Hatmillió dolláros befektetési körön van túl a londoni székhelyű Metaview, amely saját fejlesztésű mesterségesintelligencia-platformjával a munkaerő-felvételi folyamatok torzulásait próbálja kiküszöbölni. A 2018 óta működő startup adatközpontú megközelítést alkalmaz a szerepkörök betöltéséhez, ahelyett, hogy a megérzésekre, az önéletrajzokra vagy az emlékezetre hagyatkozna. A rögzíthetik interjúkat átiratok formájában is a menedzserek rendelkezésére bocsátja, és olyan elemzéseket biztosít nekik, amelyek felfedik, hogy maguk az interjúztatók miben tudnának fejlődni.

Ilyen lehet például a feltett kérdések száma és megfogalmazása, a jelölteknek a megszólalásra biztosított idő, a velük való kapcsolat kialakítása vagy általában az interjú felépítése. Az egyes interjúztatók heti jelentések formájában kapnak visszajelzést a saját munkájukról, ez pedig hozzájárulhat az öntudatlanul is meglévő elfogultságok kiiktatásához. Az elemzések és összehasonlítások alapját a vállalat egészéből érkező, névtelen és összesített adatok képezik.

A Metaview társalapítói kotrábban az Uber és a Palantir vezető fejlesztő munkatársai voltak, vagyis komoly tapasztalattal rendelkeznek ezen a területen. Szerintük eddig az adatok hiánya miatt minden intézménynek nehéz dolga volt, ha szisztematikusan próbálta volna hatékonyabbá tenni az interjúkat, függetlenül attól, hogy mennyire haladó gondolkodású vagy technológiailag is fejlett szervezetekről beszélünk – derül ki a Business Insider riportjából.

Bár a munkaerő-felvételt sok helyen kezelik központilag is meghatározó folyamatként, a dolog a rendelkezésre álló új eszközök ellenére sem feltétlenül megbízhatató: gyakran vesznek fel olyan embereket, akikről később kiderül, hogy nem passzolnak a csapatba, máskor pedig túlságosan meg akarnak szerezni valakit, aki végül el sem fogadja az ajánlatot. Technikailag pedig ezek a szuboptimális eredmények jelentik a fő különbséget más eljárásokhoz, mondjuk a termékfejlesztéshez képest.

Miért pont ezt kellene máshogy kezelni

A lap szerint a Metaview platformja is arra az ötletre épül, hogy ha valahol az utóbbiakat képesek megfeleően irányítani és felügyelni, akkor az emberek döntéseit az interjúztatáskor is hasonló betekintéssel lehetne támogatni, mint amilyet a termékek fejlesztése és gyártása során már alkalmaznak. Más szóval a mesterséges intelligenciát annak érdekében vetik be, hogy az interjk menetét szigorúbbá, következetesebbé és igazságosabbá tegyék.

A startup saját adatai szerint jellemző, hogy a nőknek 12 százalékkal kevesebb beszédidőt hagynak a felvételi beszélgetésekben, mint a férfiaknak, míg az interjúztatók negyede ötnél kevesebb kérdést tesz fel jelöltenként. Hasonló torzulások tapasztalhatók más demográfiai jellemzők mentén is, bár a nemi vagy etnikai részrehajlás csak akkortárható fel, ha az ügyfél megadja a jelöltek adatait, és nem bocsátkozik jósolásokba.

A Metaview elsősorban azokra a gyorsan növekvő, 200-5000 főt foglalkoztató vállalkozásokra próbál koncentrálni, amelyek vezetői már nincsenek jelen személyesen az interjúkon, és a szervezet is meghaladta azt a szintet, amikor házon belül még mindenki ismeri a többieket. Ezen a téren a házon belüli interjúmegoldásokkal versenyeznek, amelyek azonban az Európában és az Egyesült Államokban is jelenlévő Metaview alapítói szerint "eléggé analóg folyamatok".

Az állásinterjúkhoz fejlesztett programokról egyébként akkor sem lehet túl jókat hallani, ha azok egyre szélesebb körben terjednek. Az MI sokszor bukik bele látványosan az automatizált lebonyolításba és kiértékelésbe, miközben az is igaz, hogy senkinek sem lehet a célja egy teljesen elfogulatlanul működő rendszer megalkotása, az azt is jelentené, hacsak nem akarja drámaian lecsökkenteni a modell hatékonyságát a tanulási képességek visszaszorításával. Nem megszüntetni, hanem irányítani kell a gépi intelligencia előítéleteit. A lényeg itt is a felkészült és adatközpontú döntésekben rejlene, amelyek nem a gépi intelligencia előítéleteinek megszüntetését, hanem azok irányítását célozzák.