Yapay zeka özgeçmişini görmezden mi geliyor?

Büyük şirketler yıllardır Workday, Greenhouse ve Lever gibi ATS (Başvuru Takip Sistemleri) yazılımlarını kullanarak iş başvurularını organize ediyor ve yönetiyor. Ancak burada önemli bir ayrım yapmak gerekiyor: ATS mutlaka yapay zeka anlamına gelmez. Bu sistemlerin çoğu, özgeçmişleri depolayan ve sınıflandıran dijital dosyalar olarak işlev görür.

Yapay zeka, sistem adayları sıralama, beceri eşleştirme ve hatta otomatik ret önerileri gibi daha karmaşık işlemler yapmaya başladığında devreye girer. Basitçe söylemek gerekirse, yazılım şu tür sonuçlara varabilir: 'Bu aday pozisyona %82 uygun, diğeri %41.' Bunun elbette sonuçları vardır.

Algoritmalar ayrımcılığı yeniden üretebilir. Bu belki de tartışmanın en endişe verici kısmıdır. Bir model, bir şirketin geçmiş işe alım verileriyle eğitilirse, yalnızca geçmişte kimlerin işe alındığını öğrenmekle kalmaz, aynı zamanda bu kararlarda var olabilecek önyargıları da öğrenir.

Örneğin, bir şirket yıllarca çoğunlukla erkek mühendisler işe aldıysa, sistem bunun 'başarılı' model olduğunu düşünmeye başlayabilir. En bilinen örnek, kadınların teknik roller için özgeçmişlerini değersizleştirdiği tespit edildikten sonra yapay zeka işe alım aracını terk eden Amazon'dur.