Alper Tekin, Chief Product Officer na Findem – Série de Entrevistas

Anteriormente, você era um empreendedor serial, atuando como fundador e CEO de várias startups. Quais foram alguns dos maiores desafios de contratação que você enfrentou?

A contratação tem sido um dos aspectos mais desafiadores da minha jornada empreendedora. Como empreendedores, sabemos que as pessoas importam mais do que qualquer outra coisa e construir a equipe certa é o trabalho mais importante de qualquer líder de negócios. No entanto, é realmente difícil alocar o tempo suficiente necessário para encontrar as pessoas certas quando você está mantendo muitas outras atividades de negócios envolvidas no início e escalonamento de uma empresa. Sem dados objetivos sobre quem está disponível lá fora, é difícil encontrar o conjunto certo de pessoas, e ainda mais difícil saber se elas farão bem na sua organização.

Poderia compartilhar a visão de como a Findem está construindo uma plataforma de talentos autônoma para a equipe de RH do futuro?

A aquisição de talentos é um trabalho complexo com centenas de tarefas, feitas por dezenas de personas, em dezenas de ferramentas de ponto que não se comunicam entre si a maior parte do tempo. Nossa visão é remover essa complexidade por meio de uma combinação de IA e automação de fluxo de trabalho.

Nosso primeiro e principal objetivo é apoiar as equipes de talentos automatizando tarefas mundanas, repetitivas e propensas a erros do seu dia a dia e ajudar as pessoas a tomar decisões mais rápidas, melhores e mais justas com dados. Já estamos vendo casos de uso, como uma grande empresa de tecnologia onde eles estavam usando oito a 10 sistemas apenas para construir um pipeline de talentos, e cada um era usado de forma isolada. Estava levando 80-100 cliques para realizar uma tarefa única e agora, com aplicações autônomas, eles podem realizar a mesma tarefa com um clique.

Assim como quase todas as funções de negócios, as organizações de talentos passarão por uma transformação de IA em primeiro lugar e nosso plano é automatizar tudo o que puder ser automatizado, permitindo que recrutadores e outros profissionais de talentos atinjam seu potencial máximo. As aplicações autônomas inicialmente desempenharão um papel fundamental na planejamento, pipeline e análise, e então se estenderão por toda a vida útil do talento, abrangendo tudo, desde planejamento de força de trabalho até pools de talentos, desenvolvimento de carreira e planejamento de sucessão.

A Findem analisa trilhões de pontos de dados e aproveita o que é chamado de dados 3D, poderia esclarecer o que são dados 3D?

A Findem ingere 1,6 trilhão de pontos de dados de centenas de milhares de fontes para gerar dados de talentos completamente novos que não existem em nenhum outro lugar e fornecer uma compreensão de um indivíduo e das empresas com as quais ele está associado, ao longo do tempo. A Findem usa essas três dimensões de dados – pessoas e dados de empresas ao longo do tempo – para conectar as jornadas individuais e de empresas e criar perfis de talentos enriquecidos.

Pense da seguinte maneira: cada pessoa que trabalhou no mercado de trabalho moderno tem uma jornada e deixa para trás uma pegada digital. Há títulos, promoções de emprego, certificados, contribuições de código, publicações, posts sociais e assim por diante. Da mesma forma, as empresas têm uma jornada. Elas têm atividades como rodadas de financiamento, IPOs e declarações financeiras, bem como descrições de emprego, organogramas, avaliações de empresas e perfis de liderança – todos esses dados podem mapear o desenvolvimento e o progresso de uma organização.

Tradicionalmente, as decisões de talentos dependiam de um currículo, solicitação de emprego e/ou perfil do LinkedIn que ofereciam apenas uma fatia unidimensional de uma pessoa e dados de empresa. No entanto, construímos uma plataforma capaz de capturar milhares de pontos de dados sobre as jornadas de pessoas e empresas e convertê-los em um perfil massivamente enriquecido. O resultado é uma compreensão mais detalhada e granular da experiência, habilidades e impacto de uma pessoa do que o que era possível anteriormente com pesquisas manuais ou com um perfil do LinkedIn gerado pelo usuário.

Com nossa Talent Data Cloud, carreiras inteiras são pesquisáveis por comando por meio de uma interface de GenAI. Por exemplo, você pode pedir à plataforma para mostrar CFOs de empresas dos EUA de propriedade de firms de private equity que levaram uma empresa de uma margem operacional negativa para uma positiva ou para fornecer uma lista de gerentes de produto leais que trabalharam para uma startup B2B e a viram passar por uma grande rodada de série C.

