6.4 Verbeteren van diversiteit en inclusie
discriminatie
AI kan discriminatie bij de werving en selectie tegengaan. Door algoritmen te gebruiken die vrij zijn van menselijke vooroordelen, kunnen organisaties kandidaten selecteren op basis van hun vaardigheden en ervaring, ongeacht hun achtergrond, geslacht, leeftijd of etniciteit.
Over het voorkomen van discriminatie door algoritmes in te zetten bij de werving en selectie leest u meer op rendement.nl/hrdossier.
6.4.1 Goed trainen
valkuil
Door AI te trainen om inclusief te acteren, is het mogelijk om objectief, op basis van data, beslissingen te nemen. Er zijn hierbij echter twee valkuilen:
- AI kan juist niet-inclusief worden, doordat het zichzelf de verkeerde dingen aanleert.
- De data waarop het model getraind is, moet representatief en inclusief zijn. Anders is er sprake van ‘garbage in, garbage out’.
Een voorbeeld van wat er fout kan gaan bij de inzet van AI kwam enkele jaren geleden van Amazon (zie ook paragraaf 2.3.4). Het algoritme dat Amazon toen gebruikte om werknemers te selecteren, werd getraind met data van de voorgaande tien jaar, waarin vooral mannen waren aangenomen. Dat leidde ertoe dat het algoritme vrouwen als minder geschikt zag en daardoor onbedoeld discrimineerde op geslacht.
Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat de AI-systemen vrij zijn van vooroordelen. Daarvoor is het nodig om ze regelmatig te evalueren, zodat ze eerlijke en inclusieve resultaten opleveren.
6.4.2 Inclusieve vacaturetekst opstellen
ontmoedigen
Generatieve AI, zoals ChatGPT, kan helpen om inclusieve vacatureteksten op te stellen. Bepaald taalgebruik in vacatureteksten kan bepaalde groepen namelijk afschrikken. Een te agressieve of competitieve toon kan vrouwen bijvoorbeeld ontmoedigen om te solliciteren. Vraag ChatGPT dus om een bestaande vacaturetekst te checken op inclusiviteit en voorstellen te doen om de tekst te verbeteren.