Beginnen wir aber mit etwas Positivem

Constructive Wirkung des

sind nicht zwangsweise immer diskriminierend. Ganz im Gegenteil! Das macht sie allerdings auch so tückisch.

Wenn wir uns einen Eindruck von einer Individual machen, dann spielt das äußere Erscheinungsbild eine enorme Rolle.

Ein großer, durchtrainierter, gesunder Mann wirkt entschlossener, überzeugter, durchsetzungsstärker, erfolgreicher.

Man traut ihm mehr zu. Gibt ihm herausfordernde Aufgaben und, wenn er diese meistert, verstärkt sich unsere Überzeugung, dass unsere „Beurteilung“ aufgrund des äußeren Erscheinungsbildes richtig battle.

Der (hier ausführlich beschrieben: ), der aufgrund der Forschungen von und bekannt wurde, beeinflusst uns ebenfalls unbewusst – aber mit einem möglicherweise sehr positiven Ergebnis:

Im wurde Lehrern von Grundschulkindern gesagt, dass ein Check ergeben hätte, dass einzelne Kinder vor einem Leistungsschub stünden. Obwohl die Kinder rein zufällig ausgewählt wurden.

Am Ende des Experiments hatten einige dieser Kinder tatsächlich eine, im Vergleich zu anderen Kindern, deutliche Verbesserung gemacht, die so nicht zu erwarten battle.

Aber nicht, weil sie besondere Fähigkeiten hatten, sondern weil sie von den Lehrern anders behandelt und gefördert wurden.

Den Lehrern battle dies jedoch überhaupt nicht bewusst. Ihrer Meinung nach hatten sie die Kinder nicht besser behandelt, sondern die Kinder waren so intestine und nahmen aktiver am Unterricht teil.

Ja, dieser unterbewusst wirkende, fördernde hat natürlich auch Nachteile, weil andere Kinder nicht so intensiv betreut wurden.

Was ich aufzeigen möchte ist, dass manche unbewussten Effekte durchaus hilfreich und förderlich sein können.

Fakt ist:
Der kann beispielsweise bei der Mitarbeiterentwicklung dazu führen, dass wir Menschen eine Likelihood geben oder fördern, die bei objektiver Betrachtung eigentlich nicht qualifiziert genug sind – und die diese Likelihood ergreifen.

Doch leider hat der weit öfter detrimental und kritische Auswirkungen.

Detrimental Wirkung des

Nutzen wir das vorherige Beispiel nochmals:

Glauben wir, dass der große, durchtrainierte, gesunde Mann auch durchsetzungsstark und erfolgreich ist, dann:

  • werden wir ihm im Rahmen eines Recruiting-Gesprächs eher zutrauen, dass er ein Crew aus einer schwierigen State of affairs herausführen kann
  • werden wir davon ausgehen, dass wir ihm ein höheres Gehalt zahlen müssen
  • werden wir seine Forderungen nach mehr Einfluss, Gehalt, Titel, and many others. als Beweis dafür ansehen, dass er erfolgreich ist, denn sonst würde er das ja nicht fordern
  • werden wir ihm keine Fragen nach seiner Ausbildung stellen oder seine grundsätzliche Qualifikation hinterfragen

Hochstapler nutzen den

Und so kann Mann (!) mit dem richtigen Auftreten auch ohne inhaltliches Wissen sehr viel erreichen. Hochstapler nutzen den anderer Menschen mit Perfektion aus. Wie wir in sehr unterhaltsam sehen können (einem Movie, der auf wahren Begebenheiten beruht).

bei Geschlechterfragen

Im Gegensatz zum oben angesprochenen Mann, wirkt eine kleine, zierliche, ruhige Frau unsicher, ängstlich, wenig durchsetzungsfähig und nicht selbstbewusst.

Selbst wenn sie vor Selbstbewusstsein strotzt und sich auch gegen 20 DAX-Vorstände durchsetzen könnte, wird ihr aufgrund der unmittelbar wahrnehmbaren Kriterien „Aussehen“ und „ruhiges Auftreten“ eher Schwäche unterstellt. Oder mangelnde Qualifikation.

Frauen diskriminieren Frauen

Wir könnten annehmen, dass die Benachteiligung von Frauen insbesondere durch den bei Männern geschieht.

