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Cosa sono i bias cognitivi?

Immaginate che una responsabile per la gestione delle risorse umane nell'agenzia per il lavoro X, Sarah, stia portando avanti un'attività di ricerca per una posizione di marketing. Ci sono due candidati per questa opportunità di lavoro. Un candidato, John, attira la sua attenzione perché ha frequentato la stessa università di Sarah. Immediatamente sente un legame positivo e presume che John sia adatto all'azienda. Durante il colloquio, Sarah si concentra inconsciamente sulle domande che evidenziano i punti di forza di John, rafforzando la sua impressione iniziale. Nel frattempo, un'altra candidata, Maria, che ha frequentato un'altra università e ha un background professionale leggermente diverso, viene intervistata in modo più critico. Sarah non se ne rende conto, ma la sua preferenza inconscia per John è guidata da un pregiudizio di somiglianza, ossia la tendenza a favorire chi ci somiglia. Nonostante Maria abbia un'esperienza più rilevante e qualifiche più solide, Sarah assume John, convinta che sia il candidato ideale.

Qualche mese dopo, John fatica a soddisfare le esigenze del ruolo non avendone una conoscenza approfondita e Sarah è costretta a riconoscere che la sua decisione è stata influenzata da pregiudizi. Questo non solo comporta uno spreco di risorse, ma evidenzia anche come i pregiudizi cognitivi possano distorcere le decisioni di assunzione, spesso a scapito di altri candidati più qualificati.

Sarah, nella sua ricerca di profili per una posizione di marketing, è caduta in quello che viene comunemente definito bias cognitivo. Seguendo la definizione data dallo psicologo premio Nobel per l'economia nel 2002, Daniel Kahneman, i bias cognitivi sono errori sistematici di pensiero che influenzano le decisioni e i giudizi delle persone. Questi pregiudizi derivano dall'uso da parte del cervello di scorciatoie mentali, o euristiche, per elaborare le informazioni in modo più efficiente. Sebbene le euristiche siano spesso utili, possono portare a errori prevedibili e ripetuti se applicate in modo inappropriato a situazioni complesse.

Nel suo libro "Thinking, Fast and Slow", Kahneman spiega che i pregiudizi cognitivi derivano dalla dipendenza del cervello da due sistemi di pensiero:

Sistema 1: pensiero veloce, automatico e intuitivo che si basa sull'euristica.

Sistema 2: il pensiero lento, deliberato e analitico che richiede sforzo e ragionamento consapevole.

I pregiudizi cognitivi si verificano generalmente quando il Sistema 1 domina il processo decisionale, inducendoci a trascurare informazioni rilevanti o a interpretare male le situazioni, soprattutto in condizioni di incertezza.

Questo è dovuto al fatto che per secoli la cosa più importante per i nostri antenati è stata massimizzare le chance di sopravvivenza. Non era importante se un bastone veniva scambiato per un serpente. In certe situazioni bisognava decidere in fretta. L'importante era che certi errori ci permettessero di evitare di scambiare un serpente per un bastone. Per questo ancora oggi il sistema uno ha il sopravvento nel prendere la maggior parte delle decisioni, molte delle quali sono influenzate da aspetti dei quali non siamo nemmeno consapevoli. Per questo è così facile essere tratti in inganno, e non solo nelle attività quotidiane ma anche nello svolgimento di attività più complesse come il processo di recruiting.

Perché è importante ridurre i bias nella ricerca dei migliori talenti

Ridurre i pregiudizi cognitivi è fondamentale per promuovere l'equità e l'uguaglianza, garantendo che tutti i candidati siano valutati in base alle loro qualifiche piuttosto che a nozioni preconcette. Riducendo al minimo i pregiudizi in ogni fase di selezione, le organizzazioni possono promuovere una forza lavoro più diversificata e inclusiva, che favorisce l'innovazione e la risoluzione dei problemi. Le valutazioni oggettive portano a decisioni di assunzione migliori, migliorando la fidelizzazione dei dipendenti, la soddisfazione sul lavoro, il rispetto delle esigenze aziendali. Inoltre, le organizzazioni che danno priorità a pratiche di assunzione imparziali migliorano la loro reputazione e la conformità alle leggi antidiscriminazione, creando in definitiva un processo di assunzione più equo ed efficace.

