Faisal Ahmed. Medgründer & CTO i Knockri – Intervju-serie

Faisal Ahmed er en teknologileder og produktentusiast med en lidenskap for dyp læring og AI, med evnen til å designe og utvikle komplekse teknologiske løsninger for hverdagsproblemer. Han er en datatekniker som fullførte sin master i informasjonssystemer og design ved University of Toronto og har mer enn 8 års erfaring fra bransjen som programvareingeniør hos Sony Corp India og CPPIB Canada.

Han er både medgründer og CTO i Knockri, en plattform for vurdering av atferdsmessige ferdigheter som forbedrer mangfold uten å påvirke arbeidsytelse eller rekrutteringseffektivitet.

Kunne du definere opphavet til navnet Knockri og hvorfor det ble valgt?

Det er to etymologiske opphav til navnet Knockri. Først brukte vi ordet ‘Knock’ for å referere til å banke på døren til muligheter. Det andre, som er meget relatert til min, Maaz’ og Jahanzaibs bakgrunn, er ordet ‘Knockri’, som betyr ‘jobb’ for over en milliard mennesker i mange sørasianske språk.

Kunne du dele opphavsfortellingen om Knockri og hvordan det oppstod fra en personlig erfaring i rekrutteringsprosessen?

Idéen til Knockri oppstod først i 2016 da vår CEO, Jahanzaib, hadde en vanskelig tid med å finne arbeid på grunn av sitt navn. Etter at Maaz foreslo at han angliserte sitt navn på CV-er, fikk Jahanzaib flere jobbtilbud. Det var en åpenbart liten endring, men det gjorde en stor forskjell. Ved å merke denne vesentlig feilaktige delen av rekrutteringsprosessen, kom vi sammen for å utvikle en løsning med bruk av teknologi. Der kom jeg inn i bildet. I samarbeid med Jahanzaib og Maaz, ønsket jeg å bruke teknologi til å jevne ut spillere for kandidater. Siden AI var i sin barndom på den tiden, visste jeg at det ville være et ambisiøst prosjekt å påta seg, men utfordringen gjorde meg enda mer ønske å løse det. Vi så potensialet for maskinlæring til å redusere barrierer for kandidater allerede i 2016, og jeg har vært spennende på å løse problemet med rekrutteringsforbiase siden.

Hvorfor feiler det meste av gjeldende mangfold, likestilling og inklusjon (DEI) opplæring både selskaper og samfunnet generelt?

DEI-opplæring feiler fordi selskapets motivasjon kanskje ikke er på riktig sted. Det er politiske og målstyrte motivasjoner som ikke virker og forårsaker større skille i forbiase. Å skrive en misjonerklæring og påtvinge korporativt styrt forbiaseopplæring, hvor motivasjonene kun ligger i «å gjøre det fordi vi må», gjør ingen forskjell. Handlinger taler mye høyere enn ord, og å være motivert for riktige årsaker, som produktivitet eller mangfoldige synspunkter blant ansatte for selskapets suksess, vil gjøre opplæringen langt mer effektiv.

Du var tidligere en utnevnt medlem av Verdens økonomiske forums globale råd for likestilling og inklusjon, hva innebar denne rollen og hva lærte du fra denne erfaringen?

Under vårt arbeid med Verdens økonomiske forum, bidro vi til Mangfold, likestilling og inklusjon 4.0-verktøyet for ledere til å akselerere sosial fremgang i fremtidens arbeid. Rapporten utforsker de praktiske mulighetene og risikoene som raskt fremvoksende teknologier representerer for mangfold, likestilling og inklusjonsinnsats. Den omhandler også hvordan teknologi kan hjelpe med å redusere forbiase fra rekrutteringsprosesser, diversifisere talentparker og benchmark mangfold og inklusjon over organisasjoner. I tillegg til dette, bidro vi til Forums nye Globale sosiale mobilitetsindeks 2020, som gir innsikt i betingelsene for å bryte lenken mellom sosioøkonomisk bakgrunn og en persons resultater i livet. Vi lærte viktigheten av sosial fremgang og er stolte av å ha bidratt vårt arbeid til Forum for å fremme DEI-initiativer med hjelp av teknologi for fremtiden.

