Artificial intelligence en algoritmen zijn essentiële tools geworden voor HR-afdelingen. Of het nu gaat om werving, prestatie-evaluatie of talentmanagement, algoritmen stellen bedrijven in staat om snel grote hoeveelheden gegevens te verwerken.
Deze systemen zijn echter niet immuun voor culturele vooroordelen, die beslissingen kunnen beïnvloeden en de inspanningen voor diversiteit en inclusie kunnen ondermijnen.
Dit artikel onderzoekt de implicaties van culturele vooroordelen in algoritmen voor HR en hoe deze te identificeren en corrigeren.
Wat is cultureel vooroordeel in een algoritme?
Cultureel vooroordeel ontstaat wanneer algoritmen individuen ongelijk behandelen vanwege culturele of sociale verschillen. Deze vooroordelen kunnen ontstaan wanneer de gegevens die worden gebruikt om de modellen te trainen, geen goede weergave zijn van de diversiteit van culturen, talen of ervaringen.
Een voorbeeld hiervan is een wervingsalgoritme dat voornamelijk is getraind op gegevens van Europese kandidaten en daardoor moeite kan hebben om kandidaten uit niet-Westerse culturen correct te beoordelen, vanwege verschillen in cv-presentaties, opleidingsachtergronden of communicatiestijlen.
Harvard Business Review benadrukt dat deze vooroordelen niet altijd onmiddellijk zichtbaar zijn, maar op de lange termijn aanzienlijke gevolgen kunnen hebben door talenten uit diverse achtergronden uit te sluiten en stereotypen te versterken.
De gevolgen van cultureel vooroordeel voor HR
Culturele vooroordelen in algoritmen kunnen schadelijke effecten hebben op HR-processen en de diversiteit binnen bedrijven.
Als een wervings- of talentmanagementalgoritme consequent bepaalde culturen of praktijken bevoordeelt, kan dit leiden tot:
- Minder Diversiteit: Kandidaten uit ondervertegenwoordigde of minderheidsculturen kunnen systematisch worden uitgesloten van wervingsprocessen of oneerlijk worden beoordeeld.
- Toenemende Ongelijkheid: Werknemers uit culturele minderheden kunnen extra hindernissen ondervinden bij promoties of trainingen, omdat bevooroordeelde algoritmen hun werkelijke bijdragen mogelijk niet correct weergeven.
- Een Minder Inclusieve Werkcultuur: Een bevooroordeeld systeem kan discriminerende praktijken versterken, wat het moeilijk maakt voor werknemers uit diverse culturen om zich te integreren en vooruitgang te boeken.
Een treffend voorbeeld zijn automatische vertaalalgoritmen, die culturele fouten kunnen introduceren door bepaalde concepten of uitdrukkingen verkeerd te interpreteren, wat kan leiden tot misverstanden in internationale zakelijke interacties.
Identificeren en corrigeren van cultureel vooroordeel
a) Audits van trainingsdata
Een eerste stap om culturele vooroordelen in algoritmen te identificeren, is het analyseren van de trainingsdata die zijn gebruikt om de modellen te creëren. Het is essentieel om ervoor te zorgen dat de gegevens een verscheidenheid aan culturen, talen en sociale contexten bevatten.
Bedrijven moeten bijvoorbeeld controleren of cv’s uit verschillende delen van de wereld correct worden meegenomen in hun algoritmische wervingsprocessen.
b) Gebruik van gelijkheidstesten
Gelijkheidstesten helpen om te controleren of algoritmen bevooroordeelde resultaten opleveren voor bepaalde culturele groepen.
Deze testen kunnen worden gebruikt om de prestaties van de algoritmen te vergelijken op basis van culturele variabelen, zoals etniciteit, taal of woonplaats.
Dit maakt het mogelijk om gevallen te ontdekken waarin algoritmen kandidaten uit een bepaalde cultuur bevoordelen ten koste van anderen.
c) Diversiteit in ontwikkelteams
De teams die de algoritmen ontwikkelen, moeten zelf divers zijn om culturele vooroordelen te minimaliseren.
Wanneer ingenieurs en ontwikkelaars afkomstig zijn uit verschillende achtergronden, houden ze eerder rekening met uiteenlopende culturele perspectieven bij het creëren van de algoritmen.
Het belang van ethisch bestuur
Om culturele vooroordelen in algoritmen te voorkomen, moeten HR-afdelingen ethisch bestuur over AI implementeren.
Dit houdt in dat duidelijke beleidslijnen worden opgesteld over het gebruik van algoritmen, regelmatige audits worden uitgevoerd en ervoor wordt gezorgd dat de processen in overeenstemming zijn met de principes van inclusie en diversiteit.
IBM beveelt ook aan om HR-professionals en ontwikkelaars te trainen in de risico’s van culturele vooroordelen, zodat ze deze beter kunnen identificeren en corrigeren.
Conclusie
Culturele vooroordelen in algoritmen vormen een grote uitdaging voor HR, omdat ze de inspanningen voor diversiteit en inclusie kunnen schaden.
Door proactieve maatregelen te nemen om deze vooroordelen te identificeren en te corrigeren, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun algoritmische processen eerlijk en gelijkwaardig zijn voor alle kandidaten, ongeacht hun culturele achtergrond.
De toekomst van AI in HR hangt af van het ethische en inclusieve gebruik van technologieën om diversiteit op de werkvloer te bevorderen.
