Аналитика данных и искусственный интеллект в коучинге: выявление предвзятости на рабочем месте или ее усиление?

«Когда мы рассматриваем широкую роль, которую ИИ и машинное обучение будут играть в социальном и бизнес-контексте, проблема предвзятости становится безграничной».

- Д-р Саундарья Раджеш, основатель и президент Avtar Group

По мере развития технологий искусственного интеллекта возникают вопросы о его потенциальной предвзятости в индустрии коучинга для руководителей и руководителей (помните, когда ИИ-бот Amazon был пойман с серьезным гендерным предубеждением, что вынудило компанию отказаться от всего проекта?).

Но что, если бы мы могли использовать эту технологию для выявления и исправления неявных предубеждений, которые укоренились в каждом из нас с юных лет?

Реальность такова, что дискриминации нет места ни в одной компании, однако более половины работников сообщают, что сталкиваются с ней на своем нынешнем рабочем месте. С такой ошеломляющей статистикой становится ясно, что необходимо что-то делать, чтобы устранить предвзятость на рабочем месте как с этической, так и с деловой точки зрения. В конце концов, исследования показывают , что компании с очень разнообразным гендерным и расовым разнообразием с большей вероятностью будут иметь прибыль выше среднего, чем менее разнообразные компании.

Итак, как мы можем устранить скрытую предвзятость на рабочем месте? Одно из возможных решений заключается в технологиях, в частности, в анализе данных и возможностях искусственного интеллекта.

Используя эти достижения, мы сможем выявить и исправить неявные предубеждения, которые настолько глубоко укоренились в нашей жизни, что мы можем даже не осознавать их.

Как выглядит предвзятость на рабочем месте?

Как профессиональные тренеры , мы знаем, что предвзятость на рабочем месте может принимать разные формы, включая эйджизм, сексизм, расизм и эйблизм. Эти предубеждения могут оказать глубокое влияние на психологическое благополучие сотрудников, удовлетворенность работой и эффективность организации.

В то время как некоторые люди могут ожидать, что предвзятость на рабочем месте будет более очевидной, например, использование расистских выражений или отказ нанять кого-либо на основании их религии или сексуальной ориентации, тонкие предубеждения также могут иметь значительное влияние. Фактически, ошеломляющие 83% людей , столкнувшихся с предвзятостью на рабочем месте, классифицируют ее как неуловимую и косвенную, или микроагрессию.

Например, менеджер может давать определенным сотрудникам более сложные проекты, основываясь на предположениях об их поле, расе или возрасте, что приводит к чувству недооценки и исключению из возможностей для роста.

Но это выходит за рамки гипотез:

48% афроамериканок и 47% латиноамериканок ошибочно принимают за административный или обслуживающий персонал.
Резюме с именами, звучащими как афроамериканцы, азиаты или латиноамериканцы, с меньшей вероятностью получат приглашения на собеседование.
Менее 15% мужчин в США имеют рост более 6 футов, но 60% руководителей корпораций имеют такой же рост или выше.

Чтобы устранить предвзятость на рабочем месте, специалисты по коучингу должны создать безопасные места для сотрудников, чтобы они могли поделиться своим опытом и помочь организациям разработать стратегии для выявления и устранения системной предвзятости. Это включает в себя проведение тренингов по разнообразию и инклюзивности, а также внедрение более объективных и справедливых процессов найма и продвижения по службе.

Однако важно признать, что предвзятость на рабочем месте — это не только индивидуальная проблема, но и системная. Борьба с предвзятостью на рабочем месте требует глубокого понимания того, как эти предубеждения проявляются в организациях, и приверженности системным изменениям.

Профессионалы-тренеры могут сыграть ключевую роль в оказании помощи организациям в разработке стратегий выявления и устранения системных предубеждений, а также в формировании культуры сопереживания и понимания, которая способствует исцелению и росту как отдельных лиц, так и организаций.

Аналитика данных и искусственный интеллект: новая надежда на устранение предвзятости на рабочем месте

Аналитика данных и искусственный интеллект (ИИ) могут революционизировать наши способы выявления и устранения предубеждений на рабочем месте. Как профессионалам в области коучинга важно понимать, как эти технологии можно использовать для создания более инклюзивных и справедливых рабочих мест.

Вдумчиво и этично используя эти технологии, мы можем помочь выявить модели предубеждений и разработать стратегии для их устранения.

