Data pelatihan yang digunakan untuk melatih AI mungkin mencerminkan bias historis dalam proses rekrutmen sebelumnya, di mana kandidat pria lebih sering dipilih. Solusinya adalah membersihkan dan menyeimbangkan data pelatihan, serta secara aktif mencari keberagaman dalam data.