Alper Tekin, „Findem“ – interviu serijos vyriausiasis produktų pareigūnas

Anksčiau buvote serijinis verslininkas, kelių pradedančiųjų įmonių įkūrėjas ir generalinis direktorius. Kokie buvo didžiausi įdarbinimo iššūkiai, su kuriais susidūrėte?

Įdarbinimas buvo vienas iš sudėtingiausių mano verslumo kelionės aspektų. Kaip verslininkai, žinome, kad žmonės yra svarbesni už bet ką kitą, o tinkamos komandos sukūrimas yra svarbiausias bet kurio verslo vadovo darbas. Tačiau tikrai sunku skirti pakankamai laiko, reikalingo tinkamiems žmonėms surasti, kai vykdote tiek daug kitų verslo veiklų, susijusių su įmonės steigimu ir masto plėtra. Neturint objektyvių duomenų apie tai, kas yra ten, sunku rasti tinkamą žmonių grupę ir dar sunkiau žinoti, ar jiems gerai seksis jūsų organizacijoje.

Ar galėtumėte pasidalinti vizija, kaip Findem kuria savarankišką talentų platformą ateities HR komandai?

Talentų įgijimas yra sudėtingas darbas su šimtais užduočių, kurias atlieka dešimtys asmenybių, naudojant dešimtis taškų, kurie dažniausiai nesusikalba. Mūsų vizija yra pašalinti šį sudėtingumą derinant AI ir darbo eigos automatizavimą.

Mūsų pirmasis ir svarbiausias tikslas yra paremti talentų komandas automatizuojant kasdienes, pasikartojančias ir dažnai klaidas sukeliančias užduotis ir padėti žmonėms priimti greitesnius, geresnius ir teisingesnius sprendimus naudojant duomenis. Jau matome naudojimo atvejus, pavyzdžiui, didelė technologijų įmonė, kurioje jie naudojo aštuonias–10 sistemų vien tam, kad sukurtų talentų vamzdyną, ir kiekviena iš jų buvo naudojama tyliai. Vienai užduočiai atlikti prireikė 80–100 paspaudimų, o dabar naudodami autonomines programas tą pačią užduotį jie gali atlikti vienu paspaudimu.

Kaip ir beveik visose verslo funkcijose, talentų organizacijose pirmiausia bus pakeistas dirbtinis intelektas, o mūsų planas yra automatizuoti viską, ką galima automatizuoti, kad įdarbintojai ir kiti talentų specialistai galėtų išnaudoti visas savo galimybes. Savarankiškos programos iš pradžių vaidins pagrindinį vaidmenį planuojant, rengiant ir analizuojant, o vėliau apims visą talentų gyvavimo ciklą ir apims viską nuo darbo jėgos planavimo iki talentų telkimo iki karjeros plėtros ir perėjimo planavimo.

Findem analizuoja trilijonus duomenų taškų ir naudojasi vadinamaisiais 3D duomenimis, ar galėtumėte paaiškinti, kas yra 3D duomenys?

„Findem“ sunaudoja 1.6 trilijono duomenų taškų iš šimtų tūkstančių šaltinių, kad sukurtų visiškai naujus talentų duomenis, kurių niekur kitur nėra, ir laikui bėgant suteikia supratimą apie asmenį ir įmones, su kuriomis jis yra susijęs. „Findem“ naudoja šias tris duomenų dimensijas – žmonių ir įmonės duomenis per tam tikrą laiką – siekdama sujungti asmenines ir įmonės keliones ir sukurti patobulintus talentų profilius.

Pagalvokite apie tai taip: kiekvienas šiuolaikinėje darbo rinkoje dirbęs žmogus turi kelionę ir palieka skaitmeninį pėdsaką. Yra pavadinimai, darbo paaukštinimai, sertifikatai, kodo įnašai, leidiniai, socialiniai pranešimai ir kt. Panašiai ir įmonės turi kelionę. Jie turi tokią veiklą kaip finansavimo raundai, IPO ir finansinės ataskaitos, taip pat pareigybių aprašymai, organizacinės diagramos, įmonių apžvalgos ir vadovavimo profiliai – visi šie duomenys gali parodyti organizacijos vystymąsi ir pažangą.

Tradiciškai sprendimai dėl talentų buvo pagrįsti gyvenimo aprašymu, darbo paraiška ir (arba) „LinkedIn“ profiliu, kuriame pateikiama tik vienmatė asmens ir įmonės duomenų dalis. Tačiau sukūrėme platformą, kuri gali užfiksuoti tūkstančius duomenų taškų žmonių ir įmonės kelionių metu ir paversti juos labai patobulintu profiliu. Rezultatas yra išsamesnis ir išsamesnis asmens patirties, įgūdžių ir poveikio supratimas, nei anksčiau buvo galima atlikti rankiniu būdu arba iš vartotojo sukurto LinkedIn profilio.

Naudodami mūsų „Talent Data Cloud“, per „GenAI“ sąsają galima ieškoti visos karjeros. Pvz., galite paprašyti platformos parodyti jums finansų vadovus JAV įmonėms, priklausančioms PE įmonėms, kurios pavertė įmonę iš neigiamos į teigiamą veiklos maržą, arba pateikti sąrašą lojalių produktų vadybininkų, kurie dirbo B2B startuolio ir tai matė. per didelę C seriją.

Kokie yra skirtingų tipų duomenų taškai, kurie yra analizuojami?

