Undgå ubevidste fordomme i din rekrutteringsproces inden for teknologi

Udgivet: Sidst opdateret:
En mangfoldig gruppe af mennesker

Målet med den tekniske rekrutteringsproces er grundlæggende at finde den bedste person til jobbet. Den enkle sandhed er, at ved at fjerne ubevidste fordomme i rekrutteringen får du adgang til flere kvalificerede kandidater, end du kunne før.

Jeg tror, det er svært at finde en person inden for teknologi, der går ind i rekrutteringsprocessen med bevidsthed om sine fordomme. På samme måde tror jeg, at det er svært at finde en vandrer, der går ud i bjergene og forventer at blive reddet af bjergredderne.

Desværre bliver vandrere stadig strandet, og der er stadig beviser for, at den teknologiske industri er fyldt med fordomme. Stack Overflow 2017 Developer Survey viste, at deres respondenter der var professionelle udviklere, var næsten 90% mænd og næsten 80% hvide.

Dette er ikke ideelt, da mere etnisk mangfoldige virksomheder klarer sig 33% bedre end deres jævnaldrende virksomheder uden kønsdiversitet, mens virksomheder med kønsdiversitet klarer sig 21% bedre end deres jævnaldrende virksomheder. Det første skridt i retning af at opnå disse fordele er at skabe så lige vilkår som muligt ved ansættelse af teknologiske medarbejdere ved at fjerne alle ubevidste fordomme, der kan være til ulempe for kandidater, som ikke er hvide mænd.

En graf, der viser, hvordan ubevidste fordomme skader overskuddet på mangfoldighedKilde: McKinsey

Formålet med dette indlæg er ikke at skælde ud, men at give rekrutteringsfolk inden for teknologi de nødvendige værktøjer til at fjerne så mange fordomme som muligt i deres rekrutteringsproces og hjælpe dem med at rekruttere bedre kandidater.

Anerkend ubevidste fordomme i din proces

At være menneske er at have ubevidste kognitive fordomme. De er indlejret i vores systemer som en rest fra dengang, vi jagede på savannen, en tid, hvor det kunne gøre dig til løvefoder, hvis du ikke lyttede til din intuition. Men de forhold, vi står over for i den moderne verden, betyder, at vi er bedst tjent med at se ud over vores nærmeste gruppe.

Det svarer til vores gamle trang til at spise alt sødt, vi kan få fingrene i. Da sukker er meget mere tilgængeligt nu, end det nogensinde har været for vores forfædre, har vi måttet erkende, at for meget sukker er usundt, og vi har tilpasset vores tankegang i overensstemmelse hermed. Men før vi kunne gøre det, måtte vi tage det første skridt og erkende, at vi har en sød tand.

På samme måde kan vi ved at erkende vores ubevidste fordomme tage skridt til at fjerne dem fra vores beslutningsproces, eller som Natasha Broomfield-Reid, udviklingschef hos Equal Approach, siger,


Natasha Broomfield-Reid, udviklingschef hos Equal Approach, fortæller om ubevidste fordommeVed at være selvbevidst og identificere vores egne fordomme, og hvordan de påvirker vores adfærd, kan vi begynde at bremse vores tankegang og udfordre vores beslutninger.

Kilde: theundercoverrecruiter.com


Disse seks kognitive fordomme er et godt sted at starte. Hvis vi ikke erkender dem, kan de have en effekt på den tekniske ansættelsesproces ved at forvride vores opfattelse af de kandidater, vi rekrutterer.

Bekræftelsesbias

Det er, når vi søger efter måder at få en indledende vurdering til at blive til virkelighed i stedet for at søge data objektivt.

En almindelig måde, hvorpå dette påvirker ansættelsesprocessen inden for teknologi, er, når en interviewer tilpasser sine spørgsmål til hver enkelt kandidat for at bekræfte interviewerens forudfattede forestillinger, ifølge Ji-A Min chef datalog hos Ideal.

En ældre kandidat kan f.eks. få et spørgsmål om, hvorvidt han/hun nogle gange bruger 12 timer på at kode i træk, hvilket en yngre kandidat måske ikke vil få et spørgsmål. Dette skyldes, at intervieweren mener, at en ældre kandidat måske er mindre energisk, mens den yngre kandidat aldrig bliver spurgt om sit energiniveau.

Effektiv heuristik

Dette er en finere måde at sige, at et interview ville bedømme en persons egnethed på grundlag af overfladiske faktorer, som forklaret af Wepow. Dette kan komme til udtryk ved at antage, at en overvægtig kandidat måske ikke klarer sig lige så godt som en slankere kandidat, selv om der ikke er nogen sammenhæng mellem en persons vægt og hans eller hendes evne til at kode.

