Andrew Johnson, CEO al Yardstik – Seria de interviuri

Andrew Johnson, CEO al Yardstik, este un executiv tehnologic cu experiență, având un background în scalarea companiilor software cu creștere rapidă, construirea organizațiilor go‑to‑market și generarea de venituri la nivel enterprise. S‑a alăturat Yardstik ca Chief Operating Officer în 2022, înainte de a fi promovat în funcția de CEO în octombrie 2024. Anterior, Johnson a ocupat poziția de Chief Revenue Officer la Branch, unde a contribuit la ghidarea companiei de plăți pentru forța de muncă printr‑o perioadă de creștere rapidă, și a petrecut peste cinci ani la Dialpad, inclusiv ca Head of Enterprise Sales, unde a ajutat la construirea operațiunilor de vânzări din SUA și Canada. La începutul carierei, a deținut roluri de dezvoltare a afacerii și a parteneriatelor la Compellent Technologies, care a fost achiziționată de Dell pentru aproximativ $960 million în 2011.

Yardstik este o companie de tehnologie de încredere pentru forța de muncă, cu sediul în Minneapolis, fondată în 2020, care oferă prevenirea fraudei, verificarea identității, screeningul de fond, verificarea acreditărilor și monitorizarea continuă a forței de muncă prin platforma sa Human Trust Platform. Compania este construită în jurul unei arhitecturi API‑first care permite tehnologiei sale să fie integrată direct în sisteme de urmărire a candidaților, platforme de gestionare a capitalului uman, piețe gig și alte aplicații pentru forța de muncă. Yardstik susține, de asemenea, Model Context Protocol (MCP), permițând agenților AI să se conecteze la infrastructura sa de încredere și să automatizeze fluxuri de lucru precum verificări de fond, verificarea identității, screeningul de acreditări, re‑screening și adjudecare în sistemele de angajare și integrare conduse de AI.

Înainte de a vă alătura Yardstik, ați petrecut peste cinci ani la Branch, unde ați văzut din prima un cerc de fraudă care folosea numere de securitate socială furate pentru a obține locuri de muncă sub identitățile altor persoane. Cum a schimbat această experiență modul în care vă gândiți la screeningul de fond și când ați realizat că verificarea identității trebuie să se extindă dincolo de o verificare unică la angajare?

Când eram la Branch, unul dintre cei mai mari clienți ai noștri a fost lovit de un cerc de fraudă din Venezuela, ceva cu care platformele gig se confruntă frecvent. Aceștia furau numerele de securitate socială ale americanilor și le vindeau persoanelor care nu aveau statut pentru a lucra în SUA. Cineva se înscria cu o identitate furată, începea să livreze, iar totul părea în regulă până la sezonul fiscal, când deținătorul real al SSN‑ului primea o factură 1099 pentru muncă pe care nu o făcuse. A fost prima dată când am văzut frauda apărând pe partea opusă a unei decizii de angajare, în loc să apară în timpul acesteia.

Momentul acela a schimbat cu adevărat perspectiva mea. Am realizat cât de des oamenii care trec un screening de fond nu sunt persoana care se prezintă la job. De exemplu, cineva cu un istoric curat finalizează verificarea, apoi un membru al familiei, care nu ar fi putut trece verificarea, preia efectiv tura. Un screening de fond nu poate detecta acest lucru, deoarece se uită doar la candidatul pe hârtie, o singură dată, la început. Când m‑am alăturat Yardstik, am adus ceea ce am învățat în timpul experienței mele la Branch și am lucrat cu echipa pentru a construi abordarea de monitorizare continuă pentru clienții noștri.

Inteligența artificială generativă a scăzut dramatic bariera pentru crearea de identități false, acreditări falsificate, profiluri sintetice și chiar deepfake-uri convingătoare. Ce tehnici de fraudă activate de AI avansează cel mai rapid astăzi și care credeți că angajatorii sunt cei mai puțin pregătiți să le facă față?

Frauda care se mișcă cel mai rapid în prezent nu este videoclipul deepfake spectaculos. Este identitatea sintetică: un număr real de securitate socială combinat cu un nume fals și un istoric de muncă fabricat, îmbinat într‑un lucru care pare curat la prima verificare. Adăugați instrumente AI care generează un CV bine pus la punct și un set corespunzător de acreditări și aveți un candidat.

Ceea ce angajatorii sunt cei mai puțin pregătiți să facă față este angajarea la distanță, fără niciodată să întâlnească persoana în persoană. Platforme gig, roluri IT la distanță, centre de apel virtuale. Dacă nimeni din companie nu vede niciodată această persoană, fiecare semnal care obișnuia să prindă un fraudator (un interviu tensionat, un act de identitate care pare puțin neconform în persoană) dispare. Exact acolo operează cercurile de fraudă în angajarea la distanță și majoritatea companiilor încă tratează acest lucru ca o problemă a altora până când le afectează pe ele.

