Faisal Ahmed. Co-Fundador y CTO en Knockri – Serie de Entrevistas

Faisal Ahmed es un líder tecnológico y entusiasta de los productos con una pasión por el aprendizaje profundo y la IA, con la capacidad de diseñar y desarrollar soluciones tecnológicas complejas para problemas cotidianos. Es un ingeniero en computación que completó su Maestría en Sistemas de Información y Diseño en la Universidad de Toronto y tiene más de 8 años de experiencia en la industria como ingeniero de software trabajando para Sony Corp India y CPPIB Canadá.

Es co-fundador y CTO de Knockri, una plataforma de evaluación de habilidades conductuales que mejora la diversidad sin afectar el rendimiento laboral o la eficiencia de contratación.

¿Podría definir el origen del nombre Knockri y por qué se eligió?

Hay dos orígenes etimológicos para el nombre Knockri. Primero, usamos la palabra “Knock” para referirnos a tocar la puerta de la oportunidad. El segundo, muy relacionado con mi herencia, la de Maaz y la de Jahanzaib, es la palabra “Knockri”, que significa “trabajo” para más de mil millones de personas en muchos idiomas del sur de Asia.

¿Podría compartir la historia de origen de Knockri y cómo surgió a partir de una experiencia personal en el proceso de contratación?

La idea de Knockri surgió inicialmente en 2016 cuando nuestro CEO, Jahanzaib, tuvo dificultades para encontrar trabajo debido a su nombre. Después de que Maaz sugirió que anglificara su nombre en los currículos, Jahanzaib recibió más ofertas de empleo. Fue un cambio aparentemente menor, pero que hizo una gran diferencia. Al notar esta parte significativamente defectuosa del proceso de contratación, nos reunimos para desarrollar una solución con la ayuda de la tecnología. Fue allí donde entré en juego. En colaboración con Jahanzaib y Maaz, quería utilizar la tecnología para nivelar el campo de juego para los candidatos. Dado que la IA estaba en su infancia en ese momento, supe que sería un proyecto ambicioso, pero el desafío me hizo querer abordarlo aún más. Vimos el potencial de la inteligencia artificial para reducir las barreras para los candidatos en 2016, y desde entonces he estado emocionado de resolver el problema de los prejuicios en la contratación.

¿Por qué la mayoría de la capacitación actual en Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI) está fallando tanto a las empresas como a la sociedad en general?

La capacitación en DEI está fallando porque la motivación de la empresa puede no estar en el lugar correcto. Hay motivaciones políticas y métricas que no logran un cambio real y causan mayores divisiones en los prejuicios. Escribir una declaración de misión y aplicar una capacitación en sesgos dirigida por la empresa, donde las motivaciones se basan solo en “hacerlo porque debemos”, no hace una diferencia. Las acciones hablan más fuerte que las palabras, y estar motivado por las razones correctas, como la productividad o las perspectivas diversas entre los empleados para el éxito de la empresa, hará que la capacitación sea mucho más efectiva.

Usted fue miembro designado del Consejo Global de Igualdad y Inclusión del Foro Económico Mundial, ¿qué implicaba este rol y qué aprendió de esta experiencia?

Durante nuestro trabajo con el Foro Económico Mundial, contribuimos a la creación de la Herramienta de Diversidad, Equidad e Inclusión 4.0 para que los líderes aceleren el progreso social en el futuro del trabajo. El informe explora las oportunidades prácticas y los riesgos que representan las tecnologías en rápida evolución para los esfuerzos de diversidad, equidad e inclusión. También describe cómo la tecnología puede ayudar a reducir los prejuicios en los procesos de contratación, diversificar los grupos de talentos y establecer estándares de diversidad e inclusión en las organizaciones. Además, contribuimos al nuevo Índice de Movilidad Social Global 2020 del Foro, que proporciona información sobre la condición para romper el vínculo entre el origen socioeconómico y los resultados de una persona en la vida. Aprendimos la importancia del progreso social y nos enorgullecemos de haber contribuido nuestro trabajo al Foro para promover las iniciativas de DEI con la ayuda de la tecnología para el futuro.

