Ilit Raz, Gründerin und CEO von Joonko – Interview-Serie

Ilit Raz ist die Gründerin und CEO von Joonko, einer Plattform, die Unternehmen hilft, KI in ihre Diversitätsstrategie zu integrieren. Heute arbeitet ihr Unternehmen mit Adidas, American Express (AXP ), Crocs und PayPal zusammen. Sie hat über 38,5 Mio. US-Dollar aufgebracht und das Unternehmen ist um 500 % für zwei Jahre in Folge gewachsen.

Was hat Sie ursprünglich zur Informatik hingezogen?

Die Technologie ist eine der größten und erfolgreichsten Branchen in Israel, also war ich immer schon irgendwie mit der Branche in Berührung. Als ich in die Armee eintrat, erhielt ich die Gelegenheit, in einer Technologieeinheit zu arbeiten, in der ich die Entwicklung von Sicherheitssoftware leitete und mich mit Informatik beschäftigte. Von da an war ich begeistert und wusste, dass ich es als Karriere nach meinem Ausscheiden aus der Armee verfolgen wollte.

Wann sind Sie zum ersten Mal auf die verschiedenen Lücken in der Branche wie Lohn- und Beförderungslücken aufmerksam geworden?

Während meiner ersten paar Jahre in privaten Softwareunternehmen war ich mir der Vorurteile, mit denen Frauen konfrontiert sind, nicht bewusst. Dann begann ich, mich mit Technologinnen zu vernetzen, die zufällig Frauen waren. Ich wurde schnell auf das Problem aufmerksam, nachdem ich die Geschichten dieser Frauen gehört hatte, die von Übergehung, Ignoranz oder mangelnder Anerkennung ihrer Ideen berichteten.

Können Sie die Entstehungsgeschichte hinter Joonko teilen?

Ich habe einen Abschluss in Informatik und eine Ausbildung in Softwareentwicklung und NLP. Ich habe selbst sowohl unbewusste als auch bewusste Vorurteile in meinem beruflichen Umfeld erlebt, und eine Gruppe von weiblichen Produktmanagern, der ich angehörte, hat mich auch auf Probleme im Arbeitsumfeld aufmerksam gemacht, die über Lohnlücken hinausgingen. Dies umfasst Meetings, die zu Zeiten angesetzt werden, zu denen Frauen oder Eltern die Arbeit verlassen müssen, oder die Beobachtung, wer bei Meetings sprechen oder präsentieren darf. Obwohl diese Vorfälle scheinbar geringfügig sind, sind sie erheblich und einflussreich, wenn man die betroffene Person ist.

Ich kam zu dem Schluss, dass dies ein weit verbreitetes Problem war, also beschloss ich, meine technischen Fähigkeiten zu nutzen – ich habe einen Abschluss in Informatik und eine Ausbildung in Softwareentwicklung und NLP –, um es direkt anzugehen, indem ich eine neue Technologielösung entwickelte, und so entstand Joonko.

Wie findet Joonko den Talentpool von Bewerbern aus vielfältigen und unterrepräsentierten Hintergründen?

Unser proprietäres Algorithmus verwendet zunächst die natürliche Sprachverarbeitung und die ComputerVision, um öffentliche Daten über die Kandidaten zu scannen, die uns empfohlen werden. Wir suchen nach Daten, die bestätigen, ob jemand sich selbst als unterrepräsentiert identifiziert. Wenn beispielsweise eine Person “sie/ihr” als Pronomen auf ihrem LinkedIn-Profil verwendet, können wir daraus schließen, dass sie sich möglicherweise als Frau identifiziert, und diesem Datenpunkt einen Punkt zuweisen. Wenn das Profil genügend Punkte sammelt, laden wir die Person zu unserem Talentnetzwerk ein, und sobald sie sich anmeldet, bestätigt sie unsere Annahme, indem sie uns mitteilt, wie sie sich identifiziert.

Wie überprüft Joonko dann diese Talente?