Doch wie sehr sind eigentlich Frauen davon betroffen?

Leider stärker als wir vermuten.

Die Autorin Catherine Nichols, mit mehr als 80 veröffentlichten Büchern, beschreibt in einem Interview mit der BBC folgendes Erlebnis:

Diese Ergebnisse finden wir nicht nur bei Literaturagentinnen.

Auch andere Studien zeigen, dass Frauen bei der Beurteilung anderer Frauen unbewusste Vorurteile hatten und diese benachteiligten.

Unconscious Bias bei medizinischem Private

Dass nicht nur das Geschlecht eine Rolle spielt, beweist eine Studie mit Ärzten:

Amerikanische Ärzte verschreiben schwarzen und Latino-Amerikanern weniger Schmerzmedikation als weißen Patienten, weil ein wirkt. Als ob schwarze Amerikaner und Latinos ein anderes Schmerzempfinden hätten als weiße…

Particulars zur Studie bezüglich Vorurteilen () medizinischen Personals gegenüber weißen und nicht-weißen Patienten, insbesondere hinsichtlich der Medikation von Schmerzmitteln

Ungleichbehandlung weiblicher und männlicher Studenten durch Hochschul-Professoren

Ein letztes Beispiel dafür, dass der definitiv keine Frage des Bildungsstandes ist, liefert folgende aufwändige Studie:

Dazu wurden

  • 6.500 Professorinnen und Professoren an US-Amerikanischen Prime-Universitäten
  • aus 89 Fachbereichen und
  • 259 Einrichtungen befragt

Diese Professoren bekamen E-Mails mit einer Bitte um ein kurzes Gespräch bezüglich einer Doktorandenstelle.

Alle E-Mails waren absolut identisch – mit Ausnahme des Absenders.

In einem aufwändigen Verfahren wurden fiktive Absendernamen gewählt, die einen Rückschluss auf Geschlecht und ethnische Herkunft zuließen. Beispielsweise Joe Smith, Emilia Rodriguez oder Yu Jin Ho.

Man sollte annehmen, dass die Professoren die Anfragen gleich behandeln. Schließlich sind sie hoch-gebildet und sollten sich auf die Inhalte konzentrieren. Nicht auf die Interpretation der Namen von Personen, die sie nicht kennen.

Das Gegenteil battle der Fall.

Folgende Tabelle zeigt, wie stark der , vermutlich bei einzelnen Professoren in Kombination mit vorhandenen bewussten Vorurteilen, wirkten.

Die Prozentzahlen zeigen, wie viel Prozent der Anfrage der jeweiligen Gruppe beantwortet wurden. Die Spalten zeigen weiße, kaukasische Männer und „alle anderen“ (bitte nicht falsch verstehen), additionally generell Frauen sowie Männer anderer ethnischer Herkunft, z.B. Latinos, Afrikaner, Chinesen.

 FachbereichAntwortquote an weiße, kaukasische MännerAntwortquote an alle anderenVorteil weißer, kaukasischer MännerWirtschaftswissenschaften82percent62percent20percentBildungswesen82percent65percent17percentGesundheitswesen67percent57percent10percentIngenieurswissenschaften69percent59percent10percentNaturwissenschaften69percent64percent5percentKunst58percent74%

-16%

In einem Satz formuliert lautet das Ergebnis:

Weiße Männer haben einen massiven Vorteil gegenüber allen anderen ethnischen Gruppen – mit der Ausnahme des künstlerischen Bereiches, in dem weiße Männer signifikant schlechtere Chancen hatten.

So und die letzte Aussage könnte umgehen einen bei uns auslösen. Nämlich…

Das könnte so sein.

Es könnte aber auch nicht so sein.

Doch falls Sie auch nur ansatzweise den Drang hatten, dieses Studienergebnis mit einer ähnlichen Logik zu erklären, dann haben Sie den in Aktion erlebt.

Hier finden Sie die Studie zum der Professoren.

Meisterstück:

Kommen der und echte, tief verwurzelte Vorurteile zusammen und werden dann noch mit öffentlichem Druck verbunden, entsteht eine gnadenlose Kombination aus Verbohrtheit und einer gefährlichen Verdrehung von Tatsachen.

