Andrea Sommer, संस्थापक और व्यवसाय प्रमुख, UvvaLabs – साक्षात्कार श्रृंखला

Andrea Sommer UvvaLabs की संस्थापक और व्यवसाय प्रमुख हैं, एक महिला-स्थापित प्रौद्योगिकी कंपनी जो कंपनियों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करने के लिए AI का उपयोग करती है जो अधिक विविध और सुलभ कार्यबल बनाते हैं।

क्या आप बता सकते हैं कि UvvaLabs कंपनियों को अधिक विविध और सुलभ कार्यबल बनाने में AI का उपयोग कैसे करता है?

हमारा दृष्टिकोण संरचनात्मक समाधान प्रदान करना है जो कार्यस्थल में असमानता की संरचनात्मक समस्या को हल करता है। हमारे शोध और अनुभव के माध्यम से, हमने विविधता और सुलभता के दृष्टिकोण से ‘आदर्श’ संगठन का एक मॉडल बनाया है। हमारा AI संगठन भर में डेटा का विश्लेषण और मूल्यांकन करता है ताकि संगठन की ‘वर्तमान स्थिति’ का एक संस्करण बनाया जा सके जो विविधता के दृष्टिकोण से हो। दोनों पक्षों – आदर्श और वर्तमान – की तुलना करके, हम सुझाव दे सकते हैं कि कौन से संरचनाएं बनानी हैं और कौन से हटाने हैं ताकि संगठन को उस आदर्श स्थिति के करीब लाया जा सके।

UvvaLabs की शुरुआत के पीछे प्रेरणा क्या थी?

मेरे सह-संस्थापक और मैं बचपन के दोस्त हैं जिनके पास समानता के बाधाओं को तोड़ने के लिए जीवन भर का जुनून रहा है, लेकिन हमने ऐसा बहुत अलग तरीकों से किया है। मेरे सह-संस्थापक लौरा ने अकादमिक मार्ग अपनाया, यूसी बर्कले से समाजशास्त्र में पीएचडी की। उनका शोध और अनुभव कम गुणवत्ता वाले डेटा वातावरण में काम करने वाली कठोर विधियों के निर्माण पर केंद्रित रहा है, विशेष रूप से नस्लवादी पूर्वाग्रह का अध्ययन करने के लिए। मैंने व्यवसाय मार्ग अपनाया, पहले वैश्विक प्रौद्योगिकी ब्रांडों के लिए एक रणनीतिकार के रूप में काम किया, लंदन बिजनेस स्कूल से एमबीए किया और फिर विश्लेषण स्थान में अपना पहला व्यवसाय बनाया। हमारे विभिन्न मार्गों के बावजूद, हमने वर्षों से संपर्क में रहे हैं। जब मैं 11 साल बाद लंदन से अमेरिका लौटा, तो हमारे साथ एक परियोजना पर सहयोग करने का अवसर प्रस्तुत हुआ और UvvaLabs का जन्म हुआ।

वर्तमान में एक समस्या यह है कि AI का उपयोग कर्मचारियों की भर्ती में समाजिक पूर्वाग्रहों जैसे नस्लवाद और लिंगवाद को अनजाने में बढ़ावा दे सकता है। आप इसे कितना बड़ा मुद्दा मानते हैं?

यह एक बहुत बड़ा मुद्दा है। अक्सर निर्णय लेने वाले लोग सोचते हैं कि AI सभी समस्याओं का समाधान कर सकता है, इसके बजाय यह समझने के लिए कि यह एक ऐसा उपकरण है जिसे स्मार्ट निर्णय लेने के लिए मानव समकक्ष की आवश्यकता है। भर्ती भी अलग नहीं है – कई उत्पाद हैं जो प्रक्रिया से पूर्वाग्रह को कम करने या हटाने का दावा करते हैं। लेकिन AI केवल तभी मजबूत होता है जब यह एक ऐसा एल्गोरिदम चला रहा होता है जिसे लोगों द्वारा बनाया गया हो। यहां तक कि सबसे मजबूत AI प्रणाली भी पूरी तरह से पूर्वाग्रह से मुक्त नहीं हो सकती है क्योंकि सभी मनुष्यों में पूर्वाग्रह होते हैं।

UvvaLabs इन पूर्वाग्रहों को AI प्रणाली में कैसे避免 करता है?

किसी भी प्रौद्योगिकी को बनाने का सबसे अच्छा तरीका, जिसमें AI भी शामिल है, जो पूर्वाग्रह से मुक्त है, एक ऐसी टीम का होना है जिसमें ऐतिहासिक रूप से हाशिए पर रहने वाले लोग और शोध विधियों के विशेषज्ञ शामिल हों जो पूर्वाग्रह को कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह UvvaLabs में हमारा दृष्टिकोण है।

UvvaLabs एक संगठन के विविधता वातावरण को समझने के लिए विभिन्न डेटा स्रोतों का उपयोग करता है। कुछ डेटा स्रोतों पर चर्चा कर सकते हैं?

