Discriminazione nei CV: perché le donne spesso ricevono meno opportunità professionali rispetto agli uomini.
Discriminazione di genere nell’e-recruiting: il ruolo degli algoritmi
Le donne si trovano ad affrontare numerosi ostacoli nel mondo del lavoro, e tra le problematiche più insidiose ci sono quelle legate agli algoritmi e all’intelligenza artificiale. Numerosi studi hanno dimostrato che gli algoritmi utilizzati per lo screening dei curriculum tendono a svantaggiare il sesso femminile. Ad esempio, un rapporto dell’UNESCO evidenzia che i modelli linguistici associati a parole come “carriera” e “leader” siano maggiormente collegati agli uomini, mentre termini come “famiglia” e “cura” risultano sistematicamente associati alle donne.
Il gender bias presente nei sistemi di intelligenza artificiale, come gli Applicant Tracking Systems (ATS), penalizza i CV femminili basandosi su dati storici che riflettono pregiudizi di genere. È ironico considerare che il primo algoritmo fu creato da una donna, Ada Lovelace, ecco perché è fondamentale affrontare questa disparità. La questione degli algoritmi non neutri è ben evidente; come ha affermato il noto scienziato dell’informatica Timnit Gebru: “La tecnologia non è un’entità neutra; essa riflette i valori e le assunzioni di chi l’ha progettata”.
Perché gli algoritmi discriminano le donne
Le cause alla base di questa discriminazione algoritmica sono molteplici. In primo luogo, gli sviluppatori portano con sé le proprie credenze culturali, storie personali e convinzioni etiche, influenzando il modo in cui programmando gli algoritmi. Inoltre, in molti casi, la programmazione viene fatta strategicamente per favorire certe categorie rispetto ad altre.
Se pensiamo che molte aziende hanno modernizzato i propri processi di selezione introducendo l’AI, diventa chiaro che anche questi strumenti rischiano di perpetuare discriminazioni, con un impatto diretto sulla selezione delle candidate femminili.
Un esempio emblematico è quello di Amazon, che nel 2019 automatizzò il suo processo di assunzione attraverso un algoritmo addestrato su dieci anni di dati, il quale penalizzava i CV contenenti riferimenti a donne o collegi femminili. Questa scelta fu il risultato di un modello che, costruito su dati sbilanciati, replicava le discriminazioni già esistenti nel settore. Anche Facebook ha affrontato critiche in merito ai suoi algoritmi di assunzione, che hanno mostrato come gli annunci di lavoro per un cassiere attirassero l’85% di candidature femminili, mentre quelli per un boscaiolo più del 90% di candidati maschi bianchi.
Il profondo impatto che gli algoritmi possono avere sulla carriera delle donne richiede una riflessione urgente e un intervento deciso. Non basta che l’intelligenza artificiale venga utilizzata per velocizzare i processi di selezione; è altrettanto importante che questa non diventi uno strumento per amplificare le disparità esistenti.
Come affrontare la questione della discriminazione
È fondamentale affrontare il problema alla radice, iniziando dal ripensare gli algoritmi utilizzati nel reclutamento, che devono essere corretti e sprovvisti di bias di genere. Una delle soluzioni potrebbe consistere nell’analizzare e modificare i dati su cui questi algoritmi sono addestrati, e nel coinvolgere esperti di diversità per garantire che l’intelligenza artificiale non perpetui stereotipi. Come suggerisce la professoressa Kate Crawford, ricercatrice senior di Microsoft Research, “la tecnologia deve essere messa al servizio della giustizia sociale, non del pregiudizio”.
Inoltre, un aspetto pratico che può aiutare le candidate è rivedere il modo in cui si scrivono i propri CV. È consigliabile evitare riferimenti di genere, età, etnia o orientamento sessuale. Utilizzare un linguaggio neutro può aumentare le possibilità di evitare discriminazioni automatiche nei processi di selezione e garantire che le competenze vengano valorizzate in modo equo.
Il cambiamento è necessario e può avvenire solo se le aziende e chi crea algoritmi si impegnano a riconoscere e eliminare le forme di pregiudizio. Il desiderio di costruire spazi di lavoro più inclusivi deve tradursi in azioni concrete e politiche di assunzione più giuste, e potrebbe infine rappresentare il vero punto di svolta nella lotta contro la discriminazione di genere nel lavoro.
Fonti: UNESCO, Amazon, Facebook, Timnit Gebru, Kate Crawford.
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