Учёные Стэнфорда проанализировали 4 млн заявок, поданных через Pymetrics (2018–2022). Исследование выявило расовые различия: каждая десятая должность негативно влияла на чернокожих кандидатов, каждая двадцатая — на азиатов.
42 алгоритмические модели использовались разными работодателями для схожих должностей. Это приводило к системным отказам: 4 % соискателей, подавших заявки на 10 вакансий, получали отказ по всем — выше случайного ожидания.
Алгоритмы Pymetrics оценивают склонность к риску, скорость реакции и другие качества. Кандидатов сравнивали с лучшими сотрудниками, отсеивая остальных. Учёные предупредили, что выводы могут не относиться к другим системам.
Для получения хотя бы одной рекомендации требовалось подать заявки минимум на 25 вакансий. Крупные работодатели активно используют игровые тесты, но соискатели тратят часы, а шанс на рассмотрение человеком минимален.
0 комментариев