Faisal Ahmed. Co-Fondatore e CTO di Knockri – Serie di Interviste

Faisal Ahmed è un leader tecnologico e un appassionato di prodotti con una passione per il deep learning e l’AI, con la capacità di progettare e sviluppare soluzioni tecnologiche complesse per problemi quotidiani. È un ingegnere informatico che ha completato il suo Master in Informatica e Design presso l’Università di Toronto e ha più di 8 anni di esperienza nel settore come ingegnere software per Sony Corp India e CPPIB Canada.

È sia il Co-Fondatore che il CTO di Knockri, una piattaforma di valutazione delle competenze comportamentali che migliora la diversità senza impattare sulla prestazione lavorativa o sull’efficienza delle assunzioni.

Potresti definire l’origine del nome Knockri e perché è stato scelto?

Esistono due origini etimologiche per il nome Knockri. In primo luogo, abbiamo utilizzato la parola “Knock” per riferirci al bussare alla porta delle opportunità. La seconda, molto legata alla mia, a Maaz e a Jahanzaib, è la parola “Knockri”, che significa “lavoro” per oltre un miliardo di persone in molte lingue dell’Asia meridionale.

Potresti condividere la storia di come Knockri è nata da un’esperienza personale nel processo di assunzione?

L’idea di Knockri è nata nel 2016, quando il nostro CEO, Jahanzaib, ha avuto difficoltà a trovare lavoro a causa del suo nome. Dopo che Maaz gli ha suggerito di anglicizzare il suo nome sui curriculum, Jahanzaib ha ricevuto più offerte di lavoro. È stato un cambiamento apparentemente minore, ma ha fatto una grande differenza. Notando questa parte significativamente difettosa del processo di reclutamento, ci siamo uniti per sviluppare una soluzione con l’aiuto della tecnologia. È qui che sono entrato in scena. In collaborazione con Jahanzaib e Maaz, ho voluto utilizzare la tecnologia per livellare il campo per i candidati. Poiché l’AI era ancora nella sua infanzia all’epoca, sapevo che sarebbe stato un progetto ambizioso, ma la sfida mi ha fatto voler affrontarlo ancora di più. Abbiamo visto il potenziale dell’apprendimento automatico per ridurre le barriere per i candidati già nel 2016 e sono stato entusiasta di risolvere il problema dei pregiudizi nelle assunzioni da allora.

Perché la maggior parte delle attuali formazioni sulla diversità, l’equità e l’inclusione (DEI) sta fallendo sia per le aziende che per la società in generale?

La formazione DEI sta fallendo perché la motivazione dell’azienda potrebbe non essere nel posto giusto. Esistono motivazioni politiche e metriche che non portano a un vero cambiamento e causano ulteriori divisioni nei pregiudizi. Scrivere una dichiarazione di intenti e imporre una formazione sui pregiudizi diretta dall’azienda, dove le motivazioni si basano solo sul “farlo perché dobbiamo”, non fa la differenza. Le azioni parlano molto più forte delle parole e avere motivazioni per i giusti motivi, come la produttività o i punti di vista diversi tra i dipendenti per il successo dell’azienda, renderà la formazione molto più efficace.

Sei stato in precedenza un membro nominato del Consiglio globale dell’Equality and Inclusion del World Economic Forum, cosa ha comportato questo ruolo e cosa hai imparato da questa esperienza?

Durante il nostro lavoro con il World Economic Forum, abbiamo contribuito al Toolkit DEI 4.0 per leader per accelerare i progressi sociali nel futuro del lavoro. Il rapporto esplora le opportunità pratiche e i rischi che le tecnologie in rapida evoluzione rappresentano per gli sforzi di diversità, equità e inclusione. Descrive inoltre come la tecnologia possa aiutare a ridurre i pregiudizi dai processi di reclutamento, diversificare i bacini di talenti e misurare la diversità e l’inclusione tra le organizzazioni. Inoltre, abbiamo contribuito al nuovo Global Social Mobility Index 2020 del Forum, che fornisce informazioni sulla condizione per rompere il legame tra background socio-economico e risultati individuali nella vita. Abbiamo imparato l’importanza dei progressi sociali e siamo orgogliosi di aver contribuito al nostro lavoro al Forum per promuovere le iniziative DEI con l’aiuto della tecnologia per il futuro.

