Agnieszka Nałęcz-Frydrych

Starszy Projektant Systemów

Nie bądź jak AI. Dlaczego potrzebujemy więcej kobiet w firmach technologicznych

Przerzucanie setek CV w poszukiwaniu najlepszego kandydata to ciężka i czasochłonna praca. Szczególnie w Amazonie, gdzie zatrudnionych jest ponad pół miliona pracowników.

Dlatego firma zainwestowała w projekt sztucznej inteligencji, która poradziłaby sobie z tym zadaniem. Aplikacja rekrutacyjna, nazywana Świętym Graalem, zbudowana była na bazie sztucznej sieci neuronowej.

Sztuczna inteligencja na usługach rekrutacji

Sztuczne sieci neuronowe podlegają procesowi uczenia się, odwzorowując proces zachodzący w mózgu. Amazon dostarczył swojej aplikacji historyczne CV wraz z informacją, których kandydatów odrzucono, a których zatrudniono. W teorii brzmiało to jak recepta na sukces, jednak w praktyce szybko okazało się, że program jest... seksistą.

System uparcie odrzucał kandydatury kobiet. Żeby temu zaradzić, ograniczono dane podawane do sieci tak, aby nie zawierały płci kandydata. Z tym jednak system sztucznej inteligencji poradził sobie bardzo szybko - nauczył się odróżniać płeć na podstawie pozostałych informacji z życiorysu dalej konsekwentnie pomijał kobiety.

Utwierdzanie status quo

Jednym z podstawowych zadań, jakie wykonują sztuczne sieci neuronowe, jest znajdowanie prawidłowości w danych - klasyfikacja, kojarzenie ze sobą danych umożliwiające wyprowadzenie wniosków i rozpoznawanie wzorców. Jednak podczas szukania optymalnego rozwiązania, algorytmy takie jak sieci mogą pomijać pewne obszary danych lub używać na wstępie generalizacji, aby szybciej osiągnąć wynik. Jeśli wśród pewnego typu danych rzadko kiedy można spodziewać się poprawnego wyniku, sieć może nauczyć się takie dane ignorować. W opisanym przypadku Amazona, sieć szybko “zauważyła”, że większość zatrudnianych to mężczyźni. Aby więc uprościć proces, na wstępie odcinała pozostałą część kandydatów i skupiała się na tych, którzy byli, zgodnie z danymi historycznymi, preferowani - z mężczyznami.

Zmiany danych wejściowych i sterowanie parametrami mechanizmu sztucznej inteligencji nie zmienił faktu, że algorytm wciąż konsekwentnie faworyzował mężczyzn, więc Amazon musiał program zamknąć.

Problem z algorytmem nie polegał jedynie na tym, że przyczynił się do kryzysu PR-owego Amazona. Jeśli nie zatrudniasz kobiet, pozbawiasz swój zespół wartości, które mogą wnieść tylko one.

Efektywny zespół, to zróżnicowany zespół

Kobiet pracujących w technologii wcale nie jest mało. Zgodnie ze statystykami, w Stanach Zjednoczonych i w Europie kobiety w technologii stanowią ok 19% zatrudnionych. Nie zatrudniając kobiet, traci się jedną piątą możliwego potencjału zespołu. Mogłoby się wydawać, że w ostatnich latach dąży się do zrównania udziału obu płci wśród zatrudnionych, jednak trend ten dla ról technicznych jest niestety odwrotny, co jedynie przyczynia się do pogłębienia stereotypu. Badania wykazują także, że zespoły zróżnicowane pod kątem płci są bardziej kreatywne i przynoszą większą wartość biznesową. Przy rekrutacji więc zdecydowanie warto spotykać się z kobietami nie tylko dlatego, aby uzupełnić niedobory wykwalifikowanych pracowników, ale także aby podnieść jakość pracy zespołów.

