Arsham Ghahramani, PhD, Co-fundador y CEO de Ribbon – Serie de entrevistas

Arsham Ghahramani, PhD, es el co-fundador y CEO de Ribbon. Con sede en Toronto y originario del Reino Unido, Ghahramani tiene un background en inteligencia artificial y biología. Su experiencia profesional abarca una variedad de dominios, incluyendo operaciones de trading de alta frecuencia, contratación y investigación biomédica.

Ghahramani comenzó a trabajar en el campo de la inteligencia artificial alrededor de 2014. Completó su doctorado en el Instituto Francis Crick, donde aplicó formas tempranas de inteligencia artificial generativa para estudiar la regulación de genes del cáncer, mucho antes de que el término “inteligencia artificial generativa” entrara en uso común.

Actualmente lidera Ribbon, una empresa de tecnología enfocada en acelerar dramáticamente el proceso de contratación. Ribbon ha recaudado más de $8 millones en financiamiento, ha apoyado a más de 200,000 buscadores de empleo y sigue creciendo su equipo. La plataforma tiene como objetivo hacer que la contratación sea 100 veces más rápida combinando la inteligencia artificial y la automatización para optimizar los flujos de trabajo de contratación.

Comencemos desde el principio — ¿qué te inspiró a fundar Ribbon, y cuál fue el momento “eureka” que te hizo darte cuenta de que la contratación estaba rota?

Conocí a mi co-fundador Dave Vu mientras ambos estábamos en Ezra, él era el jefe de Personas y Talento, y yo era el jefe de Aprendizaje Automático. A medida que escalábamos rápidamente mi equipo, constantemente sentíamos la presión para contratar rápidamente, pero carecíamos de las herramientas adecuadas para optimizar el proceso. Estaba temprano en la inteligencia artificial (completé mi doctorado en 2014, mucho antes de que la inteligencia artificial se volviera mainstream), y tenía una comprensión temprana de los impactos de la inteligencia artificial en la contratación. Vi de primera mano las ineficiencias y desafíos en la contratación tradicional y supe que había que hacerlo de una manera mejor. Esa realización nos llevó a crear Ribbon.

Has trabajado en roles de aprendizaje automático en Amazon (AMZN ), Ezra e incluso en operaciones de trading algorítmico. ¿Cómo te influyó ese background en la forma en que abordaste la construcción de Ribbon?

En Ezra, trabajé en tecnología de salud con inteligencia artificial, donde las apuestas no podían ser más altas, ya que si un sistema de inteligencia artificial es sesgado, puede ser cuestión de vida o muerte. Pasamos mucho tiempo y energía asegurándonos de que nuestra inteligencia artificial fuera imparcial, así como desarrollando métodos para detectar y mitigar el sesgo. Traje esas técnicas a Ribbon, donde utilizamos esas técnicas para monitorear y reducir el sesgo en nuestro entrevistador de inteligencia artificial, creando así un proceso de contratación más equitativo.

¿Cómo te influyó tu experiencia como candidato y gerente de contratación en las decisiones de producto que tomaste al principio?

Encontrar un trabajo es un proceso agotador para los candidatos juniors. Recuerdo que no hace mucho tiempo, era un candidato junior que aplicaba a muchos trabajos. Solo ha empeorado desde entonces. En Ribbon, tenemos una gran empatía por los buscadores de empleo. Nuestra inteligencia artificial de voz es a menudo el primer punto de contacto entre una empresa y un candidato, así que trabajamos duro para hacer que esta experiencia sea positiva y gratificante. Una de las formas en que lo hacemos es asegurando que los candidatos hablen con la misma inteligencia artificial a lo largo de todo el proceso de contratación. Esta consistencia ayuda a construir confianza y comodidad, a diferencia de los procesos tradicionales donde los candidatos son pasados entre múltiples personas, nuestra inteligencia artificial proporciona una presencia constante y familiar que ayuda a los candidatos a sentirse más cómodos a medida que avanzan en las entrevistas y evaluaciones.

Ribbon conduce entrevistas que se sienten más humanas que los bots guionizados. Cuéntanos más sobre el flujo de entrevista adaptativa de Ribbon. ¿Qué tipo de comprensión en tiempo real está sucediendo detrás de escena?

Hemos construido cinco modelos de aprendizaje automático internos y los hemos combinado con cuatro modelos públicamente disponibles para crear la experiencia de entrevista de Ribbon. Detrás de escena, estamos evaluando constantemente la conversación y combinándola con el contexto de la empresa, páginas de carreras, perfiles públicos, currículums y más. Toda esta información se combina para crear una experiencia de entrevista sin problemas. La razón por la que combinamos tanta información es que queremos dar al candidato una experiencia lo más cercana posible a la de un reclutador humano.

Destacas que cinco minutos de voz pueden equivaler a una hora de entrada escrita. ¿Qué tipo de señal de audio estás capturando en esos datos, y cómo se analiza?