E' ovviamente molto importante anche in ottica economica per raggiungere obiettivi di business. Garantendo valutazioni eque e obiettive, le aziende possono attrarre e trattenere i migliori talenti, con un impatto diretto sulla produttività e sull'innovazione. Una forza lavoro diversificata, libera da pregiudizi, favorisce una gamma più ampia di idee e prospettive, creando nuove opportunità, migliorando la creatività e la capacità di risolvere i problemi.

Inoltre, le pratiche di assunzione imparziali migliorano la soddisfazione e la fidelizzazione dei dipendenti, riducendo i costi di turnover e le relative interruzioni delle dinamiche di squadra. Una cultura aziendale che da priorità a un'assunzione equa migliorano anche la reputazione del loro marchio, rendendole più attraenti per i potenziali dipendenti e clienti, favorendo così la ricerca di talenti. Infine, ridurre al minimo i pregiudizi aiuta le organizzazioni a rispettare gli standard legali, riducendo il rischio di costose cause legali per discriminazione. In generale, affrontare i pregiudizi cognitivi nelle assunzioni solo è in linea con le pratiche etiche, ma contribuisce ad essere in linea alle esigenze aziendali nel lungo termine.

Tipi di bias nel processo di selezione del personale

In quali bias possono incorrere società di ricerca e aziende durante il processo di recruitment? Ecco un elenco dei bias cognitivi nel recruiting.

Bias di conferma

Il bias di conferma è la tendenza a cercare, interpretare e ricordare le informazioni in modo da confermare le proprie convinzioni o ipotesi preesistenti. Le persone spesso favoriscono le prove che supportano le loro opinioni, ignorando o scartando quelle che le contraddicono. Questo bias cognitivo può portare a un processo decisionale errato e a rafforzare le idee sbagliate, per cui è importante esserne consapevoli quando si valutano le informazioni o si formulano giudizi.

Tornando all'esempio di Sarah, la sua tendenza nel dare maggiore attenzione a John, candidato proveniente dalla sua stessa università, può portare a interpretare le sue risposte come perspicaci o allineate ai propri valori, a trovare conferma delle soft skills richieste per quella posizione e ad essere invece più critica nei confronti di Maria, candidata proveniente da un'altra università.

Effetto alone

L'effetto alone è un pregiudizio cognitivo per cui l'impressione generale che abbiamo di una persona influenza il modo in cui sentiamo e pensiamo al suo carattere e alle sue capacità. Se percepiamo una persona in modo positivo in un ambito, è probabile che la consideriamo positivamente anche in altri ambiti, anche se non ci sono prove a sostegno.

Ad esempio, nelle assunzioni, se in un colloquio di selezione un candidato appare particolarmente carismatico o ha un notevole percorso di studi, l'intervistatore potrebbe inconsciamente pensare che sia anche un grande comunicatore, un forte giocatore di squadra o altamente competente nelle sue abilità tecniche. Questo può portare a una sopravvalutazione delle qualifiche complessive del candidato, che può offuscare la valutazione delle sue prestazioni effettive o della sua idoneità al ruolo.

Horn effect

L'horn effect è l'opposto dell'effetto alone; si riferisce a un pregiudizio cognitivo per cui un'impressione negativa di una persona in un'area porta a giudizi sfavorevoli su altre caratteristiche o abilità. In sostanza, se percepiamo una persona in modo negativo, siamo più propensi a supporre che abbia altri tratti indesiderati, anche senza prove.

Ad esempio, se un candidato arriva in ritardo a un colloquio, l'intervistatore potrebbe percepirlo come disorganizzato o poco professionale. Questa impressione negativa potrebbe indurre l'intervistatore a trascurare le qualifiche o le competenze del candidato, influenzando ingiustamente la decisione di assunzione sulla base di quell'unico tratto negativo anziché valutare il candidato in modo olistico.

Pregiudizio di somiglianza

Il pregiudizio di somiglianza, noto anche come pregiudizio di affinità, è la tendenza a favorire i candidati che sono simili a se stessi in termini di background, interessi, valori o esperienze. Questo pregiudizio può portare a un trattamento preferenziale per i candidati che condividono aspetti comuni con l'intervistatore o i responsabili delle decisioni, influenzando potenzialmente le decisioni di assunzione.

