FAIR - Artificial Intelligence Recruiting

Fairere Entscheidungen treffen mit KI

FAIR - Artificial Intelligence Recruiting

Ein Projekt von:

Assoziierte Projektpartner:

  • Studitemps
  • Telekom
  • viega
  • Simon Kucher & Partners

Gefördert durch:

  • EFRE.NRW - Investitionen in Wachstum und Beschäftigung
  • Europäische Union - Investition in unsere Zukunft - Europäischer Fonds für regionale Entwicklung
  • Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen
CASE Studies

67%

der Studierenden glauben, Diskriminierung in der Personalauswahl kann am besten durch oder in Zusammenarbeit mit Algorithmen abgebaut werden.

Mehr Informationen in unserem Whitepaper zur Akzeptanz von Algorithmen.

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Was ist FAIR?

FAIR ist ein vorwettbewerbliches Forschungsprojekt mit dem Ziel, den Arbeitsmarkt diskriminierungsfreier zu machen. Es gibt zwei Forschungsschwerpunkte: Erstens soll ein Kontrollmechanismus entworfen werden, der menschliche und algorithmische Diskriminierung sichtbar und messbar macht und zweitens sollen Algorithmen entwickelt werden, die Lebensläufe fair und zuverlässig vorauswählen können.

Das Projekt wird im Zeitraum vom 01.01.2020 bis zum 31.12.2021 durchgeführt und von Fördermitteln der EU und des Landes NRW unterstützt.

"Diskriminierung kommt noch zu häufig im Recruiting vor. Algorithmen bieten die Chance, dem Problem eine objektive und auch im Nachhinein überprüfbare Lösung entgegenzustellen und so Ungleichbehandlung abzubauen."

Larissa Fuchs
Universität zu Köln

Larissa Fuchs

Wie will FAIR das gelingen?

Die Vision des FAIR Projektes ist, Diskriminierung bei der Personalauswahl gänzlich abzubauen. Algorithmen bieten hier die Chance, einen erheblichen Teil dazu beizutragen. Wenn man sie nach den richtigen Kriterien aufsetzt und kontinuierlich mit Hilfe von Kontrollmechanismen auf ihre eigene Diskriminierung überprüft, treffen Algorithmen fairere Entscheidungen als Menschen. Dazu forschen wir am FAIR Index, der nicht nur menschengemachte Diskriminierung erkennen kann, sondern auch von uns entwickelte Algorithmen kontinuierlich auf Diskriminierung überprüft. Damit wird sichergestellt, dass alle FAIR Algorithmen eine wirklich diskriminierungsfreie Vorauswahl von Lebensläufen treffen können. 

FAIR Algorithmen
FAIR Algorithmen

Lebensläufe durch Algorithmen screenen

FAIR Index

Einstellungen auf Diskriminierung überprüfen

"Wir müssen aufhören, darüber zu reden, was mit KI im Recruiting möglich wäre und anfangen praktische und transparente Lösungen für Probleme zu finden."

Dr. Philipp Karl Seegers
candidate select GmbH

Dr. Philipp Karl Seegers

Ich will mehr über Algorithmen und diskriminierungsfreies Recruiting erfahren...

Gerne informieren wir Dich über unsere neusten Erkenntnisse im FAIR Projekt. Auf dieser Seite werden wir regelmäßig über Neuigkeiten berichten.

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Projekt-Team

Dr. Philipp Karl Seegers

Dr. Philipp Karl Seegers

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Dr. Jan Bergerhoff

Dr. Jan Bergerhoff

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Dr. Max Hoyer

Dr. Max Hoyer

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Prof. Dr. Pia Pinger

Prof. Dr. Pia Pinger

Universität zu Köln

Mohamad Ayad

Mohamad Ayad

candidate select GmbH

Julian Bonitz

Julian Bonitz

candidate select GmbH

Larissa Fuchs

Larissa Fuchs

Universität zu Köln