Mūsų „Talent Data Cloud“ dinamiškai ir nuolat naudoja kalbos modelį, kad generuotų 3D duomenis iš šimtų tūkstančių duomenų šaltinių.

Ji analizuoja profilio ir kontaktinius duomenis iš tokių kaip LinkedIn, GitHub, StackOverflow, Kaggle, Dribble, Doximity, ResearchGate, WordPress ir asmeninių svetainių. Žinoma, surašymo duomenys gaunami iš JAV surašymo biuro. Be to, mes žiūrime į įmonių duomenis iš pranešimų apie finansavimą, išsamią IPO informaciją, daugiau nei 8 milijonų įmonių verslo modelius ir daugiau nei 100,000 300 apibendrintų įmonių ir produktų kategorijų. Siekdama patikrinti įgūdžių, platforma analizuoja daugiau nei 5 milijonų patentų ir publikacijų, daugiau nei 200 milijonus atvirų duomenų rinkinių ir ML projektų bei daugiau nei XNUMX milijonų atvirojo kodo saugyklų ir kitų viešųjų indėlių. Be to, svarbu įtraukti ATS duomenis, apimančius pareiškėjo profilio informaciją iš vartotojo ATS, kuri gali būti „Greenhouse“, „Workday“, „SmartRecruiters“, „BambooHR“, „Lever“ ir pan.

Ko mašininis mokymasis ieško analizuodamas šiuos duomenis?

„Findem“ pirmiausia yra BI, o paskui naudoja dirbtinį intelektą, kad mokytųsi ir prognozuotų remiantis faktiniais duomenimis. Tai vadiname deterministiniu ir tikimybiniu modeliu. Pavyzdžiui, tikimybiškai nedarome išvados, kad turite paleidimo patirties, verčiau žiūrime į jūsų darbo istoriją ir pažiūrime, ar kurios nors įmonės, kuriose dirbate, buvo priskirtos pradedančioms įmonėms, o tada prie jūsų profilio pridedame atributą „paleidimo patirtis“.

Kaip šie duomenys paverčiami atributais ir kas yra atributai?

Kai tik renkami duomenys, turime žvalgybos variklį (galvokite apie tai kaip sudėtingą SQL tarpinę programinę įrangą), kuri gali susieti duomenis su bet kokiu atributu, kurį norėtume sukurti.

Atributai – tai asmenų ir įmonių įgūdžiai, patirtis ir savybės – jie yra ir apčiuopiami, ir neapčiuopiami. Apčiuopiami požymiai yra vaidmenys (dabartinė, praeities ir vaidmenų patirtis), darbo patirtis, išsilavinimas, kvalifikacijos ir kita techninė informacija. Nematerialios savybės gali būti toli siekiančios, pavyzdžiui, ar kas nors įkvepia lojalumą, suburia įvairias komandas ar vadovaujasi misija.

Mūsų atributais pagrįsta paieška leidžia personalo komandoms ieškoti kandidatų visuose savo talentų ekosistemos kanaluose, naudojant praktiškai bet kokius kriterijus, kuriuos tik galite įsivaizduoti.

Kaip platforma apsaugo nuo lyties ar rasinės AI šališkumo įsiskverbimo į sprendimus dėl samdymo?

Mūsų platforma buvo specialiai sukurta tam, kad nepriimtų sprendimų bet kurio vartotojo vardu, o AI padėtų žmonėms priimti sprendimus. Naudodama BI-first strategiją, platforma teikia pirmenybę duomenų rinkimui, analizei ir pateikimui, kad suteiktų įžvalgų ir palaikytų priimant sprendimus, tada naudoja dirbtinį intelektą, kad išmoktų, samprotautų ir teiktų prognozes ar rekomendacijas su patikimais rezultatais.

Esame paieškos ir atitikimo platforma, o ne kandidatų vertinimo platforma, o AI niekada nenaudojamas subjektyviai vertinant asmenį. Ji niekada automatiškai neperduoda ir neatmeta pareiškėjų. Be to, kadangi Findem nenaudoja AI paieškai ir atitikčiai (šios galimybės yra pagrįstos BI), tai sumažina šališkumo ar diskriminacijos įsiskverbimo į procesą riziką.

Kaip „Findem“ supaprastina vidinių darbuotojų skatinimo procesą?

Iš esmės mes neturime skirti „vidinio“ ir „išorinio“ talento. Bet kuriam mūsų duomenų bazėje esančiam asmeniui mūsų algoritmas gali rasti geriausiai atitinkančius kandidatus, nesvarbu, ar jie yra organizacijos viduje, ar jos viduje.

Kokios yra visos siūlomos talentų valdymo priemonės?

Konsoliduojame kanalo viršuje esančią veiklą, todėl viskas nuo talentų paieškos iki CRM iki analizės. Taip pat turime sprendimą dėl vidinio mobilumo ir siūlome siuntimų valdymo ir paveldėjimo planavimo pasiūlymus.

Kuriame verslumo kelionės etape turėtų būti startuolis, kol susisiekia su Findem?

Aptarnaujame įvairaus dydžio klientus, tačiau mūsų miela vieta dažniausiai yra įmonės, kurios veikia mastelio keitimo režimu, turinčios kelis šimtus darbuotojų.

Dėkojame už puikų interviu, skaitytojai, norintys sužinoti daugiau, turėtų apsilankyti Findem.