Ilit Raz, fondator și CEO al Joonko – Seria de interviuri

Ilit Raz este fondatorul și CEO al Joonko, o platformă care ajută companiile să aplice AI în strategia lor de aprovizionare cu diversitate. Astăzi, compania ei lucrează cu Adidas, American Express, Crocs și PayPal. Ea e a strâns peste 38.5 de milioane de dolari iar compania a crescut cu 500% timp de doi ani consecutivi.

Ce te-a atras inițial către informatică?

Tehnologia este una dintre cele mai mari și mai de succes industrii din Israel, așa că am fost întotdeauna expus industriei într-un fel sau altul de-a lungul vieții mele. Când am intrat în armată, am câștigat oportunitatea de a lucra într-o unitate de tehnologie unde am gestionat dezvoltarea de software de securitate și am petrecut timp învățând despre informatică. De acolo am fost captivat și am știut că vreau să fac o carieră odată ce am părăsit armata.

Când ați fost expus inițial la diverse lacune din industrie, cum ar fi decalajele salariale și promoționale?

În primii doi ani în care am lucrat la companii private de software, nu eram personal conștientă de părtinirea cu care se confruntă femeile. Apoi, am început să lucrez în rețea cu tehnologi care se întâmplă să fie femei. Am devenit rapid conștientă de cât de mare era problema după ce am ascultat poveștile pe care aceste femei le-au împărtășit despre faptul că au fost discutate, ignorate sau nu au primit credit pentru ideile lor.

Poți împărtăși povestea genezei din spatele lui Joonko?

Am o diplomă în informatică și un fundal în inginerie software și NLP. Am experimentat personal atât părtiniri inconștiente, cât și conștiente din mediul meu profesional, iar un grup de femei manager de produs din care făceam parte m-au expus și problemelor la locul de muncă, care erau mai mult decât diferențe salariale. Se pare că întâlnirile sunt programate atunci când femeile sau părinții trebuie să părăsească locul de muncă sau să asistăm la cine poate vorbi sau prezenta în timpul întâlnirilor. Deși aceste cazuri par minore, sunt semnificative și influente atunci când sunteți persoana afectată.

Am ajuns să înțeleg că aceasta este o problemă mai răspândită, așa că am decis să-mi folosesc experiența tehnică – am o diplomă în CS și o experiență în inginerie software și NLP – și să o abordez direct prin crearea unei noi soluții tehnologice, care este modul în care s-a născut Joonko.

Cum își atrage Joonko fondul de talente al candidaților din medii diverse și subreprezentate?

Algoritmul nostru proprietar folosește mai întâi procesarea limbajului natural și viziunea computerizată pentru a scana date publice despre candidații care ni se adresează. Căutăm date care validează dacă cineva se identifică ca fiind subreprezentat. De exemplu, dacă o persoană are pronume „ea/ea” pe LinkedIn, putem deduce că s-ar putea identifica ca femeie și ar putea atribui acel punct de date un punct. Dacă profilul persoanei adună suficiente puncte, o invităm în rețeaua noastră de talente și, odată ce se înscrie, ne confirmă și mai mult presupunerea, spunându-ne cum se identifică.

Cum verifică Joonko acest talent?

Folosim o combinație de atingere umană și tehnologie pentru a potrivi candidații cu pozițiile deschise care se potrivesc. În primul rând, fiecare candidat care se alătură rețelei noastre este recomandat de echipa de angajare cu care a intervievat recent, dar nu l-a putut angaja. Echipele de angajare referă doar candidații care au ajuns în runda finală, asigurându-se astfel că sunt candidați de înaltă calitate. De acolo, folosim procesarea limbajului natural pentru a potrivi candidatul cu compania și rolul potrivit. Colectăm cuvinte cheie din CV-ul lor și din rolul pentru care au intervievat inițial, apoi le comparăm cu locurile de muncă comercializate pe platforma noastră. Majoritatea modelelor folosesc doar două seturi de date, așa că folosirea a trei în schimb crește capacitatea noastră de a face potrivirea potrivită.

Cum ajută Joonko companiile să rețină acest talent?

Asistăm companiile în reținerea talentelor pe tot parcursul procesului de recrutare prin integrarea cu sistemul de urmărire a solicitanților. Integrarea noastră ne permite să extragem date, în mod agregat, despre cât de departe ajung candidații Joonko prin conductă. Oriunde vedem o scădere în comparație cu candidații non-Joonko, lucrăm cu companii fie pentru a îmbunătăți potrivirea, fie pentru a le îmbunătăți procesul de recrutare.

Care sunt alte moduri prin care Joonko folosește AI în procesul de angajare sau de potrivire?

Utilizăm viziunea computerizată și procesarea limbajului natural pentru a determina dacă un candidat se autoidentifică ca fiind subreprezentat. Folosim procesarea limbajului natural pentru a potrivi candidații cu rolurile din grupul nostru și folosim învățarea automată pentru a îmbunătăți procesul de potrivire, pe măsură ce candidații selectează rolurile de care sunt interesați. În cele din urmă, potrivirea și recomandarea sunt automatizate de la capăt la capăt. Recrutorii nu trebuie să facă nimic până nu decid să intervieveze un candidat recomandat de Joonko.

Ați putea discuta despre beneficiile unui grup diversificat de angajări pentru a evita părtinirea AI?

În felul în care privim lucrurile, cu cât puteți atrage și intervieva mai mulți candidați subreprezentați, cu atât puteți verifica mai multe date pentru prejudecățile umane și tehnologice. Prejudiciul, în esență, apare atunci când un model (sau o persoană) este obișnuită să vadă date similare din nou și din nou. Atunci când investiți masiv în diversitatea candidaților, vă puteți antrena tehnologia și echipa de recrutare care o utilizează, pentru a contribui la volanul diversității.

Care sunt alte motive pentru care diversitatea ar trebui să fie o prioritate pentru companii?

O mulțime de companii se bazează de obicei pe recomandări pentru a ocupa roluri deschise, ceea ce arată că datele pot duce la o forță de muncă omogenă. Cred că este important ca companiile să pună în lumină talentele trecute cu vederea – inclusiv „candidații medaliați de argint” care au ajuns în etapele finale la companii de top, dar nu au ajuns să obțină postul.

Nu numai că acordarea de prioritate DE&I în mod obiectiv este lucrul corect și corect de făcut și o parte importantă a unei societăți echitabile, cu gândire de viitor, dar este și pur și simplu bun pentru afaceri – companiile care acordă prioritate acestor eforturi sunt mai productive și de succes, în timp ce angajații sunt mai fericiți și stai mai mult.

Aveți vreun sfat final pentru femeile care doresc să treacă în informatică sau AI?

Găsește comunități de femei pe care te poți baza atunci când lucrurile devin grele. Viitorul industriei inteligenței artificiale depinde de participarea femeilor, dar în prezent este dominat de bărbați. Cu cât puteți construi mai repede o rețea de femei care vă împărtășesc experiențele, cu atât aveți mai multe șanse să fiți sprijinit și să prosperați în industrie.

Mulțumim pentru interviul minunat, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Joonko.