Weil man will, dass das, was man im Kopf hat, wahr ist.

Wenn Sie diese Kombination in einem realen Fall sehen möchten, der das Leben unschuldiger schwarzer Jungen zerstörte, dann sehen Sie sich auf Netflix die Serie an.

Ich möchte Sie vorwarnen: Es ist beinahe unerträglich zuzusehen, wie Polizei und Justiz, blind vor Wut, in der Realität agiert haben.

Hier sehen Sie den Trailer dazu:

Mir fiel es extrem schwer, die Serie anzusehen. Weil sie keine Fiktion ist, sondern die Realität abbildet.

in der Führung und Personalauswahl

So, was machen wir nun mit unseren Erkenntnissen über unsere Schwäche, Menschen objektiv zu bewerten?

In Kanada, Großbritannien und den USA sollen Bewerbungen beispielsweise kein Foto enthalten. Um zu verhindern, dass Kandidaten alleine aufgrund des Fotos Vorteile oder Nachteile haben.

In Deutschland und vielen anderen Ländern ist ein Foto normalerweise zwar nicht offiziell verlangt, aber eine Bewerbung ohne Foto wird vielleicht negativ bewertet. Der könnte beispielsweise im Unterbewussten wirken und uns zuflüstern „“

Die Argumente von Unternehmen, dass ein Foto auf dem Bewerbungsschreiben dazu führt, dass man sich „“ sind zwar richtig. Aber was hat Bitteschön das Aussehen damit zu tun, wie intestine eine Sachbearbeiterin die Buchhaltung erledigen, eine Teamleiterin ein Crew führen oder eine Wissenschaftlerin eine Forschungsstelle optimum besetzen würde?

Haben Sie vielleicht gedacht “? Dann battle der wieder einmal am Werk.

Merken Sie wie teuflisch diese Vorurteile, Schubladen und automatisch einsetzenden Gedankengänge sind?

Methoden gegen den

Deswegen glaube ich auch nicht, dass wir durch ein paar einfache Übungen und Methoden diese Vorurteile in kurzer Zeit aus der Welt räumen können.

Wir dürfen nicht vergessen: Einige der zugrundeliegenden Mechanismen des , die uns heute bei der Personalauswahl und in der Führung das Leben schwer machen, weil sie Menschen benachteiligen, gehen auf Jahrtausende lange Prägung zurück.

Natürlich ist es absolut richtig, Personalentscheidungen durch eine Gruppe von Personen treffen zu lassen, die sowohl eine hohe aufweist, als auch sehr viel Wissen über unbewusste Vorurteile hat.

Es ist auch richtig, wenn wir Methoden zur Auswahl von Führungspersonal verwenden, die eine auf Vorurteilen und dem basierende Vorverurteilung einzelner Personengruppen verhindert. Oder zumindest zu verhindern versucht.

Aber wir müssen realistisch sein:

Wir werden das Drawback nicht innerhalb von ein paar Wochen aus der Welt räumen.

Künstliche Intelligenz und der

Einen eindrücklichen Beweis liefert uns die künstliche Intelligenz.

KI ist ein hoch-spannendes und komplexes Thema.

KI könnte uns Menschen dabei helfen, unsere unbewussten Vorurteile und damit den in den Griff zu bekommen.

Doch es gibt einen Haken:

Sehr vereinfacht gesagt benötigen wir für künstliche Intelligenz zuerst einmal eine Möglichkeit, dass sie irgendwo lernen kann. KI benötigt Daten. Viele Daten.

Wenn ein KI-System nun auf bestehende Recruiting- und Personalauswahl-Daten losgelassen wird und darauf basierend ihre Intelligenz bildet, dann muss diese KI quick zwangsläufig zumindest einige unserer unbewussten Vorurteile übernehmen. Dafür der KI die Schuld in die Schuhe zu schieben ist falsch (und beruht vielleicht auf einem Unconscious Bias, dass Maschinen grundsätzlich nicht clever sein können)

Wenn wir uns über KI aufregen, weil sie rassistisch oder sexistisch sei, dann sollten wir vorher prüfen, woher die KI eigentlich ihr Basiswissen hat.

