مقابلات
هاري كولام هو الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Findem – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
كما أنه الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Findem، يتحمل هاري مسؤولية تحديد اتجاه الشركة العام والنمو الاستراتيجي، بالإضافة إلى الإشراف على عملياتها اليومية. وهو رجل أعمال متسلسل ومتخصص تقني متميز، مع ما يقرب من عقدين من الخبرة في بناء الشركات وإنشاء حلول تقنية رائدة.
كان هاري من قبل الشريك المؤسس والمدير الفني لشركة Instart، حيث قاد الرؤية الفنية للشركة وترجم متطلبات العملاء إلى حلول قابلة للتحقيق ومبتكرة. خلال فترة وجوده في Instart، شارك في تأليف أكثر من 50 براءة اختراع.
شغل هاري أيضًا مناصب هندسية رفيعة المستوى مع Aster Data، حيث عمل على جميع الميزات عبر كل مكدس التطوير، بالإضافة إلى مجموعة Solaris Cluster في Sun، حيث ساهم في وحدات برمجية حاسمة.
لقد كنت رجل أعمال ناجحًا بعد إطلاقك لشركتين ناجحتين. هل يمكنك مناقشة لحظة الإلهام في شركتك الأولى Instart، عندما أدركت أن توسيع الفريق هو مشكلة كبيرة لمعظم رواد الأعمال؟
لم تكن هناك لحظة واحدة فقط، بل كانت مزيجًا من تجارب مختلفة. وصلنا إلى نقطة في Instart حيث كنا على مسار نمو سريع للغاية، بما في ذلك التوسع الدولي للشركة، و呈ى ذلك مجموعة فريدة من التحديات. الآن، نحن نحاول بناء فريق استثنائي حقًا ومتنوع، ويفعل ذلك في وقت قصير وعبر الحدود القارية. عندما كنا نتنافس مع الشركات الناشئة الأخرى على المواهب ونتعجل لتوسيع فريقنا، قدمنا بعض العروض السيئة، مما أثر علىنا وعرضنا للخسارة والتوتر. كانت هناك أيضًا مشاكل أخرى عندما حاولنا نقل قائمة رغبات الموظفين إلى المُستطلعين. كان هذا العملية معرضة للخطأ، ووجدنا أنفسنا نتنازل عن العرض الصحيح في روح الإغلاق السريع. كانت هذه دروسًا قاسية، ولكنني أشكرها لأنها أوقدت الفكرة وأشعلت النار التي أدت إلى Findem.
هل يمكنك بعد ذلك مناقشة قصة ولادة Findem؟
Findem كانت في الواقع نتيجة مباشرة للأخطاء التي قمت بها في التوظيف وتوسيع الفريق في وقت سابق من مسيرتي. كما يقول أي رجل أعمال، بناء فرق استثنائية هو العامل الأكثر أهمية في نجاح الأعمال. كما أنه من الصعب للغاية. كشخص لديه خلفية هندسية، أنا متجذب لحل بعض أصعب المشاكل التي تؤدي إلى أكبر التأثيرات، وتم تحفيزي بهذا التحدي المحدد. العثور على الموظفين المناسبين الذين يمكنهم الاندماج بشكل متساوٍ مع ثقافة الشركة والامتلاك للكفاءات المطلوبة لتنفيذ الوظيفة هو أكثر صعوبة مما يبدو.
تقليدًا، كانت الطريقة الوحيدة لحل مشكلة توسيع المواهب هي من خلال القوة الغاشمة، جنبًا إلى جنب مع عنصر بشري – وكانت العملية مشبعة بالخطأ والتحيز والكفاءة. عندما فحصت ذلك بشكل أعمق، أدركت أنه في الواقع مشكلة بيانات في جوهرها، والطريقة الصحيحة لحلها هي التعامل معها كمشكلة بيانات. باستخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات العميقة، قدمنا نهجًا جديدًا ناجحًا للعملية من خلال تمكين قادة الموارد البشرية من البحث عن المرشحين بناءً على سمات معينة بدلاً من الكلمات الرئيسية أو الألقاب على السير الذاتية. الشركات تجذبها الطريقة القائمة على البيانات لأنها أكثر كفاءة، وتقلل التكاليف، وتحسن العدالة، وتنتهي بتوظيف أفضل جودة. بدأت Findem كمشروع شغف، والآن نحن نزدهر، خاصة بين الشركات الكبيرة التي تواجه المزيد من آلام وأوجاع التuyểnين أكثر من نظرائهم الأصغر.
