Faisal Ahmed. Co-Founder & CTO di Knockri – Seri Wawancara

Faisal Ahmed adalah seorang pemimpin teknologi dan penggemar produk dengan passion untuk deep learning dan AI, dengan kemampuan untuk merancang dan mengembangkan solusi teknologi kompleks untuk masalah sehari-hari. Ia adalah seorang insinyur komputer yang menyelesaikan Master di bidang Sistem Informasi dan Desain di University of Toronto dan memiliki lebih dari 8 tahun pengalaman industri sebagai insinyur perangkat lunak yang bekerja untuk Sony Corp India, dan CPPIB Kanada.

Ia adalah Co-Founder & CTO di Knockri, sebuah platform asesmen keterampilan perilaku yang meningkatkan keberagaman tanpa mempengaruhi kinerja kerja atau efisiensi perekrutan.

Apakah Anda dapat mendefinisikan asal-usul nama Knockri dan mengapa itu dipilih?

Ada dua asal-usul etimologis untuk nama Knockri. Pertama, kami menggunakan kata ‘Knock’ untuk merujuk pada mengetuk pintu kesempatan. Kedua, sangat terkait dengan warisan saya, Maaz, dan Jahanzaib, adalah kata ‘Knockri,’ yang berarti ‘pekerjaan’ bagi lebih dari satu miliar orang di banyak bahasa Asia Selatan.

Apakah Anda dapat membagikan kisah asal-usul Knockri dan bagaimana itu berasal dari pengalaman pribadi dalam proses perekrutan?

Gagasan untuk Knockri awalnya muncul pada tahun 2016 ketika CEO kami, Jahanzaib, mengalami kesulitan menemukan pekerjaan karena namanya. Setelah Maaz menyarankan agar ia mengubah namanya pada resume, Jahanzaib ditawari lebih banyak kesempatan kerja. Ini adalah perubahan yang tampaknya kecil, tetapi membuat perbedaan besar. Mengamati bagian proses perekrutan yang rusak, kami bersama-sama mengembangkan solusi dengan menggunakan teknologi. Itulah saat saya terlibat. Dalam kolaborasi dengan Jahanzaib dan Maaz, saya ingin menggunakan teknologi untuk memperbaiki kesempatan bagi kandidat. Karena AI masih dalam tahap awal pada saat itu, saya tahu itu akan menjadi proyek ambisius, tetapi tantangan itu membuat saya ingin menanganinya lebih banyak. Kami melihat potensi pembelajaran mesin untuk mengurangi hambatan bagi kandidat sejak tahun 2016, dan saya sangat bersemangat untuk menyelesaikan masalah bias perekrutan sejak saat itu.

Mengapa pelatihan Diversity, equity, dan inclusion (DEI) saat ini gagal baik bagi perusahaan maupun masyarakat pada umumnya?

Pelatihan DEI gagal karena motivasi perusahaan mungkin tidak berada di tempat yang tepat. Ada motivasi politis dan metrics-driven yang tidak menghasilkan perubahan nyata dan menyebabkan perbedaan yang lebih besar dalam bias. Menulis pernyataan misi dan menerapkan pelatihan bias yang diarahkan oleh perusahaan, di mana motivasi hanya terletak pada “kita harus melakukannya” tidak membuat perbedaan. Tindakan berbicara lebih keras daripada kata-kata, dan dimotivasi oleh alasan yang tepat, seperti produktivitas atau pandangan yang beragam di antara karyawan untuk keberhasilan perusahaan, akan membuat pelatihan lebih efektif.

Anda sebelumnya adalah anggota yang ditunjuk di dewan global Forum Ekonomi Dunia tentang kesetaraan dan inklusi, apa yang dimaksud dengan peran ini dan apa yang Anda pelajari dari pengalaman ini?

Selama kerja kami dengan Forum Ekonomi Dunia, kami berkontribusi pada Toolkit DEI 4.0 untuk pemimpin untuk mempercepat kemajuan sosial di masa depan pekerjaan. Laporan ini menjelajahi peluang praktis dan risiko yang diwakili oleh teknologi yang muncul dengan cepat untuk upaya DEI. Ini juga menguraikan bagaimana teknologi dapat membantu mengurangi bias dari proses perekrutan, diversifikasi kolam bakat, dan memantau keberagaman dan inklusi di seluruh organisasi. Selain itu, kami berkontribusi pada Indeks Mobilitas Sosial Global baru Forum pada tahun 2020, yang memberikan wawasan tentang kondisi untuk memutuskan hubungan antara latar belakang sosio-ekonomi dan hasil individu dalam kehidupan. Kami belajar tentang pentingnya kemajuan sosial dan bangga telah berkontribusi pada pekerjaan kami ke Forum untuk lebih lanjut mengembangkan inisiatif DEI dengan bantuan teknologi untuk masa depan.

