Guadagni:
- Possibilità di utilizzare i dati dei candidati e dei dipendenti in conformità con i principi KVKK (limite dello scopo, minimizzazione dei dati)
- Capacità di proteggere i dati personali attraverso il mascheramento/l'anonimizzazione e la selezione sicura degli strumenti
- Capacità di supportare processi di divulgazione, consenso e conservazione con l'intelligenza artificiale per l'elaborazione dei dati nelle risorse umane
CV dei candidati, punteggi di performance, informazioni sulla retribuzione, commenti sulle referenze, referti medici, documenti disciplinari... Le risorse umane sono le custodi dei dati personali più sensibili in un'azienda. L’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale (AI) con questi dati fornisce un’efficienza straordinaria; ma crea anche una seria responsabilità giuridica ed etica. Il semplice fatto di incollare tutti i CV di un pool di candidati in uno strumento casuale potrebbe trasformarsi in una violazione dei dati in pochi minuti. In questa unità impareremo come rendere l'uso dell'intelligenza artificiale nelle risorse umane conforme, sicuro e difendibile in conformità con KVKK (legge sulla protezione dei dati personali).
Alcuni termini: I dati personali sono qualsiasi informazione riguardante una persona fisica identificata o identificabile (nome, documento d'identità, e-mail, anche un testo univoco del CV). I dati di qualità speciale (sensibili) sono dati extra protetti come salute, religione, vita sessuale, condanne penali, appartenenza sindacale. Il titolare del trattamento dei dati è l'istituzione (la vostra azienda) che determina lo scopo del trattamento dei dati. L'anonimizzazione significa rendere i dati in modo tale che non possano essere ricollegati in alcun modo a una persona. Il mascheramento (pseudonimizzazione) consiste nel sostituire gli identificatori con pseudonimi (Candidato 1, Candidato 2); È più debole dell’anonimizzazione ma è sufficiente per la maggior parte delle analisi.
Principi di base del KVKK e il suo equivalente nelle risorse umane
I principi generali del KVKK vincolano anche il tuo utilizzo dell’IA. Perché una transazione sia legale, deve rispettare questi principi:
principio
Significato in risorse umane
Legalità e onestà
Se esiste una base giuridica per il trattamento (contratto, legittimo interesse, consenso esplicito)
Limitazione dello scopo
Utilizzare i dati solo per lo scopo per il quale sono stati raccolti (non utilizzare i dati di reclutamento nel marketing)
Minimizzazione dei dati
Tutti i dati richiesti dal lavoro; non dare troppo al modello
precisione
Assicurati che i dati siano aggiornati e accurati
limite di archiviazione
Conservazione a tempo indeterminato; Distruggi i dati non più necessari
Sicurezza
Trattare i dati con adeguate protezioni tecniche e amministrative
Attenzione: incollare tutti i CV di un pool di candidati in uno strumento di intelligenza artificiale generico senza alcuna garanzia di conservazione dei dati aziendali rappresenta un serio rischio per KVKK. Tali dati possono essere archiviati presso il fornitore del modello e persino utilizzati nella formazione in alcune condizioni di servizio. Gli strumenti aziendali/approvati, gli accordi sul trattamento dei dati (DPA) e l'anonimizzazione/mascheramento, ove possibile, sono essenziali quando si lavora con i dati personali.
Passaggi per un utilizzo sicuro
- Seleziona lo strumento. Scegli strumenti aziendali, dotati di un accordo sul trattamento dei dati e che offrono la possibilità di "utilizzare i miei dati nell'istruzione".
- Ridurre al minimo i dati. Fornire i dati minimi richiesti per l'analisi; rimuovere l'eccesso.
- Maschera/anonimizza. Sostituisci nome, ID, contatto, data di nascita completa con il valore o l'intervallo del nickname.
- Limita lo scopo. Trattare i dati solo per lo scopo per il quale sono stati raccolti.
- Mantieni la traccia. Registra quali dati sono stati elaborati, per quale scopo e con quale strumento.
- Metti l'approvazione umana. Lascia che sia una persona a prendere la decisione che la riguarda.
Maschera i dati personali prima di valutare il CV di seguito:- Scrivi "Candidato" invece del nome, inserisci le informazioni di contatto [REDATTO]- Utilizza la fascia di età (es. 30-35) invece della data di nascita- Generalizza se il nome della scuola/azienda può portare a discriminazioniQuindi fai un riepilogo strutturato secondo solo criteri relativi al lavoro.
Pratica di anonimizzazione e mascheramento
La maggior parte delle analisi delle risorse umane può essere eseguita senza identificare l'individuo. La logica di analisi non cambia, i dati personali non vengono diffusi:
Debole (rischioso): incollare i dati con nome reale, ID, unità e stipendio intero. Forte (sicuro): codifica le persone come "Persona 1/2/3", utilizza la fascia di età invece della data di nascita, la fascia (ad esempio 40-50k) invece dello stipendio intero. Utilizza la regione invece della località, il mese/anno invece della data esatta.