ما مدى أهمية البيانات عند التوظيف؟
البيانات مهمة للغاية عند اتخاذ قرارات التوظيف الفعالة. على سبيل المثال، عندما تحاول الشركات بناء فرق أكثر تنوعًا، غالبًا ما يكون تتبع بيانات الموظفين والمرشحين بعد الفكرة. ومع ذلك، من المهم أن تبدأ مبادرات التنوع والعدالة والمساواة (DE&I) بالشفافية حول حالة المنظمة الحالية، القائمة على البيانات – يمكن للتحليلات أن تُظهر كل شيء من تنوع القيادة إلى كيفية تتبعك للتنوع على مدار الخمس سنوات الماضية، إلى اختلافات في الأجور، إلى معدلات دوران الموظفين المتنوعين. من المهم ملاحظة أن تتبع البيانات يجب أن يمتد ليس فقط إلى الجنس والعرق، ولكن أيضًا إلى عوامل أخرى، مثل العمر والدين والإعاقة والخدمة العسكرية. عندما تمتلك هذه البيانات، يمكنك开始 رسم خطة و العمل بشكل حقيقي نحو ثقافة متنوعة وشاملة.
كما أنه من المهم مراقبة خط أنابيب المواهب لضمان توفير التنوع منذ البداية في عملية البحث عن المرشحين. هذا مستحيل بدون البيانات الصحيحة.
تحليلات خط الأنابيب هي أيضًا مفتاح فهم ما يعمل وما لا يعمل في جهودك لتوظيف التنوع. كيف سريعًا يتم توظيف المرشحين المتنوعين؟ ما هي وكالات التuyểnين التي تنتقل حقًا لملء خط الأنابيب بالمرشحين المتنوعين؟ هل أنت تنتج من المناطق الجغرافية التي توجد فيها نسبة أعلى من المرشحين المتنوعين؟ يمكن للبيانات تقديم الإجابات على كل هذه الأسئلة التي لن تكون قادرًا على الإجابة عليها خلاف ذلك.
البيانات هي أيضًا في صميم التحليلات التنبؤية، حيث يتم استخدام البيانات التاريخية لاكتشاف المواهب الذين سيتمتعون بالنجاح داخل شركتك. يمكن للتحليلات التنبؤية أن تخبرك بمقدار احتمالية أداء المرشح جيدًا في دور معين، ومخاطرة انقطاعه، وإذا كان سيكون ناجحًا في vị trí عن بعد، ومعلومات أخرى يمكن أن تساعدك على تحديد المرشحين الذين من المحتمل أن يزدهروا.
ما هي بعض مصادر البيانات التي تجمعها Findem؟
تجمع Findem جميع البيانات العامة المتاحة عن الأشخاص، والتي يتم التحقق منها وترياقها عبر مصادر متعددة، لغرض تسجيل التعلم عن سمات المرشح المحتمل. لدينا مكتبة تضم أكثر من مليون سمة لكل فرد. يمكننا تحسين هذه البيانات واكتشاف سمات جديدة إذا اختار عملاؤنا دمج أدوات الموارد البشرية الداخلية مع Findem. بعض الأمثلة على المعلومات العامة التي نجمعها تشمل بيانات التعداد، ومعلومات بيانات الفئة، وبيانات مالية الشركة، وبيانات السوق، وبيانات البراءات والمنشورات، وبيانات التعليم، وبيانات الإنتاجية والمهارات.
