Hari Kolam adalah CEO dan Co-founder Findem – Seri Wawancara

Sebagai CEO dan co-founder Findem, Hari bertanggung jawab untuk mengarahkan arah dan pertumbuhan strategis perusahaan, serta mengawasi operasional sehari-harinya. Ia adalah seorang wirausaha serial dan teknolog yang berpengalaman, dengan hampir dua dekade pengalaman membangun perusahaan dan menciptakan solusi teknologi yang inovatif.

Hari sebelumnya adalah co-founder dan CTO Instart, di mana ia memimpin visi teknis perusahaan dan menerjemahkan kebutuhan pelanggan menjadi solusi yang dapat diwujudkan dan inovatif. Selama waktu di Instart, ia menjadi co-penulis lebih dari 50 paten.

Hari juga pernah menjabat posisi teknis senior di Aster Data, di mana ia bekerja pada semua fitur di seluruh tumpukan pengembangan, serta di Solaris Cluster group di Sun, di mana ia berkontribusi pada modul perangkat lunak yang kritis.

Anda telah menjadi wirausaha yang sukses dengan meluncurkan dua startup. Bisakah Anda membahas momen eureka di startup pertama Anda, Instart, ketika Anda menyadari bahwa menskalakan tim adalah masalah besar bagi kebanyakan wirausaha?

Itu tidak hanya satu, tetapi lebih seperti kombinasi dari beberapa pengalaman yang berbeda. Kami mencapai titik di Instart di mana kami berada pada jalur pertumbuhan yang sangat cepat, termasuk memperluas perusahaan secara internasional, dan itu mempresentasikan sebuah set tantangan yang unik. Sekarang, kami berusaha untuk membangun tim yang luar biasa yang benar-benar beragam, dan melakukan itu dalam waktu yang singkat dan di seluruh perbatasan benua. Ketika kami bersaing dengan startup lain untuk mendapatkan bakat dan bergegas untuk menskalakan tim, kami akhirnya membuat beberapa keputusan perekrutan yang buruk, yang memperlambat kami dan menciptakan banyak frustrasi. Hambatan lainnya datang ketika kami mencoba untuk mengkomunikasikan daftar keinginan karyawan kami kepada perekrut. Prosesnya sangat rentan terhadap kesalahan, dan kami menemukan diri kami berkompromi banyak kali pada keputusan perekrutan yang tepat dalam semangat untuk menyelesaikan dengan cepat. Ini adalah pelajaran yang sulit dan menantang hampir semua wirausaha, tetapi saya bersyukur bahwa mereka memicu ide dan membangkitkan api yang mengarah pada Findem.

Bisakah Anda membahas cerita tentang meluncurkan Findem?

Findem sebenarnya adalah hasil langsung dari kesalahan yang saya buat dalam perekrutan dan menskalakan tim lebih awal dalam karir saya. Sebagai seorang wirausaha, membangun tim yang luar biasa adalah faktor paling penting dalam kesuksesan bisnis. Ini juga sangat sulit. Sebagai seseorang dengan latar belakang teknis, saya tertarik untuk memecahkan beberapa masalah yang paling sulit yang dapat memiliki dampak terbesar, dan saya termotivasi oleh tantangan ini. Menemukan kandidat yang tepat yang dapat bergabung dengan budaya perusahaan dan memiliki kompetensi yang diperlukan untuk melakukan pekerjaan itu jauh lebih sulit daripada yang terdengar.

Secara tradisional, satu-satunya cara untuk memecahkan masalah penskalan bakat adalah melalui kekuatan bruto, bersama dengan elemen manusia – dan prosesnya dipenuhi dengan kesalahan, bias, dan ketidakefisienan. Ketika saya memeriksanya lebih lanjut, itu terpukul pada saya bahwa ini sebenarnya adalah masalah data pada intinya, dan cara yang benar untuk memecahkannya adalah dengan mendekatinya seperti masalah data. Dengan menggunakan AI dan analitik yang mendalam, kami telah membawa pendekatan baru yang sukses untuk proses ini dengan memungkinkan pemimpin HR untuk mencari kandidat berdasarkan atribut yang diinginkan daripada dengan kata kunci atau judul pada resume. Perusahaan tertarik pada perekrutan berbasis data karena lebih efisien, mengurangi biaya, meningkatkan kesetaraan, dan menghasilkan kandidat yang lebih baik. Findem dimulai sebagai proyek passion dan sekarang kami berkembang, terutama di antara perusahaan yang mengalami lebih banyak kesulitan, sakit, dan biaya perekrutan daripada rekan-rekan yang lebih kecil.

