Автоматизированные системы отбора и найма персонала ошибочно отвергли миллионы кандидатов в США

Что происходит

• Использование автоматизированного программного обеспечения для фильтрации резюме негативно отразилось на системе найма в США, поскольку оно привело к потере миллионов подходящих на должности кандидатов, отмечается в новом отчете Гарвардской школы бизнеса.
• Подавляющее большинство работодателей (88%) заявили, что высококвалифированные кандидаты зачастую исключаются алгоритмом из процесса отбора, потому что они не соответствуют точным критериям. В случае работников средней квалификации этот показатель вырос до 94%.
• Авторы исследования утверждают, что подобный софт использует слишком упрощенную систему критериев, при которой подходящие кандидаты отсеиваются из-за несоответствия одному из требований, указанных в вакансии.
• Например, многие системы «скрывают» соискателей с перерывом в работе более чем на шесть месяцев. Такая жесткая фильтрация не учитывает причину подобных перерывов, тогда как они могут быть вызваны сложной беременностью, проблемами со здоровьем родственника на иждивении и так далее.
• По данным исследования, алгоритмы отбора сотрудников используют 75% работодателей США, а среди крупнейших компаний, входящих в рейтинг Fortune 500, данный показатель достигает 99%.

Что это значит

Использование автоматизированных систем при отборе персонала — несомненная помощь рекрутерам. В условиях увеличения числа соискателей на каждую вакансию, они предназначены для максимального повышения эффективности процесса отбора кандидатов за счет сокращения количества активно рассматриваемых кандидатов. Тем не менее, исследование Гарвардской школы бизнеса ставит под сомнение их эффективность из-за слишком упрощенных критериев работы.

Кроме того, одной из целей использовании софта для рекрутинга является беспристрастный отбор кандидатов. Зачастую компании просят потенциальных работников убрать из резюме половую, расовую и национальную принадлежность, чтобы исключить любой вид дискриминации, однако даже это не всегда гарантирует справедливый отбор. Например, Amazon отказалась от использования нейросети для поиска и найма сотрудников, уличив систему в дискриминации женщин.