En la conferencia Sapphire Now de SAP en Orlando, los líderes de productos de SAP y los expertos en aprendizaje de máquinas analizaron cómo se puede entrelazar la diversidad en las estrategias de contratación.

    Video: Cómo prevenir los sesgos inconscientes en RRHH utilizando el aprendizaje automáticoEl director de diversidad e inclusión de SAP piensa que el aprendizaje automático es la respuesta para abordar los sesgos en la contratación.

    El martes, en la conferencia SAP Sapphire Now de 2019, un panel de expertos en productos de SAP e investigadores de AI discutieron un tema crítico al que se enfrentan las empresas: Evitar sesgos en la contratación.

    El panel incluyó a Brenda Reid, gerente de productos de SAP SuccessFactors, Patricia Fletcher, gerente de soluciones de SAP SuccessFactors, Anka Wittenberg, directora de diversidad e inclusión de SAP, e Yvonne Baur, gerente de productos de SAP SuccessFactors, y fue moderado por Gabriela Burlacu, investigadora principal de gestión de capital humano (HCM) de SAP SuccessFactors.

    Cuando se trata de diversificar el lugar de trabajo, mucha gente dice: «Tenemos el’por qué'», dijo Reid. «¿Pero dónde está el»cómo»?

    Otros panelistas hicieron hincapié en este punto, ilustrando por qué es esencial que las empresas adopten iniciativas de diversidad. Estamos empezando a ver que la gente dice:»¿Cómo hago esto?», dijo Burlacu. «No sólo en Recursos Humanos, sino en todo el negocio.»

    SAP SuccessFactors HCM Suite, una solución basada en la nube, es un esfuerzo para ayudar a las empresas a comenzar a desarrollar una fuerza laboral diversa y eliminar los prejuicios en las decisiones de contratación y gestión. El objetivo, según un comunicado de prensa, es «integrar la prevención, detección y eliminación de prejuicios en la forma en que las empresas trabajan y toman decisiones». Esto es especialmente importante cuando se piensa en una empresa como SAP, que cuenta con una plantilla global de 80.000 personas.

    Burlacu ilustró algunas de las herramientas de SAP SuccessFactors que pueden evitar sesgos en la toma de decisiones de gestión, como la calibración sin fotos, ya que las fotos, según se ha demostrado, pueden llevar a sesgos inconscientes al tomar decisiones sobre los empleados. Además, una herramienta de «indicadores de género» puede identificar posibles sesgos en una empresa al resaltar cómo la gerencia califica a los diferentes géneros.

    «Los jefes de diversidad deben estar en la sala donde se toman las decisiones importantes», dijo Fletcher. Reid se hizo eco del punto. Muchos directores generales de diversidad, dijo, hablaron sobre el dinero que gastan en programas de diversidad. «Pero no sienten que tienen una gran voz en las decisiones tecnológicas. Estamos tratando de entrelazar e integrar prácticas inclusivas de gestión del talento», dijo. «¿Cómo reconocemos e interrumpimos cuando se toma una decisión tendenciosa?»

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    Una estrategia importante para eliminar los prejuicios, coincidieron los panelistas, es aprovechar la tecnología como el aprendizaje automático. «Los oficiales de diversidad necesitan pensar primero en la tecnología», dijo Burlacu. «¿Cómo puede la tecnología ayudarles en su trabajo como organización?»

    Fletcher dijo que está escuchando de negocios que quieren usar el análisis para averiguar, «¿Dónde estamos?» El principal desafío, dijo, es determinar los objetivos de la compañía.

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    No es un secreto que los prejuicios se incorporan a los algoritmos de aprendizaje automático. Por qué? Porque estos algoritmos dependen de grandes conjuntos de datos, los cuales, en sí mismos, representan un sesgo.

    «Si yo soy el CEO de Google, las primeras 32 imágenes son de hombres», dijo Baur. «¿Por qué es eso? Google no es parcial. Nuestros datos están sesgados.» La misma lógica se aplica a las organizaciones, dijo. «Si estoy en una organización que ha sido sesgada, el aprendizaje automático proporcionará predicciones confiables para que los hombres sean promovidos. Necesitas trabajar deliberadamente en los datos y, en algunos casos, intervenir en el aprendizaje de la máquina y eliminar el sesgo del algoritmo».

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