Ad esempio, tornando a Sarah, se un responsabile delle assunzioni si è laureato in una determinata università, potrebbe inconsciamente favorire i candidati provenienti da quella stessa istituzione, ritenendoli più adatti. Allo stesso modo, se un candidato condivide gli stessi hobby o interessi, l'intervistatore potrebbe percepirlo come più affine o simpatico, influenzando positivamente la sua valutazione complessiva.

Questo pregiudizio può ostacolare la diversità e limitare la gamma di prospettive in un team, in quanto può indurre i responsabili delle assunzioni a trascurare candidati qualificati che differiscono da loro in vari modi.

Bias di ancoraggio

Il bias di ancoraggio è un bias cognitivo che si verifica quando gli individui si affidano troppo pesantemente alla prima informazione che incontrano (l'“ancora”) quando prendono decisioni. Questa prima informazione può influenzare in modo sproporzionato i giudizi e le valutazioni successive, anche se è irrilevante o fuorviante.

Nel processo di selezione del personale, ad esempio, se a un responsabile delle assunzioni vengono inizialmente presentate le aspettative salariali di un candidato durante il colloquio, quella cifra può ancorare la sua percezione del valore complessivo del candidato. Se il candidato chiede uno stipendio più alto, il manager potrebbe pensare che il candidato abbia maggiori competenze o esperienza, anche se le sue qualifiche non giustificano tale stipendio. Al contrario, se un candidato chiede un salario basso, il manager potrebbe sottovalutare le sue capacità o il suo potenziale contributo sulla base di quella cifra iniziale.

Il pregiudizio di ancoraggio può portare a valutazioni e decisioni distorte, poiché la prima impressione o informazione può far passare in secondo piano una valutazione più completa delle qualifiche del candidato e della sua idoneità al ruolo.

Bias di attribuzione

Il pregiudizio di attribuzione si riferisce alla tendenza ad attribuire il comportamento di una persona al suo carattere o alla sua personalità piuttosto che a fattori esterni o a influenze situazionali. Questo pregiudizio può influenzare in modo significativo il modo in cui percepiamo e valutiamo i candidati nelle assunzioni.

Ad esempio, se un candidato ha difficoltà durante un colloquio, un intervistatore potrebbe attribuire questa difficoltà a una mancanza di competenza o di preparazione (attribuzione interna). Tuttavia, il candidato potrebbe essere stato nervoso a causa di una situazione personale o di una circostanza inaspettata (attribuzione esterna).

Al contrario, se un candidato ottiene risultati eccezionali, l'intervistatore potrebbe attribuire questo successo alle sue capacità innate, anziché riconoscere il ruolo della preparazione, del sostegno o delle condizioni favorevoli.

I pregiudizi di attribuzione possono portare a interpretazioni errate delle qualifiche e delle capacità di un candidato, poiché non tengono conto della complessità delle circostanze individuali e possono dare luogo a giudizi ingiusti durante il processo di assunzione.

Effetto contrasto

L'effetto contrasto è un pregiudizio cognitivo che si verifica quando la valutazione di un candidato è influenzata dalle prestazioni o dalle caratteristiche dei candidati intervistati in precedenza. In sostanza, se un candidato viene valutato subito dopo un altro candidato che ha ottenuto risultati mediocri, il primo candidato può essere visto con maggiore favore e viceversa.

Ad esempio, se un responsabile per la selezione di personale intervista un candidato forte subito dopo uno più debole, potrebbe percepire il candidato forte come ancora più impressionante di quanto avrebbe fatto da solo. Al contrario, se un candidato di grande impatto viene intervistato subito dopo un candidato mediocre, quest'ultimo potrebbe apparire meno competente in confronto, indipendentemente dalle sue reali qualifiche.

Questo pregiudizio può distorcere la valutazione dei candidati e portare a valutazioni incoerenti, poiché le prestazioni relative dei candidati possono mettere in ombra i loro meriti individuali. È essenziale affrontare ogni colloquio con una prospettiva nuova per ridurre al minimo l'impatto dell'effetto contrasto.

Effetto recency

Il Recency bias è un pregiudizio cognitivo che si verifica quando gli individui attribuiscono maggiore importanza alle informazioni o alle esperienze più recenti nel prendere valutazioni o decisioni. Questo bias può portare a dare eccessiva importanza alle prestazioni recenti, mettendo in ombra prove o comportamenti precedenti.

