Hari Kolam ist der CEO und Mitgründer von Findem – Interview-Serie

Als CEO und Mitgründer von Findem ist Hari für die Gesamtrichtung und das strategische Wachstum des Unternehmens verantwortlich, sowie für den täglichen Betrieb. Er ist ein serieller Unternehmer und erfahrener Technologe, mit fast zwei Jahrzehnten Erfahrung im Aufbau von Unternehmen und der Entwicklung von bahnbrechenden Technologielösungen.

Hari war zuvor Mitgründer und CTO von Instart, wo er die technische Vision des Unternehmens leitete und Kundenanforderungen in realisierbare, innovative Lösungen übersetzte. Während seiner Zeit bei Instart war er Co-Autor von über 50 Patenten.

Hari hatte auch Führungspositionen im Bereich Ingenieurwesen bei Aster Data inne, wo er an allen Funktionen über den gesamten Entwicklungsstapel arbeitete, sowie bei der Solaris-Cluster-Gruppe von Sun, wo er kritische Softwaremodule beitrug.

Sie waren ein erfolgreicher Unternehmer, der zwei Startups erfolgreich gegründet hat. Können Sie über den Eureka-Moment bei Ihrem ersten Startup Instart sprechen, als Sie erkannten, dass das Skalieren eines Teams ein großes Problem für die meisten Unternehmer ist?

Es war nicht nur ein einziger Moment, sondern eher eine Kombination aus verschiedenen Erfahrungen. Wir erreichten bei Instart einen Punkt, an dem wir auf einem extremen Wachstumspfad waren, einschließlich der internationalen Expansion, und das stellte eine besondere Herausforderung dar. Jetzt versuchen wir, ein außergewöhnliches Team aufzubauen, das wirklich vielfältig ist, und das in kurzer Zeit und über kontinentale Grenzen hinweg. Als wir mit anderen Startups um Talent konkurrierten und unser Team schnell aufbauten, machten wir einige schlechte Einstellungen, die uns zurückwarfen und viel Frustration verursachten. Andere Rückschläge kamen, als wir unsere Wunschliste an Mitarbeiter den Personalvermittlern mitteilten. Der Prozess war sehr fehleranfällig, und wir fanden uns oft in der Lage, auf die richtige Einstellung zu verzichten, um schnell zu schließen. Diese waren harte Lektionen und solche, die fast alle Unternehmer herausfordern, aber ich bin dankbar, dass sie die Idee und das Feuer entfachten, das zu Findem führte.

Können Sie dann die Entstehungsgeschichte von Findem erzählen?

Findem war wirklich eine direkte Folge der Fehler, die ich bei der Einstellung und dem Skalieren früher in meiner Karriere gemacht habe. Wie jeder Unternehmer Ihnen sagen wird, ist das Aufbauen von außergewöhnlichen Teams der wichtigste Faktor für den Erfolg eines Unternehmens. Es ist auch außerordentlich schwierig. Als jemand mit einem ingenieurwissenschaftlichen Hintergrund bin ich von der Lösung der härtesten Probleme angezogen, die zu den größten Auswirkungen führen, und ich wurde von dieser spezifischen Herausforderung motiviert. Die richtigen Kandidaten zu finden, die nahtlos in die Unternehmenskultur passen und die erforderlichen Fähigkeiten haben, um die Aufgabe zu erfüllen, ist viel schwieriger, als es klingt.

Traditionell war die einzige Möglichkeit, das Talent-Skalierungsproblem zu lösen, durch Brute-Force und einen menschlichen Faktor – und der Prozess war mit Fehlern, Vorurteilen und Ineffizienzen belastet. Als ich es genauer untersuchte, wurde mir klar, dass es tatsächlich ein Datenproblem ist und die richtige Lösung darin besteht, es wie ein Datenproblem anzugehen. Mit Hilfe von KI und Deep Analytics haben wir einen erfolgreichen neuen Ansatz für den Prozess entwickelt, indem wir es HR-Führern ermöglichen, Kandidaten anhand von gewünschten Attributen und nicht nach Schlüsselwörtern oder Titeln auf Lebensläufen zu suchen. Unternehmen werden von datenbasiertem Recruiting angezogen, da es effizienter, kostengünstiger, gerechter und zu besseren Einstellungen führt. Findem begann als Leidenschaftsprojekt und jetzt gedeihen wir, insbesondere bei Unternehmen, die mehr Schmerzen, Kosten und Schwierigkeiten bei der Einstellung haben als ihre kleineren Gegenstücke.

