Harvard-Forschung schätzt, dass Algorithmen 27 Millionen Menschen daran hindern, einen Arbeitsplatz zu finden

Bei der Kandidatenauswahl bei der Einstellung wird immer häufiger auf die Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) zurückgegriffen, die von einer einfachen Lebenslaufanalyse bis hin zur Anwendung von Online-Tests reicht. Durch den technologischen Fortschritt kann der Prozess, der einst zeitaufwändig war, jetzt Sekunden dauern. Eine kürzlich durchgeführte Studie der Harvard Business School hat jedoch einen Nachteil dieser Automatisierung aufgezeigt.

Laut der Umfrage könnte diese Art von Technologie bis zu 27 Millionen Amerikaner daran hindern, eine Vollzeitbeschäftigung zu finden, und sie zu „versteckten Arbeitern“ machen. Dies sind Personen, die in eine von drei Kategorien passen: einen oder mehrere Teilzeitjobs haben, aber bereit sind, Vollzeit zu arbeiten; lange arbeitslos, aber arbeitssuchend; oder nicht arbeiten und keine Arbeit suchen, aber bereit und in der Lage sind, unter den richtigen Umständen zu arbeiten.

Bei der Begründung, warum diese Fachkräfte bei der Auswahl ausgesondert werden, sagen die Wissenschaftler, dass die automatisierte Rekrutierung mit dem Ziel funktioniert, die Anzahl der für eine Vakanz in Frage kommenden Kandidaten zu minimieren. „Zum Beispiel verwenden die meisten Filter (wie ein Hochschulabschluss oder der Besitz genau beschriebener Fähigkeiten) für Attribute wie Arbeitsmoral und Selbstwirksamkeit. Die meisten verwenden auch die Nichteinhaltung bestimmter Kriterien (wie eine Zeitlücke ohne Vollzeitstelle) als Grundlage für den Ausschluss einer Kandidatin oder eines Kandidaten unabhängig von ihrer sonstigen Qualifikation“, heißt es im Text.

Auf diese Weise klassifiziert die Software die Kandidaten nach dem, was in ihrem Lebenslauf fehlt, und nicht nach dem, was sie dieser bestimmten Rolle hinzufügen können . Dem Dokument zufolge verwenden bis zu 75 % der Vertragsunternehmen in den Vereinigten Staaten diese Technologien; Auch Deutschland und das Vereinigte Königreich weisen mit 54 % bzw. 58 % ähnliche Anteile auf.

Zu den am stärksten vom Algorithmus der Unternehmen betroffenen Gruppen gehören: Pflegekräfte, Veteranen, Einwanderer, ehemalige Strafgefangene, Menschen mit Behinderungen, Menschen mit psychischen Problemen, Menschen mit Drogen- oder Alkoholmissbrauch in der Vorgeschichte und Menschen, deren Ehepartner in ein anderes Land gezogen ist neue Stadt oder Land. Auch ältere Menschen und Menschen ohne Abschluss, Diplom, Berufserfahrung oder Langzeitarbeitslose sind von KI betroffen.

Der Bericht enthält auch einige Empfehlungen für Unternehmen, die den Arbeitsplätze von der Institution mit mehr Diversität, wie zum Beispiel: Wechsel von „negativen“ zu „affirmativen“ Filtern, Hervorhebung der spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen, die mit der Erfüllung der wesentlichen Anforderungen der Rolle verbunden sind; und den Bewerbungsprozess zugänglicher zu gestalten, da 84% der Befragten angaben, Schwierigkeiten bei der Bewerbung zu haben.

Die Forscher sprachen mit 8.000 „Hidden Workers“ und 2.250 Führungskräften aus Großbritannien, den USA und Deutschland.