Perché spesso ci sentiamo lasciate indietro nella ricerca e selezione in ambito lavorativo? La colpa è degli algoritmi che scrutano i CV e di chi li ha creati, ma provare a proteggersi è possibile (sperando che qualcosa cambi)
Come se non bastassero leggi e stereotipi culturali, a penalizzare le donne ci pensano anche gli algoritmi e l’intelligenza artificiale, anche quando si tratta di CV e di recruiting. E a dirlo sono tutta una serie di ricerche portate avanti e che hanno dimostrato come, appunto, gli algoritmi utilizzati nello screening dei curriculum vadano a penalizzare il sesso femminile, anche in modo volontario.
Un problema concreto e documentato, tanto che esiste un rapporto Unesco a riguardo, che mette in luce come i modelli di linguaggio (LLM) tendono a associare parole come “carriera” e “leader” agli uomini, mentre altre parole come “famiglia” o “assistenza” vengono associate alle donne. Il sesso femminile, quindi, risulta essere accomunato a termini legati ai bambini, alla cura o alla casa in modo sistematico, e quattro volte più spesso rispetto agli uomini ad ambiti come il lavoro domestico.
Ma non solo. I CV femminili, che quindi contengono informazioni di genere, vengono sistematicamente penalizzati dai sistemi di intelligenza artificiale utilizzati per lo screening degli stessi (Applicant Tracking Systems o ATS), a causa di un gender bias che è integrato all’interno dei programmi e nei dati storici con cui questi vengono addestrati e con cui, quindi, agiscono ogni giorno. E questo ha davvero dell’assurdo se solo si pensa che il primo algoritmo è stato scritto da una donna, la contessa Augusta Ada Byron, figlia del celebre poeta.
Ma perché accade questo e come si può fare per ovviare al problema? Per prima cosa è bene dire che gli algoritmi non sono neutri, in primis perché esiste qualcuno che li crea e li programma, e che di conseguenza porta con sé la propria storia, i propri codici etici, culturali, religiosi, che di fatto rendono di parte l’algoritmo stesso. In secondo luogo perché spesso questo indirizzamento verso una o l’altra direzione viene fatta strategicamente e volutamente, proprio per discriminare una determinata categoria di persone.
Se si pensa quindi, che molte aziende hanno automatizzato e introdotto l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei propri processi di selezione, pubblicazione annunci, screening dei curriculum e gestione dei colloqui, è facile arrivare alla conclusione che anche questi siano “manipolati” alla radice, andando a sfavorire le donne in base alle caratteristiche ricercate e a ciò che viene trovato all’interno dei CV.
Un aspetto nascosto ma anche tanto insidioso, poiché mette in una posizione sfavorevole chiunque sia di genere femminile, sull‘unica base di una serie di codici creati ad hoc per lasciare indietro le donne rispetto ai colleghi uomini.
Un caso eclatante di quanto detto è stato riscontrato nel 2019 all’interno del colosso Amazon, poiché l’azienda decise di voler automatizzare il processo di selezione del personale agendo tramite un algoritmo basato e istruito su 10 anni di dati interni. Quello che successe fu una penalizzazione ogni qualvolta l’algoritmo vedeva la parola “women’s” o un percorso di studi in collegi femminili. Il motivo? L’algoritmo creato aveva preso come dati esempio le assunzioni nel tempo fatte da Amazon, che erano sempre state sbilanciate a favore del genere maschile, riproponendo lo stesso modus operandi anche con l’AI.
Un altro caso documentato, poi, si ebbe con Facebook. L’azienda, più volte accusata di discriminazione, venne messa sotto esame da un gruppo di ricercatori, che inserì lo stesso annuncio di lavoro per la ricerca di tre specifiche figure: cassiere, boscaiolo, taxista. L’annuncio da cassiere raggiunse l’85% di donne, quello per un boscaiolo arrivò al 90% di uomini bianchi mentre quello di taxista raggiunse il 75% di utenti neri. Un caso che sottolineò e diede ragione alle accuse fatte e che ha messo in luce un sistema totalmente discriminatorio.
Se da un lato quindi, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale dovrebbe snellire e velocizzare i processi di ricerca e selezione, dall’altro quello che fa davvero è sottolineare e aumentare i gap di genere e la discriminazione lavorativa verso le donne, poiché si basano su dati passati pieni di stereotipi e di sfavoreggiamenti che tendono a essere perpetrati e utilizzati tutt’ora.
Un problema reale e concreto, che può essere risolto solo con il cambio degli algoritmi che gestiscono i processi di selezione (o magari tornando a leggere di persona ciò che viene inviato, evitando che sia la tecnologia a scegliere per noi). Una soluzione che sembra essere ancora lontana ma che può essere in parte favorita anche da come si scrive il proprio CV, per esempio evitando riferimenti di genere, età, etnia o orientamento sessuale, evitando di dare informazioni che possano indirizzare in automatico verso un ambito femminile, ma rimanendo neutri.
Un piccolo stratagemma per facilitare la possibilità di bypassare le selezioni controllate e discriminatorie che vengono proposte dagli algoritmi, in attesa che chi li crea o le aziende che li utilizzano, capiscano che è arrivato il momento di eliminare ogni forma di pregiudizio e stereotipo di genere, in favore della ricerca della vera competenza e di abilità che nulla hanno a che vedere con il sesso.
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