फैसल अहमद। नॉकरी में सह-संस्थापक और सीटीओ – साक्षात्कार श्रृंखला

फैसल अहमद एक प्रौद्योगिकी नेता और उत्पाद उत्साही हैं जिनका गहरा जुनून गहरे शिक्षण और एआई में है, जिसमें जटिल तकनीकी समाधानों को डिजाइन और विकसित करने की क्षमता है जो रोजमर्रा की समस्याओं का समाधान करते हैं। वह एक कंप्यूटर इंजीनियर हैं जिन्होंने टोरंटो विश्वविद्यालय में सूचना प्रणाली और डिजाइन में अपनी मास्टर्स की उपाधि प्राप्त की है और सोनी कॉर्प इंडिया और सीपीपीआईबी कनाडा के लिए एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में उद्योग में 8 से अधिक वर्षों का अनुभव है।

वह नॉकरी में सह-संस्थापक और सीटीओ हैं, एक व्यवहारिक कौशल मूल्यांकन मंच जो काम के प्रदर्शन या भर्ती की दक्षता को प्रभावित किए बिना विविधता में सुधार करता है।

क्या आप नॉकरी नाम की उत्पत्ति को परिभाषित कर सकते हैं और यह क्यों चुना गया था?

नॉकरी नाम के दो व्युत्पत्ति मूल हैं। पहला, हमने ‘नॉक’ शब्द का उपयोग अवसर के दरवाजे पर दस्तक देने के लिए किया। दूसरा, मेरे, माज़ के, और जहांजेब के विरासत से जुड़ा, ‘नॉकरी’ शब्द है, जिसका अर्थ एक अरब से अधिक लोगों की कई दक्षिण एशियाई भाषाओं में ‘नौकरी’ है।

क्या आप नॉकरी की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं और यह कैसे एक व्यक्तिगत अनुभव से भर्ती प्रक्रिया में उत्पन्न हुई?

नॉकरी का विचार पहली बार 2016 में सामने आया जब हमारे सीईओ, जहांजेब, को अपने नाम के कारण नौकरी खोजने में कठिनाई हुई। जब माज़ ने उन्हें अपने रिज्यूमे पर अपना नाम अंग्रेजी में बदलने का सुझाव दिया, तो जहांजेब को अधिक रोजगार के अवसर मिले। यह एक छोटा सा बदलाव था, लेकिन इससे बहुत बड़ा अंतर आया। भर्ती प्रक्रिया के इस महत्वपूर्ण हिस्से को देखते हुए, हमने एक समाधान विकसित करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने का फैसला किया। यहीं से मैं आया। जहांजेब और माज़ के साथ मिलकर, मैंने उम्मीदवारों के लिए खेल के मैदान को समतल करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करना चाहा। चूंकि एआई उस समय अपनी प्रारंभिक अवस्था में था, मुझे पता था कि यह एक महत्वाकांक्षी परियोजना होगी, लेकिन चुनौती ने मुझे इसे और अधिक संबोधित करने के लिए प्रेरित किया। हमने 2016 में उम्मीदवारों के लिए बाधाओं को कम करने के लिए मशीन लर्निंग की क्षमता देखी और मैं तब से भर्ती पूर्वाग्रह की समस्या का समाधान करने के लिए उत्साहित हूं।

वर्तमान में अधिकांश विविधता, समानता और समावेशन (डीईआई) प्रशिक्षण कंपनियों और समाज के लिए क्यों विफल हो रहा है?