La gente generalmente habla bastante rápido. La mayoría de los procesos de solicitud de trabajo son muy tediosos, ya que te piden que llenes muchos formularios y preguntas de múltiple opción. Hemos encontrado que 5 minutos de conversación natural equivalen a alrededor de 25 preguntas de múltiple opción. La densidad de información de la conversación de voz es difícil de superar. Además, estamos recopilando otros factores, como la competencia lingüística y las habilidades de comunicación.

Ribbon también actúa como un escribano automatizado con resúmenes automáticos y puntuaciones. ¿Cuál es el papel de la interpretación en hacer que estos datos sean útiles y justos para los reclutadores?

La interpretación es fundamental en el enfoque de Ribbon. Cada puntuación y análisis que generamos siempre se vincula a su fuente, lo que hace que nuestra inteligencia artificial sea profundamente transparente.

Por ejemplo, cuando puntuamos a un candidato en sus habilidades, nos referimos a dos cosas:

1. Los requisitos de trabajo originales y
2. El momento exacto en la entrevista en que el candidato mencionó una habilidad.

Creemos que la interpretación de los sistemas de inteligencia artificial es profundamente importante porque, al final del día, estamos ayudando a las empresas a tomar decisiones, y a las empresas les gusta tomar decisiones basadas en datos concretos. Algo que creemos que es fundamental para la equidad y la confianza en la contratación impulsada por la inteligencia artificial.

El sesgo en los sistemas de contratación de inteligencia artificial es una gran preocupación. ¿Cómo está diseñado Ribbon para minimizar o mitigar el sesgo mientras aún presenta a los mejores candidatos?

El sesgo es un problema crítico en la contratación de inteligencia artificial, y lo tomamos muy en serio en Ribbon. Hemos diseñado nuestro entrevistador de inteligencia artificial para evaluar a los candidatos en función de habilidades y competencias medibles, reduciendo la subjetividad que a menudo introduce el sesgo. Realizamos auditorías regulares de nuestros sistemas de inteligencia artificial para la equidad, utilizamos conjuntos de datos diversos y equilibrados, e integramos la supervisión humana para detectar y corregir posibles sesgos. Nuestro compromiso es presentar a los mejores candidatos de manera justa, garantizando decisiones de contratación equitativas.

Los candidatos pueden entrevistarse en cualquier momento, incluso a las 2 AM. ¿Cuán importante es la flexibilidad para democratizar el acceso a los trabajos, especialmente para las comunidades marginadas?

La flexibilidad es clave para democratizar el acceso a los trabajos. Las entrevistas siempre activas de Ribbon permiten que los candidatos participen en cualquier momento conveniente para ellos, rompiendo barreras tradicionales como horarios conflictivos o disponibilidad limitada, lo que es especialmente beneficioso para los padres que trabajan y aquellos con horarios no tradicionales. De hecho, el 25% de las entrevistas de Ribbon ocurren entre las 11 pm y las 2 am, hora local.

Esto es especialmente crucial para las comunidades marginadas, donde los buscadores de empleo a menudo enfrentan restricciones adicionales. Al permitir el acceso las 24 horas, Ribbon ayuda a garantizar que todos tengan una oportunidad justa de mostrar sus habilidades y obtener oportunidades de empleo.

Ribbon no se trata solo de contratación, se trata de reducir la fricción entre las personas y las oportunidades. ¿Cómo se ve ese futuro?

En Ribbon, nuestra visión se extiende más allá de la contratación eficiente; queremos eliminar la fricción entre las personas y las oportunidades para las que están capacitadas. Preveemos un futuro en el que la tecnología conecta sin problemas el talento con roles que se alinean perfectamente con sus habilidades y ambiciones, independientemente de su origen o red. Al reducir la fricción en la movilidad laboral, permitimos que los empleados crezcan, se desarrollen y encuentren oportunidades gratificantes sin barreras innecesarias. Movilidad interna más rápida, rotación más baja y, en última instancia, mejores resultados para las personas y las empresas.

¿Cómo ves que la inteligencia artificial transformará el proceso de contratación y el mercado laboral en general en los próximos cinco años?

La inteligencia artificial transformará profundamente la contratación y el mercado laboral en los próximos cinco años. Esperamos que la automatización impulsada por la inteligencia artificial optimice las tareas repetitivas, liberando a los reclutadores para que se concentren en interacciones más profundas con los candidatos y decisiones estratégicas de contratación. La inteligencia artificial también mejorará la precisión de la coincidencia de los candidatos con los roles, acelerando los tiempos de contratación y mejorando las experiencias de los candidatos. Sin embargo, para realizar estos beneficios completamente, la industria debe priorizar la transparencia, la equidad y las consideraciones éticas, garantizando que la inteligencia artificial se convierta en una herramienta de confianza que crea un panorama laboral más equitativo.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Ribbon.