Arsham Ghahramani, PhD, Co-fondator și CEO al Ribbon – Seria de interviuri

Arsham Ghahramani, PhD, este co-fondator și CEO al Ribbon. Cu sediul în Toronto și originar din Regatul Unit, Ghahramani are o experiență în ambele domenii, inteligență artificială și biologie. Experiența sa profesională acoperă o gamă largă de domenii, inclusiv tranzacționare cu frecvență ridicată, recrutare și cercetare biomedicală.

Ghahramani a început să lucreze în domeniul inteligenței artificiale în jurul anului 2014. A finalizat doctoratul la Institutul Francis Crick, unde a aplicat forme timpurii de inteligență artificială generativă pentru a studia reglarea genelor canceroase – cu mult înainte ca termenul “inteligență artificială generativă” să intre în uzul curent.

El conduce în prezent Ribbon, o companie de tehnologie care se axează pe accelerarea dramatică a procesului de angajare. Ribbon a strâns peste 8 milioane de dolari din fonduri, a sprijinit peste 200.000 de căutători de locuri de muncă și continuă să-și extindă echipa. Platforma își propune să facă angajarea de 100 de ori mai rapidă, combinând inteligența artificială și automatizarea pentru a rationaliza fluxurile de lucru de recrutare.

Să începem de la început — ce v-a inspirat să înființați Ribbon, și ce a fost “aha” momentul care v-a făcut să realizați că angajarea este defectuoasă?

Am cunoscut-o pe co-fondatorul meu, Dave Vu, în timp ce eram amândoi la Ezra – el era șeful departamentului de oameni și talent, iar eu eram șeful departamentului de învățare automată. Pe măsură ce am extins rapid echipa mea, am simțit constant presiunea de a angaja rapid, dar nu am avut instrumentele potrivite pentru a rationaliza procesul. Am fost printre primii care au adoptat inteligența artificială (am finalizat doctoratul în 2014, cu mult înainte ca inteligența artificială să devină mainstream), și am avut o înțelegere timpurie a impactului inteligenței artificiale asupra angajării. Am văzut din primă mână ineficiențele și provocările din recrutarea tradițională și am știut că trebuie să existe o cale mai bună. Acea realizare ne-a condus să creăm Ribbon.

Ați lucrat în roluri de învățare automată la Amazon (AMZN ), Ezra și chiar în tranzacționare algoritmică. Cum v-a influențat acea experiență modul în care ați abordat construirea Ribbon?

La Ezra, am lucrat la tehnologia sănătății bazată pe inteligență artificială, unde mizele nu puteau fi mai mari – dacă un sistem de inteligență artificială este biasat, poate fi o chestiune de viață și de moarte. Am petrecut mult timp și energie pentru a ne asigura că sistemul nostru de inteligență artificială este imparțial, precum și pentru a dezvolta metode de detectare și mitigare a biasului. Am adus aceste tehnici la Ribbon, unde le folosim pentru a monitoriza și reduce biasul în intervievatorul nostru de inteligență artificială, creând în cele din urmă un proces de angajare mai echitabil.

Cum v-a influențat experiența dvs. ca candidat și manager de angajare deciziile de produs pe care le-ați luat la început?

Găsirea unui loc de muncă este un proces epuizant pentru candidații juniori. Îmi amintesc, nu demult, că eram un candidat junior care aplicam la multe locuri de muncă. A devenit și mai greu de atunci. La Ribbon, avem o empatie profundă pentru căutătorii de locuri de muncă. Inteligența noastră artificială vocală este adesea primul punct de contact între o companie și un candidat, așa că ne străduim să facem această experiență pozitivă și recompensatoare. Una dintre modalitățile în care o facem este asigurându-ne că candidații discută cu același sistem de inteligență artificială pe tot parcursul procesului de angajare. Această coerență ajută la construirea încrederii și a confortului – spre deosebire de procesele tradiționale în care candidații sunt transferați între mai multe persoane, sistemul nostru de inteligență artificială oferă o prezență constantă și familiară care ajută candidații să se simtă mai în largul lor pe măsură ce trec prin interviuri și evaluări.

Ribbon realizează interviuri care par mai umane decât boturile scriptate. Spuneți-ne mai multe despre fluxul de interviu adaptiv al Ribbon. Ce fel de înțelegere în timp real are loc în spatele scenei?

Am construit cinci modele de învățare automată interne și le-am combinat cu patru modele disponibile public pentru a crea experiența de interviu Ribbon. În spatele scenei, evaluăm constant conversația și o combinăm cu contextul de la companie, pagini de carieră, profiluri publice, CV-uri și multe altele. Toate aceste informații se reunesc pentru a crea o experiență de interviu fără cusur. Motivul pentru care combinăm atâtea informații este că dorim să oferim candidatului o experiență cât mai apropiată de cea a unui recrutor uman.

Subliniați că cinci minute de voce pot echivala cu o oră de intrare scrisă. Ce fel de semnal captați în aceste date audio și cum sunt analizate?