Yardstik a trecut de la screeningul tradițional de fond la o platformă mai largă care combină prevenirea fraudei cu AI, verificarea identității, verificarea acreditărilor și monitorizarea continuă. Ce rol joacă AI în conectarea acestor semnale și ce poate detecta sistemul pe care un screening de fond convențional nu îl poate detecta?

Yardstik a început ca o companie de screening de fond, iar pentru majoritatea clienților acesta rămâne încă o componentă fundamentală a activității noastre. Dar un screening de fond este o tranzacție unică: îl execuți, primești un răspuns, arunci datele. Ceea ce leagă prevenirea fraudei, verificarea identității, verificările de acreditări și monitorizarea într‑un singur sistem este faptul că nu aruncăm datele. Păstrăm un profil al unui candidat în timp, iar fiecare verificare nouă se adaugă la el în loc să înceapă de la zero.

Acesta este motivul pentru care reușim să prindem lucruri pe care o verificare unică nu le va detecta niciodată. De exemplu, un client al nostru a avut fraudatori care încercau în mod repetat să acceseze conturi de agenți cu acces la datele fiscale ale clienților. Deoarece am putut vedea același dispozitiv sau aceeași identitate ușor modificată apărea în mai multe încercări, am putut opri situația înainte să devină vreodată o decizie de screening. O verificare unică ar fi examinat fiecare dintre acele aplicații în izolare și le‑ar fi aprobat pe toate.

Yardstik folosește semnale precum datele de identitate personală, activitatea de plată și indicatorii de dispozitiv sau locație pentru a descoperi posibilele înșelăciuni de identitate. Cum separați comportamentul cu adevărat suspect de cel neobișnuit, dar legitim, în special pe măsură ce modelele AI devin responsabile pentru evaluarea unor modele din ce în ce mai complexe?

Nu încercăm să trasăm o linie clară între suspect și neobișnuit, deoarece de cele mai multe ori nu există una în momentul în care o observăm. Ce facem noi este să evidențiem diferența. Dacă cererea cuiva indică o școală și, la un an distanță, o nouă cerere sub aceeași identitate indică o altă școală, merită o a doua verificare. Dacă cineva a depus întotdeauna cereri de pe un iPhone și apare pe un Android cu o adresă IP nouă, același lucru. Niciunul dintre acestea nu înseamnă fraudă în sine, dar combinația mai multor semnale începe să ridice profilul de risc. Suntem stratul care semnalează ce s-a schimbat de la ultima vizită și oferim angajatorilor mai multe date pentru a-i ajuta să ia decizii informate.

Yardstik spune că aproximativ unul din 30 de solicitanți nu trece verificarea guvernamentală a actului de identitate, în timp ce numerele de securitate socială semnalate sau duplicate sunt blocate zilnic. Ce învățați din aceste date despre evoluția fraudei în forța de muncă și cât de mult din ceea ce întâlniți pare organizat în loc să fie oportunist?

Aceste date ne arată că frauda de identitate în recrutare nu mai este o problemă marginală. A devenit un cost de bază al afacerii la orice scară reală, la fel cum refuzurile de plată sunt un cost de bază în plăți. O parte semnificativă dintre ele pare organizată, nu oportunistă. Frauda oportunistă tinde să fie un incident izolat: cineva adaugă informații false în CV sau falsifică data absolvirii. Frauda organizată prezintă un tipar, același dispozitiv sau aceeași identitate aproape identică care încearcă același tip de job la diferiți angajatori, uneori schimbând un detaliu la un moment dat pentru a vedea ce trece. Aceasta este versiunea pe care am văzut-o acum câțiva ani, cu SSNs furate revândute, și este versiunea pe care încă o văd astăzi. Acum este doar automatizată și rulează la un volum mult mai mare, deoarece instrumentele generative au făcut ca identitățile false să fie mai ieftine de produs.

Verificarea identității încorporează tot mai mult actele guvernamentale, biometria, verificările de vitalitate, semnalele de dispozitiv și alți indicatori de risc. Pe măsură ce modelele generative devin mai capabile să producă documente, fețe și voci realiste, care semnale credeți că vor rămâne cele mai greu de falsificat pentru atacatori?

Orice poți genera ca un singur artefact – o fotografie, un document, chiar și un scurt video – devine din ce în ce mai ușor de falsificat convingător. Ceea ce rămâne greu de falsificat este consistența în timp, în locuri pe care nimeni nu le controlează simultan. O identitate sintetică poate trece o verificare de vitalitate cu un deepfake suficient de bun. Este mult mai greu ca aceeași identitate să aibă și un istoric de dispozitiv corespunzător, un tipar de locație potrivit și un istoric de muncă care se aliniază așa cum o face o persoană reală la diferiți angajatori și ani. Aceasta este, într-adevăr, miza din spatele monitorizării continue în locul unui singur moment de verificare. O verificare tradițională îți oferă o fotografie, un singur cadru, luat o singură dată. A noastră se comportă mai degrabă ca un flux live, deoarece este construită să observe când cadrele încetează să se potrivească între ele.

