Hari Kolam is de CEO en mede-oprichter van Findem – Interview Serie

Als CEO en mede-oprichter van Findem, is Hari verantwoordelijk voor het leiden van de algemene richting en strategische groei van het bedrijf, evenals voor het toezicht op de dagelijkse activiteiten. Hij is een serie-ondernemer en een ervaren technoloog, met bijna twee decennia ervaring in het opbouwen van bedrijven en het creëren van baanbrekende technologieoplossingen.

Hari was eerder mede-oprichter en CTO van Instart, waar hij de technische visie van het bedrijf leidde en de eisen van klanten vertaalde in realiseerbare, innovatieve oplossingen. Tijdens zijn tijd bij Instart, was hij mede-auteur van meer dan 50 octrooien.

Hari heeft ook senior-level engineering-posities gehad bij Aster Data, waar hij werkte aan alle functies in de hele ontwikkelingsstack, evenals bij de Solaris Cluster-groep bij Sun, waar hij kritieke softwaremodules bijdroeg.

U bent een succesvolle ondernemer met twee succesvolle startups. Kunt u het eureka-moment bij uw eerste startup Instart bespreken, toen u besefte dat het schalen van een team een groot probleem is voor de meeste ondernemers?

Het was niet één moment, maar meer een combinatie van verschillende ervaringen. We bereikten een punt bij Instart waar we op een extreem snelle groeipad waren, inclusief internationale expansie, en dat bracht een speciale set uitdagingen met zich mee. Nu proberen we een uitzonderlijk team op te bouwen dat echt divers is, en dat doen we in korte tijd en over continentale grenzen heen. Toen we ons team wilden uitbreiden en concurrerende startups voor talent wilden aantrekken, hebben we een paar slechte aanwervingen gedaan, die ons terug hebben geworpen en veel frustratie hebben veroorzaakt. Andere obstakels kwamen toen we onze wensenlijst voor medewerkers aan recruiters wilden communiceren. Het proces was zeer foutgevoelig, en we hebben ons vaak genoodzaakt gezien om te compromissen op de juiste aanwerving in de geest van snel sluiten. Deze waren harde lessen en die hebben het idee en de vonk aangewakkerd die leidde tot Findem.

Kunt u dan het verhaal van de lancering van Findem bespreken?

Findem was echt een direct resultaat van de fouten die ik maakte bij het aannemen en schalen van mijn carrière. Zoals elke ondernemer zal zeggen, is het opbouwen van uitzonderlijke teams het belangrijkste factor in het succes van een bedrijf. Het is ook uiterst moeilijk. Als iemand met een technische achtergrond, ben ik geneigd om de moeilijkste problemen op te lossen die de grootste impact hebben, en ik werd gemotiveerd door deze specifieke uitdaging. Het vinden van de juiste kandidaten die naadloos in de cultuur van het bedrijf passen en de competenties hebben om de taak uit te voeren, is veel moeilijker dan het klinkt.

Traditioneel was de enige manier om het talentprobleem op te lossen door middel van brute kracht, samen met een menselijk element – en het proces was bezaaid met fouten, vooroordelen en inefficiënties. Toen ik het verder onderzocht, besefte ik dat het eigenlijk een data-probleem is en dat de juiste manier om het op te lossen is om het te benaderen als een data-probleem. Met behulp van AI en diepe analyse hebben we een succesvolle nieuwe aanpak voor het proces geïntroduceerd door het mogelijk te maken voor HR-leiders om kandidaten te zoeken op basis van gewenste attributen in plaats van op basis van trefwoorden of titels op cv’s. Bedrijven worden aangetrokken door data-gebaseerde werving omdat het efficiënter is, kosten verlaagt, de gelijkheid verbetert en resulteert in betere kwaliteit aanwervingen. Findem begon als een passieproject en nu zijn we succesvol, vooral onder ondernemingen die meer huren, pijn en uitgaven hebben dan hun kleinere tegenhangers.

Hoe belangrijk is data bij het aannemen van personeel?

Data is cruciaal belangrijk bij het nemen van effectieve aanstellingsbeslissingen. Bijvoorbeeld, wanneer bedrijven proberen om meer diverse teams op te bouwen, is het volgen van medewerker- en kandidaatgegevens vaak een nasleep. Echter, het is essentieel dat diversiteit, gelijkheid en inclusie (DE&I) initiatieven beginnen met transparantie over de huidige, data-geïnformeerde staat van de organisatie – analytics kunnen alles laten zien, van de diversiteit van uw leiderschap tot hoe u de diversiteit de afgelopen vijf jaar heeft gevolgd, tot compensatie-onregelmatigheden, tot de omloopsnelheid van diverse medewerkers. Het is belangrijk om op te merken dat gegevensvolging niet alleen moet worden uitgebreid tot geslacht en ras, maar ook tot andere factoren, zoals leeftijd, religie, handicap en militaire dienst. Wanneer u over deze gegevens beschikt, kunt u beginnen met het plannen van uw doelen en werkelijk naar een diverse en inclusieve cultuur streven.

Ook is het belangrijk om de talentenpijplijn te volgen om ervoor te zorgen dat u diversiteit vanaf het begin van de kandidaatzoektocht bevordert. Dit is onmogelijk zonder de juiste gegevens.

Pipeline-analyse is ook essentieel om te begrijpen wat werkt of niet in uw diversiteitswervingsinspanningen. Hoe snel worden diverse kandidaten aangeworven? Welke recruiters zijn echt succesvol in het vullen van de pijplijn met diverse kandidaten? Zoekt u kandidaten in geografische gebieden waar een hoger percentage diverse kandidaten is? Gegevens kunnen de antwoorden op al deze vragen geven die u anders niet zou kunnen beantwoorden.

