Faisal Ahmed. Mitgründer & CTO bei Knockri – Interviewreihe

Faisal Ahmed ist ein Technologieführer und Produktbegeisteter mit einer Leidenschaft für Deep Learning und KI, mit der Fähigkeit, komplexe technologische Lösungen für alltägliche Probleme zu entwerfen und zu entwickeln. Er ist ein Computer-Ingenieur, der seinen Master-Abschluss in Informationssystemen und Design an der University of Toronto erworben hat und über 8 Jahre Branchenerfahrung als Software-Ingenieur bei Sony Corp India und CPPIB Canada verfügt.

Er ist sowohl Mitgründer als auch CTO bei Knockri, einer Plattform zur Bewertung von Verhaltenskompetenzen, die die Vielfalt verbessert, ohne die Arbeitsleistung oder die Effizienz des Recruiting zu beeinträchtigen.

Können Sie den Ursprung des Namens Knockri definieren und warum er gewählt wurde?

Es gibt zwei etymologische Ursprünge für den Namen Knockri. Erstens verwendeten wir das Wort “Knock”, um auf das Anklopfen an der Tür der Gelegenheit hinzuweisen. Der zweite, der sehr viel mit meiner, Maaz’ und Jahanzaibs Herkunft zu tun hat, ist das Wort “Knockri”, das “Job” für über eine Milliarde Menschen in vielen südasiatischen Sprachen bedeutet.

Können Sie die Genesis-Geschichte von Knockri teilen und wie sie aus einer persönlichen Erfahrung im Bewerbungsprozess entstand?

Die Idee für Knockri entstand ursprünglich im Jahr 2016, als unser CEO, Jahanzaib, Schwierigkeiten hatte, eine Arbeit zu finden, weil sein Name nicht “angelsächsisch” klang. Nachdem Maaz vorgeschlagen hatte, seinen Namen auf Bewerbungen zu anglisieren, erhielt Jahanzaib mehr Arbeitsangebote. Es war eine scheinbar kleine Änderung, aber sie machte einen großen Unterschied. Als wir diesen erheblich fehlerhaften Teil des Recruiting-Prozesses bemerkten, kamen wir zusammen, um mit Hilfe der Technologie eine Lösung zu entwickeln. Da kam ich ins Spiel. In Zusammenarbeit mit Jahanzaib und Maaz wollte ich die Technologie nutzen, um den Bewerbern ein Level Playing Field zu bieten. Da die KI zu dieser Zeit noch in den Kinderschuhen steckte, wusste ich, dass es ein ambitioniertes Projekt sein würde, aber die Herausforderung machte mich nur noch mehr entschlossen, es anzugehen. Wir sahen das Potenzial der maschinellen Lernfähigkeit, Barrieren für Bewerber abzubauen, bereits 2016, und ich bin seitdem daran interessiert, das Problem der Vorurteile bei der Einstellung zu lösen.

Warum scheitert die meisten aktuellen Diversity-, Gleichberechtigungs- und Inklusions-(DEI)-Schulungen sowohl bei Unternehmen als auch in der Gesellschaft im Allgemeinen?

DEI-Schulungen scheitern, weil die Motivation des Unternehmens möglicherweise nicht an der richtigen Stelle ist. Es gibt politische und zahlenmäßig getriebene Motivationen, die einfach keine echte Veränderung herbeiführen und stattdessen größere Spaltungen in Vorurteilen verursachen. Die Formulierung einer Missionserklärung und die Durchführung von firmeninternem Vorurteils-Training, bei dem die Motivationen allein darin bestehen, “es zu tun, weil wir es tun müssen”, machen keinen Unterschied. Taten sprechen lauter als Worte, und wenn man aus den richtigen Gründen motiviert ist, wie z.B. Produktivität oder vielfältige Perspektiven unter den Mitarbeitern für den Erfolg des Unternehmens, wird das Training viel effektiver.

Sie waren früher ein ernanntes Mitglied des globalen Rates für Gleichberechtigung und Inklusion des Weltwirtschaftsforums, was umfasste diese Rolle und was haben Sie aus dieser Erfahrung gelernt?

Während unserer Arbeit mit dem Weltwirtschaftsforum haben wir zum Diversity-, Gleichberechtigungs- und Inklusions-Toolkit 4.0 für Führungskräfte beigetragen, um den sozialen Fortschritt in der Zukunft der Arbeit zu beschleunigen. Der Bericht untersucht die praktischen Chancen und Risiken, die sich durch die rasch aufkommenden Technologien für Vielfalts-, Gleichberechtigungs- und Inklusionsbemühungen ergeben. Er zeigt auch, wie Technologie dazu beitragen kann, Vorurteile aus dem Recruiting-Prozess zu reduzieren, Talentpools zu diversifizieren und Vielfalt und Inklusion in Organisationen zu messen. Darüber hinaus haben wir zum neuen Global Social Mobility Index 2020 des Forums beigetragen, der Einblicke in die Bedingungen für die Überwindung der Verbindung zwischen sozioökonomischem Hintergrund und den Ergebnissen eines Individuums im Leben bietet. Wir haben die Bedeutung des sozialen Fortschritts gelernt und sind stolz darauf, unsere Arbeit zum Forum beigetragen zu haben, um DEI-Initiativen mit Hilfe der Technologie für die Zukunft voranzutreiben.