Bagaimana Knockri menggunakan AI untuk memungkinkan pemberi kerja mengatasi bias tidak sadar selama proses perekrutan?

Knockri telah menggabungkan Psikologi I/O dan pembelajaran mesin untuk membantu mengidentifikasi perilaku yang terkait dengan keterampilan tertentu yang diperlukan untuk pekerjaan tertentu. Alih-alih fokus pada cara seseorang berbicara, penampilan, jenis kelamin, atau asal mereka, kami fokus pada keterampilan yang mereka bawa ke meja. Dengan Knockri, kesan pertama tidak terlalu penting seperti dalam wawancara tradisional – itu semua tentang keterampilan penting yang dapat Anda bawa ke meja untuk menjadi yang terbaik dalam pekerjaan. Bahkan, kami telah membuatnya mungkin untuk memilih kandidat yang tepat tanpa harus melihat namanya!

Apakah Anda dapat mendefinisikan apa yang membuat sistem AI etis dan bagaimana Knockri dapat menghindari bias dalam platform AI-nya?

AI adalah alat yang kuat secara umum dan dapat digunakan untuk baik dan buruk. Ini juga merupakan sistem yang insinyur, seperti saya, lebih memahami daripada orang memahami orang. Kami memiliki kontrol yang cukup atas bagaimana sistem berperilaku, dan ketika datang untuk membangun sistem etis, saya percaya bahwa selama motivasi berada di tempat yang tepat, lebih mudah untuk melatih model dengan cara yang positif. Dalam sistem AI, kami dapat mengontrol perilakunya dan membangun aturan dan proses tertentu untuk memastikan bahwa keputusan AI lebih etis daripada proses manusia yang terlatih. Dan itu tidak berhenti di situ. Selalu ada kesalahan dan titik buta yang mungkin Anda lewatkan ketika membangun sistem, tetapi di Knockri kami selalu memastikan bahwa hasilnya dilacak dan bahwa hasil kami selalu memberikan output yang benar. Dengan kritik yang ketat terhadap sistem, pengujian kami yang ekstensif melalui algoritma dapat mengidentifikasi jika kualitas tertentu sedang difavoritkan, dan secara algoritmik memperbaikinya untuk memberikan transparansi.

Dari mana Knockri mendapatkan data pelatihan dan bagaimana memastikan data tersebut tidak bias secara tidak sengaja?

Sederhana saja, kami menggunakan data kami sendiri. Kami tidak mendapatkan data dari sumber terbuka yang tidak kami kontrol. Kami mengambil transkrip yang dikumpulkan dari asesmen yang dirancang oleh Psikolog I/O kami untuk memastikan pertanyaan dan keterampilan yang tepat diidentifikasi. Kami kemudian memeriksa anotasi untuk memastikan tidak ada bahasa yang difavoritkan – pada dasarnya kami memiliki kontrol penuh atas pengumpulan data kami. Ini memastikan bahwa data yang kami kumpulkan berkualitas tinggi dan hasil yang diberikan oleh algoritma kami lebih efektif. Karena kami ingin memastikan bahwa kami setia pada misi kami untuk fokus pada DEI, kami telah memperluas implementasi kami ke berbagai bidang, yang berarti kami bekerja di berbagai geografi, posisi pekerjaan, dan industri untuk mengumpulkan set data yang beragam. Dengan memiliki data yang lebih beragam, kami dapat yakin bahwa itu kurang bias.

Apakah ada yang lain yang ingin Anda bagikan tentang Knockri?

Ada beberapa hal yang ingin saya bagikan. Pertama, tentang Psikologi I/O. Seringkali orang menganggap AI menakutkan, terutama karena telah berkembang selama beberapa tahun terakhir. Namun, kami menggabungkan ilmu pengetahuan lama Psikologi I/O – studi tentang perilaku manusia – untuk mengemudi teknologi kami. Kami benar-benar mengirimkan Psikologi I/O pada skala besar dengan bantuan pembelajaran mesin untuk mengurangi bias dalam praktik perekrutan. Akhirnya, DEI tidak hanya dimulai dan diakhiri dengan pelanggan kami. Di Knockri, kami menghargai DEI sebanyak mereka yang datang kepada kami, yang kami banggakan dalam organisasi kami sendiri. Sebagai perusahaan yang bersemangat tentang DEI, kami mendorong Anda untuk melakukan bagian Anda dalam mengurangi bias bagi mereka yang secara historis mungkin tidak memiliki banyak kesempatan di pasar kerja. Seperti yang saya katakan sebelumnya, tindakan berbicara lebih keras daripada kata-kata.