डीईआई प्रशिक्षण विफल हो रहा है क्योंकि कंपनियों की प्रेरणा सही स्थान पर नहीं हो सकती है। राजनीतिक और मीट्रिक-चालित प्रेरणाएं हैं जो वास्तविक परिवर्तन नहीं लाती हैं और पूर्वाग्रह में अधिक विभाजन पैदा कर सकती हैं। एक मिशन बयान लिखना और कंपनी-निर्देशित पूर्वाग्रह प्रशिक्षण लागू करना, जहां प्रेरणा केवल “हमें यह करना है” के कारण है, कोई अंतर नहीं लाता है। कार्रवाइयां शब्दों से ज्यादा मायने रखती हैं, और सही कारणों से प्रेरित होना, जैसे कि उत्पादकता या कर्मचारियों के बीच विविध दृष्टिकोण, प्रशिक्षण को बहुत अधिक प्रभावी बना देगा।

आप विश्व आर्थिक मंच की वैश्विक परिषद में समानता और समावेशन के लिए नियुक्त सदस्य थे, यह भूमिका क्या थी और आपने इस अनुभव से क्या सीखा?

विश्व आर्थिक मंच के साथ हमारे काम में, हमने नेताओं के लिए विविधता, समानता और समावेशन 4.0 टूलकिट में योगदान दिया ताकि भविष्य के काम में सामाजिक प्रगति को तेज किया जा सके। रिपोर्ट तेजी से उभरती प्रौद्योगिकियों के अवसरों और जोखिमों का अन्वेषण करती है जो विविधता, समानता और समावेशन प्रयासों के लिए प्रतिनिधित्व करती है। यह यह भी रेखांकित करता है कि प्रौद्योगिकी भर्ती प्रक्रियाओं से पूर्वाग्रह को कैसे कम कर सकती है, प्रतिभा पूल को विविध बना सकती है और संगठनों में विविधता और समावेशन को मानकीकृत कर सकती है। इसके अलावा, हमने मंच के नए वैश्विक सामाजिक गतिशीलता सूचकांक 2020 में योगदान दिया, जो जीवन में एक व्यक्ति के परिणामों के बीच सocio-आर्थिक पृष्ठभूमि और लिंक को तोड़ने की स्थिति में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। हमने सामाजिक प्रगति के महत्व को सीखा और गर्व से महसूस किया कि हमने अपना काम मंच के लिए वितरित किया है ताकि डीईआई पहलों को आगे बढ़ाने में मदद मिल सके।

नॉकरी कैसे एआई का उपयोग करता है ताकि नियोक्ता भर्ती प्रक्रिया के दौरान अनजाने पूर्वाग्रह को दूर कर सकें?

नॉकरी ने आई/ओ मनोविज्ञान और मशीन लर्निंग को मिलाकर विशिष्ट कौशल सेट के साथ व्यवहार की पहचान करने में मदद की है जो विशिष्ट नौकरियों के लिए आवश्यक हैं। हम किसी व्यक्ति के बोलने, दिखने, लिंग या उनके मूल स्थान पर ध्यान केंद्रित नहीं करते हैं, बल्कि हम उन कौशलों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो वे लाते हैं। नॉकरी के साथ, पहली छाप उतनी महत्वपूर्ण नहीं है जितनी कि पारंपरिक साक्षात्कार में – यह उन महत्वपूर्ण कौशलों के बारे में है जो आप नौकरी में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए ला सकते हैं। वास्तव में, हमने यह संभव बना दिया है कि उम्मीदवार का नाम देखे बिना सही उम्मीदवार का चयन किया जा सके!

आपके विचार में, एक नैतिक एआई प्रणाली क्या बनाती है और नॉकरी अपने स्वयं के एआई प्लेटफ़ॉर्म में पूर्वाग्रह से कैसे बचती है?

