Presidente e CEO da BBB Programas Nacionaisuma organização sem fins lucrativos dedicada a promover um mercado mais responsável e confiável.
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Nos últimos anos, aumentou o escrutínio do governo sobre o uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) no processo de recrutamento e contratação. Desde que eu escreveu sobre este tópico no ano passado, houve uma atividade significativa em várias agências do governo federal em relação ao uso de IA e aprendizado de máquina no contexto do emprego.
Uma melhor compreensão dessas ações pode ajudar os líderes empresariais a reduzir o risco de responsabilidade legal e entender melhor como usar a IA e o aprendizado de máquina de forma responsável em suas organizações.
A Equal Employment Opportunity Commission (EEOC) tem sido particularmente ativa por meio de sua iniciativa EEOC sobre IA e justiça algorítmica e sua iniciativa conjunta HIRE com o Departamento de Trabalho dos EUA. Em maio de 2022, a EEOC orientação técnica liberada sobre possíveis implicações do Americans with Disabilities Act (ADA). A orientação oferece aos empregadores proteções recomendadas quando se trata de usar tecnologias de IA em seus sistemas de contratação e gerenciamento de força de trabalho.
A Federal Trade Commission (FTC) também tem IA usada para recrutamento e contratação em seu radar. Em setembro de 2022, falando na conferência anual de uma unidade da minha organização, a Divisão Nacional de Publicidade dos Programas Nacionais BBB, o comissário da FTC Alvaro Bedoya disse: “Alguns dizem que nossa autoridade de injustiça não atinge a discriminação… O Congresso não definiu a Seção 5 com base no assunto. Em vez disso, o Congresso definiu injustiça para bloquear qualquer conduta que prejudique substancialmente os consumidores, que não seja razoavelmente evitável e que não seja compensada por um benefício compensatório”.
Em outubro, o Escritório de Política Científica e Tecnológica da Casa Branca divulgou um “Projeto para uma Declaração de Direitos de IA”, um roteiro não vinculativo para qualquer agência governamental à medida que cria novos regulamentos ou opina sobre os existentes. A estrutura é “um conjunto de cinco princípios e práticas associadas para ajudar a orientar o design, uso e implantação de sistemas automatizados para proteger os direitos do público americano na era da IA”. Desde o lançamento do projeto, várias agências do governo federal, como o Departamento do Trabalho dos EUA, começaram a liberar orientação adicional tendo em conta este plano.
Mais recentemente, a Conselheira Geral do Conselho Nacional de Relações Trabalhistas, Jennifer A. Abruzzo, ponderou, opinar sobre o uso de monitoramento eletrônico extensivo e gerenciamento algorítmico de funcionários como potencialmente interferindo no exercício dos direitos dos funcionários de acordo com a Seção 7 da Lei Nacional de Relações Trabalhistas (NLRA) quando prejudica ou nega significativamente a capacidade dos funcionários de se envolver em atividades protegidas pela NLRA e manter essa atividade confidencial de seu empregador, se assim o desejarem.
As jurisdições estaduais e locais também estão estabelecendo regras. Por exemplo, a lei de viés de auditoria da cidade de Nova York, que está planejada para entrar em vigor em abril de 2023exigirá que os empregadores conduzam uma auditoria de viés independente antes de usar ferramentas de IA.
Recomendações para líderes empresariais
1. Faça perguntas antes de adotar uma ferramenta.
Os empregadores estão no gancho quando optam por usar um fornecedor e devem garantir que suas ferramentas de aprendizado de máquina escolhidas sejam usadas de maneira não discriminatória de acordo com a lei relevante. Os líderes de negócios devem solicitar estudos de validação a seus fornecedores, fazer perguntas para ajudar a entender como aplicarão a tecnologia e confirmar se os testes que estão fazendo estão relacionados aos cargos para os quais estão contratando.
Se você vai comprar uma ferramenta, é crucial entender como vai usá-la: é uma ferramenta de triagem, ou uma ferramenta apenas para aprimorar a experiência do candidato e do gerente de contratação, ou uma ferramenta de produtividade para o local de trabalho? Quanta entrada a ferramenta tem na decisão? É um fator ou é o único fator na triagem de currículos e candidatos? Quais provisões de auditoria e notificação os candidatos têm e quais procedimentos de acomodação apropriados estão embutidos na ferramenta? E qual é o papel da supervisão humana, seja pelo fornecedor, pelo RH ou pelo departamento jurídico?
Além disso, considere quais problemas você está tentando resolver. A solução de aprendizado de máquina resolverá esse problema de forma a limitar a responsabilidade legal? É complementar à sua abordagem de capital humano?
2. Volte ao básico.
O que seu plano de ação afirmativa exigido pelo governo federal disse que você faria? Talvez seu plano o fizesse ir a feiras de empregos para minorias, expandindo o grupo de candidatos e escrevendo suas descrições de trabalho de uma forma que não fosse discriminatória e se concentrasse em funções essenciais. Como você pega a tecnologia e as atividades da velha escola e as atualiza?
3. Seja transparente sobre o processo de acomodação.
Deixe claro em instruções por escrito como os candidatos e funcionários podem solicitar acomodações razoáveis sob Federal e lei estadual.
4. Faça um autoteste rigoroso.
Conduza autotestes rigorosos de avaliações de contratação antes e depois da implantação, bem como perto de auditorias contínuas para disparidades uma vez implantadas.
Acredito que os empregadores desejam, em sua maioria, cumprir a lei. Mas essas são tecnologias complicadas e em evolução, portanto, uma abordagem de tamanho único pode não funcionar para você. Embora existam várias armadilhas a serem evitadas, a IA e a tecnologia de aprendizado de máquina, se usadas corretamente, podem permitir que as organizações aproveitem o poder dos dados, tomem decisões sensatas com eficiência e reduzam o tempo de sourcing e recrutamento no ambiente atual. Essas ferramentas também podem ajudar a criar o mesmo procedimento de seleção ou perguntas de entrevista para cada candidato, reduzir o viés implícito que existe com a tomada de decisão subjetiva e expandir o grupo de candidatos de uma maneira que ajude as empresas com metas de diversidade.
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