L'intelligenza artificiale aiuta anche nella stesura dei documenti KVKK, come il testo chiarificatore e il periodo di conservazione, ma ancora una volta, solo la bozza:
Il tuo ruolo: un assistente alla privacy dei dati. Compito: scrivere una BOZZA di un testo informativo sul candidato per il processo di reclutamento. Contenuto: quali dati verranno trattati, per quale finalità, su quale base giuridica, per quanto tempo verranno conservati, quali sono i diritti del candidato. Regola: contrassegnare le dichiarazioni legali con il tag [VERIFY TO KVKK EXPERT]; determinato periodo/articolo NON FALSO. Questa è una bozza, non il testo finale.
Tre mini custodie
Caso 1 – Violazione scongiurata per un pelo. Un reclutatore stava per incollare 60 CV contemporaneamente sul suo account personale del veicolo. È intervenuto il caposquadra; Il processo è stato spostato su uno strumento aziendale abilitato alla DPA e i CV sono stati mascherati ed elaborati. In questo modo è stata mantenuta l'efficienza ed è stato eliminato il rischio di una possibile violazione e di una sanzione amministrativa.
Caso 2 – Violazione del limite di scopo. Un'azienda ha successivamente utilizzato le e-mail dei candidati raccolte per il reclutamento in una campagna di marketing. Si trattava di una violazione del principio di "limitazione dello scopo" ed è stata oggetto di una denuncia. Dopo l’incidente, le risorse umane hanno implementato una regola che etichetta lo scopo di ciascun set di dati e ne previene l’uso improprio.
Caso 3 — Limite di stoccaggio. Un'organizzazione conservava i CV dei candidati non assunti da anni. Dati, scopo e periodo di conservazione abbinati con un inventario basato sull'intelligenza artificiale; I dati scaduti erano inclusi nel piano di distruzione. In questo modo è stato rispettato il limite legale di conservazione e sono stati ridotti i rischi inutili.
Prompt debole / Prompt forte
Suggerimento debole: valutare le informazioni di questi candidati. [nome reale, carta d'identità turca, stipendio, CV completo]
Risultato: i dati personali sensibili vengono trattati in modo non sicuro; Rischio di violazione della KVKK e perdita di dati.
Suggerimento potente: [dati mascherati (candidato 1/2, fascia di età, fascia di stipendio) + limite obiettivo + "solo criteri relativi al lavoro" + strumento aziendale/approvato + indice di approvazione umana]
Il risultato: lo stesso potere analitico, senza rivelare dati personali; un processo difendibile e legale.
Suggerimento: prima di fornire dati all'intelligenza artificiale, prova questo: "La privacy di qualcuno verrebbe danneggiata se questo screenshot venisse divulgato?" Se la risposta è "sì", maschera i dati o non fornirli affatto. In caso di dubbi, decidere di ridurre al minimo i dati.
Errori comuni
- Fornire dati personali grezzi a uno strumento non protetto. I veicoli utilizzati nell'addestramento senza DPA sono rischiosi.
- Saltare il mascheramento. Nome/TC/data completa non sono necessari nella maggior parte delle analisi; rimuoverlo.
- Uso improprio. Non utilizzare i dati di reclutamento per nessun altro scopo, come il marketing.
- Conservazione a tempo indeterminato. Collocare i dati il cui scopo non è più su un piano di distruzione.
- Sottovalutare i dati sensibili. I dati sanitari/penali/religiosi sono estremamente protetti; Evita di impegnarti nell'intelligenza artificiale.
- Non lasciare traccia. Se non registri cosa fai con quali dati, non puoi essere controllato.
In sintesi
- I dati personali nelle risorse umane (CV, prestazioni, stipendio, salute) rientrano nell'ambito di KVKK; Anche l’utilizzo dell’IA è soggetto a questi principi.
- Scegli strumenti aziendali/approvati dotati di DPA e non utilizzare i tuoi dati nella formazione; Non incollare dati grezzi in strumenti generici.
- Limitazione delle finalità e minimizzazione dei dati: trattare solo i dati necessari per lo scopo per cui sono stati raccolti.
- Il mascheramento e l'anonimizzazione rendono sicura la maggior parte delle analisi; Utilizza alias e intervallo anziché nome/TC/data completa.
- AI produce bozze di documenti di informativa, consenso e conservazione; Fate verificare i dettagli legali da un esperto KVKK e lasciate alla persona la decisione che riguarda la persona.
Compito dell'applicazione
Prendi un CV o un record di dipendente che hai (o uno fittizio). Per prima cosa elenca i campi dei dati personali e chiedi "è necessario per l'analisi?" per ciascuno. Rispondi alla domanda. Creare una versione sicura rimuovendo il superfluo e mascherando il necessario (Candidato, fascia di età, fascia salariale). Chiedi all'intelligenza artificiale di produrre un riepilogo relativo al lavoro con solo questi dati mascherati. Fai anche redigere un breve prospetto del candidato e contrassegna le dichiarazioni legali come "da verificare".
lista di controllo
- [ ] Lo strumento utilizzato è aziendale/approvato e certificato DPA?
- [ ] I dati sono ridotti a icona (solo campi obbligatori)?
- [ ] Gli identificatori come nome/ID/data completa vengono mascherati?
- [ ] I dati di qualità speciale (sanitari, penali, religiosi) sono esclusi dal processo?
- [ ] I dati vengono utilizzati solo per lo scopo per il quale sono stati raccolti?
- [ ] Sono stati stabiliti il periodo di stoccaggio e il piano di distruzione?
- [ ] La decisione finale riguarda la persona in una persona?