Nivel: Intermedio
Robert Reul, Fundador, Soluciones Isométricas.
Eliminando la discriminación en el trabajo. Posiblemente el único objetivo compartido por los solicitantes y los empleadores es la capacidad de buscar y asegurar un empleo en un conjunto completo de características no discriminatorias: conocimiento, habilidad y experiencia. La desafortunada realidad es que con demasiada frecuencia se ven superados por otros factores más fáciles de discernir que tienen muy poco que ver con el desempeño en el trabajo y, lo que es peor, incluyen prácticas poco éticas e ilegales al contratar a candidatos para un trabajo. ¿Se puede usar el análisis de datos para excluir sesgos discriminatorios durante la decisión de contratación? Utilizando una extensa literatura académica sobre la personalidad y el rendimiento, surgen varios marcos que sirven como vectores de resultados para los modelos predictivos, a saber, los rasgos de personalidad "Big 5" y la fiabilidad, simpatía y confianza. ¿Pero qué hacer con los predictores? La experimentación con datos de procesamiento de imágenes faciales de fuentes como Google y Microsoft mostró una promesa predictiva. Al utilizar una serie de métodos analíticos que analizan el potencial predictivo y reducen la complejidad dimensional, la destreza predictiva emerge con un conjunto completamente no discriminatorio de variables latentes que informan las recomendaciones de "a quién entrevistar" / "a quién contratar" basadas únicamente en la personalidad cultural. ajuste. Esta presentación revelará los desafíos y los éxitos de este esfuerzo, demostrando que no solo es factible, sino que puede convertirse en la nueva normalidad.
