Hari Kolam é o CEO e Co-fundador da Findem – Série de Entrevistas

Como CEO e co-fundador da Findem, Hari é responsável por impulsionar a direção geral da empresa e seu crescimento estratégico, bem como supervisionar suas operações diárias. Ele é um empreendedor serial e tecnólogo experiente, com quase duas décadas de experiência em construir empresas e criar soluções tecnológicas inovadoras.

Hari foi anteriormente co-fundador e CTO da Instart, onde liderou a visão técnica da empresa e traduziu os requisitos dos clientes em soluções inovadoras e realizáveis. Durante seu tempo na Instart, ele co-autorou mais de 50 patentes.

Hari também ocupou cargos de engenharia de alto nível na Aster Data, onde trabalhou em todos os recursos em todo o desenvolvimento, bem como no grupo Solaris Cluster da Sun, onde contribuiu com módulos críticos de software.

Você tem sido um empreendedor de sucesso, tendo lançado com sucesso duas startups. Pode discutir o momento de eureka em sua primeira startup, Instart, quando você percebeu que escalar uma equipe é um grande problema para a maioria dos empreendedores?

Não foi apenas um, mas mais uma combinação de algumas experiências diferentes. Nós alcançamos um ponto na Instart onde estávamos em um caminho de crescimento extremamente rápido, incluindo a expansão da empresa internacionalmente, e isso apresentou um conjunto especial de desafios. Agora, estamos tentando construir uma equipe excepcional que seja verdadeiramente diversa, e fazendo isso em um curto período e em todo o mundo. À medida que estávamos competindo com outras startups por talentos e correndo para escalar nossa equipe, acabamos fazendo algumas contratações ruins, o que nos fez recuar e criou muita frustração. Outros obstáculos no caminho vieram quando tentamos comunicar nossa lista de desejos de funcionários para os recrutadores. O processo era altamente propenso a erros, e nos encontramos comprometendo muitas vezes com a contratação certa no espírito de fechar rapidamente. Essas foram lições difíceis e que desafiam quase todos os empreendedores, mas estou grato que elas acenderam a ideia e alimentaram o fogo que levou à Findem.

Pode discutir a história de criação da Findem?

A Findem foi realmente um resultado direto dos erros que eu cometi em contratações e escalas mais cedo em minha carreira. Como qualquer empreendedor dirá, construir equipes excepcionais é o fator mais importante no sucesso de um negócio. É também extremamente difícil. Como alguém com formação em engenharia, estou atraído para resolver alguns dos problemas mais difíceis que levam aos maiores impactos, e fui motivado por esse desafio específico. Encontrar os candidatos certos que possam se integrar perfeitamente à cultura da empresa e ter as competências necessárias para realizar o trabalho é muito mais difícil do que parece.

Tradicionalmente, a única maneira de resolver o problema de escalabilidade de talentos era através da força bruta, juntamente com um elemento humano – e o processo estava repleto de erros, vieses e ineficiências. À medida que examinei mais a fundo, percebi que, na verdade, é um problema de dados em seu núcleo, e a maneira certa de resolvê-lo é abordá-lo como um problema de dados. Usando IA e análise profunda, trouxemos uma abordagem bem-sucedida para o processo, permitindo que os líderes de RH procurem candidatos com base em atributos desejados, em vez de palavras-chave ou títulos em currículos. As empresas estão sendo atraídas para a contratação baseada em dados porque é mais eficiente, reduz custos, melhora a equidade e resulta em contratações de melhor qualidade. A Findem começou como um projeto de paixão e agora estamos prosperando, especialmente entre as empresas que enfrentam mais dores de cabeça, dores e despesas de contratação do que seus contrapartes menores.

Quão importante é o dado quando se trata de contratação?

O dado é extremamente importante quando se trata de tomar decisões de contratação eficazes. Por exemplo, quando as empresas estão tentando construir equipes mais diversificadas, rastrear os dados de funcionários e candidatos é frequentemente uma afterthought. No entanto, é vital que as iniciativas de diversidade, equidade e inclusão (DE&I) comecem com transparência sobre o estado atual da organização, informado por dados – as análises podem mostrar tudo, desde a diversidade da liderança, até como você tem acompanhado a diversidade nos últimos cinco anos, até discrepâncias de compensação, até taxas de rotatividade de funcionários diversificados. É importante notar que o rastreamento de dados deve se estender não apenas a gênero e raça, mas também a outros fatores, como idade, religião, deficiência e serviço militar. Quando você tem esses dados, pode começar a mapear seus objetivos e realmente trabalhar em direção a uma cultura diversa e inclusiva.

Além disso, quando se trata de construir essa cultura diversa e inclusiva por meio da contratação, é muito importante monitorar o pipeline de talentos para garantir que você esteja nutrindo a diversidade desde o início da busca de candidatos. Isso é impossível sem os dados certos.