Wir verwenden eine Kombination aus menschlichem Eingreifen und Technologie, um Kandidaten mit offenen Stellen zu verbinden, die passend sind. Zunächst wird jeder Kandidat, der unserem Netzwerk beitritt, von dem Einstellungsteam empfohlen, mit dem er kürzlich ein Bewerbungsgespräch geführt hat, aber den er nicht einstellen konnte. Die Einstellungsteams empfehlen nur Kandidaten, die es in die Endrunde geschafft haben, was sicherstellt, dass sie hochwertige Kandidaten sind. Von dort aus verwenden wir die natürliche Sprachverarbeitung, um den Kandidaten mit dem Unternehmen und der Rolle zu verbinden, die am besten passt. Wir sammeln Schlüsselwörter von ihrem Lebenslauf und der Rolle, für die er ursprünglich ein Bewerbungsgespräch geführt hat, und vergleichen diese mit den auf unserer Plattform beworbenen Stellen. Die meisten Modelle verwenden nur zwei Datensätze, also erhöht die Verwendung von drei Datensätzen unsere Fähigkeit, die richtige Verbindung herzustellen.

Wie unterstützt Joonko Unternehmen bei der Bindung dieser Talente?

Wir unterstützen Unternehmen bei der Bindung von Talenten während des Bewerbungsprozesses, indem wir uns in das Bewerbermanagementsystem integrieren. Unsere Integration ermöglicht es uns, aggregierte Daten über die Fortschritte von Joonko-Kandidaten im Bewerbungsprozess zu sammeln. Wo immer wir einen Rückgang im Vergleich zu Nicht-Joonko-Kandidaten feststellen, arbeiten wir mit Unternehmen zusammen, um entweder die Übereinstimmung zu verbessern oder ihren Bewerbungsprozess zu optimieren.

Welche anderen Möglichkeiten nutzt Joonko, um KI in seinem Bewerbungs- oder Vermittlungsprozess zu verwenden?

Wir nutzen die ComputerVision und die natürliche Sprachverarbeitung, um zu bestimmen, ob ein Kandidat sich selbst als unterrepräsentiert identifiziert. Wir verwenden die natürliche Sprachverarbeitung, um Kandidaten mit den Rollen in unserem Pool zu verbinden, und wir verwenden maschinelles Lernen, um den Vermittlungsprozess zu verbessern, wenn Kandidaten die Rollen auswählen, an denen sie interessiert sind. Schließlich ist die Vermittlung und Empfehlung von Anfang bis Ende automatisiert. Personalverantwortliche müssen nichts tun, bis sie beschließen, einen von Joonko empfohlenen Kandidaten zu interviewen.

Können Sie die Vorteile eines diversifizierten Bewerberpools zur Vermeidung von KI-Vorurteilen diskutieren?

Wir betrachten es so: Je mehr unterrepräsentierte Kandidaten Sie anziehen und interviewen können, desto mehr Daten können Sie auf menschliche und technologische Vorurteile überprüfen. Vorurteile treten im Kern auf, wenn ein Modell (oder eine Person) immer wieder ähnliche Daten sieht. Wenn Sie stark in die Vielfalt der Kandidaten investieren, können Sie Ihre Technologie und das Einstellungsteam, das sie verwendet, dazu beitragen, den Vielfaltskreislauf zu fördern.

Welche anderen Gründe sprechen dafür, dass Unternehmen Vielfalt priorisieren sollten?

Viele Unternehmen verlassen sich typischerweise auf Empfehlungen, um offene Stellen zu besetzen, was laut Daten zu einem homogenen Arbeitskräftebestand führen kann. Ich glaube, es ist wichtig, dass Unternehmen einen Schwerpunkt auf übersehene Talente legen – einschließlich “Silbermedaillen-Kandidaten”, die es in die Endrunde bei Top-Unternehmen geschafft haben, aber nicht den Job erhalten haben.

Nicht nur ist es objektiv gerecht und richtig, Vielfalt und Inklusion zu priorisieren und ein wichtiger Teil einer fortschrittlichen, gerechten Gesellschaft zu sein, sondern es ist auch einfach gut für das Geschäft – Unternehmen, die diese Bemühungen priorisieren, sind produktiver und erfolgreicher, während die Mitarbeiter zufriedener und länger bleiben.

Haben Sie einen letzten Rat für Frauen, die in die Informatik oder KI einsteigen möchten?

Suchen Sie nach Gemeinschaften von Frauen, auf die Sie sich verlassen können, wenn es schwierig wird. Die Zukunft der KI-Branche hängt von der Teilnahme von Frauen ab, wird aber derzeit von Männern dominiert. Je schneller Sie ein Netzwerk von Frauen aufbauen können, die Ihre Erfahrungen teilen, desto wahrscheinlicher werden Sie unterstützt und in der Branche gedeihen.

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