米国では2,700万人の「隠れた労働者」が、自動化技術によって求人応募から除外されている。ハーバード・ビジネス・スクールとアクセンチュアの報告書による。
多くの企業が依拠するAI主導の採用手法によって、その人々のスキルは日常的に見過ごされている。
ハーバードの報告書によると、介護者や移民といった集団が不均衡に見過ごされている。
履歴書スキャナーなどの自動化された採用システムにより、推定2,700万人がフルタイムの仕事を見つけられずにいる。
自動化された、時にAI主導の技術に依拠する企業は、適格な候補者を不採用にしており、そのためこうした人々は採用担当者から「隠れた」存在となっている。ハーバード・ビジネス・スクールとアクセンチュアによる報告書によると、そうなっている。
報告書によると、最大75%の雇用主がこの技術に依拠している。
報告書によると、これら「隠れた労働者」とは、積極的に仕事を探しているものの、「本人が持っていないもの（学位など）ではなく、本人がもたらせる価値（能力など）に着目しない採用プロセス」によって、日常的に不採用とされ、意欲をくじかれている候補者と定義される。
報告書によると、影響を不均衡に受けている集団には、介護者、退役軍人、移民、障害者、刑務所からの出所者、配偶者が転居した人々が含まれる。
ハーバード・ビジネス・スクールの「仕事の未来のマネジメント」プロジェクトの研究者らは、過去20年間で求職者の数が増えるにつれ、企業は候補者を絞り込むために、キーワードや経験を基に履歴書を読み取るソフトウェアなどの技術へ、ますます頼るようになったことを明らかにした。
このソフトウェアは、雇用主が定めた特定の基準に基づいて応募書類を読み取る。しかし、これにより多くの場合、報告書によると、労働者は役割にもたらせるものではなく、履歴書に欠けているものに基づいて選別されることになる。
候補者の裾野を広げられていない雇用主
これは、拡大するスキルギャップと時期を同じくしている。報告書によると、技術変化の急速なペースにより、労働者がスキルを最新の状態に保つことが難しくなっている。同時に、研究者らによると、雇用主全般は、候補者の裾野を広げることが持つ競争上の優位性を認識できていない。
報告書は「隠れた労働者」を3つの区分に分類した。63%は1つまたは複数のパートタイムの仕事をしているが、フルタイムの役割を望んでいる。33%は仕事を探しているものの、長期間失業している。
残りの4%は「労働力から欠落している」と分類される。つまり、仕事を探してはいないが、適切な条件が整えば働くことができ、働く意思もある人々である。この人々には、特定の介護の責任がある場合がある（例えば）。
採用慣行が求職者に与えるより広範な影響を理解するため研究者らはまた、元および現在の「隠れた労働者」8,000人と、英国、米国、ドイツの経営幹部2,250人を対象に調査を行った。その結果、COVID-19によってこの問題は一時的に悪化したものの、パンデミック以前から多くの人々にとって仕事を見つけることは同じように困難であったことが分かった。
報告書は企業に対し、いくつかの提言を行っている。これには、履歴書を精査する際に「否定的」なフィルターから「肯定的」なフィルターへ移行することが含まれる。後者は、大学に進学していないなど欠けている経験ではなく、本人が役割にもたらせるスキルを重視するものである。
もう1つの提言は、応募プロセスをより簡単にし、より幅広い候補者層を惹きつけることである。調査対象者の84%が、求人への応募が困難だと感じていると答えた。
また雇用主は、従業員がいつ返答を受け取れるのかを、より明確に示すべきであると報告書は述べている。
