Faysal Ahmed. Knockri'de Kurucu Ortak ve CTO - Röportaj Serisi

Faisal Ahmed, günlük sorunlara karmaşık teknolojik çözümler tasarlama ve geliştirme becerisine sahip, derin öğrenme ve yapay zeka tutkusuna sahip bir teknoloji lideri ve ürün meraklısıdır. O, Toronto Üniversitesi'nde Bilgi Sistemleri ve Tasarım Yüksek Lisansını tamamlamış ve Sony Corp Hindistan ve CPPIB Kanada'da yazılım mühendisi olarak 8 yıldan fazla endüstri deneyimine sahip bir bilgisayar mühendisidir.

şirketinde hem Kurucu Ortak hem de CTO'dur. Knockri, iş performansını veya işe alma verimliliğini etkilemeden çeşitliliği artıran bir davranışsal beceri değerlendirme platformu.

Knockri isminin kökenini ve neden seçildiğini tanımlayabilir misiniz?

Knockri adının iki etimolojik kökeni vardır. İlk olarak, fırsat kapısını çalmak için 'Çalmak' kelimesini kullandık. İkincisi, benimki, Maaz'ın ve Jahanzaib'in mirasıyla çok ilgili, birçok Güney Asya dilinde bir milyardan fazla insan için 'iş' anlamına gelen 'Knockri' kelimesi.

Knockri'nin doğuş hikayesini ve bunun işe alım sürecindeki kişisel bir deneyimden nasıl kaynaklandığını paylaşabilir misiniz?

Knockri fikri ilk olarak 2016 yılında CEO'muz Jahanzaib'in isminden dolayı iş bulmakta zorlanmasıyla ortaya çıktı. Maaz'ın özgeçmişlerinde ismini İngilizce olarak yazmasını önermesinin ardından Jahanzaib'e daha fazla istihdam fırsatı teklif edildi. Görünüşte küçük bir değişiklikti ama dünya çapında bir fark yarattı. İşe alım sürecinin bu önemli kusurunu fark ederek, teknoloji kullanımıyla bir çözüm geliştirmek için bir araya geldik. İşte ben de bu noktada devreye girdim. Jahanzaib ve Maaz ile işbirliği yaparak adayların oyun alanını eşitlemek için teknolojiyi kullanmak istedim. Yapay zeka o zamanlar emekleme aşamasında olduğundan bunun iddialı bir proje olacağını biliyordum, ancak bu zorluk bende bu konuyu daha da fazla ele almak istememi sağladı. 2016 yılında makine öğreniminin adayların önündeki engelleri azaltma potansiyelini gördük ve o zamandan beri işe alımda önyargı sorununu çözmek beni heyecanlandırıyor.

En güncel Çeşitlilik, eşitlik ve kapsayıcılık (DEI) eğitimi neden hem şirketleri hem de genel olarak toplumu başarısızlığa uğratıyor?

DEI eğitimi başarısız oluyor çünkü şirket motivasyonu doğru yerde olmayabilir. Gerçek bir değişimi yürürlüğe koymayan ve önyargılarda daha büyük bölünmelere neden olan politik ve ölçüm odaklı motivasyonlar var. Motivasyonların yalnızca "bunu yapmak zorunda olduğumuz için yapmak" olduğu bir misyon beyanı yazmak ve şirkete yönelik önyargı eğitimini uygulamak bir fark yaratmaz. Eylemler kelimelerden çok daha yüksek sesle konuşur ve üretkenlik veya şirket başarısı için çalışanlarınızın farklı bakış açıları gibi doğru nedenlerle motive olmak, eğitimi çok daha etkili hale getirecektir.

Daha önce Dünya Ekonomik Forumu'nun eşitlik ve kapsayıcılıkla ilgili küresel konseyine atanmış bir üyeydiniz, bu rol neyi gerektiriyordu ve bu deneyimden ne öğrendiniz?

Dünya Ekonomik Forumu ile çalışmalarımız sırasında, iş dünyasının geleceğinde sosyal ilerlemeyi hızlandırmak için liderlere yönelik Çeşitlilik, Eşitlik ve Kapsayıcılık 4.0 Araç Seti'ne katkıda bulunduk. Rapor, hızla gelişen teknolojilerin çeşitlilik, eşitlik ve kapsayıcılık çabaları için temsil ettiği pratik fırsatları ve riskleri araştırıyor. Ayrıca, teknolojinin işe alım süreçlerindeki önyargıyı azaltmaya, yetenek havuzlarını çeşitlendirmeye ve kuruluşlar genelinde çeşitliliği ve kapsayıcılığı karşılaştırmaya nasıl yardımcı olabileceğini ana hatlarıyla belirtir. Buna ek olarak, Forum'un sosyo-ekonomik geçmişi ile bireyin hayattaki sonuçları arasındaki bağı kırma koşuluna ilişkin içgörü sağlayan yeni Küresel Sosyal Hareketlilik Endeksi 2020'ye katkıda bulunduk. Sosyal ilerlemenin önemini öğrendik ve DEI girişimlerini gelecek için teknolojinin yardımıyla ilerletmek için Forum'a yaptığımız çalışmalara katkıda bulunmaktan gurur duyuyoruz.