Wie wichtig ist Daten bei der Einstellung?

Daten sind von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, effektive Einstellungsentscheidungen zu treffen. Wenn Unternehmen beispielsweise vielfältigere Teams aufbauen möchten, ist die Nachverfolgung von Mitarbeiter- und Kandidatendaten oft ein Nachgedanke. Es ist jedoch wichtig, dass Diversity-, Gerechtigkeits- und Integrationsinitiativen (DE&I) mit Transparenz über den aktuellen, dateninformierten Zustand des Unternehmens beginnen – Analysen können Ihnen alles von der Vielfalt der Führungskräfte bis hin zur Nachverfolgung der Vielfalt über die letzten fünf Jahre, zu Entlohnungsunterschieden, zu Fluktuationsraten von diversen Mitarbeitern zeigen. Es ist wichtig zu beachten, dass die Datenverfolgung nicht nur auf Geschlecht und Rasse beschränkt sein sollte, sondern auch auf andere Faktoren wie Alter, Religion, Behinderung und Militärdienst. Wenn Sie diese Daten haben, können Sie beginnen, Ihre Ziele zu planen und wirklich auf eine vielfältige und integrative Kultur hinarbeiten.

Außerdem ist es bei der Schaffung einer vielfältigen und integrativen Kultur durch die Einstellung wichtig, die Talentschleuse zu überwachen, um sicherzustellen, dass Sie die Vielfalt von Anfang an der Kandidatensuche pflegen. Dies ist ohne die richtigen Daten unmöglich.

Pipeline-Analysen sind auch entscheidend, um zu verstehen, was in Ihren Vielfaltsrekrutierungsbemühungen funktioniert oder nicht. Wie schnell werden vielfältige Kandidaten rekrutiert? Welche Personalvermittler sind wirklich erfolgreich darin, die Pipeline mit vielfältigen Kandidaten zu füllen? Werden Sie Kandidaten aus geografischen Gebieten rekrutieren, in denen ein höherer Prozentsatz an vielfältigen Kandidaten vorhanden ist? Daten können die Antworten auf all diese Fragen liefern, die Sie sonst nicht beantworten könnten.

Daten sind auch der Kern der Predictive-Analytics, bei denen historische Daten verwendet werden, um Talent zu entdecken, das in Ihrem Unternehmen hervorragend abschneiden wird. Predictive-Analytics können Ihnen sagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kandidat in einer bestimmten Rolle gut abschneidet, sein Risiko für Fluktuation, ob er in einer Remote-Position erfolgreich sein wird und andere Informationen, die Ihnen helfen, Kandidaten zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten gedeihen werden.

Welche Datenquellen sammelt Findem?

Findem aggregiert alle öffentlich verfügbaren Personen-Daten, die verifiziert und über mehrere Quellen trianguliert werden, um Informationen über die Attribute eines potenziellen Kandidaten zu sammeln. Wir haben eine Bibliothek mit über 1 Million Attributen für jeden Einzelnen. Wir können diese Daten anreichern und neue Attribute entdecken, wenn unsere Kunden ihre internen HR-Tools mit Findem integrieren. Beispiele für die öffentlichen Informationen, die wir aggregieren, sind Census-Daten, Produktkategorien-Daten, Unternehmensfinanzdaten, Marktdaten, Patente und Veröffentlichungen, Bildungsdaten und Produktivitäts- und Fähigkeitsdaten.

Wie können Arbeitgeber die Findem-Plattform am besten nutzen, um den idealen Kandidaten zu finden?