Вот некоторые из потенциальных преимуществ использования анализа данных и ИИ для устранения предвзятости на рабочем месте:

Анализируйте большие наборы данных, чтобы выявить закономерности предвзятости в процессах найма и продвижения по службе.
Сканируйте объявления о вакансиях на предмет формулировок, которые могут отбить желание у определенных групп подавать заявки.
Выявление и устранение моделей предвзятости в решениях о продвижении по службе
Повышение производительности, более объективное принятие решений и повышение вовлеченности сотрудников

Например, алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для сканирования объявлений о вакансиях на наличие языка, который может отпугнуть определенные группы от подачи заявок, например гендерного языка или слов, связанных с определенными возрастными группами. Выявив и устранив эти барьеры, организации могут привлечь более разнообразный пул кандидатов и создать более инклюзивный процесс найма.

Риски анализа данных и искусственного интеллекта в усугублении предвзятости на рабочем месте

Хотя очевидно, что аналитика данных и ИИ могут быть мощными инструментами для создания более инклюзивных и справедливых рабочих мест, также важно помнить о потенциальных рисках и проблемах. Эти технологии имеют свои ограничения, и важно подходить к их использованию критически и с соблюдением этических норм.

Эксперты подчеркивают жизненно важную истину: ИИ может быть настолько беспристрастен, насколько беспристрастны его создатели . Например, если историческая практика найма компании была предвзятой в отношении найма кандидатов определенного пола или расы, алгоритм, обученный на этих данных, может также отдавать приоритет кандидатам из тех же групп, закрепляя цикл предвзятости.

Чтобы по-настоящему победить предубеждение на рабочем месте, необходима непоколебимая культура инклюзивности, возглавляемая высшим руководством. Простое добавление ИИ в уравнение без решения глубоко укоренившихся культурных проблем не станет волшебным средством для искоренения распространенной проблемы неявной предвзятости.

«Когда мы беспечно тренируем алгоритмы на исторических данных, мы в значительной степени настраиваемся на то, чтобы просто повторять прошлое. Если мы хотим выйти за рамки этого, помимо автоматизации статус-кво, нам нужно будет сделать больше, что означает изучение предвзятости, заложенной в данных. В конце концов, данные — это просто отражение нашей несовершенной культуры».

— Кэти О’Нил , автор книги «Оружие математического разрушения: как большие данные увеличивают неравенство и угрожают демократии».

Однако стоит отметить, что это хороший пример того, как присущие людям предубеждения также могут влиять на принятие решений на рабочем месте. Другими словами, предубеждения алгоритмов не обязательно могут быть хуже, чем предубеждения человека.

К сожалению, были случаи, когда аналитика данных и ИИ усугубляли предвзятость на рабочем месте. Например, было показано, что программное обеспечение для распознавания лиц, используемое при принятии решений о найме, имеет более высокий уровень ошибок для людей с более темным оттенком кожи, что приводит к дискриминации.

Чтобы снизить эти риски, специалисты по коучингу должны работать с организациями над разработкой стратегий, включающих регулярный аудит алгоритмов и наборов данных на предмет предвзятости, а также вовлечение различных групп сотрудников в разработку и тестирование инструментов ИИ и анализа данных.

Мы должны проявлять бдительность в обеспечении того, чтобы эти технологии использовались таким образом, чтобы способствовать разнообразию, справедливости и инклюзивности на рабочем месте, и, как профессионалы в области коучинга, мы играем решающую роль, помогая организациям использовать эти технологии для создания более инклюзивных и справедливых рабочих мест.

Преодоление рисков, связанных с аналитикой данных и искусственным интеллектом, с помощью человеческого прикосновения

Поскольку аналитика данных и искусственный интеллект продолжают изменять бизнес-ландшафт, профессионалы в области коучинга руководителей и руководителей сталкиваются с уникальной задачей раскрытия своего потенциала при одновременном снижении потенциальных рисков.

Чтобы достичь этого, важно вплести человеческие ценности и сочувствие в ткань этих мощных технологий.

1. Помните о наших врожденных предубеждениях

Повышение осведомленности о наших врожденных предубеждениях имеет важное значение для продвижения инклюзивности и справедливости на рабочем месте. Это требует приверженности к активному изучению наших мыслей, восприятий и действий с готовностью выявить и бросить вызов любым предубеждениям, которые могут существовать.

Вот несколько способов начать:

Ищите различные точки зрения : поощряйте открытый диалог с людьми из разных слоев общества и активно выслушивайте их точки зрения и опыт.
Подвергните сомнению свои предположения : бросьте вызов своим предположениям и предубеждениям о людях и ситуациях, спросив себя: «Какие у меня есть доказательства, подтверждающие это убеждение?»
Получите образование на основе различного опыта и опыта : читайте книги, посещайте семинары или участвуйте в обучающих программах, которые знакомят вас с различными культурами и опытом.