Knockri, işverenlerin işe alma sürecinde bilinçsiz önyargıların üstesinden gelmelerini sağlamak için yapay zekayı nasıl kullanıyor?

Knockri, belirli işler için gerekli olan belirli becerilerle ilgili davranışları belirlemeye yardımcı olmak için G/Ç Psikolojisi ve makine öğrenimiyle evlendi. Bir kişinin konuşma şekline, görünüşüne, cinsiyetine veya nereli olduğuna odaklanmak yerine, masaya getirdikleri becerilere odaklanırız. Knockri ile, ilk izlenimler geleneksel bir mülakatta olduğu kadar önemli değil - bir işte en iyi olmak için masaya getirebileceğiniz tüm önemli becerilerdir. Hatta adını bile görmeden doğru adayın seçilmesini mümkün kıldık!

Sizce bir yapay zeka sistemini neyin etik hale getirdiğini ve Knockri'nin kendi yapay zeka platformunda önyargıyı nasıl önleyebildiğini tanımlayabilir misiniz?

AI genel olarak güçlü bir araçtır ve hem iyi hem de kötü için kullanılabilir. Ayrıca benim gibi mühendislerin insanların insanları anladığından daha iyi anladığı bir sistem. Sistemin nasıl davrandığı üzerinde önemli bir kontrole sahibiz ve iş etik sistemler kurmaya geldiğinde, motivasyonlar doğru yerde olduğu sürece, modelleri olumlu yönde eğitmenin daha kolay olduğuna inanıyorum. Bir yapay zeka sisteminde, yapay zekanın karar verme sürecinin eğitilmiş insan süreçlerinden daha etik olmasını sağlamak için davranışını kontrol edebilir ve belirli kurallar ve süreçler dahilinde inşa edebiliriz. Ve sadece orada bitmiyor. Bir sistem oluştururken gözden kaçırabileceğiniz hatalar ve kör noktalar her zaman vardır, ancak Knockri'de her zaman sonuçların takip edildiğinden ve sonuçlarımızın her zaman doğru çıktılar verdiğinden emin oluruz. Sistemin ağır bir eleştirisiyle, algoritmalar aracılığıyla yaptığımız kapsamlı test, belirli niteliklerin tercih edilip edilmediğini belirleyebilir ve bize şeffaflık sağlamak için bunu algoritmik olarak düzeltebilir.

Knockri, eğitim verilerini nereden alıyor ve bu verilerin kasıtsız olarak önyargılı olmamasını sağlıyor?

Basitçe söylemek gerekirse, kendi verilerimizi kullanırız. Kontrolümüz olmayan açık kaynaklardan herhangi bir veri almayız. Doğru soruların ve becerilerin belirlendiğinden emin olmak için G/Ç Psikologlarımız tarafından tasarlanan değerlendirmelerden toplanan transkriptleri alıyoruz. Daha sonra, hiçbir dilin tercih edilmediğinden emin olmak için ek açıklamaları denetleriz - temel olarak veri toplamamız üzerinde tam kontrol sahibi oluruz. Bu, topladığımız verilerin yüksek kalitede olmasını ve algoritmanın bize verdiği sonuçların çok daha etkili olmasını sağlar. DEI odaklı olma misyonumuza sadık kaldığımızdan emin olmak istediğimiz için uygulamamızı çeşitli alanlara genişlettik; bu da çok yönlü bir veri seti toplamak için farklı coğrafyalarda, iş pozisyonlarında ve sektörlerde çalıştığımız anlamına geliyor. Daha çeşitli verilere sahip olarak, daha az önyargılı olduğundan emin olabiliriz.

Knockri hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Paylaşmak istediğim bir iki şey var. İlki G/Ç Psikolojisi ile ilgili. Çoğu zaman insanlar, özellikle son birkaç yıldır gelişmekte olduğu için, yapay zekanın göz korkutucu olduğunu varsayar. Bununla birlikte, teknolojimizi yönlendirmek için asırlık G/Ç Psikolojisi bilimini - insan davranışının incelenmesi - bir araya getiriyoruz. Gerçekten de, işe alım uygulamalarında önyargıyı azaltmak için makine öğreniminin yardımıyla geniş ölçekte I/O Psikolojisi sunuyoruz. Son olarak, DEI müşterilerimizle başlayıp bitmiyor. Knockri'de kendi bünyemizde gurur duyduğumuz DEI'ye bize gelenler kadar değer veriyoruz. DEI konusunda tutkulu bir şirket olarak, geçmişte iş piyasasında bu kadar çok fırsat bulamamış olabilecek kişiler için önyargıyı azaltma konusunda üzerinize düşeni yapmanızı teşvik ediyoruz. Daha önce de söylediğim gibi, eylemler kelimelerden daha yüksek sesle konuşur.