Kanada évente több százezer bevándorlót fogad be, akik közül sokan magasan képzett szakemberek – mégis, munkát találni a szaktudásuknak megfelelő szinten egyre nehezebb. Egy szakértő most arra hívta fel a figyelmet, hogy az AI-alapú toborzási szűrőeszközök nem semlegesek: aktívan hátrányba hozzák azokat, akiknek a tapasztalata nem illeszkedik a „tipikus" helyi karrierúthoz.
Az algoritmusok jellemzően kulcsszavak, intézménynevek és karrierminták alapján rangsorolják a jelölteket. Aki külföldi egyetemen végzett, más iparági logika szerint szerzett tapasztalatot, vagy eltérő munkaköri megnevezésekkel dolgozott, könnyen láthatatlanná válik a rendszer számára – hiába rendelkezik releváns kompetenciákkal. Ez strukturálisan konzerválja az alulfoglalkoztatottságot egy olyan csoportban, amelyre Kanadának égető szüksége lenne.
A HR-szakma számára ez egyértelmű cselekvési pont: az AI toborzási eszközök bevezetésekor kritikusan kell vizsgálni, hogy azok kinek kedveznek és kinek ártanak. Az emberi ítélőképesség nem kiváltható, hanem kiegészítendő – különösen ott, ahol a diverzitás és az inklúzió valódi szervezeti prioritás. Az eszköz csak annyira jó, amennyire tudatosan használják.
