פייסל אחמד. מייסד שותף ו-CTO בחברת Knockri - סדרת ראיונות

פייסל אחמד הוא מוביל טכנולוגיה וחובב מוצר עם תשוקה ללמידה עמוקה ובינה מלאכותית, עם יכולת לתכנן ולפתח פתרונות טכנולוגיים מורכבים לבעיות יומיומיות. הוא מהנדס מחשבים שסיים את התואר השני שלו במערכות מידע ועיצוב באוניברסיטת טורונטו ויש לו יותר מ-8 שנות ניסיון בתעשייה כמהנדס תוכנה שעובד עבור חברת Sony Corp הודו, ו- CPPIB קנדה.

הוא גם המייסד וה-CTO של נוקרי, פלטפורמה להערכת כישורים התנהגותיים המשפרת את הגיוון מבלי להשפיע על ביצועי העבודה או יעילות העסקה.

האם תוכל להגדיר את מקור השם נוקרי ומדוע הוא נבחר?

ישנם שני מקורות אטימולוגיים לשם קנוקרי. ראשית, השתמשנו במילה 'דפיקה' כדי להתייחס לדפיקה על דלת ההזדמנות. השנייה, שקשורה מאוד למורשת שלי, של מעז ושל ג'הנזאייב, היא המילה 'נוקרי', שפירושה 'עבודה' ליותר ממיליארד אנשים בשפות רבות בדרום אסיה.

האם תוכל לשתף את סיפור ההתחלה של נוקרי וכיצד הוא נוצר מחוויה אישית בתהליך הגיוס?

הרעיון של נוקרי יצא לפועל ב-2016 כאשר למנכ"ל שלנו, ג'הנזאייב, היה זמן מאתגר למצוא עבודה בגלל שמו. לאחר שמעז הציע לו לזרז את שמו בקורות החיים, הוצעו לג'הנזאייב הזדמנויות תעסוקה נוספות. זה היה שינוי מינורי לכאורה, אבל הוא עשה את העולם הבדל. כששמנו לב לחלק הפגום הזה בתהליך הגיוס, התכנסנו לפתח פתרון עם שימוש בטכנולוגיה. שם נכנסתי לתמונה. בשיתוף עם ג'הנזאיב ומעז, רציתי להשתמש בטכנולוגיה כדי ליישר את מגרש המשחקים של המועמדים. מכיוון שבינה מלאכותית הייתה בחיתוליו באותה תקופה, ידעתי שזה יהיה פרויקט שאפתני לקחת על עצמי, אבל האתגר גרם לי לרצות להתמודד עם זה אפילו יותר. ראינו את הפוטנציאל של למידת מכונה להפחית חסמים עבור מועמדים כבר ב-2016, ומאז אני נרגש לפתור את בעיית הטיית העסקה.

מדוע רוב ההכשרה הנוכחית בנושא גיוון, שוויון והכללה (DEI) נכשלת הן בחברות והן בחברה בכלל?

הכשרת DEI נכשלת כי ייתכן שהמוטיבציה של החברה לא נמצאת במקום הנכון. יש מניעים פוליטיים ומונעי מדדים שפשוט לא מחוקקים שינוי אמיתי וגורמים לפערים גדולים יותר בהטיות. כתיבת הצהרת משימה ואכיפת הדרכה מוטה מכוונת תאגיד, שבה המוטיבציות הן אך ורק "לעשות את זה כי אנחנו חייבים" לא משנה. פעולות מדברות הרבה יותר חזק ממילים, והנעה מהסיבות הנכונות, כגון פרודוקטיביות או נקודות מבט מגוונות בקרב העובדים שלך להצלחת החברה, תהפוך את ההדרכה להרבה יותר יעילה.

בעבר היית חבר במועצה העולמית לשוויון והכלה של הפורום הכלכלי העולמי, מה כלל תפקיד זה ומה למדת מהניסיון הזה?

במהלך עבודתנו עם הפורום הכלכלי העולמי, תרמנו ל-Diversity, Equity and Inclusion 4.0 Toolkit עבור מנהיגים כדי להאיץ את ההתקדמות החברתית בעתיד העבודה. הדו"ח בוחן את ההזדמנויות והסיכונים המעשיים שמייצגות טכנולוגיות המתפתחות במהירות עבור מאמצי גיוון, שוויון והכלה. הוא גם מתאר כיצד טכנולוגיה יכולה לסייע בהפחתת הטיות מתהליכי גיוס, לגוון את מאגרי הכישרונות ולתקן גיוון והכלה בין ארגונים. בנוסף לכך, תרמנו לאינדקס הניידות החברתית העולמית החדש של הפורום 2020, המספק תובנה לגבי התנאי לשבירת הקשר בין הרקע הסוציו-אקונומי לבין התוצאות של הפרט בחיים. למדנו את החשיבות של הקידמה החברתית וגאים על תרמנו את עבודתנו לפורום לקידום יוזמות DEI בעזרת טכנולוגיה לעתיד.