संगठन कम गुणवत्ता वाले डेटा वातावरण हैं। अक्सर कंपनियों या यहां तक कि विभागों के बीच भी क्या बनाया जाता है और कैसे इसके बीच बहुत अधिक संगतता नहीं होती है। हमारी प्रौद्योगिकी इन प्रकार के वातावरण में कठोर विश्लेषण प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई है जो मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा स्रोतों के मिश्रण को जोड़ती है। हमारे लिए महत्वपूर्ण बात यह है कि हम केवल उस डेटा का विश्लेषण करते हैं जो आसानी से उपलब्ध और साझा किया जा सकता है – ताकि दृष्टिकोण यथासंभव कम-स्पर्श हो।

UvvaLabs एक डैशबोर्ड प्रदान करता है जो संगठनात्मक स्वास्थ्य के लिए विभिन्न संकेतक दिखाता है। इन संकेतकों और प्रदान की गई कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि पर चर्चा कर सकते हैं?

प्रत्येक संगठन अलग है, इसलिए प्रत्येक संगठन Uvva का उपयोग थोड़ा अलग तरीके से करेगा। यह इसलिए है क्योंकि प्रत्येक संगठन अपनी विविधता यात्रा में एक अलग चरण में है। एक आकार-फिट-सभी सूत्र नहीं है – हमारा दृष्टिकोण प्रत्येक संगठन की प्राथमिकताओं, वर्तमान में क्या मापा जा रहा है और उपलब्ध है, साथ ही संगठन जहां जाना चाहता है उसे ध्यान में रखते हुए लचीला है। यह अभ्यास हमारे उपकरण द्वारा प्रदान की जाने वाली सिफारिशों को परिभाषित करता है।

एक महिला श्रृंखला उद्यमी के रूप में, क्या आपके पास उन महिलाओं के लिए कोई सलाह है जो एक नया व्यवसाय शुरू करने पर विचार कर रही हैं?

स्टार्टअप एक लड़कों का क्लब है और यह महिलाओं के लिए वस्तुतः कठिन है, और रंग की महिलाओं के लिए और भी कठिन है। हमें यह वास्तविकता से नहीं बचना चाहिए कि महिलाओं और रंग के लोगों को अवसरों, पूंजी, समुदायों और पहुंच के नेटवर्क से системात्मक रूप से बाहर रखा गया है। यह धीरे-धीरे बदल रहा है। उदाहरण के लिए, अधिक से अधिक निधियां खुल रही हैं जो विशेष रूप से महिलाओं या बीआईपीओसी के लिए अभिप्रेत हैं। इनक्यूबेटर और एक्सेलरेटर अपने कार्यक्रमों और प्रथाओं को अधिक समावेशी बनाने के बारे में सोच रहे हैं और कार्य कर रहे हैं। विविध उद्यमी समुदाय उभर रहे हैं और बढ़ रहे हैं।

आप हाइव फाउंडर्स की संस्थापक भी हैं, एक गैर-लाभकारी नेटवर्क जो दुनिया भर में महिला संस्थापकों को एक साथ लाता है। इस गैर-लाभकारी और महिलाओं की मदद करने के तरीके के बारे में कुछ विवरण दे सकते हैं?

हाइव फाउंडर्स दुनिया भर में महिलाओं के लिए एक वैश्विक समर्थन नेटवर्क है, चाहे वे जीवन में किसी भी चरण में हों। प्रत्येक व्यवसाय अद्वितीय है, लेकिन हम एक दूसरे से बहुत कुछ सीख सकते हैं। समुदाय के अलावा, हाइव फाउंडर्स आयोजन, पॉडकास्ट और एक समाचार पत्र की मेजबानी करता है – सभी हमारे संस्थापकों के समुदाय को संसाधन और ज्ञान प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

क्या UvvaLabs के बारे में और कुछ है जिसे आप साझा करना चाहेंगे?

प्रत्येक संगठन में अपने आप को एक अधिक उत्पादक, विविध और सुलभ कार्यस्थल में बदलने की क्षमता है, चाहे आज क्या संरचनाएं हों। विविधता में निवेश करने के प्रतिस्पर्धी कारण हैं। एक के लिए, ग्राहक परिदृश्य बदल रहा है – संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए, 2044 तक अल्पसंख्यक बहुसंख्यक हो जाएगा। अभ्यास में, इसका अर्थ है कि ग्राहक प्रोफाइल भी बदल रहे हैं। प्रत्येक कंपनी अपने ग्राहकों के लिए यथासंभव आकर्षक और समान पेशकश के खिलाफ प्रतिस्पर्धी होना चाहती है। विविधता वह प्रतिस्पर्धी संपत्ति है। स्मार्ट कंपनियां और उनके नेता इसे समझते हैं और अपने कार्यस्थलों और उत्पादों को अधिक से अधिक प्रकार के लोगों की सेवा और समर्थन करने के लिए आगे बढ़ने के लिए तैयार रहेंगे।

आपके साथ इस महान साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, मुझे विविधता और AI पूर्वाग्रह पर आपके विचारों के बारे में जानने में बहुत आनंद आया। पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें UvvaLabs पर जाना चाहिए।