技术辅助人员选拔中的公平性：实践视角

数据驱动技术在招聘中的广泛应用凸显了公平性评估方法的重要性。由于AI招聘应用在欧盟被归类为高风险系统，供应商必须在整个开发和使用过程中谨慎管理歧视风险。本研究通过在德语市场进行利益相关者小组和个人访谈，评估了技术研究成果与行业期望及实践之间的契合度，以及人力资源从业者与技术开发者之间的观点一致性。研究发现，组织规范和多样性目标对从业者的公平性概念产生影响，虽然所有参与者都认同透明度与标准化等规范原则，但许多人缺乏对实际执行中局限性和挑战的认识。几乎所有参与者，特别是人力资源从业者，在公平性的具体操作化方面存在困难。