Um den idealen Kandidaten zu finden – ob aktiv oder passiv – können Arbeitgeber unsere Plattform nutzen, um nach einer Kombination von über 1 Million Attributen zu suchen. Attribute können greifbar sein, wie z.B. ob jemand weiblich ist, ein ehemaliger Gründer oder für ein Top-10-VC-gefördertes Startup gearbeitet hat, sowie nicht greifbar, wie z.B. ob jemand die Werte des Unternehmens verkörpert, einen unternehmerischen Geist oder einen go-getter besitzt. Diese Attribute liefern ein dateninformiertes Bild von jedem Einzelnen und können verwendet werden, um den exakten Passenden für eine offene Stelle zu finden.

Attribute können mit internen Mitarbeitern, ATS-Profilen, die mit den aktuellsten Informationen angereichert sind, und externen Kandidaten abgeglichen werden. Typischerweise beginnen Unternehmen mit einem idealen Kandidatenprofil und bauen einen Talentpool aus allen Personen, die diesem Profil entsprechen, obwohl einige entscheiden, von Grund auf einen Attributsuche zu erstellen.

Ein weiterer einzigartiger Ansatz, den sie verfolgen können, ist die Analyse der Attribute eines Superstar-Mitarbeiters – sie könnten innerhalb oder außerhalb des Unternehmens sein, das einstellt – und dann eine Suche nach Kandidaten zu erstellen, die im Wesentlichen ihre Klone sind, d.h. sie besitzen auch diese genauen Attribute. Wenn sie beispielsweise wissen, dass jemand hervorragend an Remote-Arbeit ist, loyal und CMO bei einem Unternehmen war, das erfolgreich übernommen wurde, kann ein Arbeitgeber einfach auf unserer Plattform nach einer Gruppe von Kopien suchen.

Wie vermeidet Findem ungewollte Geschlechts- oder ethnische Vorurteile in seinem maschinellen Lernprozess?

Die ungewollten Vorurteile, die ohne Sichtbarkeit in die Talentverteilung – also Vielfalt – bei der Auswahl eines bestimmten Standorts oder Attributes eingeführt werden, sind eine Quelle unbewusster Vorurteile. Findem liefert eine aggregierte Zusammenfassung der Talentverteilung dynamisch nach Standort und verschiedenen Suchattributen und gibt diese Sichtbarkeit dem Personalteam.

Wir verringern diese Vorurteile auch durch attributbasierte Suchen, die ohne menschliche Beteiligung durchgeführt werden können, indem wir Kandidaten-PII-Informationen bei manuellen Überprüfungen verschleiern und automatisch Gewichte zur Pipeline hinzufügen, um sicherzustellen, dass sie so vielfältig wie möglich ist.

Ein interessantes Konzept ist, wie Findem es Arbeitgebern ermöglicht, neue Attribute für Talent-Suchen zu finden. Wie funktioniert dieser Prozess?

Findem ermöglicht es, neue Attribute auf verschiedene Weise zu entdecken. Eine Möglichkeit besteht darin, andere Unternehmen und die Menschen, die sie zu verschiedenen Zeiten eingestellt haben, zu betrachten. Wenn beispielsweise ein Unternehmen plant, eine Serie-B-Runde zu erhöhen oder an die Börse zu gehen, möchte es vielleicht verstehen, wie Unternehmen, die in ähnlichen Unternehmungen sehr erfolgreich waren, besetzt waren. Unsere Plattform ermöglicht es Arbeitgebern, die Attribute dieser Menschen zu sehen und sie in ihren eigenen Talent-Suchen zu verwenden.

Ähnlich können Sie dies mit Ihren eigenen Superstar-Mitarbeitern und internen Systemen tun. Es ist möglich, Ihr internes HR-Informationssystem (HRIS) zu verwenden, um Ihre Spitzenleister zu identifizieren, und dann die Attribute zu finden, die ihnen gemeinsam sind, und diese für zukünftige Suchen zu verwenden.

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

Einer unserer größten Schwerpunkte ist derzeit die Erfüllung unserer Vision, unsere Talent-Sourcings-Lösung komplett selbstbedienungsfähig zu machen. Ein Ziel von Tag eins war es, eine Plattform zu bauen, die einfach genug für jeden im HR-Bereich zu verwenden ist, und wir machen derzeit große Fortschritte, um dieses Ziel zu erreichen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr über Findem erfahren möchten, sollten Findem besuchen.