License: CC BY 4.0 (Attribution) CC BY 4.0 (Attribution)
Publisher DOI: 10.15460/apimagazin.2023.4.2.153
Title: Umfang und Reduktionsmöglichkeiten der Geschlechtsdiskriminierung in KI-gestützten Auswahlprozessen
Language: German
Authors: Trzensimiech, Annika Christina 
Keywords: Künstliche Intelligenz; Bias; Auswahlprozesse; Bewerbungsprozesse; Artificial Intelligence; Selection Processes; Application Processes; Recruiting
Issue Date: 29-Jun-2023
Journal or Series Name: API Magazin 
Volume: 4
Issue: 2
Abstract: 
Die vorliegende Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen KI-gestützten Auswahlprozessen und der Geschlechterdiskriminierung. Die Personalbeschaffung deckt den Personalbedarf eines Unternehmens durch Sichtung von Bewerbungen und Identifizierung qualifizierter Bewerber*innen. Unternehmen nutzen KI-Systeme, um Gender Bias zu beseitigen, aber es besteht die Beobachtung, dass Frauen trotzdem aufgrund ihres Geschlechts benachteiligt werden können. Es wird daher der Frage nachgegangen, inwieweit Frauen aufgrund eines Bias von KI-gestützten Auswahlverfahren in Bewerbungsprozessen diskriminiert werden. Das Ziel dieser Hausarbeit ist es, den Forschungsstand und die Anwendungsbereiche von KI-gestützten Methoden in Bewerbungsprozessen von Unternehmen zu untersuchen und anschließend auf potenzielle Gender Bias zu analysieren.

The present study examines the relationship between AI-assisted selection processes and gender discrimination. The process of personnel recruitment involves screening applications and identifying qualified candidates to meet a company’s staffing needs. Companies use AI systems to eliminate gender bias, but there is an observation that women may still experience discrimination based on their gender. The research question addressed is: To what extent are women discriminated against in job application processes due to bias in AI-assisted selection procedures? The aim of this study is to investigate the current state of research and the application areas of AI-assisted methods in job application processes of companies, followed by an analysis of potential gender bias.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12738/14081
ISSN: 2699-6693
Institute: Department Information 
Type: Article
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