Come Knockri utilizza l’AI per consentire ai datori di lavoro di superare i pregiudizi inconsci durante il processo di assunzione?

Knockri ha combinato la psicologia I/O e l’apprendimento automatico per aiutare a identificare i comportamenti legati a specifiche competenze richieste per determinati lavori. Invece di concentrarsi su come una persona parla, sembra, il suo genere o da dove viene, ci concentriamo sulle competenze che porta in tavola. Con Knockri, le prime impressioni non contano quanto in un’intervista tradizionale: conta solo quali sono le competenze importanti che puoi portare in tavola per essere il migliore nel tuo lavoro. In realtà, abbiamo reso possibile scegliere il candidato giusto senza neanche vedere il suo nome!

Potresti definire, secondo la tua opinione, cosa rende un sistema AI etico e come Knockri è in grado di evitare i pregiudizi nella sua stessa piattaforma AI?

L’AI è uno strumento potente in generale e può essere utilizzato sia per il bene che per il male. È anche un sistema che gli ingegneri, come me, capiscono meglio di quanto le persone capiscano le persone. Abbiamo un controllo significativo su come si comporta il sistema e, quando si tratta di costruire sistemi etici, credo che finché le motivazioni sono nel posto giusto, sia più facile addestrare i modelli in modo positivo. In un sistema AI, possiamo controllare il suo comportamento e costruire all’interno regole e processi specifici per garantire che la presa di decisioni dell’AI sia più etica dei processi umani addestrati. E non si ferma lì. Ci sono sempre errori e punti ciechi che potresti trascurare quando costruisci un sistema, ma a Knockri ci assicuriamo sempre che i risultati vengano tracciati e che i nostri risultati diano sempre gli output corretti. Con una critica approfondita del sistema, il nostro test estensivo attraverso algoritmi può identificare se alcune qualità vengono favorite e può correggere algoritmicamente per darci trasparenza.

Dove Knockri ottiene i dati di addestramento e come assicura che questi dati non siano involontariamente distorti?

Semplicemente, utilizziamo i nostri dati. Non otteniamo dati da fonti aperte che non possiamo controllare. Prendiamo trascrizioni raccolte da valutazioni che sono state progettate dai nostri psicologi I/O per assicurarsi che le domande giuste e le competenze vengano identificate. Quindi, verifichiamo le annotazioni per assicurarci che non venga favorito alcun linguaggio: fondamentalmente, abbiamo il pieno controllo sulla nostra raccolta di dati. Ciò garantisce che i dati che raccogliamo siano di alta qualità e che i risultati che l’algoritmo ci fornisce siano molto più efficaci. Poiché vogliamo essere fedeli alla nostra missione di essere focalizzati sulla DEI, abbiamo esteso la nostra implementazione a vari campi, il che significa che lavoriamo in diverse geografie, posizioni lavorative e settori per raccogliere un insieme di dati ben rotondo. Avere dati più diversificati ci consente di essere sicuri che siano meno distorti.

C’è qualcos’altro che vorresti condividere su Knockri?

Ci sono un paio di cose che vorrei condividere. La prima riguarda la psicologia I/O. Spesso le persone pensano che l’AI sia intimidatoria, soprattutto poiché è stata sviluppata negli ultimi anni. Tuttavia, stiamo unendo la scienza vecchia della psicologia I/O – lo studio del comportamento umano – per guidare la nostra tecnologia. In realtà, stiamo fornendo la psicologia I/O su larga scala con l’aiuto dell’apprendimento automatico per ridurre i pregiudizi nelle pratiche di reclutamento. Infine, la DEI non inizia e non finisce solo con i nostri clienti. A Knockri, valorizziamo la DEI tanto quanto coloro che vengono da noi, di cui ci vantiamo all’interno della nostra stessa organizzazione. Come azienda appassionata di DEI, ti incoraggiamo a fare la tua parte per ridurre i pregiudizi per coloro che storicamente potrebbero non aver avuto molte opportunità nel mercato del lavoro. Come ho detto prima, le azioni parlano più forte delle parole.