Forventningsanker

En anden måde at sige det på er ubevidst favorisering. Det sker, når en interviewer af en eller anden grund kan lide en bestemt kandidat. Mange virksomheder har en ansættelsesproces i flere trin, som kan blive påvirket, hvis en interviewer er glad for kandidaten i den første runde.

De efterfølgende interviewrunder skal give flere oplysninger om kandidaterne, men den foretrukne kandidat får måske ikke den samme opmærksomhed som de andre kandidater. Ikke nok med det, de andre kandidater ender med at blive bedømt i forhold til den første kandidat i stedet for på deres egne meritter.

Lighed Tiltrækningseffekt

Vores ubevidste fordomme favoriserer folk som os selv

Ji-A Min beskriver dette som det faktum, at vi har en tendens til at søge andre, der ligner os selv. Det kan give mening, hvis man forsøger at tiltrække folk med samme værdier som en selv, men da teknologibranchen overvejende er hvid og mandlig, kan det ende med at udelukke dygtige kandidater, som ikke ligner intervieweren.

Det er blevet så slemt i den teknologiske industri, at Vivian Giang siger, "procentdelen af underrepræsenterede minoriteter [i Silicon Valley] er så lav, at arbejdsgiverne ikke længere bør stole på deres egen dømmekraft."

Fordomme på grund af køn

Dette er et varmt emne lige nu inden for teknologien, og det er der en god grund til. Kvinder bliver opfattet anderledes end mænd på trods af rutinemæssigt at bevise deres kapacitet.

Intuition

Med andre ord, at du skal stole på din mavefornemmelse. Intuition kan synes at være et tegn på visdom og noget, der hyldes i den teknologiske verden. Når alt kommer til alt, er visionære som Steve Jobs hyldet for at insistere på, at de ifølge New York Times at "Intuition er en meget stærk ting, stærkere end intellekt." Så hvorfor skulle dette ikke være en del af din ansættelsesproces?

Fordi det blot forstærker dine ubevidste fordomme. Ved at undgå en objektiv ramme for evaluering af kandidater bliver interviewerne mere modtagelige over for deres egne fordomme. Dette bekræftes i forskning fra Hays som viste, at jo mere erfaring en rekrutteringsmedarbejder har med rekruttering, jo mere forudindtaget er han/hun.

Vil det at erkende dine fordomme løse processen af sig selv? Nej, men det er et godt første skridt. Som en Deloitte Direktør for menneskelige ressourcer sagde:

Vi syntes alle, at vi var utroligt retfærdige, og så testede vi vores data i forhold til køn, alder og fuldtid vs. deltid. Alene det at indføre en proces til at teste dataene har været nok til at få folk til at stoppe op, tænke sig om og teste deres beslutningstagning. Det har været en virkelig kathartisk proces for folk. Vi var ikke klar over, at vi kunne træffe forudindtagede beslutninger.

Så når du først er klar over de fordomme, du har med dig, er det vigtigt at mindske deres virkninger, og det hele starter i begyndelsen af den tekniske rekrutteringsproces.

Gør sproget i dine jobannoncer kønsneutralt

De fleste job uden for vådesygeplejerske er ikke naturligt kønsbestemte eller har kønsspecifikke kvalifikationer, og inden for teknologi er der intet, som det ene eller det andet køn er bedre til at udføre. Det vil måske overraske dig at finde ud af, at sproget i dine jobannoncer kan være kønsbestemt.

Vi har allerede talt om andetsteds på denne blog om vigtigheden af at fjerne kønsbestemte pronominer fra dine annoncer og samtidig undgå at beskrive en atmosfære af et kollegium, der er beregnet til at appellere til unge mænd frem for kvinder med familier.

Men derudover er en undersøgelse foretaget af University of Waterloo og Duke University fandt, at maskuline ord (som leder, konkurrencedygtig og dominerende) optrådte langt oftere i jobannoncer for mandsdominerede områder som f.eks. computerprogrammering end i jobannoncer for kvindedominerede områder.

Det betyder, at du skal droppe "coding ninja" fra dine jobannoncer og i stedet bruge dygtige programmører. Ifølge Carmen Nobel på Harvard Business Review, en almindelig årsag til, at disse tillægsord dukker op, er barokke jobbeskrivelser, der kræver et væld af tillægsord. Ud over at fjerne disse adjektiver fra din annonce skal du begrænse dine jobbeskrivelser til de nødvendige oplysninger for at undgå at skulle fylde dem med kønsrelaterede beskrivelser.

Udfør anonymiserede kodningstest før interviewet


William Gadea fra IdeaRocket taler om ubevidste fordommeDet er hverken klogt eller normalt muligt at undgå en personlig samtale, før man ansætter en person, men jeg mener, at det er en fordel at gøre det ligeværdigt, hvis man evaluerer så meget som muligt inden den personlige samtale.