As análises do pipeline também são fundamentais para entender o que está funcionando ou não nos esforços de recrutamento de diversidade. Quão rapidamente os candidatos diversificados estão sendo recrutados? Quais recrutadores estão realmente movendo a agulha quando se trata de preencher o pipeline com candidatos diversificados? Você está recrutando em áreas geográficas onde há um percentual mais alto de candidatos diversificados? Os dados podem fornecer as respostas a todas essas perguntas que você não poderia responder de outra forma.

Os dados também estão no núcleo da análise preditiva, onde os dados históricos são usados para descobrir talentos que prosperarão dentro da sua empresa. A análise preditiva pode dizer como provável é que um candidato se saia bem em um determinado papel, seu risco de rotatividade, se ele será bem-sucedido em uma posição remota e outras informações que podem ajudá-lo a identificar os candidatos que têm mais chances de prosperar.

Quais são algumas das fontes de dados que a Findem coleta informações?

A Findem agrega todos os dados públicos disponíveis sobre pessoas, que são verificados e triangulados em várias fontes, com o objetivo de registrar e aprender sobre os atributos de um candidato potencial. Temos uma biblioteca de mais de 1 milhão de atributos para cada indivíduo. Podemos enriquecer esses dados e descobrir novos atributos se nossos clientes optarem por integrar seus ferramentos de RH internos com a Findem. Alguns exemplos de informações públicas que agregamos incluem dados do Censo, informações de categorias de produtos, dados financeiros de empresas, dados de mercado, patentes e publicações, dados educacionais e dados de produtividade e habilidades.

Como os empregadores podem usar melhor a plataforma da Findem para se corresponder com o candidato ideal?

Para corresponder com candidatos ideais – seja ativos ou passivos – os empregadores podem usar nossa plataforma para procurá-los com base em uma combinação de mais de 1 milhão de atributos. Os atributos podem ser tangíveis, como se alguém é do sexo feminino, um ex-fundador ou trabalhou para um startup financiado por VC no top 10, bem como intangíveis, como se alguém encarna os valores da empresa, possui um espírito empreendedor ou é um realizador. Esses atributos fornecem uma imagem informada por dados de cada indivíduo e podem ser usados para encontrar o ajuste exato para preencher uma vaga aberta.

Os atributos podem ser correspondidos em funcionários internos, perfis ATS enriquecidos com as informações mais atualizadas e candidatos externos. Normalmente, as empresas começam com um perfil de candidato ideal e constroem um pool de talentos de todas as pessoas que correspondem aos atributos desse candidato ideal, embora algumas optem por construir uma busca de atributos do zero.

Outra abordagem única que elas podem adotar é analisar os atributos de alguém que é um funcionário superestrela – eles podem estar dentro ou fora da empresa que está contratando – e, em seguida, arquitetar uma busca por candidatos que sejam essencialmente clones deles, ou seja, também possuem aqueles atributos exatos. Digamos que eles sabem que alguém se sai bem no trabalho remoto, é leal e foi um CMO em uma empresa que foi adquirida com sucesso, um empregador pode simplesmente procurar em nossa plataforma por um conjunto de indivíduos copiados.

Como a Findem evita vieses de gênero ou étnicos não intencionais em seu processo de aprendizado de máquina?

O viés involuntário que é introduzido sem visibilidade na distribuição de talentos – ou seja, diversidade – ao escolher uma localização ou atributo específico para procurar é uma fonte de viés inconsciente. A Findem fornece um resumo agregado da distribuição de talentos dinamicamente por localização e vários atributos de busca e dá essa visibilidade à equipe de pessoas.

Também diminuímos esses vieses por meio de buscas baseadas em atributos que podem ser feitas sem envolvimento humano, obscurecendo as informações de identificação pessoal do candidato durante as revisões manuais e adicionando automaticamente pesos ao pipeline para garantir que seja o mais diverso possível.

Um conceito interessante é como a Findem permite que os empregadores encontrem novos atributos para buscas de talentos. Como funciona esse processo?

A Findem permite que novos atributos sejam descobertos de várias maneiras. Uma delas é olhando para outras empresas e as pessoas que elas contrataram em diferentes momentos. Por exemplo, se uma empresa está planejando levantar uma rodada Série B ou ir a público, ela pode querer entender como as empresas que foram muito bem-sucedidas em empreendimentos semelhantes foram equipadas. Nossa plataforma permite que os empregadores vejam os atributos dessas pessoas e os usem em suas próprias buscas de talentos.

Da mesma forma, você pode fazer isso com seus próprios funcionários superestrelas e sistemas internos. É possível usar seu sistema de informações de recursos humanos interno (HRIS) para distinguir seus principais desempenhos e, em seguida, você pode identificar atributos que são comuns a eles e usá-los para alimentar buscas futuras.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a Findem?

Uma das nossas principais áreas de foco agora é cumprir nossa visão de tornar nossa solução de busca de talentos completamente autosserviço. Um objetivo desde o dia um para nós foi construir uma plataforma que fosse simples o suficiente para que qualquer pessoa dentro da função de RH a usasse, e estamos fazendo grandes progressos agora para atingir esse marco.

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