שיתוף

כלי אנליטיקה של נתונים הם מכשיר מוצלח. הם יכולים לספר לעובד מהי איכות עבודתו, באיזו מידה הוא עומד ביעדים, לתת לו מידע על איכות מקום העבודה שלו, איך ניתן לגייס את העובדים המתאימים ביותר, והם אף יכולים לזהות עובדים שעלולים לגנוב סודות מסחריים מהארגון.

אלא שבה בעת, כלי האנליטיקה עלולים להוות סיכון לארגון. ואחד הסיכונים היותר גדולים ביותר הנובעים מניתוח סיכונים הוא אפליה בלתי חוקית במקום העבודה.

חברת שיווק ענקית אמריקאית בינלאומית, לדוגמה, ביטלה את כלי הניתוח שלה משום שלמרות כל השיפורים שהוכנסו בו, הוא עדיין יצר אפליה לא חוקית כנגד נשים.

הסיבה לכך היא שהכלים הטכנולוגים משלבים בתוכם את ההטיה שיש בבני האדם. הטיה בבחינת הביצועים, הטיה בנתוני ההעסקה ועוד.

וגם כאשר נוקטים פעולות נגד הטיות אלה, כמעט בלתי אפשרי לבטל לחלוטין הטיה. וכאשר הטיה הופכת לאפליה, לארגון יש בעיה אמיתית ברמת המעסיק.

כיום אין אפשרות אמיתית לדעת איך החוקים שאוסרים אפליה כמו למשל גיל, מגדר וכו, באים לידי ביטוי בכלי הניתוח. נכון לעכשיו, המעסיקים ממתינים שהטכנולוגיה תישר קו עם החוקים.

ועד שזה יקרה, יש כמה דברים שאפשר לעשות כדי להמנע מאפליה:

1 ההחלטות צריכות להתקבל על ידי בני אדם, לא על ידי כלים טכנולוגים:

אנליטיקה טכנולוגית זו מערכת טכנולוגית. בשלב זה היא לא אמורה לקבל החלטות. כדאי וחשוב להשתמש בכלים האנליטיים כדי לסייע בקבלת ההחלטות, אבל בי אדם (מנהלי משאבי אנוש ומעסיקים) הם אלה שצריכים לקבל את ההחלטה הסופית לגבי העובדים והמועמדים.

זה אומר שאנשים מקבלים החלטות. שקול את פונקציית המפה שלך בטלפון. למרות שזה יכול להגיע אלינו כמעט בכל מקום, אנחנו זה דומה מאוד לשימוש בוויז. התוכנה מציעה כמה מסלולים אפשריים והנהג עצמו הוא זה שבוחר את המסלול הנכון לו ביותר. מנהלי משאבי אנוש צריכים לקבל את ההחלטה על פי החוק ועדיף לשלב יוזמות של גיוון תעסוקתי והכלה.

סיבה אחרת לכך שבני אדם חייבים עדיין להיות במוקד ההחלטות היא שבתי המשפט לא מכירים בכלים טכנולוגים כאחראים על מקרים של עבירות על חוקי ההעסקה. במקרים של אפליה, המעסיק הוא האחראי לכך. לא הטכנולוגיה.

2 מניעת הטיה:

כלים אנליטיים הם אינדיקטורים. ואינדיקטורים הם לא תמיד המדד היחיד. על מנהלי משאבי האנוש לבדוק כל 'החלטה' של האינדיקטורים כדי לוודא שהיא נכונה ואינה מוטית.

3 הכשרה מתאימה לשימוש בכלים טכנולוגים המבצעים ניתוחי נתונים:

כמו בכל דבר אחר, לא ניתן להשתמש בכלים אנליטים בלי הכשרה מתאימה. לכן חשוב מאוד להכשיר את העובדים (מנהלי משאבי אנוש, מנהלי גיוס וכו) שעובדים עם אותם כלים, כך שיבינו איך לפרש את התוצאות שהכלי מספק להם.

בנוסף, חשוב להטמיע בהם את ההבנה שבסופו של דבר הם אלה שאחראים לתוצאות ולהחלטות הקשורות לכלי. בהכשרה יש ללמדם, בין היתר, איך הטיה עלולה למלא תפקיד שלילי ואיך הם יכולים לפתור את הבעיה אם וכאשר היא מתעוררת.

4 ביקורת ובקרה:

נכון להיום אין עדיין שיטה יעילה לבטל לחלוטין את ההטיה בניתוחי הכלים הטכנולוגים. לכן קריטי לערוך בקרה וביקורת על התוצאות.

הכרחי, חיוני וקריטי דעת להעריך את התוצאות שהכלים מספקים, כדי שניתן יהיה לבטל את ההטיה. יש להעריך את התוצאות על בסיס חוקי ההעסקה הקיימים.

כנס משאבי אנוש במגזר הציבורי

כנס פיתוח ארגוני

כנס AI למשאבי אנוש

כנס דיני עבודה

אין תגובות

השאר תגובה