Quais são os diferentes tipos de pontos de dados que são analisados?

Nossa Talent Data Cloud dinamicamente e continuamente aproveita um modelo de linguagem para gerar dados 3D de centenas de milhares de fontes de dados.

Ela analisa dados de perfil e contato do tipo LinkedIn, GitHub, StackOverflow, Kaggle, Dribble, Doximity, ResearchGate, WordPress e sites pessoais. Dados do censo vêm do Escritório do Censo dos EUA, é claro. Além disso, olhamos para dados de empresas de anúncios de financiamento, detalhes de IPO, modelos de negócios de mais de 8 milhões de empresas e mais de 100.000 categorias de empresas e produtos agregados. Para habilidades verificadas, a plataforma analisa mais de 300 milhões de patentes e publicações, mais de 5 milhões de projetos de conjunto de dados aberto e ML, e mais de 200 milhões de repositórios de código aberto e outras contribuições públicas. E incluímos importantes dados de ATS que incluem informações de perfil de candidato do ATS do usuário, que pode ser Greenhouse, Workday, SmartRecruiters, BambooHR, Lever e assim por diante.

O que a aprendizagem de máquina está procurando ao analisar esses dados?

A Findem é BI primeiro, então usa IA para aprender e fazer previsões com base em dados factuais. Chamamos isso de modelo determinístico versus modelo probabilístico. Por exemplo, não inferimos probabilisticamente que você tem experiência em startup, em vez disso, olhamos para o histórico de emprego e vemos se alguma empresa em que você trabalha foi classificada como startup e, em seguida, adicionamos um atributo de “experiência de startup” contra o seu perfil.

Como esses dados são então transformados em atributos, e o que são atributos?

Uma vez que a coleta de dados acontece, temos um motor de inteligência (pense nele como um middleware SQL sofisticado) que pode mapear dados para qualquer atributo que desejamos criar.

Atributos são as habilidades, experiências e características de indivíduos e empresas – e são tanto tangíveis quanto intangíveis. Atributos tangíveis incluem funções (atuais, passadas e experiências de função), experiência de trabalho, educação, qualificações e outras informações técnicas. Atributos intangíveis podem ser muito amplos, como se alguém inspira lealdade, constrói equipes diversificadas ou é motivado por uma missão.

Nossa busca baseada em atributos permite que as equipes de RH procurem candidatos em todos os canais do seu ecossistema de talentos usando praticamente qualquer critério que você possa pensar.

Como a plataforma impede que vieses de gênero ou racial de IA se infiltrem nas decisões de contratação?

Nossa plataforma foi projetada intencionalmente para não tomar decisões em nome de nenhum usuário, mas para que a IA ajude as pessoas em seu processo de tomada de decisão. Usando uma estratégia de BI primeiro, a plataforma prioriza a coleta, análise e apresentação de dados para fornecer insights e apoio à tomada de decisão, então usa IA para aprender, raciocinar e fazer previsões ou recomendações com resultados confiáveis.

Somos uma plataforma de busca e correspondência, não uma plataforma de avaliação de candidatos, e a IA nunca é usada para fazer uma avaliação subjetiva de uma pessoa. Ela nunca avança ou rejeita automaticamente candidatos. Além disso, como a Findem não usa IA para busca e correspondência (essas capacidades são baseadas em BI), isso mitiga o risco de viés ou discriminação se infiltrar no processo.

Como a Findem simplifica o processo de promover funcionários internos?

No núcleo disso, não precisamos diferenciar entre “talento interno” e “talento externo”. Para qualquer pessoa em nosso banco de dados, nosso algoritmo pode encontrar candidatos de alto nível, seja dentro ou fora da organização.

Quais são todas as ferramentas de gestão de talentos oferecidas?

Estamos consolidando atividades de topo de funil, então tudo, desde aquisição de talentos até CRM e análise. Também temos uma solução para mobilidade interna e estamos lançando ofertas para gerenciamento de referências e planejamento de sucessão.

Em que estágio da jornada empreendedora um startup deve estar antes de entrar em contato com a Findem?

Atendemos clientes de todos os tamanhos, mas nosso ponto forte tende a ser empresas que estão no modo de escalonamento com alguns centenas de funcionários.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Findem.