William Gadea, IdeaRocket
Kilde: Recruiter.com


Uanset hvor objektive vi forsøger at være, vil der altid være et tidspunkt i rekrutteringsprocessen, hvor vi skal møde nogen ansigt til ansigt. Dette er en oplagt mulighed for, at alle vores kognitive fordomme kan slå igennem, hvis vi ikke er forsigtige.

Der er rigeligt med beviser for, at der i den USA, Canada, og Frankrig, en kandidat med ellers lige kvalifikationer bliver oftere kaldt tilbage til 50% til indledende samtaler, hvis de har "hvidt" klingende navn (eller i Frankrigs tilfælde ikke er udlænding). Denne virkning er også mærkbar, når det drejer sig om mandlige og kvindelige navne, idet "mandlige" CV'er anses for at være betydeligt mere kompetente og ansættelige end kvindelige CV'er.

En af de bedste måder at afbøde denne effekt på er at indsamle så mange anonyme data som muligt, før du indkalder kandidater til samtaler. I stedet for at forsøge at bedømme en persons kompetencer på baggrund af et CV med uvedkommende kulturelle og kønsrelaterede oplysninger, skal du give dine potentielle kandidater en objektiv og anonym test.

For tekniske medarbejdere er det vigtigste at finde ud af, om de rent faktisk kan producere stærke, rene og effektive løsninger på dine forretningsproblemer inden for en tidsfrist. Den bedste måde at gøre dette på er med en test på den første arbejdsdag med anonymiserede resultatrapporter, som kan sendes til rekrutteringsfolk eller udviklere, som dem, der tilbydes af DevSkiller.

DevSkiller anonomiserer testresultater for at fjerne ubevidst biasKilde: DevSkiller

I henhold til Laszlo Bock, tidligere Senior Vice President of People Operations hos Google, giver de givne arbejdsprøver den bedst mulige indikation af den fremtidige præstation. Det er vigtigt at give dine udviklere en programmeringsopgave, der afspejler det, de vil få på deres første arbejdsdag, og som anvender alle de værktøjer og ressourcer, de normalt ville bruge.

Dette er den bedste objektive indikation af deres evne til at udføre arbejdet. Du kan få hver enkelt af dine kandidater til at tage en af disse tests. Inviter kun dem, som du ved, kan klare jobbet, til en samtale. På den måde er der ingen tvivl om, at de kan klare jobbet, når du endelig møder dem ansigt til ansigt, og du kan derfor ikke stole på intuition eller andre fordomme.

Standardiser interviewprocessen


Robin Schwartz fra MFG Jobs taler om ubevidste fordommeKonsekvens er nøglen til at fjerne fordomme fra ansættelsesprocesser.

Robin Schwartz, MFG job

Kilde: recruiter.com


Du bør kun interviewe udviklere, som du ved er teknisk kompetente. Interviewprocessen bør udelukkende bruges til at finde ud af motivation og kulturel tilpasning. Selvfølgelig er dette subjektive idéer, og der er en reel fare for, at interviewerens fordomme sniger sig ind. Det bedste, du kan gøre, er sandsynligvis at standardisere interviewprocessen.

Lilly Zhang, en specialist i karriereudvikling på MIT, forklarer hvorfor og hvordan du bør gøre dette. Den største er sandsynligvis bekræftelsesbias. Som vi forklarede før, Når du giver et unikt interview til hver kandidat, begynder du at lede efter forskellige ting fra hver enkelt. Som Ji-A Min Hvis du siger det, stemmer dine data ikke overens, og du ender med at sammenligne æbler med appelsiner. Ved at give alle det samme interview kan du sammenligne resultaterne på samme måde.

Tag gode noter

Det er fristende at vurdere en kandidat i de første øjeblikke, man møder ham, men det har den virkning, at man sætter et forventningsanker. Ved at skrive noter kan du referere til præcis, hvad kandidaten sagde, i stedet for at stole på dit samlede indtryk af ham. På den måde er dit første indtryk af dem på grundlag af alt, hvad de siger, ikke bare hvordan de så ud, da de gik ind ad døren.

Brug en rubrik

Beslut dig for, hvilke kriterier du vil bruge, og hold dig til dem for hver enkelt kandidat. For at kunne gøre dette har du brug for en standardliste med spørgsmål. På den måde kan du være sikker på, at du får de samme oplysninger fra hver enkelt person, og at du bedømmer dem på samme skala i stedet for at skabe et forventningsanker.