Wie nutzt Knockri KI, um es Arbeitgebern zu ermöglichen, unbewusste Vorurteile während des Einstellungsprozesses zu überwinden?

Knockri hat I/O-Psychologie und maschinelles Lernen miteinander verknüpft, um Verhaltensweisen zu identifizieren, die mit bestimmten Fähigkeiten in Zusammenhang stehen, die für bestimmte Jobs erforderlich sind. Anstatt sich auf die Art und Weise zu konzentrieren, wie jemand spricht, aussieht, sein Geschlecht oder woher er kommt, konzentrieren wir uns auf die Fähigkeiten, die er mitbringt. Mit Knockri sind erste Eindrücke nicht so wichtig wie in einem traditionellen Vorstellungsgespräch – es geht um die wichtigen Fähigkeiten, die Sie mitbringen, um bei einem Job Spitze zu sein. Tatsächlich haben wir es ermöglicht, den richtigen Kandidaten auszuwählen, ohne sogar seinen Namen zu sehen!

Können Sie in Ihrer Sichtweise definieren, was ein ethisches KI-System ausmacht und wie Knockri es vermeidet, Vorurteile in seiner eigenen KI-Plattform zu haben?

KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug im Allgemeinen und kann sowohl für Gutes als auch für Schlechtes eingesetzt werden. Es ist auch ein System, das Ingenieure wie mich besser verstehen als Menschen Menschen verstehen. Wir haben erhebliche Kontrolle über das Verhalten des Systems und wenn es darum geht, ethische Systeme zu bauen, glaube ich, dass es, solange die Motivationen an der richtigen Stelle sind, einfacher ist, die Modelle auf positive Weise zu trainieren. In einem KI-System können wir das Verhalten steuern und Regeln und Prozesse einbauen, um sicherzustellen, dass die Entscheidungsfindung des KI-Systems ethischer ist als die von trainierten menschlichen Prozessen. Und es hört nicht dort auf. Es gibt immer Fehler und blinden Flecken, die man übersehen kann, wenn man ein System baut, aber bei Knockri stellen wir sicher, dass die Ergebnisse verfolgt werden und dass unsere Ergebnisse immer die richtigen Ausgaben liefern. Mit einer strengen Kritik des Systems können unsere umfassenden Tests durch Algorithmen erkennen, ob bestimmte Eigenschaften bevorzugt werden, und algorithmisch korrigieren, um Transparenz zu gewährleisten.

Wo bezieht Knockri die Trainingsdaten her und stellt sicher, dass diese Daten nicht unbeabsichtigt voreingenommen sind?

Einfach ausgedrückt, verwenden wir unsere eigenen Daten. Wir beziehen keine Daten aus offenen Quellen, die wir nicht kontrollieren. Wir nehmen Transkripte von Assessments, die von unseren I/O-Psychologen entworfen wurden, um sicherzustellen, dass die richtigen Fragen und Fähigkeiten identifiziert werden. Wir überprüfen dann die Annotationen, um sicherzustellen, dass keine Sprache bevorzugt wird – wir übernehmen also die volle Kontrolle über unsere Datenerfassung. Dies stellt sicher, dass die Daten, die wir sammeln, von hoher Qualität sind und die Ergebnisse, die der Algorithmus liefert, viel effektiver sind. Da wir sicherstellen möchten, dass wir unserem Ziel, DEI-fokussiert zu sein, treu bleiben, haben wir unsere Umsetzung auf verschiedene Bereiche erweitert, was bedeutet, dass wir in verschiedenen geografischen Regionen, Jobpositionen und Branchen arbeiten, um eine vielfältige Datenmenge zu sammeln. Durch die Nutzung einer vielfältigeren Datenmenge können wir sicherstellen, dass sie weniger voreingenommen ist.

Gibt es noch etwas, das Sie über Knockri teilen möchten?

Es gibt ein paar Dinge, die ich teilen möchte. Erstens geht es um die I/O-Psychologie. Oft nehmen Menschen an, dass KI einschüchternd ist, besonders da sie in den letzten Jahren entwickelt wurde. Wir bringen jedoch die altbewährte Wissenschaft der I/O-Psychologie – die Studie des menschlichen Verhaltens – mit, um unsere Technologie voranzutreiben. Wir liefern tatsächlich I/O-Psychologie im großen Maßstab mit Hilfe des maschinellen Lernens, um Vorurteile im Recruiting zu reduzieren. Schließlich beginnt und endet DEI nicht nur bei unseren Kunden. Bei Knockri schätzen wir DEI genauso wie diejenigen, die zu uns kommen, was wir innerhalb unserer eigenen Organisation sehr schätzen. Als Unternehmen, das leidenschaftlich an DEI interessiert ist, ermutigen wir Sie, Ihren Teil dazu beizutragen, Vorurteile für diejenigen zu reduzieren, die historisch gesehen möglicherweise nicht so viele Chancen auf dem Arbeitsmarkt hatten. Wie ich vorher schon sagte, sprechen Taten lauter als Worte.