كيف يمكن لأصحاب العمل استخدام منصة Findem بشكل أفضل للبحث عن المرشح المثالي؟
للمطابقة مع المرشحين المثاليين – سواء كانوا نشطين أو غير نشطين – يمكن لأصحاب العمل استخدام منصتنا للبحث عنهم بناءً على مزيج من أكثر من مليون سمة. يمكن أن تكون السمات ملموسة، مثل كون شخص ما أنثى أو مؤسس سابق أو عمل في شركة تمولها رأس المال الاستثماري، وكذلك غير ملموسة، مثل كون شخص ما يمتلك روحًا مؤسسية أو يمتلك روحًا مؤسسية أو هو مُحفز. توفر هذه السمات صورة مدروسة للمرشح ويمكن استخدامها للعثور على العرض الصحيح لملء الوظيفة المفتوحة.
يمكن مطابقة السمات عبر الموظفين الداخليين وملفات ATS التي يتم تحسينها بمعلومات محدثة، والمرشحين الخارجيين. عادةً ما تبدأ الشركات بملف مرشح مثالي وبناء مجموعة مواهب من كل شخص يطابق سمات المرشح المثالي، على الرغم من أن البعض يختار بناء بحث سمة من الصفر.
يمكنهم أيضًا اتباع نهج فريد وهو تحليل سمات شخص يعتبر موظفًا رائعًا – يمكن أن يكون داخل الشركة أو خارجها – ثم تصميم بحث عن مرشحين يمتلكون السمات نفسها. إذا كانوا يعرفون شخصًا يمتاز بالعمل عن بُعد، ويتسم بالولاء، وكان مدير التسويق في شركة تم الاستحواذ عليها بنجاح، فيمكن لأصحاب العمل ببساطة البحث على منصتنا عن مجموعة من الأشخاص المتشابهين.
كيف تتجنب Findem التحيز غير المقصود بين الجنس أو العرق من عملية التعلم الآلي؟
الانحياز غير المقصود الذي يتم إدخاله بدون رؤية واضحة لتنوع المواهب – أي التنوع – عند اختيار موقع أو سمة معينة للبحث عنه هو مصدر للانحياز غير الواعي. توفر Findem ملخصًا مجمّعًا لتنوع المواهب ديناميكيًا حسب الموقع والسمات المختلفة، وتوفر هذه الرؤية لفريق الموارد البشرية.
نحن أيضًا نحد من هذه الانحيازات من خلال عمليات البحث القائمة على السمات التي يمكن القيام بها بدون تدخل بشري، ومن خلال إخفاء معلومات الهوية الشخصية للمرشح عند إجراء المراجعات اليدوية، وتلقائيًا بإضافة أوزان إلى خط الأنابيب لضمان أنه متنوع قدر الإمكان.
مفهوم مثير للاهتمام هو كيف تمكن Findem أصحاب العمل من العثور على سمات جديدة للبحث عن المواهب. كيف يعمل هذا العملية؟
تمكن Findem من اكتشاف سمات جديدة من خلال طرق متعددة. واحدة منها هي النظر إلى الشركات الأخرى والأشخاص الذين تم توظيفهم في أوقات مختلفة. على سبيل المثال، إذا كانت الشركة تخطط لرفع جولة تمويل سلسلة ب أو الخروج إلى السوق، قد تريد فهم كيف تم توظيف الشركات الناجحة في مشاريع مماثلة. تتيح لنا منصة البحث عن سمات هؤلاء الأشخاص واستخدامهم في عمليات البحث عن المواهب الخاصة بهم.
يمكن القيام بذلك أيضًا مع موظفيك الرائعين ونظمك الداخلية. يمكن استخدام نظام معلومات الموارد البشرية الداخلي (HRIS) لتمييز أداءك الأفضل، ومن ثم يمكن تحديد السمات الشائعة بينهم واستخدامها لتغذية عمليات البحث المستقبلية.
هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول Findem؟
منطقة تركيزنا الكبيرة الحالية هي تحقيق رؤيتنا لجعل حلنا لمصادر المواهب完全ًا ذاتي الخدمة. كان أحد أهدافنا منذ اليوم الأول بناء منصة بسيطة بما يكفي لاستخدامها من قبل أي شخص داخل وظيفة الموارد البشرية، ونحن نحرز خطوات كبيرة الآن في تحقيق هذا الحد.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يمكنهم زيارة Findem.
