Microsoft zamyka zespół ds. różnorodności, równości i inkluzywności (DEI)

Microsoft zamyka zespół ds. różnorodności, równości i inkluzywności (DEI)

Microsoft zamyka jeden ze swoich zespołów ds. różnorodności, równości i inkluzywności (DEI). E-mail z tę wiadomością został wysłany pracownikom przez byłego szefa jednego z kluczowych zespołów DEI w Microsoft. Twierdzi on w nim, że jego „rola i zespół zostały zlikwidowane z powodu “zmiany potrzeb biznesowych” od 1 lipca 2024 roku”. W tym samym e-mailu oskarża on kierownictwo wykonawcze o „prowadzenie dochodzenia i udowodnienie dyskryminacji, nękania i toksyczności”.

Microsoft jest jedną z wielu firm technologicznych i zajmujących się grami, które w ciągu ostatnich czterech lat podjęły poważne zobowiązania dotyczące programów DEI (zwłaszcza po zabójstwie George'a Floyda w 2020 roku i letnich protestach Black Lives Matter).

W szczególności firma Microsoft przedstawiła „inicjatywę równości rasowej”, obiecując zwiększenie reprezentacji, zainwestowanie dodatkowych 150 milionów dolarów w różnorodność i inkluzywność oraz podwojenie liczby afroamerykańskich liderów w swoich oddziałach do 2025 roku. W 2021 roku Microsoft znalazł się na liście 500 najlepszych firm pod względem różnorodności i inkluzywności według magazynu Fortune.

Jednak w ciągu ostatnich kilku lat wiele firm technologicznych, takich jak Google i Meta, zaczęło znacznie redukować programy DEI, które uruchomiły w 2020 roku. 

Avatar
Gru 3, 2023

Questions for the Engineer to Manager x Soft Skills Engineering

0
Sty 30, 2024

76% kobiet w branży IT odczuwa potrzebę zwiększenia pewności siebie: o coachingu i wpływie na przyszłość

0
Lut 20, 2023

Exploring the World of Multimedia Information Retrieval Systems: A Comprehensive Guide

The article provides an introduction to Multimedia Information Retrieval (MIR) systems, which are designed to search and retrieve information from multimedia sources like images, audio, and video. It explains the different components of MIR systems, such as feature extraction, indexing, and retrieval, and discusses some of the challenges associated with MIR, including the subjective nature of multimedia data and the need for efficient algorithms to handle large datasets.
0

Ta strona używa plików cookie, aby zapewnić Ci lepsze wrażenia podczas przeglądania.

Dowiedz się więcej o tym, jak używamy plików cookie i jak zmienić preferencje dotyczące plików cookie w naszej Polityka plików cookie.

Zmień ustawienia
Zapisz Akceptuj wszystkie cookies