Alper Tekin, Findem’in Ürün Başkanı – Röportaj Serisi

Önceden, birkaç startup’ın kurucu CEO’su olarak görev yapıyordunuz. Karşılaştığınız en büyük işe alma zorlukları nelerdi?

İşe alma, girişimcilik yolculuğumun en zorlu yönlerinden biri oldu. Girişimciler olarak, insanların her şeyden daha önemli olduğunu ve doğru ekibi oluşturmanın herhangi bir iş liderinin en önemli işi olduğunu biliriz. Ancak, bir şirket kurup büyütürken, doğru insanları bulmak için yeterli zaman ayırmak gerçekten zor. Nesnel verilere sahip olmadığınızda, dışarıda kimin mevcut olduğunu bulmak zor, ve onların organizasyonunuzda iyi performans göstereceklerini bilmek daha da zor.

Findem’in geleceğin HR ekibi için otomatik bir yetenek platformu oluşturma vizyonunu paylaşabilir misiniz?

Yetenek kazanımı, genellikle birbirleriyle konuşmayan onlarca araç ve onlarca kişinin yaptığı yüzlerce görevle karmaşık bir iştir. Vizyonumuz, bu karmaşıklığı AI ve iş akışı otomasyonu kombinasyonu ile ortadan kaldırmaktır.

İlk ve en önemli hedefimiz, yetenek ekiplerini desteklemek ve onların günlük işlerinden tekrarlanan, hatalı ve monoton görevleri otomatikleştirmektir. Ayrıca, insanlara daha hızlı, daha iyi ve daha adil kararlar almasına yardımcı olmak için verileri sunuyoruz. Örneğin, bir büyük teknoloji şirketinde, yetenek havuzu oluşturmak için sekiz ila on sistem kullanıyorlardı ve her biri izole bir şekilde kullanılıyordu. Bir görevi tamamlamak için 80-100 tıklama yapıyordu ve şimdi, otomatik uygulamalarla, aynı görevi bir tıklamayla gerçekleştirebiliyorlar.

Diğer tüm iş fonksiyonları gibi, yetenek organizasyonları da AI-öncelikli bir dönüşüm geçirecek ve planımız, otomatikleştirilebilen her şeyi otomatikleştirmek ve işe alım uzmanları ve diğer yetenek profesyonellerinin tam potansiyellerine ulaşmalarını sağlamaktır. Otomatik uygulamalar, ilk olarak planlama, havuz ve analizde kritik bir rol oynayacak ve daha sonra tüm yetenek yaşam döngüsünü kapsayacak, işgücü planlamadan yetenek havuzlarına, kariyer gelişimine ve yönetim planlamasına kadar her şeyi içerecektir.

Findem, trilyonlarca veri noktasını analiz ediyor ve 3D veri olarak adlandırılan şeyi kullanıyor. 3D verinin ne olduğunu açıklar mısınız?

Findem, yüz binlerce kaynağın 1.6 trilyon veri noktasını tüketir ve başka hiçbir yerde bulunmayan tamamen yeni yetenek verilerini oluşturur. Bu, bir bireyin ve onunla ilişkili şirketlerin zaman içindeki yolculuğunu anlamamızı sağlar. Findem, bu üç boyutlu verileri – insan ve şirket verilerini zaman içinde – kullanarak bireysel ve şirket yolculuklarını bağlar ve zenginleştirilmiş yetenek profilleri oluşturur.

Bunu şöyle düşünün: Modern iş piyasasında çalışmış herkes bir yolculuğa sahiptir ve dijital bir iz bırakır. Başlıklar, iş terfileri, sertifikalar, kod katkıları, yayınlar, sosyal gönderiler ve benzeri şeyler vardır. Şirketler de bir yolculuğa sahiptir. Fonlama turaları, halka arzlar, mali raporlar, iş tanımları, organizasyon şemaları, şirket incelemeleri ve liderlik profilleri gibi faaliyetleri vardır – tüm bu veriler bir şirketin gelişimini ve ilerlemesini haritalayabilir.

Geleneksel olarak, yetenek kararları, bir özgeçmiş, iş başvurusu veya LinkedIn profili gibi bir kişinin ve şirket verilerinin tek boyutlu bir kesitine dayanıyordu. Ancak, binlerce veri noktasını insan ve şirket yolculuklarından topladığımız ve bunları muazzam bir şekilde zenginleştirdiğimiz bir platform inşa ettik. Sonuç, daha önce mümkün olandan daha ayrıntılı ve granüler bir deneyim, beceri seti ve etki anlayışıdır.

Yetenek Veri Bulutumuzla, tüm kariyerler bir GenAI arayüzü üzerinden komutla aranabilir. Örneğin, size ABD’deki özel sermaye şirketlerine ait şirketlerin CFO’larını göstermemizi isteyebilirsiniz veya büyük bir B2B startup’ta çalışan ve büyük bir Serie C’ye tanık olan sadık ürün müdürlerinin listesini isteyebilirsiniz.