כיצד משתמש Knockri ב-AI כדי לאפשר למעסיקים להתגבר על הטיה לא מודעת במהלך תהליך הגיוס?

נוקרי התחתנה עם פסיכולוגיית I/O ולמידת מכונה כדי לסייע בזיהוי התנהגויות הקשורות למערכות מיומנויות ספציפיות הנדרשות לעבודות מסוימות. במקום להתמקד באופן שבו אדם מדבר, נראה, מינו או מאיפה הוא בא, אנו מתמקדים במיומנויות שהוא מביא לשולחן. עם נוקרי, הרושם הראשוני לא חשוב כמו בראיון מסורתי - זה כל הכישורים החשובים שאתה יכול להביא לשולחן כדי להיות הטובים ביותר בעבודה. למעשה, אפשרנו לבחור את המועמד המתאים אפילו מבלי לראות את שמו!

האם אתה יכול להגדיר לדעתך מה מייצר מערכת AI אתית וכיצד Knockri מסוגלת להימנע מהטיה בפלטפורמת AI משלה?

AI הוא כלי רב עוצמה באופן כללי וניתן להשתמש בו לטוב ולרע. זו גם מערכת שמהנדסים, כמוני, מבינים טוב יותר מאשר אנשים מבינים אנשים. יש לנו שליטה ניכרת על איך המערכת מתנהגת, וכשזה מגיע לבניית מערכות אתיות, אני מאמין שכל עוד המוטיבציות נמצאות במקום הנכון, קל יותר לאמן את המודלים בצורה חיובית. במערכת בינה מלאכותית, אנו יכולים לשלוט בהתנהגות שלה ולבנות בתוך כללים ותהליכים ספציפיים כדי להבטיח שקבלת ההחלטות של ה-AI תהיה אתית יותר מתהליכים אנושיים מאומנים. וזה לא נעצר רק שם. תמיד יש שגיאות ונקודות עיוורון שאתה עלול להתעלם מהם בעת בניית מערכת, אבל ב- Knockri אנחנו תמיד מוודאים שהתוצאות נמצאות במעקב ושהתוצאות שלנו תמיד נותנות את התפוקות הנכונות. עם ביקורת קשה על המערכת, הבדיקה המקיפה שלנו באמצעות אלגוריתמים יכולה לזהות אם תכונות מסוימות זוכות להעדפה, ולתקן זאת באופן אלגוריתמי כדי לתת לנו שקיפות.

מהיכן מקורו של Knockri לנתוני האימון ומבטיח שהנתונים הללו אינם מוטים שלא בכוונה?

במילים פשוטות, אנו משתמשים בנתונים שלנו. אנחנו לא מקור נתונים ממקורות פתוחים שאין לנו שליטה עליהם. אנו לוקחים תמלילים שנאספים מהערכות שתוכננו על ידי פסיכולוגי ה-I/O שלנו כדי להבטיח שהשאלות והמיומנויות הנכונות מזוהות. לאחר מכן אנו מבקרים את ההערות כדי לוודא שאין שפה מועדפת - בעצם אנחנו לוקחים שליטה מלאה על איסוף הנתונים שלנו. זה מבטיח שהנתונים שאנו אוספים יהיו איכותיים והתוצאות שהאלגוריתם נותן לנו יעילות הרבה יותר. מכיוון שאנחנו רוצים להיות בטוחים שאנחנו נאמנים למשימה שלנו להיות ממוקדים ב-DEI, הרחבנו את היישום שלנו לתחומים שונים, מה שאומר שאנחנו עובדים על פני גיאוגרפיות שונות, עמדות עבודה ותעשיות שונות כדי לאסוף סט נתונים מעוגל היטב. על ידי נתונים מגוונים יותר, אנו יכולים להיות בטוחים שהם פחות מוטים.

האם יש משהו נוסף שתרצה לחלוק על נוקרי?

יש כמה דברים שאני רוצה לשתף. הראשון הוא על פסיכולוגיית I/O. לעתים קרובות אנשים מניחים שבינה מלאכותית מפחידה, במיוחד כשהיא מתפתחת במהלך השנים האחרונות. עם זאת, אנו מפגישים את המדע העתיק של פסיכולוגיית I/O - חקר ההתנהגות האנושית - כדי להניע את הטכנולוגיה שלנו. באמת, אנחנו מספקים פסיכולוגיית I/O בקנה מידה בעזרת למידת מכונה כדי להפחית הטיה בפרקטיקות הגיוס. לבסוף, DEI לא רק מתחיל ונגמר עם הלקוחות שלנו. בנוקרי, אנו מעריכים את DEI לא פחות מאלה שמגיעים אלינו, שאנו מתגאים בו בתוך הארגון שלנו. כחברה שמתלהבת מ-DEI, אנו מעודדים אותך לעשות את חלקך בהפחתת ההטיה עבור אלה שבאופן היסטורי אולי לא היו להם כל כך הרבה הזדמנויות בשוק העבודה. כמו שאמרתי קודם, מעשים מדברים חזק יותר ממילים.