Natürlich können auch die KI-Algorithmen so programmiert werden, dass sie Vorurteile fördern. Klar. Wenn das geschieht, dann ist das KI-System ein Drawback. Oder vielmehr der Programmierer oder die Programmiererin, die ihre Vorurteile (bewusst oder unbewusst) in den Algorithmus eingebracht hat.

Bei der öffentlichen Diskussion um KI wird jedoch sehr oft vernachlässigt, dass die KI mitunter auf Daten aufsetzen muss, die extrem verfälscht sind.

Wenn Sie mehr dazu lesen wollen, finden Sie hier zwei interessante Artikel:

KI kann, richtig eingesetzt, sehr hilfreich dabei sein, um uns unsere blinden Flecken vor Augen zu führen und uns helfen, bei Personalentscheidungen wesentlich objektiver zu handeln.

Vorausgesetzt, wir akzeptieren, dass eine Maschine uns aufzeigt, wie voreingenommen wir sind (und wie unmenschlich wir teilweise handeln)…

Bausteine des

Eigentlich gibt es gar nicht DEN EINEN , sondern es gibt eine große Anzahl an unbewussten Vorurteilen oder Automatismen in unserem Gehirn, die den ausmachen.

Einige dieser Vorurteile und Vorannahmen () habe ich in der Reihe bereits behandelt.

Dazu gehören (die Begriffe sind verlinkt und führen zum ausführlichen Artikel):

  • Der , bei dem eine Einschaft alle anderen überstrahlt
  • Der , bei dem wir sehr selektiv nur noch die Informationen wahrnehmen, die unsere bereits gefasste Meinung bestätigen
  • , wodurch es uns extrem schwerfällt, unsere Meinung zu vertreten, wenn eine Gruppe von einer anderen Meinung überzeugt ist. Ich befürchte, dass einer der Gründe dafür ist, dass es beispielsweise in Personalauswahl-Gremien nicht ausreicht, eine „Quotenfrau“ in eine Gruppe von 7 Männern aufzunehmen
  • Der , den wir bereits zuvor erwähnt haben (die Förderung angeblich besonders begabter Kinder)
  • Auch gehört hinsichtlich des im Zusammenhang mit Range und Inclusion eindeutig dazu

Fazit bei der Mitarbeiterführung

In meinem On-line-Coaching trainieren Führungskräfte und Private-Mitarbeiter ihre Fähigkeiten, um bessere Einstellungsgespräche zu führen und bessere Personalentscheidungen zu treffen. Das Coaching wird den bei Ihren Recruiting-Gesprächen nicht komplett aus der Welt schaffen. Aber Sie werden einen wichtigen Schritt in die richtige Richtung machen und zumindest etwas vorurteilsfreier handeln und entscheiden.

Und jeder Schritt in die richtige Richtung ist ein wichtiger Schritt. Weil er über das Schicksal von Menschen entscheidet!

So finden beispielsweise jeden Tag tausende von Bewerbungsgesprächen statt, ohne dass diese eine vernünftige Agenda haben. Es fehlen oft klare Entscheidungskriterien.

Weil die Führungskraft oder Recruiter vielleicht sagen „“

Na toll… Dann hat der ja die perfekte Grundlage, um zu wirken.

Jetzt könnten wir entmutigt feststellen:

„“

Denn das ist genau die Lösung, die wir bei unlösbaren Problemen meistens wählen.

Wir machen so weiter wie bislang, weil wir keine bessere Possibility sehen.

Glauben Sie mir nicht? Dann lesen Sie in „“ die Beispiele zu Auswahlverfahren im Personalwesen und Sie werden die Beweise dafür finden.

Was wir auf alle Fälle umgehend tun sollten ist, den gesamten Prozess von der Identifikation von Talenten, über die Förderung von Mitarbeitern bis hin zur Beförderung und Bewertung der beförderten Mitarbeiter komplett auf Schwachstellen zu untersuchen, die den fördern.

Wir sollten alle Gremien tatsächlich besetzen und darauf achten, Personalentscheidungen im Nachhinein zu überprüfen und zu identifizieren, was zu guten und was zu schlechten Entscheidungen geführt hat – um diese Fehler in den kommenden 20 Jahren nicht ständig zu wiederholen.

See also  Free Hotel Management Software – Hotel Operations I Hotelogix

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