¿Cómo utiliza Knockri la IA para permitir que los empleadores superen los prejuicios inconscientes durante el proceso de contratación?

Knockri ha combinado la psicología industrial y organizacional con el aprendizaje automático para ayudar a identificar comportamientos relacionados con habilidades específicas requeridas para ciertos trabajos. En lugar de centrarse en la forma en que una persona habla, su apariencia, género o procedencia, nos centramos en las habilidades que aporta. Con Knockri, las primeras impresiones no importan tanto como en una entrevista tradicional; lo que importa son las habilidades importantes que puede aportar para ser el mejor en un trabajo. De hecho, hemos hecho posible elegir al candidato adecuado sin siquiera ver su nombre.

¿Podría definir, en su opinión, qué hace que un sistema de IA sea ético y cómo Knockri puede evitar los prejuicios en su propia plataforma de IA?

La IA es una herramienta poderosa en general y puede ser utilizada para el bien o para el mal. También es un sistema que los ingenieros, como yo, comprenden mejor que la gente comprende a la gente. Tenemos un control considerable sobre cómo se comporta el sistema, y cuando se trata de construir sistemas éticos, creo que siempre que las motivaciones estén en el lugar correcto, es más fácil entrenar los modelos de una manera positiva. En un sistema de IA, podemos controlar su comportamiento y construir dentro de reglas y procesos específicos para garantizar que la toma de decisiones de la IA sea más ética que los procesos humanos entrenados. Y no se detiene allí. Siempre hay errores y puntos ciegos que podríamos pasar por alto al construir un sistema, pero en Knockri siempre nos aseguramos de que los resultados se estén rastreando y de que nuestros resultados estén dando las salidas correctas. Con una crítica exhaustiva del sistema, nuestra prueba extensiva a través de algoritmos puede identificar si ciertas cualidades están siendo favorecidas, y algoritmicamente corregirlas para darnos transparencia.

¿De dónde obtiene Knockri los datos de entrenamiento y cómo garantiza que estos datos no estén sesgados involuntariamente?

Simplemente, utilizamos nuestros propios datos. No obtenemos datos de fuentes abiertas que no controlemos. Tomamos transcripciones recogidas de evaluaciones que han sido diseñadas por nuestros psicólogos industriales y organizacionales para garantizar que se identifiquen las preguntas y habilidades correctas. Luego, auditamos las anotaciones para asegurarnos de que no se favorezca ningún lenguaje; básicamente, tenemos el control total sobre nuestra recopilación de datos. Esto garantiza que los datos que recopilamos sean de alta calidad y que los resultados que el algoritmo nos da sean mucho más efectivos. Como queremos ser fieles a nuestra misión de ser enfocados en DEI, hemos expandido nuestra implementación a varios campos, lo que significa que trabajamos en diferentes geografías, posiciones de trabajo e industrias para recopilar un conjunto diverso de datos. Al tener datos más diversos, podemos estar seguros de que están menos sesgados.

¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre Knockri?

Hay un par de cosas que me gustaría compartir. La primera es sobre la psicología industrial y organizacional. A menudo, la gente asume que la IA es intimidante, especialmente dado que ha estado desarrollándose en los últimos años. Sin embargo, estamos combinando la ciencia antigua de la psicología industrial y organizacional para impulsar nuestra tecnología. Realmente, estamos brindando psicología industrial y organizacional a gran escala con la ayuda del aprendizaje automático para reducir los prejuicios en las prácticas de contratación. Finalmente, la DEI no comienza ni termina solo con nuestros clientes. En Knockri, valoramos la DEI tanto como aquellos que vienen a nosotros, lo que nos enorgullece dentro de nuestra propia organización. Como empresa apasionada por la DEI, les animamos a hacer su parte para reducir los prejuicios para aquellos que históricamente podrían no haber tenido tantas oportunidades en el mercado laboral. Como dije antes, las acciones hablan más fuerte que las palabras.