Етичні виклики використання ШІ у рекрутингу: як уникнути дискримінації та упередженості

Abstract

UK: Розглянуто етичні виклики, що виникають під час впровадження штучного інтелекту (ШІ) у процеси рекрутингу на прикладі ТОВ «СОФТСЕРВ». Проаналізовано ризики алгоритмічної упередженості, дискримінації кандидатів за ознаками статі, віку, етнічного походження, соціального статусу, а також можливі порушення права на приватність і доступ до справедливої оцінки. Досліджено проблему обмеженої прозорості функціонування алгоритмічних систем, зокрема їхню схильність до "чорного ящика", що ускладнює виявлення джерел помилок і упередженості. Встановлено ключові чинники виникнення етичних ризиків: використання історично необ’єктивних даних, відсутність репрезентативності у навчальних вибірках, низький рівень інтерпретованості моделей, а також брак незалежного аудиту процесів прийняття рішень. Наголошено на важливості міждисциплінарного підходу до розробки ШІ-рішень у сфері рекрутингу, що передбачає співпрацю технічних спеціалістів та HR-експертів. Обґрунтовано необхідність формування внутрішньої політики компаній щодо етичного використання автоматизованих інструментів рекрутингу персоналу. Запропоновано впровадження принципів прозорості, підзвітності, інклюзивності, регулярного моніторингу моделей та обов’язкового втручання людини у процес прийняття остаточних рішень. Показано, що активна участь HR-фахівців у проектуванні, тестуванні та супроводі ШІрішень суттєво знижує ризики дискримінації, сприяє підвищенню довіри з боку кандидатів та покращенню якості добору. Практична цінність дослідження полягає у розробці комплексних рекомендацій для IT-компаній щодо етичного впровадження ШІ у процес рекрутингу. Представлені підходи забезпечують баланс між технологічною ефективністю та дотриманням базових прав і свобод кандидатів, сприяючи формуванню відповідальної цифрової культури у сфері управління персоналом.

EN: The article explores the ethical challenges associated with the implementation of artificial intelligence (AI) in recruitment processes, using the case of «SoftServe» LLC as an illustrative example. Special attention is given to the risks of algorithmic bias and the potential discrimination of candidates based on gender, age, ethnicity, and social background, as well as to possible violations of the rights to privacy, data protection, and access to fair and transparent assessment procedures. The study investigates the issue of limited transparency of algorithmic systems, emphasizing their «black box» nature, which complicates the identification of the sources of errors, biases, and unjustified exclusions. The key factors contributing to ethical risks are identified, including the use of historically biased datasets, insufficient representativeness of training samples, low interpretability of models, and the absence of mechanisms for independent audit of automated decision-making processes. The author highlights the need for an interdisciplinary approach to AI development in recruitment, involving close cooperation between technical experts, HR professionals, ethicists, and legal advisors. It is argued that companies should develop internal policies and guidelines for the ethical use of automated hiring tools, based on the principles of transparency, accountability, inclusiveness, and continuous model evaluation. The study proposes mandatory human oversight at final stages of decision-making and underscores the importance of involving HR specialists in the design, testing, and ongoing monitoring of AI systems. This human-centered approach not only mitigates risks of discrimination but also fosters greater candidate trust and improves hiring quality. The practical significance of the research lies in the development of a set of comprehensive, applicable recommendations for IT companies. These aim to ensure the ethical and responsible integration of AI into recruitment workflows while maintaining a balance between technological efficiency and respect for fundamental human rights and freedoms. The proposed approach contributes to building a sustainable and trust-based digital culture within human resource management.