2. Вовлекайте разные группы сотрудников

Чтобы инструменты ИИ и анализа данных были свободны от предвзятости, крайне важно привлечь к их разработке и тестированию разные группы сотрудников. Этот подход может помочь выявить и устранить потенциальные ошибки в алгоритмах и наборах данных. Включая различные точки зрения и опыт, мы можем создавать инструменты, которые являются более инклюзивными, справедливыми и эффективными.

Вот несколько способов вовлечения в этот процесс различных групп сотрудников:

Создавайте кросс-функциональные команды : объединяйте сотрудников из разных отделов и с разным опытом для работы над разработкой и тестированием инструментов искусственного интеллекта и анализа данных.
Проведите пользовательское тестирование с различными группами : убедитесь, что в процессе тестирования участвуют люди с разным опытом и опытом, предоставляя отзывы о том, как работает инструмент, и о любых потенциальных предубеждениях, которые они могут обнаружить.
Непрерывный сбор отзывов : поощряйте постоянную обратную связь и вклад от различных групп сотрудников на протяжении всего процесса разработки и внедрения.

3. Регулярно проверяйте алгоритмы и наборы данных

Регулярная проверка алгоритмов и наборов данных на предвзятость имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы организации располагали точными и объективными методами анализа данных и ИИ. Таким образом, компании могут выявлять и исправлять любые возможные предубеждения, что в конечном итоге может привести к более эффективному принятию решений и результатам.

Вот несколько способов сделать регулярные аудиты частью практики вашей организации:

Установите регулярные циклы обзора : установите график регулярных обзоров алгоритмов и наборов данных, чтобы выявить любые возможные предубеждения.
Используйте разные команды . Убедитесь, что аудиторская группа разнообразна и включает в себя людей с разным опытом и опытом, которые могут привнести в процесс проверки различные точки зрения.
Внедрение планов корректирующих действий : если в ходе аудита выявляются предубеждения, разработайте и внедрите план корректирующих действий для решения проблемы.

4. Отслеживайте и оценивайте результаты

Мониторинг и оценка результатов анализа данных и методов ИИ имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы эти инструменты были справедливыми и равноправными для всех сотрудников. Собирая и анализируя данные о производительности сотрудников, темпах продвижения по службе и других соответствующих показателях, организации могут выявлять любые потенциальные предубеждения, которые могут возникнуть, и предпринимать корректирующие действия.

Вот несколько способов сделать мониторинг и оценку частью практики вашей организации:

Установите измеримые цели и показатели . Установите измеримые цели и показатели для анализа данных и методов искусственного интеллекта, которые можно отслеживать и оценивать с течением времени.
Проводите регулярные оценки : проводите регулярные оценки методов анализа данных и искусственного интеллекта, чтобы убедиться, что они соответствуют установленным целям и показателям.
Решите любые проблемы : если выявлены предубеждения или другие проблемы, разработайте и внедрите план корректирующих действий для решения проблемы.

5. Установите четкие критерии

Установив четкие критерии и используя объективные, связанные с работой факторы, а не субъективные или предвзятые критерии, организации могут создать более разнообразную и инклюзивную рабочую силу.

Вот несколько способов установить четкие критерии в процессе найма в вашей организации:

Разработайте четкие должностные инструкции : разработайте четкие и подробные должностные инструкции, в которых излагаются основные квалификации и требования для данной должности.
Используйте структурированные вопросы для собеседования . Разработайте структурированные вопросы для собеседования, основанные на описании работы, которые помогут обеспечить оценку всех кандидатов по одним и тем же критериям.
Используйте проверенные и надежные инструменты оценки : используйте проверенные и надежные инструменты оценки, такие как когнитивные тесты или тесты навыков, которые связаны с работой и предоставляют объективные данные для оценки кандидатов.

6. Обеспечить обучение и образование

Предоставление обучения и обучения сотрудников тому, как выявлять и устранять предвзятость в области анализа данных и методов искусственного интеллекта, имеет важное значение для продвижения инклюзивности и справедливости на рабочем месте.

Обучая сотрудников потенциальным рискам и ограничениям этих технологий и обучая их использованию этическим и непредвзятым образом, организации могут создать более разнообразное и инклюзивное рабочее место.

