مقابلات
Hari Kolam هو المدير التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Findem – سلسلة المقابلات
كما المدير التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Findem، يتحمل هاري مسؤولية قيادة الاتجاه العام للشركة والنمو الاستراتيجي، بالإضافة إلى الإشراف على عملياتها اليومية. وهو رائد أعمال متسلسل ومتخصص تقني متميز، مع ما يقرب من عقدين من الخبرة في بناء الشركات وإنشاء حلول تقنية رائدة.
كان هاري في السابق شريكًا مؤسسًا ومديرًا تقنيًا لشركة Instart، حيث قاد الرؤية التقنية للشركة وترجم المتطلبات الزبون إلى حلول مبتكرة قابلة للتنفيذ. خلال فترة وجوده في Instart، شارك في تأليف أكثر من 50 براءة اختراع.
كما شغل هاري 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 رائدًا ناجحًا لشركات بدءية، حيث أطلقت بنجاح شركتين بدئيتين. هل يمكنك مناقشة لحظة اليقظة في شركتك الأولى Instart، عندما أدركت أن توسيع الفريق هو مشكلة كبيرة لمعظم رواد الأعمال؟
لم تكن هناك لحظة واحدة، بل كانت مزيجًا من تجارب مختلفة. وصلنا إلى نقطة في Instart حيث كنا على مسار نمو سريع للغاية، بما في ذلك التوسع على الصعيد الدولي، وقدمت هذه مجموعة فريدة من التحديات. الآن، نحن نحاول بناء فريق استثنائي حقًا متنوع، والقيام بذلك في وقت قصير وعبر الحدود القارية. عندما كنا نتنافس مع الشركات الناشئة الأخرى على المواهب ونتعجل لتوسيع فريقنا، انتهى بنا المطاف إلى إجراء بعض التعيينات السيئة، مما أثر على أدائنا وخلق الكثير من الإحباط. جاءت عقبات أخرى في الطريق عندما حاولنا التواصل مع قائمة رغبات الموظفين مع المُستطلعين. كان العملية معرضة للخطأ، ووجدناها في كثير من الأحيان نخلص إلى التنازل عن التعيين الصحيح من أجل الإغلاق السريع. كانت هذه دروسًا قاسية، وهي تحديات تقف أمام معظم رواد الأعمال، ولكنني أشكرها لأنها أوقدت الفكرة وغذت النار التي أدت إلى Findem.
هل يمكنك مناقشة قصة ولادة إطلاق Findem؟
Findem كانت في الواقع نتيجة مباشرة للأخطاء التي قمت بها في التوظيف وتوسيع الفريق في بداية مسيرتي المهنية. كما يقول أي رائد أعمال، بناء فرق استثنائية هو العامل الأكثر أهمية في نجاح الأعمال. كما أنه من الصعب للغاية. كشخص لديه خلفية هندسية، أنا مستعد ل解决 بعض أصعب المشاكل التي تؤدي إلى أكبر الأثر، وكنت محفزًا بهذا التحدي على وجه الخصوص. العثور على المواهب المناسبة التي يمكنها الاندماج بسلاسة في 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، إلى جانب عنصر بشري – والعملية كانت مشوبة بالأخطاء والتحيز والعدم كفاءة. عندما فحصتها بشكل أعمق، أدركت أن هذا هو 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 السمات المطلوبة بدلاً من الكلمات الرئيسية أو الألقاب على السيرة الذاتية. الشركات تجذبها التجنيد القائم على البيانات لأنها أكثر كفاءة، وتقلل التكاليف، وتحسن العدالة وتؤدي إلى تعيينات ذات جودة أفضل. بدأت Findem كمشروع شغف، والآن نحن مزدهرون، خاصة بين الشركات الكبيرة التي تواجه المزيد من آلام وأوجاع التجنيد 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 هو الأمر الأخير. ومع ذلك، من المهم أن تبدأ مبادرات التنوع والعدالة والشمول (DE&I) بالشفافية حول حالة المنظمة الحالية القائمة على البيانات – يمكن للتحليلات أن تظهر لك كل شيء من تنوع القيادة، إلى كيف كنت تتبع التنوع على مدار الخمس سنوات الماضية، إلى انحرافات الأجور، إلى معدلات دوران الموظفين المتنوعين. من المهم ملاحظة أن تتبع البيانات يجب أن يمتد ليس فقط إلى الجنس والعرق، ولكن إلى عوامل أخرى أيضًا، مثل العمر والدين والإعاقة والخدمة العسكرية. عندما تمتلك هذه البيانات، يمكنك开始 رسم خطة لتحقيق ثقافة متنوعة وشاملة.
كما أنه من المهم مراقبة خط أنابيب المواهب لضمان توفير التنوع منذ بداية عملية البحث عن المرشحين. هذا مستحيل بدون البيانات الصحيحة.
تحليلات الأنابيب هي أيضًا مفتاح فهم ما يعمل أو لا يعمل في جهودك للتجنيد المتنوع. كيف سريعًا يتم توظيف المرشحين المتنوعين؟ ما هي وكالات التجنيد التي تتحرك حقًا في ملء الأنابيب بالمرشحين المتنوعين؟ هل كنت تستمد من المناطق الجغرافية التي توجد فيها نسبة أعلى من المرشحين المتنوعين؟ يمكن للبيانات تقديم الإجابات على جميع هذه الأسئلة التي لن تكون قادرة على الإجابة عليها خلاف ذلك.
