Esta pieza fue escrita por Ulf Rinne (IZA - Instituto de Economía Laboral). También se puede encontrar en nuestro suministro de noticias sobre el futuro del trabajo .

"Si tiene las calificaciones, las habilidades y la determinación, este gobierno se asegurará de que pueda tener éxito". Estas fueron las palabras del entonces primer ministro David Cameron en octubre de 2015 a la luz de los hallazgos recientes sobre decisiones de reclutamiento sesgadas. En muchos casos, los solicitantes de empleo son, consciente o inconscientemente, juzgados sobre la base de prejuicios y estereotipos y no solo en términos de sus calificaciones, talento y experiencia.

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Por ejemplo, un nombre diferente solo puede disminuir dramáticamente las posibilidades de ser invitado a una entrevista de trabajo. En los Estados Unidos, un estudio pionero encontró que la tasa de devolución de llamada para una entrevista de trabajo era casi un 50% más alta para los solicitantes con nombres "blancos" (Emily Walsh y Greg Baker) que para las personas similares con nombres afroamericanos (Lakisha Washington y Jamal Jones).

La tasa de devolución de llamada para una entrevista de trabajo fue casi un 50% más alta para los solicitantes con nombres "blancos"

Del mismo modo, la evidencia de Suecia encuentra un 50% más de devoluciones de llamadas utilizando un nombre sueco que un nombre de Oriente Medio al enviar solicitudes de otro modo iguales a ofertas de trabajo reales.

Las fotos de la aplicación pueden agravar el problema. Cuando se enviaron currículums del mismo personaje femenino ficticio, que diferían únicamente en su nombre y foto de solicitud, en Alemania, las tasas de devolución de llamadas fueron notablemente diferentes . En este estudio, la primera versión del personaje con un nombre alemán (Sandra Bauer) tenía una tasa de devolución de llamada del 18,8%, su segunda versión con un nombre turco (Meryem Öztürk) una tasa de devolución de llamada del 13,5% y su tercera versión con el mismo turco. nombre, pero además con un pañuelo en la foto, una tasa de devolución de llamada muy baja de solo 4.2%.

La discriminación en la contratación por motivos de raza, género, edad, orientación sexual o religión está bien documentada. Esto no solo es injusto y costoso para las víctimas, sino que también tiene costos económicos sustanciales para la sociedad. Entonces, ¿qué pasa si la información clave que clasifica a las personas en grupos minoritarios se eliminó de la aplicación?

Los principales empleadores de graduados responsables de 1.8 millones de empleos en el Reino Unido se comprometieron a nombrar la contratación ciega

Como respuesta al discurso de Cameron en 2015, los principales empleadores graduados responsables de 1,8 millones de empleos en el Reino Unido se comprometieron a nombrar la contratación a ciegas. Más recientemente, el Banco de Inglaterra implementó aplicaciones anónimas para minimizar el sesgo en el reclutamiento y para impulsar la diversidad. Pero la contratación a ciegas también ha comenzado a globalizarse. Para aislar los efectos de las solicitudes de empleo anónimas, se han realizado estudios de campo en Europa, Canadá y Australia.

Si bien, intuitivamente, los procesos de contratación a ciegas deberían conducir a decisiones más objetivas, no son un remedio universal contra todas las formas de discriminación en el mercado laboral. Por ejemplo, las decisiones sesgadas aún se pueden tomar cuando los solicitantes y los reclutadores se encuentran físicamente, es decir, en la etapa de entrevista. En ese caso, la discriminación simplemente se aplazaría. A menudo, también es cierto que el alcance para eliminar la información de identificación es limitado. Por ejemplo, los episodios de licencia de maternidad indican el género de la solicitante, mientras que se puede suponer fácilmente que las solicitantes bilingües tienen algún tipo de historial de inmigración.

Un método subóptimo para desidentificar los documentos de la aplicación también puede generar costos elevados, no solo monetarios, sino también procedimientos que requieren mucho tiempo, trabajo intensivo y propensos a errores.

Sin embargo, los proyectos piloto muestran que cuando se utiliza un método eficiente para desidentificar documentos de solicitud, la contratación a ciegas puede ser exitosa en términos de reducir efectivamente la discriminación. Como se esperaba, en la mayoría de los estudios, las tasas de devolución de llamadas entre grupos minoritarios y mayoritarios convergen cuando se presentan solicitudes de trabajo anónimas. Sin embargo, el efecto resultante depende del grado de discriminación antes de la introducción de aplicaciones anónimas. La acción afirmativa también se vuelve más difícil de implementar.

Hoy en día, cada vez más empleadores intentan superar prejuicios y prejuicios confiando en procesos innovadores de reclutamiento

Hoy en día, cada vez más empleadores intentan superar prejuicios y prejuicios confiando en procesos de contratación innovadores. Y hay nuevas posibilidades disponibles. Por ejemplo, GapJumpers, una nueva empresa de Silicon Valley, ofrece a los empleadores una evaluación anónima de los solicitantes de empleo. La idea es revertir la contratación convencional. Antes de enviar cualquier documento o información personal, los solicitantes toman pruebas anónimas personalizadas que tienen en cuenta los requisitos específicos del trabajo. Y solo con los resultados de las pruebas resultantes, las empresas de contratación deciden a quién invitar para la entrevista.

Este es solo un ejemplo de cómo aprovechar el progreso tecnológico para combatir la discriminación en la contratación. En el futuro, los métodos de reclutamiento digital pueden incluso convertirse en estándar. Por ejemplo, LinkedIn acaba de anunciar el uso de funciones de inteligencia artificial en el proceso de contratación. Y a menos que los programadores humanos inserten prejuicios y estereotipos en los algoritmos subyacentes, hay esperanza para decisiones objetivas de reclutamiento. - Ulf Rinne

(Crédito de la imagen: Unsplash / Hunters Race)