Seberapa pentingkah data dalam perekrutan?

Data sangat penting dalam membuat keputusan perekrutan yang efektif. Misalnya, ketika perusahaan berusaha untuk membangun tim yang lebih beragam, pelacakan data karyawan dan kandidat sering kali menjadi pemikiran yang terlambat. Namun, sangat penting untuk memulai inisiatif keberagaman, kesetaraan, dan inklusi (DE&I) dengan transparansi tentang keadaan data-informasi organisasi saat ini – analitik dapat menunjukkan semua hal mulai dari keberagaman kepemimpinan, bagaimana Anda telah melacak keberagaman selama lima tahun terakhir, diskrepansi kompensasi, hingga tingkat perputaran karyawan yang beragam. Penting untuk dicatat bahwa pelacakan data harus diperluas tidak hanya pada gender dan ras, tetapi juga faktor lain seperti usia, agama, disabilitas, dan layanan militer. Ketika Anda memiliki data tersebut, Anda dapat mulai memetakan tujuan dan benar-benar bekerja menuju budaya yang beragam dan inklusif.

Juga, ketika datang untuk membangun budaya yang beragam dan inklusif melalui perekrutan, sangat penting untuk memantau pipa bakat untuk memastikan Anda mengembangkan keberagaman dari awal pencarian kandidat. Ini tidak mungkin tanpa data yang tepat.

Analitik pipa juga kunci untuk memahami apa yang berhasil atau tidak dalam upaya perekrutan keberagaman. Seberapa cepat kandidat yang beragam direkrut? Mana recruiter yang benar-benar memindahkan jarum dalam mengisi pipa dengan kandidat yang beragam? Apakah Anda mengambil sumber daya dari daerah geografis di mana ada persentase yang lebih tinggi dari kandidat yang beragam? Data dapat memberikan jawaban untuk semua pertanyaan ini yang tidak akan Anda ketahui sebaliknya.

Data juga ada di inti analitik prediktif, di mana data historis digunakan untuk menemukan bakat yang akan unggul dalam perusahaan Anda. Analitik prediktif dapat memberitahu Anda seberapa mungkin seorang kandidat akan berkinerja baik dalam peran tertentu, risiko perputaran mereka, jika mereka akan berhasil dalam posisi jarak jauh, dan informasi lain yang dapat membantu Anda menemukan kandidat yang paling mungkin berkembang.

Apa saja sumber data yang dikumpulkan oleh Findem?

Findem mengumpulkan semua data orang yang tersedia secara publik, yang diverifikasi dan di-triangulasi melintasi beberapa sumber, untuk tujuan merekam dan mempelajari atribut potensial kandidat. Kami memiliki perpustakaan lebih dari 1 juta atribut untuk setiap individu. Kami dapat memperkaya data ini dan menemukan atribut baru jika pelanggan kami memilih untuk mengintegrasikan alat HR internal mereka dengan Findem. Beberapa contoh informasi publik yang kami kumpulkan termasuk data Sensus, data kategori produk, data keuangan perusahaan, data pasar, paten dan publikasi data, data pendidikan, dan data produktivitas dan keterampilan.

Bagaimana cara terbaik bagi perekrut untuk menggunakan platform Findem untuk mencocokkan dengan kandidat ideal?

