Ilit Raz, Gründerin und CEO von Joonko – Interviewreihe

Ilit Raz ist die Gründerin und CEO von Joonko, einer Plattform, die Unternehmen hilft, KI auf ihre Diversitätsstrategie anzuwenden. Heute arbeitet ihr Unternehmen mit Adidas, American Express, Crocs und PayPal zusammen. Sie hat über 38,5 Mio. USD 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 auf die eine oder andere Weise mit der Branche konfrontiert. Als ich in die Armee eintrat, bekam ich die Gelegenheit, in einer Technologieeinheit zu arbeiten, in der ich die Entwicklung von Sicherheitssoftware leitete und Zeit damit verbrachte, Informatik zu lernen. Von dort aus war ich süchtig und wusste, dass ich es als Karriere verfolgen wollte, als ich die Armee verließ.

Wann wurden Sie sich erstmals der Lücken in der Branche wie Lohn- und Beförderungslücken bewusst?

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 Ausmaß des Problems aufmerksam, nachdem ich die Geschichten dieser Frauen gehört hatte, die übergesprochen, ignoriert oder nicht für ihre Ideen anerkannt wurden.

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 durch meine berufliche Umgebung erlebt, und eine Gruppe von weiblichen Produktmanagern, der ich angehörte, hat mich auch auf Probleme im Arbeitsplatz hingewiesen, die über Lohnlücken hinausgingen. Dies sah aus wie Meetings, die zu einem Zeitpunkt angesetzt wurden, an dem Frauen oder Eltern die Arbeit verlassen mussten, oder das Beobachten, wer durfte sprechen oder präsentieren. Obwohl diese Vorfälle scheinbar geringfügig sind, sind sie bedeutend und einflussreich, wenn man die Person ist, die betroffen ist.

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

Wie beschafft Joonko den Talentpool von Bewerbern aus diversen und unterrepräsentierten Hintergründen?

Unser proprietäres Algorithmus verwendet zunächst die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer-Vision, um öffentliche Daten über die Kandidaten zu scannen, die uns übermittelt werden. Wir suchen nach Daten, die bestätigen, ob sich jemand als unterrepräsentiert identifiziert. Zum Beispiel, wenn eine Person “sie/ihr” Pronomen auf ihrem LinkedIn-Profil hat, können wir daraus schließen, dass sie sich möglicherweise als Frau identifiziert, und diesem Datenpunkt einen Punkt zuweisen. Wenn das Profil der Person genügend Punkte sammelt, laden wir sie zu unserem Talentnetzwerk ein, und sobald sie sich anmelden, bestätigen sie unsere Annahme, indem sie uns mitteilen, wie sie sich identifizieren.

Wie überprüft Joonko dann dieses Talent?

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 referenziert, mit dem er kürzlich interviewt hat, aber den er nicht einstellen konnte. Die Einstellungsteams verweisen nur Kandidaten, die es in die Endrunde geschafft haben, was sicherstellt, dass sie hochwertige Kandidaten sind. Von dort aus verwenden wir die Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Kandidaten mit dem Unternehmen und der Rolle zu verbinden, die der richtige Fit ist. Wir sammeln Schlüsselwörter von ihrem Lebenslauf und der Rolle, für die er ursprünglich interviewt wurde, und vergleichen dies mit den auf unserer Plattform beworbenen Stellen. Die meisten Modelle verwenden nur zwei Datensätze, also erhöht die Verwendung von drei unsere Fähigkeit, den richtigen Match zu finden.

Wie hilft Joonko Unternehmen, dieses Talent zu halten?

Wir unterstützen Unternehmen beim Halten von Talenten während des Rekrutierungsprozesses, indem wir uns in das Bewerbermanagementsystem integrieren. Unsere Integration ermöglicht es uns, aggregierte Daten darüber zu sammeln, wie weit Joonko-Kandidaten durch die Pipeline kommen. Wo immer wir einen Abfall im Vergleich zu Nicht-Joonko-Kandidaten sehen, arbeiten wir mit Unternehmen zusammen, um entweder die Übereinstimmung zu verbessern oder ihren Rekrutierungsprozess zu verbessern.

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

Wir nutzen Computer-Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um zu bestimmen, ob sich ein Kandidat als unterrepräsentiert identifiziert. Wir nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Kandidaten mit den Rollen in unserem Pool zu verbinden, und wir nutzen 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. Rekrutern müssen nichts tun, bis sie beschließen, einen von Joonko empfohlenen Kandidaten zu interviewen.

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

Wir betrachten es so, dass 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 Rekrutierungsteam, das sie verwendet, dazu beitragen, den Vielfaltskreislauf zu fördern.

Welche anderen Gründe sollten Unternehmen Vielfalt priorisieren?

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

Nicht nur ist die Priorisierung von DE&I objektiv das faire und richtige Ding zu tun und ein wichtiger Teil einer fortschrittlichen, gerechten Gesellschaft, 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?

Finden Sie 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, die Ihre Erfahrungen teilen, desto wahrscheinlicher sind Sie, unterstützt und in der Branche zu gedeihen.

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