Monitorizarea continuă reprezintă o schimbare majoră de la verificarea unei singure ori la evaluarea încrederii pe parcursul întregului ciclu de viață al lucrătorului. Cum proiectați un astfel de sistem fără a crea supraveghere inutilă, alarme false sau decizii pe care lucrătorii au puțină capacitate să le înțeleagă sau să le conteste?

Supravegherea înseamnă să urmărești pe cineva care nu știe că este urmărit. Nu este așa cum funcționează acest lucru. Fiecare lucrător pe care îl monitorizăm a dat consimțământ scris, știu exact ce este verificat și, conform legii, trebuie să le furnizăm o copie a oricărui rezultat și o modalitate de a contesta dacă este greșit. Nimic din acestea nu este opțional. Este FCRA.

Cealaltă parte este că nu luăm noi decizia. Dacă apare o arestare pentru cineva pe care îl monitorizăm, acesta este un semnal pentru angajator să investigheze, nu un verdict. Datoritatea procedurală continuă să se aplice. Angajatorii trebuie să notifice candidatul, să îi ofere o șansă de a răspunde și apoi să ia o decizie finală. Munca noastră se oprește la evidențierea faptului că ceva s-a schimbat; angajatorul decide ce înseamnă și ce să facă în legătură cu asta, la fel cum ar face cu o verificare la angajare. Am construit sistemul în acest fel în mod deliberat.

Pe măsură ce recrutarea și gestionarea forței de muncă devin tot mai autonome, unde ar trebui să se situeze limita între un agent AI care colectează și evaluează semnalele de încredere și luarea efectivă a unei decizii de angajare cu consecințe?

Aș trasa linia acolo unde legea o stabilește deja pentru noi astăzi. Suntem atenți să nu ne autointitulem companie AI, deoarece industria noastră are o cerință strictă ca un om să fie implicat în orice decizie care atinge o dispută sau o decizie adversă. Un agent poate colecta semnale, le poate evalua, poate semnala ce s-a schimbat. Ce nu ar trebui să facă pe cont propriu este să decidă dacă cineva nu obține jobul sau nu îl păstrează, deoarece acea decizie trebuie să fie legată de o persoană responsabilă care poate explica dacă este contestată.

Pe măsură ce procesul de angajare devine complet automatizat, cred că această limită devine mai importantă, nu mai puțin. Cu cât devine mai ușor să lași un agent să ruleze întregul flux, cu atât este mai tentant să îi permiți să ia decizia finală. Colectarea și evaluarea semnalelor de încredere este exact ceea ce ar trebui să facă software-ul, mai rapid. Deciderea asupra mijloacelor de trai ale unei persoane nu este ceva ce aș delega deloc.

Cu noua $30 million Series B care aduce finanțarea totală a Yardstik la $65 million, care domenii ale AI și prevenirii fraudei credeți că merită acum cea mai mare investiție și ce probleme tehnice mai trebuie rezolvate pentru ca verificarea continuă a identității să funcționeze la o scară mult mai mare?

Investim noul capital în părțile prevenirii fraudei care sunt cele mai puțin glamouroase și cele mai costisitoare de construit bine. Raportul vehiculelor și monitorizarea excluderilor OIG. Alerte automate în momentul în care o licență, o poliță de asigurare sau o certificare expiră, în loc să așteptăm următorul ciclu de reînnoire pentru a observa.

Problema tehnică pe care nimeni din această industrie nu a rezolvat-o este costul. Multe țări și state percep propriul tarif pentru extragerea unui dosar, uneori peste $100 pentru o singură extragere într-un loc precum New York, iar acest cost nu scade doar pentru că doriți să verificați pe cineva mai des. Să faci verificarea continuă suficient de accesibilă încât o companie cu mii de lucrători gig să o poată rula lunar în loc de o dată pe an este la fel o problemă de aprovizionare cu date și de stabilire a prețurilor precum este o problemă de învățare automată. Este cea la care mă gândesc cel mai mult în acest moment.

Se conturează o cursă a înarmării interesantă: AI face simultan frauda de identitate mai ușoară și oferă platformelor instrumente mai bune pentru a o detecta. Pe măsură ce ambele părți se îmbunătățesc, vă așteptați ca dovedirea că cineva este cu adevărat cine pretinde că este să devină semnificativ mai dificilă, sau AI va face în final identitatea digitală mai de încredere decât a fost vreodată?

Ambele sunt adevărate și nu cred că una anulează cealaltă. Clienții noștri ne spun adesea că se așteaptă să putem „lupta focul cu foc”. Ei știu că avem nevoie de soluții moderne pentru probleme moderne. Interpretarea mea sinceră este că identitatea digitală devine mai de încredere pentru sistemele construite să urmărească pe cineva de-a lungul anilor și pe diferite platforme, și devine mai puțin de încredere pentru orice încă se bazează pe o verificare punctuală. Aceasta înseamnă că afacerile care au verificat pe cineva doar o singură dată vor rămâne expuse, iar cele care au construit pe termen lung vor părea mult mai inteligente în retrospectivă decât probabil se simt astăzi.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Yardstik.