Assunzioni senza pregiudizi direttamente all'interno del tuo ATS per aiutarti a promuovere la diversità nella tua organizzazione. Poiché la Diversità e Inclusione (D&I) continua a salire nella lista delle sfide più importanti per le organizzazioni in crescita, la formazione tradizionale sui pregiudizi non è più sufficiente per avere un impatto reale. Esistono oltre cento tipi di pregiudizi cognitivi nel cervello umano, come il pregiudizio di conferma e l'effetto alone. Questi pregiudizi influenzano ogni decisione presa durante il processo di assunzione e, a causa del modo in cui funziona il cervello, tutti hanno un pregiudizio cognitivo. Il team di MeVitae ha trascorso anni a ricercare la scienza delle Risorse Umane (HR) e della D&I, e ha utilizzato la tecnologia avanzata per sviluppare con successo una suite di soluzioni che eliminano i pregiudizi in ogni fase del processo di assunzione. La missione di MeVitae è trasformare il modo in cui le organizzazioni assicurano i migliori talenti e identificano i potenziali leader, aiutandole a diventare più diverse e inclusive pur rimanendo competitive nel mercato in continua evoluzione. In particolare, durante un processo di selezione dei candidati, il plug-in di reclutamento cieco può redigere più di 22 tipi di identificatori di pregiudizi, inclusi genere, etnia e università, dai CV e dalle lettere di presentazione, direttamente dal Sistema di Tracciamento delle Candidature (ATS) di un'azienda. Le soluzioni di MeVitae sono state progettate con la versatilità in mente e come tali si integrano in 20 diversi ATS, tra cui i nostri partner Greenhouse, Taleo per citarne alcuni. Non solo questa soluzione ha un track record di oltre il 95% di precisione nel redigere i pregiudizi, ma lo fa a una velocità super di 600 CV ogni 6 secondi! La soluzione ha anche dimostrato un aumento di oltre il 30% nella D&I all'interno delle organizzazioni. Le robuste soluzioni di MeVitae ti aiutano a concentrarti sulla ricerca della persona giusta per il ruolo, senza pregiudizi cognitivi e inconsci, nonché pregiudizi algoritmici.