Через кілька днів після того, як через масові звільнення було скорочено 12 000 робочих місць у Google, сотні колишніх співробітників зібралися в онлайн-чаті, щоб висловити співчуття один одному.

Вони обмінювалися теоріями про те, як керівництво вирішило, кого скоротити. Чи міг «бездумний алгоритм, ретельно розроблений, щоб не порушувати жодних законів», вибрати, хто потрапить під скорочення, запитував один з учасників у дописі на Discord, пише The Washington Post.

У Google стверджують, що в їхніх рішеннях про скорочення не було «жодного алгоритму». Але колишні працівники мають не безпідставні підозри, оскільки парк інструментів штучного інтелекту все більше вкорінюється в офісне життя.

Менеджери з персоналу використовують програмне забезпечення для машинного навчання, щоб аналізувати мільйони даних, пов’язаних з працевлаштуванням, видаючи рекомендації щодо того, з ким проводити співбесіди, наймати на роботу, просувати по службі або як утримувати працівників.

Але в міру того, як Кремнієва долина розвивається, це програмне забезпечення, ймовірно, має справу зі складнішим завданням: допомагати вирішувати, кого скорочувати, вважають аналітики з управління персоналом та експерти з трудових ресурсів.

Січневе опитування 300 керівників відділів кадрів американських компаній показало, що 98% з них вважають, що програмне забезпечення та алгоритми допоможуть їм приймати рішення про звільнення цього року. А оскільки компанії звільняють велику кількість людей, кількість скорочень сягає п’ятизначних чисел, людям важко впоратися з цим самотужки.

За словами Джозефа Фуллера, професора Гарвардської бізнес-школи, який є співкерівником ініціативи «Управління майбутнім роботи», великі фірми, від технологічних гігантів до компаній, що виробляють побутові товари, часто використовують програмне забезпечення, щоб знайти «потрібну людину» для «потрібного проєкту».

Ці продукти створюють «реєстр навичок» – потужну базу даних про працівників, яка допомагає менеджерам визначити, який досвід роботи, сертифікати та набори навичок асоціюються з високими показниками на різних посадах.

Кадрові компанії також скористалися бумом штучного інтелекту. Такі фірми, як Eightfold AI, використовують алгоритми для аналізу мільярдів даних, витягнутих з онлайн-профілів кар’єри та інших баз даних навичок, допомагаючи рекрутерам знаходити кандидатів, чиї заявки могли б не з’явитися в іншому випадку.

Після рецесії 2008 року відділи кадрів стали «неймовірно залежними від даних», – каже Браян Вестфолл, старший HR-аналітик Capterra, сайту, що допомагає бізнесу вибирати програмне забезпечення. Звернення до алгоритмів може бути особливо зручним для деяких HR-менеджерів під час прийняття складних рішень, таких як звільнення, додав він.

Багато людей використовують програмне забезпечення, яке аналізує дані про продуктивність. 70% HR-менеджерів в опитуванні Capterra сказали, що продуктивність є найважливішим фактором при оцінці того, кого звільнити.

Інші показники, що використовуються для звільнення людей, можуть бути менш чіткими, каже Вестфолл. Наприклад, HR-алгоритми можуть обчислювати, які фактори роблять людину «ризикованою» і більш схильною до звільнення з компанії.

За його словами, це викликає численні проблеми. Якщо організація культивує культуру дискримінації, то, наприклад, люди кольору можуть звільнятися частіше, але якщо алгоритм не навчений цього знати, він може вважати, що такі працівники мають вищий «ризик втечі», і запропонують скоротити більшу їхню кількість, додав він.

Джефф Шварц, віцепрезидент компанії Gloat, яка розробляє софт для HR, що використовує ШІ, каже, що програмне забезпечення його компанії працює як механізм рекомендацій, подібно до того, як Amazon пропонує товари. Це допомагає компаніям визначитися, з ким проводити співбесіди на відкриті вакансії.

Він не думає, що клієнти Gloat використовують програмне забезпечення для створення списків на звільнення. Але визнає, що керівники HR відділів повинні бути прозорими в тому, як вони приймають такі рішення, в тому числі наскільки широко використовуються алгоритми.

За словами експертів з питань праці, покладання на програмне забезпечення викликало дискусію про те, яку роль повинні відігравати алгоритми в позбавленні людей роботи та наскільки прозорими повинні бути роботодавці щодо причин, які призводять до втрати роботи.

«Небезпека тут полягає у використанні поганих даних, — каже Вестфолл, — а також у прийнятті рішення на основі того, що говорить алгоритм, і просто сліпому слідуванні йому».

Але HR-організації «перевантажені з моменту пандемії», і вони продовжуватимуть використовувати програмне забезпечення, щоб полегшити своє робоче навантаження, каже Зак Бомбатч, адвокат з питань праці та зайнятості та член Disrupt HR, організації, яка відстежує досягнення в галузі людських ресурсів.

З огляду на це, компанії не мають дозволити алгоритмам одноосібно вирішувати, кого скорочувати, і повинні переглядати пропозиції, щоб переконатися, що вони не упереджено ставляться до темношкірих людей, жінок або людей похилого віку – що може призвести до судових позовів.