"W środowiskach, w których brakuje różnorodności, niezwykle trudno o innowacyjność. I to powinien być wystarczający argument dla zarządzających, aby o tę różnorodność dbać. Tempo zmian wokół nas jest tak duże (a będzie jeszcze większe), że działając według wczorajszych reguł - ryzykujemy rynkową porażkę. Aby tę dynamikę wychwycić, zrozumieć i zbudować na tym przewagę konkurencyjną (bez względu na to czy walczymy o klienta, czy o pracownika) - trzeba patrzeć z szerokiej perspektywy. To dlatego właśnie zespoły, w których mieszają się ludzie reprezentujący różne pochodzenie, ścieżkę edukacji czy płeć, mają szanse najlepiej zrozumieć głos otoczenia, najsprawniej się komunikować i generować najlepsze pomysły. Dzieje się tak dlatego, że różnorodność jest warunkiem prawdziwej dyskusji. Firmy bez kobiet są jak świat bez kobiet – długo nie przetrwają."

Agata Mazurkiewicz-Bąk

Dyrektor ds. Mentoringu, Stowarzyszenie Technologia w Spódnicy, Dyrektor Zakupów Grupy Veolia

Chcesz doprowadzić projekt do szczęśliwego zakończenia?

Badania Instytutu Gallupa, przeprowadzone na 14 milionach ludzi z całego świata wskazują, że statystycznie kobiety mają silniejsze niż mężczyźni talenty odpowiadające za budowanie i utrzymywanie relacji, co może bezpośrednio przekładać się na lepsze zrozumienie potrzeb klientów oraz na poprawienie atmosfery w zespole. Kolejne źródła wskazują też, że kobiety przeważnie lepiej radzą sobie z zadaniami takimi, jak koordynacja i planowanie, analizowanie i rozwiązywanie problemów. Wiele badań wykazuje, że zespoły mieszane wykazują się lepszą efektywnością, decyzyjnością i wynikami.

"Technologia nabrała ogromnego rozpędu i rozwija się na wielu płaszczyznach, przez co jest bardziej wymagająca i żądna nowych, świeżych pomysłów. Zróżnicowane zespoły, min. pod względem płci, to większa liczba różnych kompetencji, kreatywnych i nietuzinkowych pomysłów, które są odpowiedzią na ten rozwój. Poza tym, patrząc na to czysto matematycznie, w branży IT brakuje pracowników, dlaczego zatem nie sięgnąć tam, gdzie wciąż możemy ich znaleźć i nie zatrudniać więcej kobiet?"

Anna Szwiec

Software Developer/ Women in Technology Kraków

Potrzebujesz skutecznego menedżera? 

Wśród osób odpowiedzialnych za zarządzanie, jedynie ⅕ stanowisk jest zajmowanych przez kobiety. Czy więc można stwierdzić, że kobiety mają mniejszy talent kierowniczy, niż mężczyźni? Badania pokazują, że jest wręcz przeciwnie. Zespoły prowadzone przez kobiety są bardziej innowacyjne i wykazują lepsze wyniki. Firmy kierowane przez nie mają większe prawdopodobieństwo na pokonanie konkurencji. Zespoły które są prowadzone przez kobiety są bardziej zaangażowane w pracę niż te prowadzone przez mężczyzn. Dlatego warto aktywnie dbać o to, by kobiety zajmowały stanowiska kierownicze.

Nie bądź jak AI

Sztuczne sieci neuronowe, na miarę swoich możliwości, starają się odwzorować strukturę i procesy mózgu. Oznacza to, że odnajdowanie wzorców i upraszczanie rzeczywistości jest też cechą, a w opisywanym przypadku wadą, która może dotknąć każdego z nas. Generalizacja ogranicza nas częściej, niż się wydaje - taka jest naturalna właściwość mózgu, chcącego poradzić sobie z ogromną ilością przetwarzanych na co dzień informacji. Wystarczy spojrzeć na listę najpopularniejszych błędów poznawczych.

Stereotypy i utarte ścieżki myślenia zmieniają strukturę mózgu, podobnie jak sztucznych sieci neuronowych, trudno w sobie samym dostrzec i kontrolować ich działanie. Dodatkowo, jeśli, tak jak sztuczna inteligencja w opisanym przypadku, opierasz swoją decyzję jedynie na podstawie danych historycznych, nigdy nie wprowadzisz do systemu żadnej zmiany. Jeśli nie pozostaniesz otwarty na nowe rozwiązania, także zespołowe, nie będziesz mógł się rozwijać na równi z konkurentami.

Budowanie zespołu nie jest prostym zadaniem. Warto patrzeć na drugiego człowieka nie przez pryzmat stereotypów i uproszczeń, ale dostrzegać w nim zalety, które uzupełnią twój zespół.