Skip to content
Home » HR moet waakzaam zijn over het ethische gebruik van AI-technologie

HR moet waakzaam zijn over het ethische gebruik van AI-technologie

    HR moet waakzaam zijn over het ethische gebruik van AI-technologie

    Werkgevers moeten zich bewust zijn van de ethische overwegingen van het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) -technologie – zelfs in de huidige ontluikende fase – op de werkplek, zei Kerry Wang, sprekend op de HR Technology Conference & Exposition in Las Vegas.

    HR- en bedrijfsleiders worden betrokken bij het conflict tussen het concurrentievoordeel dat de technologie kan bieden en zorgen over negatieve implicaties zoals onbedoelde vooringenomenheid, zei Wang, de CEO en mede-oprichter van Searchlight, een in San Francisco gevestigd technologiebedrijf dat AI gebruikt om werkgevers helpen bij het werven van talent en het meten van de kwaliteit van het personeel.

    “Stel je voor dat je een AI-tool hebt geïmplementeerd om sollicitanten proactief te screenen”, zei ze. “Recruiters zijn blij omdat ze nu minder tijd kunnen besteden aan het screenen van cv’s. Kandidaten zijn blij omdat recruiters er sneller op reageren. Maar op een dag merk je dat de technologie meer mannen dan vrouwen aanbeveelt voor sollicitatiegesprekken. Blijf je de tech of besluiten om het op de plank te houden?”

    Iets soortgelijks gebeurde bij Amazon toen het bedrijf in 2015 een experimentele AI-tool bouwde. Amazon schrapte dat specifieke systeem, maar sindsdien is er een explosie geweest van leveranciers die AI aanprijzen voor HR-functies, van sourcing en screening tot het voorspellen van omzet en het aansturen van personeelsanalyses.

    “Of we het nu leuk vinden of niet, AI is overal”, zei Wang. “Maar AI is slechts zo goed als de regels die het programmeren, en machine learning is slechts zo goed als de gegevens waarop het vertrouwt.”

    Ze legde uit dat AI elk computersysteem omvat dat menselijke intelligentie nabootst om een ​​taak te voltooien. Een eenvoudige chatbot die wordt aangedreven door een algoritme – een reeks regels of regels code – gebruikt bijvoorbeeld AI. Complexere AI maakt gebruik van machine learning.

    [SHRM members-only HR Q&A: What is artificial intelligence and how is it used in the workplace?]

    “Dat is waar modellenwerk om de hoek komt kijken”, zei ze. “Modelleren is wanneer je patronen vindt in een enorme dataset en die patronen vervolgens codeert als regels. Als je in het chatbot-voorbeeld de AI 10 miljoen transcripties van menselijke chats geeft, beginnend wanneer iemand ‘hallo’ zei, zou de AI leer een veelheid aan manieren om op die begroeting te reageren.”

    Wang zei dat AI niet bedoeld is als “een zilveren kogel”, maar in plaats daarvan wordt verondersteld om menselijke besluitvorming te ondersteunen. “AI kan ons slimmer en efficiënter maken. Uit onderzoek blijkt dat AI die meer technische taken overneemt, mensen de vrijheid geeft om meer strategische dingen te doen.”

    Of je AI in HR introduceert, komt neer op overvloed en schaarste, zei Ann Watson, senior vice-president van mensen en cultuur bij Verana Health in San Francisco, die ook op de conferentie sprak.

    “Hoe kunnen we meer doen?” zij vroeg. “Hoe kunnen we de productiviteit verhogen? Hoe kunnen we talentpijplijnen het beste laten groeien? Hoe kunnen we meer mensen binnenhalen en meer inclusief zijn? De voordelen van AI-technologie betekenen dat ik meer tijd heb om de dingen te doen die ik wil doen.”

    Maisha Gray-Diggs, vice-president van wereldwijde talentacquisitie bij Eventbrite, zei dat haar team AI gebruikt voor werving en onboarding.

    “Het voordeel van AI voor mij is dat ik een voorsprong krijg en tijd en middelen bespaart”, zei ze tijdens de conferentie. “Ik ben me er erg van bewust dat we niet willen dat AI mensen vervangt, maar AI kan worden gebruikt om mensen te vergroten. HR kan niet alleen maar meer en meer blijven doen, het moet dingen slimmer doen.”

    Het ethisch gebruik van AI

    Wang zei dat er twee belangrijke punten van zorg zijn als het gaat om het gebruik van AI op de arbeidsmarkt: privacy en vooringenomenheid.

    “Ik voel me erg ongemakkelijk bij het idee van werknemerssurveillance”, zei Watson. “Ik zie AI als het vinden van manieren om meer te doen, niet als het vinden van manieren om mensen te betrappen die minder doen.”

    Ze gaf het voorbeeld van een bepaalde technologie die op basis van gedrag op de werkplek kan voorspellen of een werknemer op het punt staat te stoppen. Maar uit onderzoek blijkt dat het alleen werkt als de medewerkers niet weten dat het er is.