Hvordan bruker Knockri AI for å enable arbeidsgivere å overvinne ubevisst forbiase under rekrutteringsprosessen?

Knockri har giftet I/O psykologi og maskinlæring for å hjelpe med å identifisere atferd relatert til bestemte ferdigheter som kreves for bestemte jobber. I stedet for å fokusere på måten en person snakker, ser ut, kjønn eller hvor de kommer fra, fokuserer vi på ferdighetene de bringer til bordet. Med Knockri, teller førsteinntrykk ikke like mye som i en tradisjonell intervju – det er alle viktige ferdighetene du kan bringe til bordet for å være best på en jobb. I virkeligheten har vi gjort det mulig å velge den riktige kandidaten uten å se navnet deres!

Kan du definere hva som gjør et etisk AI-system og hvordan Knockri unngår forbiase i sin egen AI-plattform?

AI er et kraftfullt verktøy generelt og kan brukes både til godt og vondt. Det er også et system som ingeniører som meg selv, forstår bedre enn mennesker forstår mennesker. Vi har betydelig kontroll over hvordan systemet oppfører seg, og når det kommer til å bygge etiske systemer, tror jeg at så lenge motivasjonene er på riktig sted, er det lettere å trene modellene på en positiv måte. I et AI-system kan vi kontrollere atferden og bygge inn bestemte regler og prosesser for å sikre at AIens beslutningstakelse er mer etisk enn trenede menneskelige prosesser. Og det stopper ikke der. Det er alltid feil og blinde flekker som du kanskje overseer når du bygger et system, men hos Knockri sikrer vi alltid at resultater blir sporet og at våre resultater alltid gir riktige utdata. Med en tung kritikk av systemet, kan vår omfattende testing gjennom algoritmer identifisere om bestemte kvaliteter favoriseres, og algoritmisk fikse dette for å gi oss transparens.

Hvor henter Knockri treningdata fra og sikre at denne dataen ikke er uforvarende forbiast?

Enkelt uttrykt, bruker vi vår egen data. Vi henter ingen data fra åpne kilder som vi ikke har kontroll over. Vi tar transkripter samlet inn fra vurderinger som er designet av våre I/O-psykologer for å sikre at riktige spørsmål og ferdigheter identifiseres. Vi auditorer så annotasjonene for å sikre at ingen språk favoriseres – i virkeligheten tar vi full kontroll over vår datainnsamling. Dette sikrer at dataen vi samler inn er av høy kvalitet og at resultater algoritmen gir oss, er mye mer effektive. Fordi vi ønsker å være sanne til vår misjon om å være DEI-fokusert, har vi utvidet vår implementering til ulike felt, noe som betyr at vi arbeider over ulike geografier, stillingsposisjoner og industrier for å samle en godt avrundet samling av data. Ved å ha mer diversifisert data, kan vi være sikre på at det er mindre forbiast.

Er det noe annet du ønsker å dele om Knockri?

Det er et par ting jeg ønsker å dele. Først og fremst handler det om I/O psykologi. Ofte antar folk at AI er intimiderende, spesielt siden det har utviklet seg over de siste årene. Likevel bringer vi sammen den gamle vitenskapen om I/O psykologi – studiet av menneskelig atferd – for å drive vår teknologi. Virkelig, leverer vi I/O psykologi i stor skala med hjelp av maskinlæring for å redusere forbiase i rekrutteringspraksis. Til slutt, begynner og slutter DEI ikke bare med våre kunder. Hos Knockri, verdsetter vi DEI like mye som de som kommer til oss, noe vi er stolte av å ha i vår egen organisasjon. Som et selskap som er lidenskapelig om DEI, oppmuntrer vi deg til å gjøre din del i å redusere forbiase for de som historisk sett kanskje ikke har hatt like mange muligheter på arbeidsmarkedet. Som jeg sa tidligere, handler det mer om handlinger enn ord.