Untuk mencocokkan dengan kandidat ideal – baik mereka aktif atau pasif – perekrut dapat menggunakan platform kami untuk mencari mereka berdasarkan kombinasi dari lebih dari 1 juta atribut. Atribut dapat bersifat nyata, seperti apakah seseorang perempuan, mantan pendiri atau bekerja untuk startup yang didanai VC teratas, serta abstrak, seperti apakah seseorang memiliki semangat wirausaha atau merupakan seorang pemimpin. Atribut-atribut ini memberikan gambaran yang terinformasi tentang setiap individu dan dapat digunakan untuk menemukan kecocokan yang tepat untuk mengisi posisi yang terbuka.

Atribut dapat dicocokkan melintasi karyawan internal, profil ATS yang diperkaya dengan informasi terbaru, dan kandidat eksternal. Biasanya, perusahaan memulai dengan profil kandidat ideal dan membangun kolam bakat dari setiap orang yang mencocokkan atribut kandidat ideal tersebut, meskipun beberapa memilih untuk membangun pencarian atribut dari awal.

Satu pendekatan unik lain yang dapat mereka ambil adalah menganalisis atribut dari seseorang yang merupakan karyawan bintang – mereka bisa berada di dalam atau di luar perusahaan yang merekrut – dan kemudian merancang pencarian untuk kandidat yang pada dasarnya merupakan klon dari mereka, yang berarti mereka juga memiliki atribut-atribut yang sama. Misalnya, jika mereka tahu seseorang yang unggul dalam bekerja jarak jauh, setia, dan pernah menjadi CMO di perusahaan yang berhasil diakuisisi, perekrut dapat dengan mudah mencari di platform kami untuk sekumpulan kandidat yang memiliki atribut yang sama.

Bagaimana Findem menghindari bias gender atau etnis yang tidak disengaja dari proses pembelajaran mesin?

Bias yang tidak disengaja yang diperkenalkan tanpa visibilitas ke distribusi bakat – yaitu keberagaman – ketika memilih lokasi atau atribut tertentu untuk dicari adalah sumber bias tidak sadar. Findem menyediakan ringkasan agregat dari distribusi bakat secara dinamis berdasarkan lokasi dan atribut pencarian yang berbeda dan memberikan visibilitas ini kepada tim HR.

Kami juga mengurangi bias-bias ini melalui pencarian berbasis atribut yang dapat dilakukan tanpa keterlibatan manusia, dengan mengaburkan informasi PII kandidat saat melakukan tinjauan manual, dan dengan secara otomatis menambahkan bobot ke pipa untuk memastikan bahwa pipa tersebut seberagam mungkin.

Salah satu konsep menarik adalah bagaimana Findem memungkinkan perekrut untuk menemukan atribut baru untuk pencarian bakat. Bagaimana proses ini bekerja?

Findem memungkinkan atribut baru ditemukan dengan beberapa cara. Satu cara adalah dengan melihat perusahaan lain dan orang-orang yang mereka rekrut pada waktu yang berbeda. Misalnya, jika sebuah perusahaan berencana untuk mengangkat putaran Seri B atau go public, mereka mungkin ingin memahami bagaimana perusahaan yang sangat sukses dalam upaya serupa tersebut dikelola. Platform kami memungkinkan perekrut untuk melihat atribut orang-orang tersebut dan menggunakan atribut-atribut tersebut dalam pencarian bakat mereka sendiri.

Serupa dengan itu, Anda dapat melakukan ini dengan karyawan bintang Anda sendiri dan sistem internal. Memungkinkan untuk menggunakan sistem HRIS internal Anda untuk membedakan kinerja terbaik Anda, dan kemudian Anda dapat mengidentifikasi atribut yang umum bagi mereka dan menggunakan atribut-atribut tersebut untuk memasukkan pencarian di masa depan.

Apakah ada yang ingin Anda bagikan tentang Findem?

Salah satu fokus utama kami saat ini adalah memenuhi visi kami untuk membuat solusi sumber daya manusia kami menjadi sepenuhnya layanan mandiri. Sejak hari pertama, kami bertujuan untuk membangun platform yang sederhana enough untuk digunakan oleh siapa saja dalam fungsi HR, dan kami membuat kemajuan besar saat ini dalam mencapai tonggak tersebut.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi Findem.