科技行业的颠覆和创新能力似乎已经找到了极限。科技公司已经承认有必要裁员，但还没有完全破解如何做到这一点的代码。在后特朗普的世界中，候选人对这个问题的焦虑没有丝毫放缓的迹象。一个拥有创新基因和几乎无限资源的行业如何有效地解决这个问题？答案是一种双管齐下的方法，既解决了下一代perse工人，也解决了今天正在敲响硅谷大门的合格和代表性不足的候选人。
对于一个痴迷于数据的行业来说，一个常见的陷阱是对数字的过分强调可能并不奇怪。对指标的这种痴迷导致了一些科技界知名人士设立的平权行动招聘计划等举措，不幸的是，这些计划未能如愿。虽然招聘计划和公开披露个人信息是朝着正确方向迈出的一步，但它们只是一个步骤，而不是治愈方法。
最重要的是，要真正解决这个问题，需要短期和长期的解决方案。对这种类型的进展进行定性测量是困难的，但目标应该是持久的文化转变，而不是与世界分享的数据点。
长期思考: 扩大人才库。
虽然有些人将泄漏的STEM管道注销为公司的 “应付”，但解决系统排斥和低保留对长期进步至关重要。根据美国国家科学基金会 (National Science Foundation) 的数据，自mid-80s以来，拥有数学和计算机科学学士学位的女性人数下降了约25%，当时计算机游戏作为男孩的爱好被积极推销。科技行业应该团结起来，创建新的、更大的人才库，而不是在同一个有限的perse人才库上竞争。为代表性不足的群体建立支持STEM教育，职业学校和技能培训的计划，将为每个人增加更多潜在候选人的渠道。
尽管Google的数量不那么出色，但应因其在这方面的长期想法而受到称赞。该公司制定了全行业计划，旨在扩大代表性不足的人才库。去年6月，这家互联网巨头首次推出了 “用代码制造” 活动，目的是让年轻女性对计算机科学感到兴奋 -- 不到1% 的高中女生认为这是她们未来的一部分。另一个由Google领导的计划CS First使教师和社区志愿者可以为幼儿组建计算机科学俱乐部。
我们现在能做的是: 消除偏见。
虽然培养高技能和熟练的劳动力是必不可少的，但如果无意识的偏见继续破坏招聘过程，那么合格，代表性不足的候选人的海洋是不够的。从流程中消除看门人的主观性和偏见，不仅有助于为当今的候选人创造公平的竞争环境，而且还可以确保将来代表性不足的人才库进入门槛降低。
研究人员发现，公司使用GitHub批准的代码由女性编写的比率高于由男性编写的代码，但前提是性别没有被披露。性别一经揭示，情况就逆转，妇女编写代码的接受率下降。这也延伸到种族; 国家经济研究局的一项研究显示，拥有非裔美国人名字的候选人找工作的时间很难。
这个问题很难监管，但公司可以通过几种方式防止无意识的偏见影响他们的招聘决定。一个简单的第一步是在职位描述中使用不分性别的语言，这将吸引大量的申请人。使用像Textio这样的工具可以帮助解决这个问题。一旦评估过程开始，“盲目” 招聘策略可以消除潜在的偏见。例如，招聘工具可以从候选人的简历中隐藏姓名，照片和大学。有些人甚至建议虚拟现实可能是在采访中掩盖外表的答案。虽然VR头戴式耳机可能对每个人都不现实，但创建一致的计分卡来判断候选人也可以防止面试官过于重视外表或共同兴趣之类的事情。
偏见的问题不仅在招聘方面很明显，而且在留任方面也很明显。无意识的偏见可以创造一种包容性较低的公司文化，使传统的白人父权制动力永存。进入科技行业的有色人种离开该领域的比例是白人男性的3.5倍以上，人才创新中心的研究表明，在固定领域工作的美国女性45% 比男性同龄人离开该行业的可能性更高。第一年。
如果该行业想要创造一种真正的、可持续的包容文化，它需要的不仅仅是表面的创可贴。真正的进步可能意味着在18-24个月甚至18年的时间里没有太多东西可以向世界展示，而在修补泄漏的STEM管道的倡议的情况下。在年度报告中，永久员工的好处不仅仅是令人印象深刻的ps。多样性为企业面临的日常挑战带来了独特的视角、经验和解决方案。如果我们今天以思想和经验的同质性包围自己，我们就无法有效地创造未来的工具和技术。