البيانات也是 في صميم التحليلات التنبؤية، حيث يتم استخدام البيانات التاريخية للكشف عن المواهب التي سوف تتفوق في شركتك. يمكن للتحليلات التنبؤية أن تخبرك بمدى احتمال أداء المرشح جيدًا في دور معين، ومخاطر دورانهم، وإذا كانوا سوف يكونون ناجحين في vị trí عن بعد ومعلومات أخرى يمكن أن تساعدك على تحديد المرشحين الذين من المحتمل أن يزدهروا.
ما هي بعض مصادر البيانات التي جمعتها Findem؟
Findem تجمع جميع البيانات العامة المتاحة عن الأشخاص، والتي يتم التحقق منها وترiangulation 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، بيانات فئة المنتج، بيانات المالية للشركة، بيانات السوق، بيانات البراءات والمنشورات، بيانات التعليم، وبيانات الإنتاجية والمهارات.
كيف يمكن لموظفي الموارد البشرية استخدام منصة Findem بشكل أفضل للتعامل مع المرشح المثالي؟
للمطابقة مع المرشحين المثاليين – سواء كانوا نشطين أو غير نشطين – يمكن لموظفي الموارد البشرية استخدام منصتنا للبحث عنهم بناءً على مزيج من أكثر من مليون سمة. يمكن أن تكون السمات ملموسة، مثل ما إذا كان شخص ما أنثى أو مؤسسًا سابقًا أو عمل في شركة رأس مال استثماري رفيعة المستوى، بالإضافة إلى غير الملموسة، مثل ما إذا كان شخص ما يمتلك قيم الشركة أو روحًا رائدة أو محفزًا. توفر هذه السمات صورة مدروسة بالبيانات لكل فرد ويمكن استخدامها للعثور على التطابق الدقيق لملء الوظيفة المفتوحة.
السمات يمكن مطابقتها عبر الموظفين الداخليين وملفات ATS التي يتم تحسينها بمعلومات محدثة، والمرشحين الخارجيين. عادة 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 اتخاذ نهج فريد، وهو تحليل سمات شخص يعمل موظفًا رائعًا – يمكن أن يكون داخل أو خارج الشركة التي توظف – ثم تصميم بحث عن مرشحين يعتبرون نسخًا منهم، أي أنهم يمتلكون أيضًا السمات نفسها. إذا كانوا يعرفون شخصًا يتفوق في العمل عن بعد، وطاعة، وكان مدير التسويق في شركة تم الاستحواذ عليها بنجاح، فيمكن لموظف الموارد البشرية ببساطة البحث على منصتنا عن مجموعة من الأفراد المتطابقين.
كيف تتجنب Findem التحيز غير المقصود بين الجنسين أو العرق من عملية التعلم الآلي؟
التحيز غير المقصود الذي يتم إدخاله بدون رؤية واضحة في توزيع المواهب – أي التنوع – عند اختيار موقع أو سمة معينة للبحث هو مصدر للتحيز غير الواعي. توفر Findem ملخصًا مجتمعًا لتوزيع المواهب ديناميكيًا حسب الموقع والسمات المختلفة للبحث، وتوفر هذه الرؤية لفريق الموارد البشرية.
نحن أيضًا نحد من هذه التحيزات من خلال عمليات البحث القائمة على السمات التي يمكن إجراؤها بدون تدخل بشري، من خلال إخفاء معلومات تعريف المرشح عند إجراء المراجعات اليدوية، وتلقائيًا بإضافة أوزان إلى الأنابيب لضمان أنها متنوعة قدر الإمكان.
مفهوم مثير للاهتمام هو كيف تمكن Findem موظفي الموارد البشرية من العثور على سمات جديدة للبحث عن المواهب. كيف يعمل هذا العملية؟
تمكن Findem من العثور على سمات جديدة بعدة طرق. واحدة منها هي النظر إلى الشركات الأخرى والأشخاص الذين تم توظيفهم في أوقات مختلفة. على سبيل المثال، إذا كانت شركة تخطط لرفع جولة ب أو الخروج العام، قد تريد فهم كيف تم توظيف الشركات الناجحة في مشاريع مماثلة. تتيح لنا منصتنا لموظفي الموارد البشرية رؤية سمات هؤلاء الأشخاص واستخدامهم في عمليات البحث عن المواهب الخاصة بهم.
يمكنك القيام بذلك أيضًا مع موظفيك الرائعين والنظم الداخلية. من الممكن استخدام نظام معلومات الموارد البشرية (HRIS) لتمييز أدائك الأفضل، ومن ثم يمكنك تحديد السمات الشائعة بينهم واستخدامها في عمليات البحث المستقبلية.
هل هناك شيء آخر تود مشاركته حول Findem؟
من أكبر مجالات التركيز لدينا الآن هو تحقيق رؤيتنا لجعل حلنا لتجنيد المواهب完全ًا ذات خدمةตนเอง. كان هدفنا منذ اليوم الأول بناء منصة بسيطة بما يكفي لاستخدامها من قبل أي شخص في وظيفة الموارد البشرية، ونحن نحرز خطوات كبيرة الآن في تحقيق هذا الحلم.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Findem.