Gegevens zijn ook de basis van predictieve analyse, waarbij historische gegevens worden gebruikt om talent te ontdekken die binnen uw bedrijf zal uitblinken. Predictieve analyse kan u vertellen hoe waarschijnlijk het is dat een kandidaat goed zal presteren in een bepaalde rol, het risico op verloop, of ze succesvol zullen zijn in een remote positie en andere informatie die u kan helpen om kandidaten te identificeren die het meest waarschijnlijk zullen floreren.

Wat zijn enkele van de gegevensbronnen waar Findem informatie uit verzamelt?

Findem verzamelt alle openbaar beschikbare gegevens over personen, die worden geverifieerd en getrianguleerd over meerdere bronnen, met het doel om een potentiële kandidaat te leren kennen en te registreren. We hebben een bibliotheek van meer dan 1 miljoen attributen voor elke persoon. We kunnen deze gegevens verrijken en nieuwe attributen ontdekken als onze klanten ervoor kiezen om hun interne HR-hulpmiddelen met Findem te integreren. Enkele voorbeelden van openbare informatie die we verzamelen, zijn volkstellinggegevens, productcategorie-informatie, bedrijfsfinanciële gegevens, marktgegevens, octrooien en publicaties, onderwijsgegevens en productiviteits- en vaardigheidsgegevens.

Hoe kunnen werkgevers het Findem-platform het beste gebruiken om te matchen met de ideale kandidaat?

Om te matchen met ideale kandidaten – of ze nu actief of passief zijn – kunnen werkgevers ons platform gebruiken om te zoeken naar hen op basis van een combinatie van meer dan 1 miljoen attributen. Attributen kunnen tastbaar zijn, zoals of iemand vrouw is, een voormalig oprichter was of heeft gewerkt voor een top-10 VC-gefinancierd startup, evenals intangible, zoals of iemand de waarden van het bedrijf belichaamt, een ondernemingsgeest heeft of een go-getter is. Deze attributen geven een data-geïnformeerde afbeelding van elke persoon en kunnen worden gebruikt om de exacte match te vinden om een open positie in te vullen.

Attributen kunnen worden gematcht met interne medewerkers, ATS-profielen die zijn verrijkt met de meest actuele informatie en externe kandidaten. Meestal beginnen bedrijven met een ideale kandidaatprofiel en bouwen een talentenpool van elke persoon die overeenkomt met de attributen van die ideale kandidaat, hoewel sommige ervoor kiezen om een attribuutzoekopdracht van scratch te bouwen.

Een andere unieke aanpak die ze kunnen volgen, is om de attributen van iemand te analyseren die een superster-medewerker is – ze kunnen binnen of buiten het bedrijf dat aan het werven is zitten – en vervolgens een zoekopdracht te architecten voor kandidaten die in wezen hun klonen zijn, wat betekent dat ze ook over die exacte attributen beschikken. Zeg dat ze iemand kennen die uitblinkt in remote werk, loyaal is en CMO was van een bedrijf dat met succes is overgenomen, een werkgever kan eenvoudig op ons platform zoeken naar een set van kopie-kandidaten.

Hoe voorkomt Findem onbewuste gender- of etnische vooroordelen in zijn machine learning-proces?

De onbewuste vooroordelen die worden geïntroduceerd zonder enige zichtbaarheid in de talentenverdeling – AKA diversiteit – wanneer een bepaalde locatie of attribuut wordt gekozen om te zoeken, is een bron van onbewust vooroordeel. Findem biedt een geaggregeerde samenvatting van de talentenverdeling dynamisch per locatie en verschillende zoekattributen en geeft deze zichtbaarheid aan het personeelsteam.

We verminderen deze vooroordelen ook door attribuut-gebaseerde zoekopdrachten die kunnen worden uitgevoerd zonder menselijke betrokkenheid, door de PII-informatie van kandidaten te verhullen wanneer handmatige beoordelingen worden uitgevoerd en door automatisch gewichten toe te voegen aan de pijplijn om ervoor te zorgen dat deze zo divers mogelijk is.

Een interessant concept is hoe Findem werkgevers in staat stelt om nieuwe attributen voor talentzoekopdrachten te vinden. Hoe werkt dit proces?

Findem maakt het mogelijk om nieuwe attributen te ontdekken op verschillende manieren. Een daarvan is door naar andere bedrijven en de mensen die ze op verschillende momenten hebben aangenomen te kijken. Als een bedrijf bijvoorbeeld van plan is om een Series B-ronde te lanceren of naar de beurs te gaan, wil het misschien weten hoe bedrijven die erg succesvol waren in soortgelijke ondernemingen, bemand waren. Ons platform laat werkgevers de attributen van die mensen zien en gebruiken ze in hun eigen talentzoekopdrachten.

Op dezelfde manier kunt u dit doen met uw eigen superster-medewerkers en interne systemen. Het is mogelijk om uw interne human resource information system (HRIS) te gebruiken om uw top-presters te onderscheiden en vervolgens de attributen te identificeren die gemeen zijn aan hen en die te gebruiken om toekomstige zoekopdrachten te voeden.

Is er nog iets anders dat u over Findem wilt delen?

Een van onze grootste aandachtsgebieden op dit moment is het vervullen van onze visie om onze talentenoplossing volledig self-service te maken. Een van onze doelen vanaf dag één was om een platform te bouwen dat eenvoudig genoeg was voor iedereen binnen de HR-functie om te gebruiken, en we maken nu grote stappen om dat doel te bereiken.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten Findem bezoeken.