Analiz edilen farklı veri noktaları nelerdir?

Yetenek Veri Bulutumuz, yüz binlerce veri kaynağından 3D verileri dinamik ve sürekli olarak bir dil modeli kullanarak üretir.

LinkedIn, GitHub, StackOverflow, Kaggle, Dribble, Doximity, ResearchGate, WordPress ve kişisel web siteleri gibi kaynaklardan profil ve iletişim verilerini analiz eder. Nüfus verisi, ABD Nüfus Sayım Bürosu’ndan gelir. Ayrıca, fonlama duyuruları, halka arz ayrıntıları, 8 milyondan fazla şirketin iş modelleri ve 100.000’den fazla şirket ve ürün kategorisi gibi şirket verilerini inceleriz. Doğrulanmış beceriler için, 300 milyondan fazla patent ve yayını, 5 milyondan fazla açık veri seti ve makine öğrenimi projesi ve 200 milyondan fazla açık kaynak kod deposu ve diğer kamu katkılarını analiz ederiz. Ayrıca, Greenhouse, Workday, SmartRecruiters, BambooHR, Lever gibi kullanıcıların ATS’sinden gelen başvuru profili bilgilerini de içerir.

Makine öğrenimi bu verileri analiz ederken ne arar?

Findem, önce BI’dir, ardından AI kullanarak gerçek veriler temelinde öğrenir ve öngörülerde bulunur. Buna deterministik model rather than probabilistik model diyoruz. Örneğin, sizin startup deneyiminiz olduğunu olasılıkla varsaymayız, bunun yerine istihdam geçmişinizi inceler ve çalıştığınız şirketlerin startup olarak sınıflandırılıp sınıflandırılmadığını kontrol ederiz, ardından profilinize ‘startup deneyimi’ özelliğini ekleriz.

Veriler nasıl özniteliklere dönüştürülür ve öznitelikler nelerdir?

Veri toplama gerçekleştiğinde, istediğimiz herhangi bir özniteliğe veri eşleyebilen bir zeka motoruna (sophisticated SQL middleware gibi düşünün) sahibiz.

Öznitelikler, bireylerin ve şirketlerin becerileri, deneyimleri ve özellikleri – hem somut hem de soyut – olarak tanımlanabilir. Somut öznitelikler, roller (mevcut, geçmiş ve rol deneyimleri), iş deneyimi, eğitim, nitelikler ve diğer teknik bilgiler gibi şeyleri içerir. Soyut öznitelikler, birinin sadakat uyandırdığı, çeşitli ekipler kurduğu veya misyon odaklı olduğu gibi daha geniş kapsamlı olabilir.

Öznitelik tabanlı arama, HR ekiplerinin yetenek ekosistemlerindeki tüm kanallarda几乎 herhangi bir kriter kullanarak adayları aramasını sağlar.

Platform, işe alma kararlarına AI veya ırksal önyargı girmesini nasıl engeller?

Platformumuz, herhangi bir kullanıcı adına karar vermemek amacıyla tasarlandı, ancak AI’nin insanlara karar verme süreçlerinde yardımcı olmasını sağlamak için tasarlandı. BI-öncelikli bir strateji kullanarak, platform veri toplama, analiz ve sunma önceliklendirir ve ardından AI’nin öğrenmesi, akıl yürütmesi ve güvenilir sonuçlarla öngörülerde bulunmasını sağlar.

Biz bir arama ve eşleştirme platformuyuz, aday değerlendirme platformu değiliz ve AI hiçbir zaman bir kişinin subjektif değerlendirmesini otomatik olarak gerçekleştirmez. Otomatik olarak adayları ilerletmez veya reddetmez. Ayrıca, Findem’in arama ve eşleştirmeyi AI ile değil, BI ile gerçekleştirmesi, bu süreçte önyargı veya ayrımcılık riskini azaltır.

Findem, iç personeli terfi ettirmeyi nasıl basitleştirir?

Aslında, iç ve dış yetenek arasında bir ayrım yapmamıza gerek yoktur. Veritabanımızda bulunan herhangi bir kişi için, algoritma hem iç hem de dış adayları en iyi eşleştirebilir.

Findem’in sunduğu yetenek yönetimi araçları nelerdir?

Yetenek kaynaklarından CRM’ye ve analitiklere kadar tüm üst düzey faaliyetleri konsolide ediyoruz. Ayrıca, iç mobilite için bir çözüm sunuyoruz ve referans yönetimi ve yönetim planlaması için tekliflerimizi genişletiyoruz.

Girişimcilik yolculuğunun hangi aşamasında bir startup Findem ile iletişime geçmelidir?

Müşterilerimizin tüm boyutlarını hizmet sunuyoruz, ancak ngọt spot’imiz genellikle birkaç yüz çalışanı olan ve ölçeklenen şirketlerdir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Findem’i ziyaret edebilir: Findem.