Selv hvis noget subjektivt som f.eks. sympati er vigtigt for din ansættelsesproces, skal du tildele en numerisk værdi til det. På den måde er du ikke afhængig af vage indtryk, men af tal, som du kan sammenligne kandidaterne imellem.

Begrund din beslutning

Begrund din beslutning om at fjerne ubevidste fordomme

Grunden til, at du har noter til et standardsæt af spørgsmål, er, at du skal kunne forsvare hver eneste beslutning, du træffer, med de beviser, du har indsamlet. Da du har søgt efter den samme oplysning fra alle kandidater, kan du begrunde, hvorfor det svar, som den ene udvikler gav, er bedre end svaret fra en anden udvikler.

Afskaf elite-eksaminerne

Elite hurtige spor, som undtager visse foretrukne kandidater fra de første screeningsfaser og fører dem direkte til de sidste samtaler, er blot grobund for forventningsforankringer og lighedsforvridning. Det har skabt en situation, hvor kun fremmede skal gennemgå en kodningstest, mens venner fra det nuværende hold får en hurtig behandling.

Det betyder, at det ofte er minoriteterne, der skal bevise deres værdighed, mens deres hvide modstykker får et hurtigt forløb. Når alt kommer til alt. 76.2% af de professionelle udviklere, der svarede på Stack Overflow Developer Survey i 2017, var hvide, mens de var i USA ¾ af hvide mennesker ikke har nogen ikke-hvide venner. Det betyder, at proportionelt set vil størstedelen af modtagerne af elite-fast-tracks i Tech være hvide.

Graf, der viser, at de fleste softwareudviklere er hvide mænd

Kilde: Stack Overflow

Især inden for teknologi bør alle gennemgå en teknisk screening. Hvis den foretrukne kandidat virkelig er så god, som du tror, bør han/hun ikke have noget problem med at bevise, at han/hun er teknisk kompetent.

Udpeg en gruppe af forskellig art til at interviewe kandidaterne

På trods af dine anstrengelser kan det være, at du bare har en fornemmelse om en kandidat, hvilket er en fælde for dem, der stoler på deres intuition. For at undgå, at dette farver ansættelsesbeslutningen, skal du have en forskelligartet gruppe til at deltage i interviewet. De vil alle komme med deres egne indtryk og forhindre, at en persons fordomme fra at farve deres indtryk af kandidaten.

Praksis, der skal undgås

Den bedste måde at eliminere ubevidste fordomme på er at fokusere på de oplysninger, der er afgørende for valget af en dev, og fjerne så mange andre faktorer som muligt fra processen. Der findes noget, der hedder for mange oplysninger. Her er nogle praksisser, som du skal undgå, og som forvrænger de data, du bruger til din ansættelsesbeslutning.

Pres, der ikke har noget med jobbet at gøre

Din tekniske skærm skal teste, hvordan din udvikling klarer sig under virkelige forhold. I den virkelige verden vil de normalt have en idé om, hvilken slags opgave de skal udføre. De ville også kunne bruge værktøjer, som de allerede kender til, til at udføre opgaven. Når man beder dem om at udføre en tilfældig opgave på en ukendt platform, tilføjes der stress, som ikke har noget med deres færdigheder at gøre.

I betragtning af dem nogle forberedelser for at forklare, hvordan testen vil være, og lade dem bruge deres egen IDE. Det vil give dig de reneste data om deres evner.

Akademiske kvalifikationer

Disse og andre indikatorer er mindre relevante i tech end den ultimative tekniske skærm. Det lyder måske godt at sige, at man henter sine kandidater fra eliteinstitutioner, men som David Lopes fra Badger-kort siger,


David Lopes fra Badger Maps fortæller om ubevidste fordommeDe fleste mennesker er ikke så heldige at gå på Stanford eller University of California, Berkeley, men de er lige så klar, kvalificerede og ivrige som deres kolleger.

Kilde: Recruiter.com


Dine ubevidste fordomme ejer dig ikke

Selv den mest afbalancerede person har kognitive fordomme, som han eller hun skal tage højde for. Det gør dig ikke dårlig, det gør dig blot menneskelig. Der er et stort mangfoldighedsproblem inden for teknologi lige nu, så hvis du lærer at tage højde for dine fordomme og fjerne dem fra ansættelsesprocessen, vil du være tæt på at ansætte den bedste kandidat hver gang.

Del indlæg

Få mere at vide om ansættelse af teknologiske medarbejdere

Tilmeld dig vores Learning Hub for at få nyttig viden direkte i din indbakke.

Kontroller og udvikl kodningsevner uden problemer.

Se DevSkiller-produkterne i aktion.

Sikkerhedscertificeringer og overholdelse. Vi sørger for, at dine data er sikre og beskyttede.

DevSkiller-logo TalentBoost-logo TalentScore-logo