New York City Bias-Audit

1. Hintergrund

Nach dem Erlass des Local Law 144 durch den Stadtrat von New York City im Jahr 2021, das „automatisierte Entscheidungsinstrumente für die Beschäftigung“ regelt, und den im April 2023 vom New York City Department of Consumer and Worker Protection (DCWP) verabschiedeten Vorschriften begann die Durchsetzung offiziell am 5. Juli 2023. Dieser Rechtsrahmen führt Bestimmungen zu verantwortungsvoller KI ein, die Rechenschaftspflicht, Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit betonen. Testlify stellt die Informationen auf dieser Webseite bereit, um das öffentliche Verständnis unseres Matching-Modells zu fördern – unabhängig davon, ob es unter das Local Law 144 von 2021 der Stadt New York fällt.

2. Testlify-Bewertungsmodell

Testlify ist ein innovatives Tool zur Talentbewertung, das speziell dafür entwickelt wurde, Unternehmen und HR-Fachkräfte zu unterstützen, indem es Bewertungseinladungen für Kandidaten auf seiner Plattform ermöglicht.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Machine-Learning-Verfahren innerhalb seiner cloudbasierten Plattform stellt Testlify einen unvoreingenommenen Bewertungsprozess sicher. Der resultierende Match-Score, dargestellt als Prozentwert von 100, liefert Entscheidungsträgern wertvolle Einblicke in die Passung zwischen einem Kandidaten und einer Stelle. Dieser dynamische Score wird anhand der konkreten Kombination aus Kandidat und Stelle sowie anhand von Aktualisierungen der Kandidaten- oder Stelleninformationen fein abgestimmt.

Über die Gesamtbewertung hinaus bietet Testlify eine detaillierte Sicht auf die Leistung eines Kandidaten für einzelne Fähigkeiten und über alle Tests hinweg. Diese detaillierte Analyse hilft Unternehmen, die Relevanz eines Kandidaten für die konkret zu besetzenden Stellen einzuschätzen. Indem sowohl Gesamtwerte als auch fähigkeitsspezifische Werte dargestellt werden, gibt Testlify HR-Fachkräften umfassende Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen an die Hand.

Testlify liefert wertvolle Dateneinblicke zur Unterstützung von Personalprozessen (HR) und betont dabei, dass das Modell menschliche Entscheidungen nicht ersetzt. Unabhängig von der Stärke des Matches können sich Kandidaten auf jede offene Stelle bewerben, und die HR-Recruiting-Nutzer behalten die volle Entscheidungsfreiheit bei der Einstellung.

3. Eingaben für das Modell

Das Testlify-Bewertungsmodell analysiert Daten aus den von Recruitern zusammengestellten Tests und den von Kandidaten eingereichten Antworten. Testlify vergibt Punktwerte an Kandidaten auf Basis ihrer Leistung in diesen Tests. Arbeitgeber können Tests flexibel auf die Fähigkeiten zuschneiden, die für die zu besetzende Rolle relevant sind. Diese Tests können mehrere Fragen umfassen, die verschiedene Fähigkeiten bewerten.

Diese Eingaben stammen von Personen wie Kandidaten oder Recruitern oder aus Datenbanken bzw. Systemen wie dem Bewerbermanagementsystem (ATS) oder dem Personalinformationssystem (HRIS) eines Arbeitgebers. Eingabedaten können aus cloudgehosteten Systemen abgerufen oder in die Plattform von Testlify integriert werden, sodass Arbeitgeber stets aktuelle Informationen bereitstellen können. Die Datenschutzrichtlinie von Testlify enthält weitere Details zur Verarbeitung personenbezogener Daten.

4. Match-Score-Ergebnisse einsehen

Auf Grundlage der von den Kandidaten gegebenen Antworten erzeugt das Modell für jeden Kandidaten einen Bewertungswert. Testlify stellt diesen Wert den Arbeitgebern zusammen mit einer detaillierten Analyse für jeden Test bereit und liefert so tiefgehende Erkenntnisse. Die Plattform zeigt nicht nur den Gesamt-Match-Score, sondern erklärt auch nachvollziehbar, wie das Modell den Wert berechnet hat, einschließlich einer kompakten Aufschlüsselung

Prüfende können die Modellausgabe nutzen, um die Relevanz der jeweiligen Fähigkeiten, Titel, Tätigkeiten und Jobbezeichnungen eines Kandidaten für eine Position zu verstehen. Sie können die Kandidaten-Detailseite aufrufen, um Aufschlüsselungen einzusehen und die Leistung zu prüfen. Die Darstellung erlaubt es, Kandidaten flexibel zu betrachten und unabhängig von der Modellausgabe zu handeln.

5. Bias-Audit

Testlify hat sich einem Bias-Audit des Matching-Modells durch einen unabhängigen Drittanbieter unterzogen. Das jüngste Audit wurde am 16. Juni 2023 abgeschlossen und steht zur Einsicht bereit. Dieses Audit entspricht den Anforderungen des Local Law 144 von 2021 der Stadt New York.

6. Datenaufbewahrung

Die Aufbewahrungsrichtlinie von Testlify für personenbezogene Daten von Kandidaten, einschließlich der Daten des Bewertungsmodells, ist in unserer Datenschutzrichtlinie beschrieben. Beachten Sie den Abschnitt „Datenaufbewahrung“ der Richtlinie. Mitarbeitende, die Informationen zu internen Aufbewahrungsrichtlinien suchen, können sich an support@testlify.com wenden