Ilit Raz, Fondatrice e Amministratore Delegato di Joonko – Serie di Interviste

Ilit Raz è la fondatrice e amministratore delegato di Joonko, una piattaforma che aiuta le aziende ad applicare l’intelligenza artificiale alla loro strategia di sourcing della diversità. Oggi la sua azienda lavora con Adidas, American Express (AXP ), Crocs e PayPal. Ha raccolto oltre 38,5 milioni di dollari e l’azienda è cresciuta del 500% per due anni consecutivi.

Cosa ti ha inizialmente attratto verso l’informatica?

La tecnologia è una delle industrie più grandi e di maggior successo in Israele, quindi sono sempre stata esposta all’industria in un modo o nell’altro durante la mia vita. Quando sono entrata nell’esercito, ho avuto l’opportunità di lavorare in un’unità tecnologica dove ho gestito lo sviluppo di software di sicurezza e ho trascorso del tempo imparando l’informatica. Da lì sono stata conquistata e ho capito che volevo perseguirla come carriera una volta uscita dall’esercito.

Quando sei stata esposta per la prima volta a vari gap nell’industria, come ad esempio il divario salariale e di promozione?

Durante i miei primi due anni di lavoro in aziende private di software, non ero personalmente consapevole dei pregiudizi che le donne affrontavano. Poi, ho iniziato a creare una rete di contatti con tecnologi che casualmente erano donne. Mi sono resa rapidamente conto di quanto grande fosse il problema dopo aver ascoltato le storie che queste donne condividevano su come venivano ignorate, trascurate o non ricevevano credito per le loro idee.

Puoi condividere la storia di come è nata Joonko?

Ho una laurea in informatica e una formazione in ingegneria del software e NLP. Ho personalmente sperimentato sia pregiudizi inconsci che consapevoli attraverso il mio ambiente professionale, e un gruppo di product manager donne di cui facevo parte mi ha anche esposto a problemi di lavoro che andavano oltre i semplici gap salariali. Ciò include riunioni programmate quando le donne o i genitori dovevano lasciare il lavoro o assistere a chi aveva il permesso di parlare o presentare durante le riunioni. Sebbene queste istanze possano sembrare minori, sono significative e influenti quando sei la persona che ne è colpita.

Sono arrivata a capire che questo era un problema più ampio, quindi ho deciso di utilizzare la mia formazione tecnica – ho una laurea in informatica e una formazione in ingegneria del software e NLP – e di affrontarlo direttamente creando una nuova soluzione tecnologica, ed è così che Joonko è nata.

Come Joonko individua il pool di talenti di candidati provenienti da background diversi e sottorappresentati?

Il nostro algoritmo proprietario utilizza prima l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale per scansionare i dati pubblici sui candidati che ci vengono segnalati. Cerchiamo dati che validino se qualcuno si identifica come sottorappresentato. Ad esempio, se una persona ha pronomi “lei/lei” sul suo profilo LinkedIn, possiamo inferire che potrebbe identificarsi come donna e assegnare quel punto di dati. Se il profilo della persona raccoglie abbastanza punti, la invitiamo a unirsi alla nostra rete di talenti, e una volta iscritta, validano ulteriormente la nostra ipotesi dicendoci come si identificano.

Come Joonko valuta poi questo talento?

Utilizziamo una combinazione di tocco umano e tecnologia per abbinare i candidati con le posizioni aperte che sono adatte. Inizialmente, ogni candidato che si unisce alla nostra rete è stato segnalato dal team di assunzione con cui ha recentemente sostenuto un colloquio, ma non è stato assunto. I team di assunzione segnalano solo candidati che sono arrivati al turno finale, assicurandosi così che siano candidati di alta qualità. Da lì, utilizziamo l’elaborazione del linguaggio naturale per abbinare il candidato con l’azienda e il ruolo che è la scelta giusta. Raccogliamo parole chiave dal loro curriculum e dal ruolo per cui hanno originariamente sostenuto un colloquio, quindi le confrontiamo con i lavori pubblicizzati sulla nostra piattaforma. La maggior parte dei modelli utilizza solo due set di dati, quindi utilizzarne tre aumenta la nostra capacità di fare la scelta giusta.

Come Joonko aiuta le aziende a trattenere questo talento?

Aiutiamo le aziende a trattenere il talento durante il processo di assunzione integrandoci con il sistema di tracciamento dei candidati. La nostra integrazione ci consente di estrarre dati, in forma aggregata, su quanto lontano i candidati Joonko arrivino nel processo di selezione. Ogni volta che vediamo un calo in confronto ai candidati non Joonko, lavoriamo con le aziende per migliorare l’abbinamento o il loro processo di assunzione.

Quali sono altri modi in cui Joonko utilizza l’intelligenza artificiale nel suo processo di assunzione o di abbinamento?

Utilizziamo la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale per determinare se un candidato si identifica come sottorappresentato. Utilizziamo l’elaborazione del linguaggio naturale per abbinare i candidati con i ruoli nel nostro pool e utilizziamo l’apprendimento automatico per migliorare il processo di abbinamento mentre i candidati selezionano i ruoli che li interessano. Infine, l’abbinamento e la segnalazione sono automatizzati dall’inizio alla fine. I reclutatori non devono fare nulla fino a quando non decidono di intervistare un candidato segnalato da Joonko.

Puoi discutere i vantaggi di un pool di assunzione diversificato per evitare il pregiudizio dell’IA?

Il modo in cui lo vediamo è che più candidati sottorappresentati puoi attirare e intervistare, più dati puoi verificare per pregiudizi umani e tecnologici. Il pregiudizio, nella sua essenza, si verifica quando un modello (o una persona) è abituato a vedere dati simili ripetutamente. Quando investi pesantemente nella diversità dei candidati, puoi addestrare la tua tecnologia, e il team di assunzione che la utilizza, a contribuire alla diversità.

Quali sono altre ragioni per cui la diversità dovrebbe essere una priorità per le aziende?

Molte aziende si affidano tipicamente ai riferimenti per riempire i ruoli aperti, il che può portare a una forza lavoro omogenea. Credo che sia importante per le aziende mettere in luce i talenti trascurati – inclusi i “candidati argento” che sono arrivati alle fasi finali in aziende di alto livello ma non hanno ottenuto il lavoro.

Non solo dare priorità alla diversità e all’inclusione è obiettivamente la cosa giusta e equa da fare e una parte importante di una società equa e forward-thinking, ma è anche semplicemente buono per gli affari – le aziende che danno priorità a questi sforzi sono più produttive e di successo, mentre i dipendenti sono più felici e rimangono più a lungo.

Hai qualche consiglio finale per le donne che stanno considerando di entrare nel campo dell’informatica o dell’IA?

Trova comunità di donne a cui puoi rivolgerti quando le cose si fanno difficili. Il futuro dell’industria dell’intelligenza artificiale dipende dalla partecipazione delle donne, ma è attualmente dominata dagli uomini. Più velocemente puoi costruire una rete di donne che condividono le tue esperienze, più probabile è che tu sia sostenuta e prosperi nell’industria.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Joonko.