    “Om het te laten werken, zou het geheim moeten worden gehouden voor het personeel”, zei ze. “En dat is niet iets wat ik bereid ben te doen, zelfs als het de omzet nauwkeurig kan voorspellen.”

    Wang zei dat wanneer Searchlight samenwerkt met een klant, het bedrijf eerst communicatie naar werknemers stuurt met details over wat er gebeurt, waarom het wordt gedaan en wat ze kunnen verwachten.

    “Als we dat doen, kiest 70 tot 80 procent van de werknemers voor het verzamelen van gegevens”, zei ze. “Als je mensen de keuze geeft en hen uitlegt wat de voordelen zijn van het gebruik van AI, zal de meerderheid ermee instemmen.”

    Een ander belangrijk ethisch probleem dat zich voordoet bij het overwegen van AI voor de werkplek, is het potentieel dat het discriminerend is. Bias kan opzettelijk of onopzettelijk in de technologie worden gecreëerd.

    “Er bestaan ​​al vooroordelen in het menselijk oordeel”, zei Wang. “Het potentieel voor bevooroordeelde technologie is er. Maar hoe meer we ons ervan bewust zijn en ervoor zorgen dat de gegevens die we aansluiten op de modellen die we gebruiken om onze beslissingen te nemen, zo holistisch mogelijk zijn – dan zijn we op een betere plek .”

    Wang noemde de nieuwe, eerste in zijn soort wet die op 1 januari 2023 in New York City van kracht wordt en die werkgevers verbiedt om AI en op algoritmen gebaseerde technologieën te gebruiken voor werving, aanwerving of promotie zonder dat die tools eerst worden gecontroleerd voor vooroordelen.

    “Ieder van ons die de tool zal gebruiken, moet de toezegging doen om vragen te stellen, om ervoor te zorgen dat we niet discrimineren”, zei Gray-Diggs. “We bewegen zo snel in de technische ruimte dat ik vind dat we meer tijd moeten besteden en meer onderzoek moeten doen om de technologie te begrijpen. En voordat je een nieuwe tool inbrengt, moet er eerst erkenning zijn van vooringenomenheid bij de organisatie. Denk aan vrouwen en andere ondervertegenwoordigde mensen die zichzelf niet zo goed verkopen als ze kunnen in het wervingsproces, en dan heb je deze AI-tool die ze kan elimineren nog voordat ze een kans krijgen.”

    Kiezen voor AI-leverancier

    Wang zei dat voordat je een AI-leverancier benadert, je een probleem moet kiezen om op te lossen waar het bedrijf echt om geeft. “Het is al moeilijk genoeg om te pleiten voor nieuwe technologie en nog moeilijker om het leiderschap te overtuigen van een probleem waarin ze geen interesse hebben”, zei ze.

    Vraag hen bij het omgaan met leveranciers hoe zij denken over vooringenomenheid in hun systeem, legde ze uit. “Kunnen ze praten over hoe ze hun gegevens gebruiken, hoe ze hun model trainen, hoe ze valideren dat ze geen negatieve impact hebben? Ik vind het geweldig als een werkgever me vraagt ​​naar vooroordelen, omdat het laat zien dat we filosofisch op één lijn zitten.”

    Je moet moeilijke vragen stellen, zei Watson. “Duw harder dan je comfortabel voelt om te pushen. Als je iemand anders in de organisatie moet vinden die meer verstand heeft van de technologie, betrek ze dan bij dat gesprek.”

    Gray-Diggs was het daarmee eens en zei: “Als HR zich ongemakkelijk voelt of een nieuw product niet diepgaand genoeg vindt om een ​​nieuw product te evalueren, schakel dan de datawetenschapsmensen of IT in. Haal bedrijfsleiders erbij om ervoor te zorgen dat u niets mist.”

    De samenstelling van het team van de leverancier zelf kan verhelderend zijn, zei Gray-Diggs. “Ik kijk naar het team dat het product aan mij presenteert. Als het team een ​​divers team is, laat dat me weten dat ze al nadenken over mogelijke vooringenomenheid en discriminatie.”

    Pilotprogramma’s zijn je vriend, zei Watson, “vooral als je overweegt een tool te implementeren die storend kan zijn, ook al zorgt het voor efficiëntie. Zoek een gunstige afdeling van supporters om het product te testen. Werk met hen samen om het uit te rollen in een testscenario, leer ervan en bouw op een afgemeten manier buy-in op voordat je de organisatie in één keer raakt.”

    Wang voegde eraan toe dat proefprogramma’s van AI-technologie nuttig zijn, maar alleen als er een voldoende grote steekproefomvang is om het te gebruiken. “Probeer een pilot te maken van ten minste 100 mensen, anders zullen de gegevenspatronen in je modellen niet zo nauwkeurig zijn”, waarschuwde ze.