Вот несколько способов обеспечить обучение и образование по этой теме:

Разработайте программы обучения : разработайте программы обучения, которые обучают сотрудников потенциальным предубеждениям и ограничениям методов анализа данных и искусственного интеллекта, а также тому, как выявлять и устранять эти предубеждения.
Обеспечьте постоянное обучение : Обеспечьте постоянное обучение сотрудников по этой теме, которое может включать регулярные семинары, учебные занятия или модули электронного обучения.
Поощряйте открытый диалог . Поощряйте открытый диалог с сотрудниками для обсуждения любых проблем или вопросов, которые могут возникнуть у них по поводу использования методов анализа данных и искусственного интеллекта на рабочем месте.

7. Поощряйте культуру разнообразия и инклюзивности

Поощрение культуры разнообразия и инклюзивности имеет решающее значение для создания рабочего места, где все сотрудники чувствуют себя ценными и уважаемыми. Продвигая культуру, которая ценит разнообразие и инклюзивность, организации могут привлекать и удерживать лучшие таланты, повышать вовлеченность сотрудников и укреплять свою репутацию предпочтительного работодателя.

Вот несколько способов поощрения культуры разнообразия и инклюзивности:

Создайте группы ресурсов для сотрудников . Создайте группы ресурсов для сотрудников, которые поддерживают сотрудников из разных слоев общества и предоставляют им возможность общаться и взаимодействовать друг с другом.
Ставьте перед собой цели разнообразия и привлекайте к ответственности лидеров . Привлекая лидеров к ответственности за достижение этих целей, организации могут гарантировать, что многообразие и инклюзивность останутся приоритетом и будут интегрированы во все аспекты бизнеса. Это также может помочь укрепить доверие и уверенность среди сотрудников и заинтересованных сторон в том, что организация стремится создать более инклюзивную и справедливую культуру на рабочем месте.
Продвигайте культуру открытости и прозрачности : поощряйте открытое общение, прозрачность и обратную связь внутри организации, которые могут помочь создать более инклюзивную и совместную рабочую среду.

Роль инструкторов-профессионалов в продвижении беспристрастной аналитики данных и методов искусственного интеллекта

Как профессиональный коуч, ваш уникальный опыт в направлении организаций к беспристрастной аналитике данных и методам искусственного интеллекта играет важную роль в продвижении инклюзивности и справедливости на рабочем месте. Используя свои навыки и идеи, вы можете добиться долгосрочных позитивных изменений в организациях, с которыми сотрудничаете.

Чтобы максимизировать свое влияние, рассмотрите следующие подходы:

Разработайте целевые планы действий

Сотрудничайте с организациями для разработки индивидуальных планов действий, направленных на выявление и устранение предубеждений в аналитике данных и методах искусственного интеллекта.

Начните с проведения всесторонней оценки существующих систем, процессов и алгоритмов для выявления потенциальных источников предвзятости.

Привлекайте заинтересованные стороны к совместному созданию надежных решений, основанных на данных, и разработайте четкие шаги по внедрению, чтобы эффективно уменьшить предвзятость, отслеживая прогресс и корректируя стратегии по мере необходимости.

Расширяйте возможности сотрудников с помощью обучения

Создавайте и предлагайте специализированные программы обучения, направленные на то, чтобы дать сотрудникам возможность выявлять и устранять предубеждения в области анализа данных и методов искусственного интеллекта.

Охватывайте важные темы, такие как понимание потенциальных рисков, преодоление ограничений и внедрение передовых методов беспристрастного использования ИИ.

Включите интерактивные семинары, тематические исследования из реальной жизни и практические занятия, чтобы сотрудники могли эффективно применять свои новые знания для решения проблем, связанных с предубеждениями, в своей повседневной работе.

Развивайте культуру сопереживания и поддержки

Направлять организации в формировании рабочей культуры, основанной на сочувствии и поддержке, которая способствует личному и профессиональному росту как отдельных лиц, так и организации.

Внедрите такие инициативы, как организованные дискуссионные группы и программы наставничества, чтобы создать безопасные пространства для сотрудников, чтобы они могли открыто делиться своим опытом с предубеждениями на рабочем месте.

Эти платформы могут способствовать эмоциональной обработке, исцелению и поддержке сверстников, что в конечном итоге способствует созданию более инклюзивной атмосферы и атмосферы сотрудничества.

Работая вместе, специалисты по коучингу и организации могут создавать более инклюзивные и справедливые рабочие места, которые способствуют чувству сопричастности для всех сотрудников, обеспечивая при этом этичность и беспристрастность методов анализа данных и искусственного интеллекта.