Oamenii vorbesc de obicei foarte repede! Majoritatea proceselor de aplicare pentru locuri de muncă sunt foarte greoaie, solicitându-vă să completați multe formulare și întrebări cu variante multiple. Am descoperit că 5 minute de conversație naturală echivalează cu aproximativ 25 de întrebări cu variante multiple. Densitatea informațională a conversației vocale este greu de egalat. Pe lângă aceasta, colectăm și alte factori, cum ar fi proficiența lingvistică și abilitățile de comunicare.

Ribbon acționează și ca un scrib de inteligență artificială cu rezumate automate și evaluări. Ce rol joacă interpretarea în facerea acestor date utile și corecte pentru recrutori?

Interpretarea este la baza abordării Ribbon. Fiecare evaluare și analiză pe care o generăm este întotdeauna legată de sursa sa, făcând sistemul nostru de inteligență artificială profund transparent.

De exemplu, atunci când evaluăm un candidat pe baza abilităților sale, ne referim la două lucruri:

1. Cerințele inițiale ale locului de muncă și
2. Momentul exact din interviu în care candidatul a menționat o abilitate.

Credem că interpretarea sistemelor de inteligență artificială este profund importantă, deoarece, la sfârșitul zilei, ne ajutăm companiile să ia decizii, iar companiile preferă să ia decizii pe baza datelor concrete. Ceva pe care credem că este critic pentru atât echitate, cât și încredere în angajarea condusă de inteligență artificială.

Predomină îngrijorarea cu privire la prejudecățile din sistemele de angajare bazate pe inteligență artificială. Cum este proiectat Ribbon pentru a minimiza sau a reduce prejudecățile, totodată aducând în prim-plan candidații de top?

Prejudecățile sunt o problemă critică în sistemele de angajare bazate pe inteligență artificială, și le luăm foarte în serios la Ribbon. Am construit intervievatorul nostru de inteligență artificială pentru a evalua candidații pe baza abilităților și competențelor măsurabile, reducând subiectivitatea care adesea introduce prejudecăți. Audiem regulat sistemele noastre de inteligență artificială pentru echitate, utilizăm seturi de date diverse și echilibrate și integrăm supravegherea umană pentru a detecta și corecta potențialele prejudecăți. Angajamentul nostru este să aducem în prim-plan cei mai buni candidați în mod corect, asigurând decizii de angajare echitabile.

Candidații pot face interviuri oricând, chiar și la 2 dimineața. Cât de importantă este flexibilitatea în democratizarea accesului la locuri de muncă, mai ales pentru comunitățile defavorizate?

Flexibilitatea este cheia democratizării accesului la locuri de muncă. Interviurile Ribbon, disponibile oricând, permit candidaților să participe la orice oră convenabilă pentru ei, spărgând barierele tradiționale, cum ar fi orarele conflictuale sau disponibilitatea limitată, ceea ce este deosebit de benefic pentru părinții care lucrează și pentru cei cu orare neconvenționale. De fapt, 25% din interviurile Ribbon au loc între orele 23:00 și 2:00 dimineața, ora locală.

Aceasta este deosebit de crucială pentru comunitățile defavorizate, unde căutătorii de locuri de muncă se confruntă adesea cu constrângeri suplimentare. Prin oferirea accesului non-stop, Ribbon ajută la asigurarea faptului că toată lumea are o șansă corectă de a-și demonstra abilitățile și de a obține oportunități de angajare.

Ribbon nu se referă doar la angajare, ci și la reducerea fricțiunii dintre oameni și oportunități. Cum arată viitorul?

La Ribbon, viziunea noastră se extinde dincolo de angajarea eficientă; dorim să eliminăm fricțiunea dintre indivizi și oportunitățile pentru care sunt potriviți. Ne imaginăm un viitor în care tehnologia conectează în mod fluent talentul cu rolurile care se potrivesc perfect cu abilitățile și ambițiile lor, indiferent de background sau de rețea. Prin reducerea fricțiunii în mobilitatea carierei, permitem angajaților să crească, să se dezvolte și să găsească oportunități împlinitoare fără bariere inutile. Mobilitate internă mai rapidă, fluctuație mai mică și, în cele din urmă, rezultate mai bune atât pentru indivizi, cât și pentru companii.

Cum credeți că inteligența artificială va transforma procesul de angajare și piața muncii în următorii cinci ani?

Inteligența artificială va schimba profund procesul de angajare și piața muncii în următorii cinci ani. Ne așteptăm ca automatizarea bazată pe inteligență artificială să rationalizeze sarcinile repetitive, eliberând recrutorii pentru a se concentra pe interacțiuni mai profunde cu candidații și decizii strategice de angajare. Inteligența artificială va îmbunătăți, de asemenea, precizia corespondenței dintre candidați și roluri, accelerând timpii de angajare și îmbunătățind experiența candidaților. Cu toate acestea, pentru a realiza pe deplin aceste beneficii, industria trebuie să prioritizeze transparența, echitatea și considerațiile etice, asigurându-se că inteligența artificială devine un instrument de încredere care creează un peisaj al angajării mai echitabil.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Ribbon.