أرشام غهрамاني، دكتوراه في الفلسفة، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Ribbon – سلسلة المقابلات

أرشام غهрамاني، دكتوراه في الفلسفة، هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Ribbon. ويقع مقرها في تورونتو وأصلها من المملكة المتحدة، وله خلفية في كل من الذكاء الاصطناعي والأحياء. ويشمل خبرته المهنية مجموعة من المجالات، بما في ذلك التداول عالي التردد والتوظيف والبحث البيولوجي.

بدأ غهрамاني العمل في مجال الذكاء الاصطناعي حول عام 2014. وأكمل درجة الدكتوراه في معهد فرانسيس كريك، حيث طبق أشكالًا مبكرة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لدراسة تنظيم جينات السرطان – قبل أن يدخل مصطلح “الذكاء الاصطناعي التوليدي” الاستخدام الشائع.

وهو حاليًا يقود شركة Ribbon، وهي شركة تقنية تركز على تسريع عملية التوظيف بشكل كبير. ولديها مزيد من 8 ملايين دولار في التمويل، ودعمت أكثر من 200000 باحث عن عمل، وتستمر في نمو فريقها. وتهدف المنصة إلى جعل التوظيف أسرع 100 مرة من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والآلية لتحسين تدفقات التوظيف.

دعونا نبدأ من البداية — ما هو ما ألهمك لتأسيس Ribbon، وما كان لحظة “أها” التي جعلتك تدرك أن التوظيف معطل؟

التقيت بشركائي ديف فو أثناء وجودنا في شركة إيزرا – كان رئيسًا لشؤون الناس والموهبة، وكنت رئيسًا لتعلم الآلة. ونحن ننمو فريقنا بسرعة، شعرت دائمًا بالضغط لتوظيف سريع، لكننا لم نكن لدينا الأدوات المناسبة لتحسين العملية. وكنت مبكرًا في مجال الذكاء الاصطناعي (أكملت درجة الدكتوراه في عام 2014، قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي شائعًا)، وكنت لدي فهم مبكر لتأثيرات الذكاء الاصطناعي على التوظيف. رأيت بشكل مباشر عدم الكفاءة والتحديات في التوظيف التقليدي، وзнаة أن هناك طريقة أفضل. هذا الإدراك أدى بنا إلى إنشاء Ribbon.

لقد عملت في أدوار تعلم الآلة في شركة أمازون وشركة إيزرا، وحتى في التداول الخوارزمي. كيف ساهم ذلك الخبرة في تشكيل الطريقة التي قمت بها ببناء Ribbon؟

في شركة إيزرا، عملت على تكنولوجيا الصحة باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث لا يمكن أن تكون المخاطر أعلى – إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي متحيزًا، يمكن أن يكون الأمر مسألة حياة أو موت. قمنا ببذل الكثير من الوقت والطاقة لضمان أن يكون نظامنا الاصطناعي غير متحيز، بالإضافة إلى تطوير طرق لاكتشاف وتخفيف التحيز. نقلت تلك التقنيات إلى Ribbon، حيث نستخدم هذه التقنيات لمراقبة وتقليل التحيز في مقابلة الذكاء الاصطناعي، في النهاية لخلق عملية توظيف أكثر مساواة.

كيف أثرت خبرتك كمرشح وكمدير توظيف على القرارات المتعلقة بالمنتج التي اتخذتها في البداية؟

العثور على وظيفة هو عملية شاقة للمرشحين الجدد. أتذكر، ليس منذ وقت طويل، كنت مرشحًا جديدًا أقدم على العديد من الوظائف. وأصبح الأمر أكثر صعوبة منذ ذلك الحين. في Ribbon، لدينا تعاطف عميق مع الباحثين عن عمل. غالبًا ما يكون الذكاء الاصطناعي للصوت هو النقطة الأولى للاتصال بين الشركة والمرشح، لذا نعمل بجد لجعل هذه التجربة إيجابية ومكافأة. واحدة من الطرق التي نفعل ذلك من خلالها هي بالتأكد من أن المرشحين يتحدثون مع نفس الذكاء الاصطناعي على مدار عملية التوظيف بأكملها. تساهم هذه الاتساق في بناء الثقة والراحة – على عكس العمليات التقليدية حيث يتم نقل المرشحين بين عدة أشخاص، يوفر الذكاء الاصطناعي وجودًا مستمرًا ومألوفًا يساعد المرشحين على الشعور بالراحة أكثر أثناء الانتقال خلال المقابلات والتقييمات.

تقوم Ribbon بمقابلات تشبه أكثر المقابلات البشرية من النصوص المكتوبة. أخبرنا المزيد عن تدفق المقابلة التكيفي في Ribbon. ما هو النوع من الفهم في الوقت الفعلي الذي يحدث خلف الكواليس؟

لقد بنينا خمسة نماذج تعلم الآلة داخلية ودمجناها مع أربعة نماذج متاحة بشكل عام لإنشاء تجربة مقابلة Ribbon. خلف الكواليس، نقوم بتقييم المحادثة باستمرار ودمجها مع السياق من الشركة وصفحات الوظائف والملفات الشخصية العامة والسير الذاتية والمزيد. يأتي كل هذا المعلومات معًا لخلق تجربة مقابلة سلسة. السبب في ذلك هو أننا نريد أن نقدم للمرشح تجربة قريبة من مقابلة مع مستخدم بشري.

