Andrea Sommer, grundare och affärsledare på UvvaLabs – Intervjuer

Andrea Sommer är grundare och affärsledare på UvvaLabs, ett teknikföretag som använder AI för att hjälpa företag att fatta bättre beslut som skapar mer mångfald och tillgänglighet på arbetsplatsen.

Kan du diskutera hur UvvaLabs använder AI för att hjälpa företag skapa mer mångfald och tillgänglighet på arbetsplatsen?

Vår metod fokuserar på att erbjuda strukturlla lösningar för att lösa problemet med ojämlikhet på arbetsplatsen. Genom vår forskning och erfarenhet har vi byggt en modell av hur en “ideal” organisation ser ut ur ett mångfalds- och tillgänglighetsperspektiv. Vår AI analyserar och utvärderar data från hela organisationen för att skapa en bild av organisationens “nuvarande tillstånd” ur ett mångfaldsperspektiv. Genom att jämföra de två sidorna – den idealiska och den nuvarande – kan vi ge rekommendationer om vilka strukturer som bör byggas och vilka som bör avskaffas för att bringa organisationen närmare den idealiska staten.

Vad var inspirationen för att starta UvvaLabs?

Min medgrundare och jag är barndomsvänner som har haft en livslång passion för att riva hinder för jämlikhet, men vi har gått olika vägar. Min medgrundare Laura gick den akademiska vägen och fick en doktorsexamen i sociologi från UC Berkeley. Hennes forskning och erfarenhet har fokuserat på att bygga rigorösa metoder som fungerar i miljöer med lågkvalitetsdata, särskilt när det gäller att studera rasism. Jag gick den affärsmässiga vägen, först som strateg på globala teknikföretag, och sedan byggde jag mitt första företag inom analysområdet. Trots våra olika vägar har vi hållit kontakten genom åren. När jag flyttade tillbaka till USA efter att ha bott i London i 11 år, fick jag möjlighet att samarbeta med Laura på ett projekt, och UvvaLabs föddes.

En aktuell fråga med att använda AI för att anställa personal är att det kan oavsiktligt förstärka samhällets fördomar, såsom rasism och sexism. Hur stor är den här frågan enligt dig?

Detta är ett stort problem. Många beslutsfattare tror att AI kan lösa alla problem, istället för att förstå att det är ett verktyg som kräver en mänsklig motpart för att fatta smarta beslut. Rekrytering är inget undantag – det finns många produkter som påstår att de kan minska eller ta bort fördomar från processen. Men AI är bara så stark som algoritmen som driver den, och den byggs alltid av människor. Även den starkaste AI-systemet kan inte vara helt fritt från fördomar, eftersom alla människor har fördomar.

Hur undviker UvvaLabs att ha dessa fördomar i AI-systemet?

Det bästa sättet att bygga teknologi, inklusive AI, som är fritt från fördomar är att ha ett team som består av både människor som har varit historiskt marginaliserade och som är experter på forskningsmetoder som är utformade för att minimera fördomar. Det är den metod vi använder på UvvaLabs.

UvvaLabs använder en bred variation av datakällor för att förstå en organisations mångfaldsmiljö. Kan du berätta om några av dessa datakällor?

Organisationer är miljöer med lågkvalitetsdata. Ofta finns det liten enhetlighet mellan företag eller till och med avdelningar när det gäller vad som skapas och hur. Vår teknik är utformad för att ge en rigorös analys i dessa typer av miljöer genom att kombinera en blandning av kvantitativa och kvalitativa datakällor. Nyckeln för oss är att vi bara analyserar vad som är lättillgängligt och enkelt delbart – så att tillvägagångssättet är så lågt som möjligt.

UvvaLabs erbjuder en instrumentpanel som visar olika indikatorer för organisatorisk hälsa. Kan du diskutera vad dessa indikatorer är och vilken typ av handlingsbara insikter som tillhandahålls?

<p.Varje organisation är unik, så varje organisation kommer sannolikt att använda UvvaLabs på ett något annorlunda sätt. Detta beror på att varje organisation befinner sig i en annan fas i sin mångfaldsresa. Det finns ingen universallösning – vårt tillvägagångssätt anpassar sig till varje organisations prioriteringar, vad som för närvarande mäts och är tillgängligt, samt vart organisationen vill gå. Detta är vad som definierar rekommendationerna som vårt verktyg tillhandahåller.

Som kvinna och serieentreprenör, har du några råd till kvinnor som funderar på att starta ett nytt företag?

Startups är en mansdominerad värld och det är objektivt sett svårare för kvinnor, och ännu svårare för kvinnor av färg. Vi bör inte skygga för verkligheten att kvinnor och människor av färg har systematiskt stängts ute från möjligheter, kapital, samhällen och nätverk av tillgång. Det sägs dock att detta långsamt förändras. Till exempel öppnar allt fler fonder som specifikt riktar sig till kvinnor eller BIPOC. Inkubatorer och acceleratorer tänker och agerar mer inkluderande när de formar sina program och metoder. Mångfaldsrika entreprenöriella samhällen växer fram och utvecklas.

Du är också grundare av Hive Founders, ett icke-vinstdrivande nätverk som samlar kvinnliga grundare. Kan du ge oss några detaljer om detta nätverk och hur det kan hjälpa kvinnor?

Hive Founders är ett globalt nätverk av stöd för kvinnor över hela världen, oavsett vilken fas de befinner sig i. Varje företag är unikt, men det finns många lärdomar vi kan lära av varandra. Utöver samhället arrangerar Hive Founders evenemang, poddsändningar och nyhetsbrev – allt designat för att bringa resurser och kunskap till vår gemenskap av grundare.

Finns det något annat du vill dela om UvvaLabs?

Varje organisation har potentialen att förvandla sig till en mer produktiv, mångfaldig och tillgänglig arbetsplats, oavsett vilka strukturer som finns på plats idag. Det finns konkurrensrelaterade skäl för att investera i mångfald. Till exempel kommer kundlandskapet att förändras – i USA kommer det att vara en majoritet av minoriteter år 2044. I praktiken innebär detta att kundprofiler också förändras. Varje företag vill vara så attraktivt som möjligt för sina kunder och så konkurrenskraftigt som möjligt mot liknande erbjudanden. Mångfald är den konkurrensfördelen. Smarta företag och deras ledare förstår detta och kommer att ligga före kurvan för att säkerställa att deras arbetsplatser och produkter tjänar och stöder så många olika typer av människor som möjligt.

Tack för den underbara intervjun, jag njöt verkligen av att lära mig om dina åsikter om mångfald och AI-fördomar. Läsare som vill lära sig mer kan besöka UvvaLabs.