio posizionate per attrarre e trattenere talenti diversificati e riusciranno a creare meglio una cultura aziendale più forte e più equa. Come con ogni tecnologia, dunque, l’importante è saperla usare in modo etico e consapevole, riconoscendo i suoi limiti e sfruttando i suoi vantaggi in modo responsabile.