Nel contesto del reclutamento, ad esempio, se un responsabile delle assunzioni intervista diversi candidati nell'arco di pochi giorni, potrebbe dare un peso sproporzionato alle prestazioni dell'ultimo candidato nella sua decisione finale. Se l'ultimo candidato si è comportato eccezionalmente bene o male, potrebbe influenzare indebitamente la valutazione complessiva del manager su tutti i candidati intervistati, anche se i candidati precedenti erano ugualmente o più qualificati.

Questo pregiudizio può portare a valutazioni ingiuste, in quanto può distorcere il processo di assunzione, non considerando l'intera gamma di qualifiche e prestazioni di un candidato durante l'intero processo di colloquio. Per attenuare il recency bias, può essere utile prendere appunti dettagliati durante ogni colloquio e rivederli collettivamente prima di prendere una decisione finale.

Overconfidence bias

L'overconfidence bias è la tendenza a sopravvalutare le proprie capacità o conoscenze, portando a gonfiare la certezza dei giudizi e delle decisioni.

Nelle assunzioni, questo può portare a:

Errori di giudizio: Un responsabile delle assunzioni può sopravvalutare la propria capacità di valutare l'idoneità di un candidato sulla base di un breve colloquio, scartando potenzialmente candidati qualificati.

Sovrastima predittiva: I selezionatori potrebbero credere di poter prevedere con precisione le prestazioni future di un candidato sulla base di informazioni limitate, ignorando dati importanti.

Trascurare gli input: Gli individui troppo sicuri di sé possono sottovalutare le opinioni altrui, perdendo prospettive preziose.

Questo pregiudizio può danneggiare la qualità e la diversità delle assunzioni. L'uso di criteri di valutazione strutturati e l'incoraggiamento di un processo decisionale collaborativo possono contribuire a mitigarne gli effetti.

Stereotipi

Lo stereotipo è un pregiudizio cognitivo in base al quale le convinzioni generalizzate su un gruppo portano a giudizi eccessivamente semplificati sugli individui.

Nel reclutamento, può manifestarsi come:

• Assunzioni demografiche: Giudicare le capacità di un candidato in base all'età, al sesso o all'etnia invece che alle sue qualifiche.
• Adattamento al ruolo: Presupporre che alcuni gruppi siano più adatti a ruoli specifici, limitando le opportunità per i candidati diversi.
• Conferma del pregiudizio: concentrarsi sulle informazioni che supportano gli stereotipi ignorando le prove contraddittorie.

Per combattere questi pregiudizi, utilizzate colloqui strutturati e criteri di valutazione che enfatizzino le qualifiche individuali rispetto alle ipotesi basate sul gruppo.

Effetto primacy

Il bias della prima impressione, o effetto primacy, è la tendenza delle informazioni iniziali a influenzare pesantemente i giudizi successivi.

Nel reclutamento, questo può manifestarsi come:

• Forti impressioni al colloquio: La prima impressione positiva di un candidato può far passare in secondo piano le carenze successive.
• Punti salienti del curriculum: I primi punti di un curriculum possono influenzare in modo sproporzionato l'opinione del responsabile delle assunzioni.
• Livelli di fiducia: Un inizio fiducioso può portare a una valutazione più favorevole, indipendentemente dalla qualità delle risposte.

Per attenuare questo pregiudizio, prendere appunti dettagliati durante i colloqui e rivedere tutti gli aspetti della performance del candidato può contribuire a garantire una valutazione equilibrata.

Ulteriori bias

Sono stati sopra elencati i bias più importanti e conosciuti, assieme a degli esempi applicati al campo della selezione e ricerca del personale. Ovviamente se ne possono trovare molti altri, tanti quanti sono le distorsioni in cui la nostra mente può incorrere.

Altri bias da menzionare sono: status quo bias, correlazione illusoria, il pensiero di gruppo (group thinking), l'effetto Bangdown e il pregiudizio dell'ingroup.

L'IA può aiutarci a minimizzare gli errori nel processo di ricerca?

Una delle domande frequenti negli ultimi anni si chiede se l'intelligenza artificiale possa aiutarci a ridurre l'impatto dei bias.