تشير إلى أن خمس دقائق من الصوت يمكن أن تتوافق مع ساعة من الإدخال المكتوب. ما هو نوع الإشارة التي تقوم بتقاطها في بيانات الصوت هذه، وكيف يتم تحليلها؟

الناس يتحدثون بسرعة عادة! معظم عمليات تقديم الطلبات تكون شاقة جدًا، وتطلب منك ملء العديد من النماذج والأسئلة متعددة الخيارات. لقد وجدنا أن خمس دقائق من المحادثة الطبيعية تعادل حوالي 25 سؤالًا متعددي الخيارات. وكثافة المعلومات في محادثة الصوت صعبة التغلب عليها. بالإضافة إلى ذلك، نحن نجمع عوامل أخرى، مثل إجادة اللغة ومهارات التواصل.

تتصرف Ribbon أيضًا ككاتب مكتبي مدعوم بالذكاء الاصطناعي مع ملخصات تلقائية وتقييمات. ما هو الدور الذي تلعبه تفسيرية البيانات في جعل هذه البيانات مفيدة ومنصفة للمستجيبين؟

تفسيرية البيانات هي في صميم نهج Ribbon. كل تقييم وناتج نحن جنيه دائمًا مربوط بمصدره، مما يجعل نظامنا الاصطناعي شفافًا بشكل عميق.

على سبيل المثال، عندما نقيم مرشحًا على مهاراته، فإننا نشير إلى شيءين:

1. المتطلبات الأصلية للوظيفة و
2. اللحظة الدقيقة في المقابلة التي ذكر فيها المرشح مهارة.

نعتقد أن تفسيرية أنظمة الذكاء الاصطناعي مهمة جدًا لأننا، في النهاية، نساعد الشركات على اتخاذ قرارات، وتريد الشركات أن تتخذ قراراتها بناءً على بيانات ملموسة. شيء نعتبره حاسمًا لضمان العدالة والثقة في التوظيف الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

التحيز في أنظمة التوظيف التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي هو قلق كبير. كيف صممت Ribbon لتقليل أو تقليل التحيز مع ظهور المرشحين الأفضل؟

التحيز هو قضية حرجة في التوظيف الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، ونحن نأخذها على محمل الجد في Ribbon. لقد بنينا مقابلة الذكاء الاصطناعي لتقييم المرشحين بناءً على مهارات قابلة للقياس ومتطلبات، مما يقلل من الذاتية التي غالبًا ما تُ導 إلى التحيز. نقوم بفحص أنظمة الذكاء الاصطناعي بانتظام لضمان العدالة، ونستخدم مجموعات بيانات متنوعة وموزونة، وندمج الإشراف البشري لاكتشاف ومعالجة التحيز المحتمل. التزامنا هو إظهار أفضل المرشحين بشكل عادل، وضمان قرارات توظيف عادلة.

يمكن للمرشحين المقابلة في أي وقت، حتى الساعة 2 صباحًا. ما مدى أهمية المرونة في تمكين الوصول إلى الوظائف، خاصة للجماعات المحرومة؟

المرونة هي مفتاح تمكين الوصول إلى الوظائف. يسمح مقابلة Ribbon دائمًا للمرشحين بالمشاركة في أي وقت مناسب لهم، مما يقلل من الحواجز التقليدية مثل جداول زمنية متعارضة أو توافر محدود، وهو ما يفيد بشكل خاص الآباء العاملين وأولئك الذين لديهم ساعات غير تقليدية. في الواقع، تحدث 25% من مقابلات Ribbon بين الساعة 11 مساءً و 2 صباحًا بالتوقيت المحلي.

هذا أمر بالغ الأهمية خاصة للجماعات المحرومة، حيث يواجه الباحثون عن عمل قيودًا إضافية. من خلال تمكين الوصول على مدار الساعة، تساعد Ribbon في ضمان أن الجميع لديهم فرصة عادلة لتحقيق مهاراتهم وتأمين فرص العمل.

Ribbon لا يتعلق فقط بالتوظيف – بل بتقليل الاحتكاك بين الناس والفرص. ما هو شكل هذا المستقبل؟

في Ribbon، تتجاوز رؤيتنا التوظيف الفعال؛ نريد إزالة الاحتكاك بين الأفراد والفرص التي تناسبهم. نتوقع مستقبلًا حيث تصل التكنولوجيا بسهولة بين المواهب والمناصب التي تتوافق تمامًا مع قدراتهم وتطلعاتهم، بغض النظر عن خلفيتهم أو شبكتهم. من خلال تقليل الاحتكاك في التنقل الوظيفي، نتمكن من تمكين الموظفين من النمو والتنمية والبحث عن فرص مرضية دون عوائق غير ضرورية. التنقل الداخلي الأسرع، وخفض معدل الاستقالات، ونتائج أفضل في النهاية لكل من الأفراد والشركات.

كيف ترى أن يغير الذكاء الاصطناعي عملية التوظيف والسوق الوظيفية بشكل أوسع في السنوات الخمس القادمة؟

سوف يغير الذكاء الاصطناعي عملية التوظيف والسوق الوظيفية بشكل كبير في السنوات الخمس القادمة. نتوقع أن يبسّط الذكاء الاصطناعي التلقائي المهام المتكررة، مما يتيح للمستجيبين التركيز على تفاعلات المرشحين الأعمق و القرارات الاستراتيجية المتعلقة بالتوظيف. كما سوف يزيد الذكاء الاصطناعي من دقة مطابقة المرشحين للوظائف، مما يسرع من أوقات التوظيف ويعزز تجربة المرشحين. ومع ذلك، لتحقيق هذه الفوائد بشكل كامل، يجب على الصناعة أن تضع في اعتبارها الشفافية والعدالة والاعتبارات الأخلاقية، لضمان أن يصبح الذكاء الاصطناعي أداة موثوقة تخلق سوق عمل أكثر مساواة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في معرفة المزيد فيزيون Ribbon.