Livello: intermedio
Robert Reul, fondatore, soluzioni isometriche
Eliminare la discriminazione sul posto di lavoro. Forse l'unico obiettivo condiviso dai richiedenti e dai datori di lavoro è la capacità di cercare e garantire l'occupazione su una serie completa di caratteristiche non discriminatorie: conoscenza, abilità ed esperienza. La sfortunata realtà è che questi sono troppo spesso trumped da altri fattori più facilmente distinguibili che hanno molto poco a che fare con le prestazioni lavorative, e peggio, incarnano pratiche non etiche e illegali quando si assumono candidati per un lavoro. È possibile utilizzare l'analisi dei dati per escludere pregiudizi discriminatori durante la decisione di assunzione? Usando un'ampia letteratura accademica sulla personalità e le prestazioni, emergono diversi quadri che fungono da vettori di risultato per i modelli predittivi, vale a dire i tratti della personalità "Big 5" e l'affidabilità, la probabilità e la fiducia. Ma cosa fare riguardo ai predittori? La sperimentazione con i dati di elaborazione delle immagini del viso da fonti come Google e Microsoft ha mostrato una promessa predittiva. Utilizzando una serie di metodi analitici che schermano il potenziale predittivo e riducono la complessità dimensionale, emerge la capacità predittiva con un insieme completamente non discriminatorio di variabili latenti che informano le raccomandazioni "chi intervistare" / "chi assumere" puramente sulla personalità culturale in forma. Questa presentazione rivelerà le sfide e i successi di questo sforzo, dimostrando che non è solo fattibile - potrebbe diventare la nuova normalità.