Nel 2015, Amazon ha dovuto abbandonare il suo strumento di reclutamento basato sull'intelligenza artificiale dopo aver scoperto che era prevenuto nei confronti delle donne. L'azienda aveva sviluppato un sistema di apprendimento automatico per automatizzare il processo di assunzione, esaminando i curriculum e selezionando i migliori candidati e i migliori talenti. Tuttavia, il sistema di intelligenza artificiale è stato addestrato sui curriculum inviati ad Amazon negli ultimi dieci anni, un periodo in cui la maggior parte del personale qualificato sul mercato del lavoro per ruoli tecnici era composto da uomini. Di conseguenza, non era un sistema basato semplicemente sulla valutazione delle competenze: nella selezione di figure di questo tipo, il sistema di intelligenza artificiale ha imparato a favorire nel processo di ricerca di personale i candidati uomini e ha iniziato a penalizzare i curriculum che includevano la parola “donna” (ad esempio, “capitano di un club di scacchi femminile”) e a declassare i candidati provenienti da università femminili, nonostante tra di loro potessero trovarsi alcuni dei migliori talenti nel settore tecnologico. Per queste offerte di lavoro le candidate donne, anche con studi professionali ed esperienze lavorative di alto livello, erano enormemente svantaggiate.

L'intelligenza artificiale di Amazon rifletteva i pregiudizi di genere, rendendo più difficile la selezione di personale qualificato di genere femminile, impedendo alle candidate di avanzare nel processo di selezione. Nonostante gli sforzi per correggere il sistema, Amazon ha infine abbandonato lo strumento nel 2017, riconoscendo che i pregiudizi erano profondamente radicati. Questo esempio mostra come i pregiudizi cognitivi, in questo caso derivanti da dati storici, possano inavvertitamente rafforzare la discriminazione nelle assunzioni, anche quando si utilizzano sistemi automatizzati.

Nonostante alcuni problemi, l'IA permette di raccogliere maggiori informazioni e offre soluzioni per ridurre i bias e prendere decisioni migliori. Tra i vari vantaggi offre:

• Valutazioni standardizzate: L'intelligenza artificiale garantisce che tutti i candidati siano valutati in base agli stessi criteri, riducendo i pregiudizi soggettivi.
• Assunzioni alla cieca: L'intelligenza artificiale anonimizza i curriculum, eliminando le informazioni identificative per valutare i candidati solo in base alle qualifiche.
• Processi decisionale basato sui dati: L'intelligenza artificiale analizza i dati relativi alle assunzioni per scoprire schemi e fornire approfondimenti oggettivi, riducendo i pregiudizi.
• Analisi predittive: L'intelligenza artificiale valuta l'idoneità potenziale dei candidati sulla base di dati storici, riducendo la dipendenza dalle sensazioni istintive.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): L'NLP analizza il linguaggio dei curriculum e dei colloqui per identificare i pregiudizi e promuovere l'obiettività.
• Apprendimento continuo: L'intelligenza artificiale impara dalle decisioni di assunzione passate, aiutando le organizzazioni a risolvere i pregiudizi e a migliorare l'equità.
• Sourcing di candidati diversi: L'intelligenza artificiale identifica pool di talenti diversi da varie piattaforme, incoraggiando una gamma più ampia di candidati.
• Feedback e responsabilità: L'intelligenza artificiale tiene traccia del processo di reclutamento ed evidenzia i potenziali pregiudizi, favorendo la riflessione e la responsabilità dei selezionatori.

Sebbene l'IA abbia il potenziale per ridurre i pregiudizi cognitivi, è importante riconoscere che i sistemi di IA possono anche perpetuare i pregiudizi se vengono addestrati su dati distorti, come l'esempio di Amazon ci suggerisce. È fondamentale garantire che gli strumenti di IA siano progettati tenendo conto non solo delle esigenze specifiche dell'azienda ma anche dell'equità e che vengano regolarmente controllati per individuare eventuali pregiudizi. Inoltre, la supervisione umana rimane importante per interpretare in modo efficace e contestuale le intuizioni generate dall'IA ed adattarle efficacemente alla cultura aziendale.

Se vuoi sapere come operiamo il processo di selezione, visita la nostra pagina sui servizi di selezione del personale.