एआई एक शक्तिशाली उपकरण है और इसका उपयोग अच्छे और बुरे दोनों के लिए किया जा सकता है। यह एक ऐसी प्रणाली है जिसे इंजीनियर, जैसे कि मैं, लोगों की तुलना में बेहतर समझते हैं। हमें इसके व्यवहार पर काफी नियंत्रण है, और जब नैतिक प्रणालियों का निर्माण करने की बात आती है, तो मुझे लगता है कि जब तक प्रेरणा सही स्थान पर है, तो मॉडल को सकारात्मक तरीके से प्रशिक्षित करना आसान है। एक एआई प्रणाली में, हम इसके व्यवहार को नियंत्रित कर सकते हैं और नैतिक निर्णय लेने के लिए नियमों और प्रक्रियाओं के भीतर निर्माण कर सकते हैं। और यह बस इतना नहीं है। हमेशा त्रुटियां और अंधे स्थान होते हैं जिन्हें आप देख सकते हैं, लेकिन नॉकरी में हम यह सुनिश्चित करते हैं कि परिणामों को ट्रैक किया जा रहा है और हमारे परिणाम हमेशा सही आउटपुट दे रहे हैं। प्रणाली की गहन आलोचना के साथ, हमारे व्यापक परीक्षण एल्गोरिदम यह पहचान सकते हैं कि क्या कुछ गुणों को पसंद किया जा रहा है, और एल्गोरिदम को सुधारने के लिए इसे एल्गोरिदमिक रूप से ठीक कर सकते हैं, जिससे पारदर्शिता मिलती है।

नॉकरी प्रशिक्षण डेटा को कहां से सोर्स करती है और यह सुनिश्चित करती है कि यह डेटा अनजाने में पूर्वाग्रह से मुक्त है?

सरल शब्दों में, हम अपना खुद का डेटा उपयोग करते हैं। हम किसी भी ओपन सोर्स डेटा का उपयोग नहीं करते हैं जिस पर हमारा नियंत्रण नहीं है। हम उन लिपियों को लेते हैं जो हमारे आई/ओ मनोवैज्ञानिकों द्वारा डिज़ाइन किए गए मूल्यांकन से एकत्र की जाती हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सही प्रश्न और कौशल पहचाने जाएं। हम तब एनोटेशन की जांच करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि कोई भाषा पसंद नहीं की जा रही है – मूल रूप से, हम अपने डेटा संग्रह पर पूर्ण नियंत्रण रखते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि हम जो डेटा एकत्र करते हैं वह उच्च गुणवत्ता वाला है और एल्गोरिदम द्वारा दिए गए परिणाम अधिक प्रभावी हैं। क्योंकि हम अपने मिशन के प्रति सच्चे होना चाहते हैं और डीईआई पर केंद्रित हैं, हमने अपने कार्यान्वयन को विभिन्न क्षेत्रों में विस्तारित किया है, जिसका अर्थ है कि हम विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों, नौकरी की स्थिति, और उद्योगों में काम करते हैं ताकि डेटा का एक विविध सेट एकत्र किया जा सके। अधिक विविध डेटा होने से हमें यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि यह कम पूर्वाग्रह से ग्रस्त है।

क्या नॉकरी के बारे में कुछ और है जो आप साझा करना चाहेंगे?

कुछ बातें हैं जो मैं साझा करना चाहूंगा। पहली, आई/ओ मनोविज्ञान के बारे में है। अक्सर लोग मानते हैं कि एआई डरावना है, खासकर जब से यह पिछले कई वर्षों से विकसित हो रहा है। हालांकि, हम प्राचीन विज्ञान को आई/ओ मनोविज्ञान – मानव व्यवहार का अध्ययन – अपनी प्रौद्योगिकी को चलाने के लिए ला रहे हैं। वास्तव में, हम मशीन लर्निंग की मदद से भर्ती प्रथाओं में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए आई/ओ मनोविज्ञान को बड़े पैमाने पर वितरित कर रहे हैं। अंत में, डीईआई नॉकरी के ग्राहकों के साथ शुरू और समाप्त नहीं होता है। नॉकरी में, हम डीईआई को उतना ही महत्व देते हैं जितना कि वे जो हमारे पास आते हैं, जिस पर हम अपने संगठन के भीतर गर्व करते हैं। एक कंपनी के रूप में जो डीईआई के बारे में भावुक है, हम आपको उन लोगों के लिए पूर्वाग्रह को कम करने में अपना हिस्सा करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं जिन्हें ऐतिहासिक रूप से नौकरी बाजार में कम अवसर मिले हैं। जैसा कि मैंने पहले कहा, कार्रवाइयां शब्दों से ज्यादा मायने रखती हैं।