Альпер Текін, Головний офіцер з продукції у Findem – Серія інтерв’ю

Раніше ви були серійним підприємцем, діючи як засновник та генеральний директор кількох стартапів. Які були деякими з найбільших проблем з набором персоналу, з якими ви зіткнулися?

Набір персоналу був одним з найбільш складних аспектів моєї підприємницької діяльності. Як підприємці, ми знаємо, що люди важливіше всього іншого, а створення правильної команди є найважливішою роботою будь-якого бізнес-лідера. Однак це дуже складно виділити достатню кількість часу для пошуку правильних людей, коли ви займаєтеся багатьма іншими бізнес-діяльностями, пов’язаними з створенням та масштабуванням компанії. Без об’єктивних даних про те, хто доступний там, складно знайти правильний набір людей, і ще складніше знати, чи вони будуть успішні у вашій організації.

Чи можете ви поділитися баченням того, як Findem будує автономну платформу талантів для команди HR майбутнього?

Набір талантів – це складна робота з сотнями завдань, виконуваних десятками осіб, по десятках інструментів, які більшість часу не спілкуються один з одним. Наше бачення – усунути цю складність за допомогою поєднання штучного інтелекту та автоматизації робочих процесів.

Наша перша і найголовніша мета – підтримати команди талантів, автоматизуючи рутинні, повторювані та схильні до помилок завдання з їхнього щоденного життя, та допомогти людям приймати швидші, кращі та більш справедливі рішення на основі даних. Ми вже бачимо випадки, такі як велика технологічна компанія, де вони використовували вісім до десяти систем лише для створення талант-пайплайну, і кожна з них використовувалася в ізольованому режимі. Це займало у них 80-100 кліків, щоб виконати одне завдання, а тепер, завдяки автономним додаткам, вони можуть виконувати те саме завдання за один клік.

Як і майже всі бізнес-функції, організації талантів пройдуть через трансформацію, керовану штучним інтелектом, і наш план – автоматизувати все, що можна автоматизувати, дозволяючи рекрутерам та іншим фахівцям з талантів досягати свого найбільшого потенціалу. Автономні додатки спочатку відіграватимуть ключову роль у плануванні, пайплайні та аналітиці, а потім розширяться на весь життєвий цикл талантів, охоплюючи все, від планування робочої сили до талант-пулів, розвитку кар’єри та планування успадкування.

Findem аналізує трильйони даних і використовує те, що називається 3D-даними, можете ви роз’яснити, що таке 3D-дані?

Findem поглинає 1,6 трильйона даних з сотень тисяч джерел для генерації цілком нових даних про таланти, які не існують ніде інде, і забезпечує розуміння окремої особи та компаній, з якими вони пов’язані, протягом часу. Findem використовує ці три виміри даних – дані про людей і компанії протягом часу – для зв’язку індивідуальних та компанійних шляхів і створення розширених профілів талантів.

Подумайте про це так: кожна людина, яка працювала на сучасному ринку праці, має свій шлях і залишається після себе цифровий слід. Є посади, підвищення, сертифікати, внески у код, публікації, соціальні пости тощо. Аналогічно, компанії мають свій шлях. У них є діяльність, така як раунди фінансування, первинні публічні пропозиції та фінансові звіти, а також описи посад, організаційні схеми, компанії-огляди та профіль керівництва – все це можна використати для вивчення розвитку та прогресу організації.

Традиційно рішення про таланти залежали від резюме, заяви про роботу та/або профілю LinkedIn, які пропонують лише одновимірний зріз інформації про людину та компанію. Однак ми побудували платформу, яка здатна захоплювати тисячі даних про людей та компанії шляхів і перетворювати їх на масивно розширений профіль. Результатом є більш детальне та гранульоване розуміння досвіду, набору навичок та впливу людини, ніж те, що було раніше можливим за допомогою ручних досліджень або з профілю користувача LinkedIn.

З нашим Talent Data Cloud увесь кар’єрний шлях можна знайти за командою через інтерфейс GenAI. Наприклад, ви можете попросити платформу показати вам фінансових директорів у компаніях США, що належать приватним інвестиційним фондам, які вивели компанію з негативної до позитивної операційної маржі або надати вам список вірних менеджерів продукту, які працювали у стартапі B2B і пройшли з ним великий раунд серії C.

Які різні типи даних аналізуються?

Наш Talent Data Cloud динамічно та безперервно використовує мовну модель для генерації 3D-даних з сотень тисяч джерел даних.

Він аналізує дані профілю та контактів з таких джерел, як LinkedIn, GitHub, StackOverflow, Kaggle, Dribble, Doximity, ResearchGate, WordPress та особисті веб-сайти. Дані перепису населення походять з Бюро перепису населення США, природно. Крім того, ми розглядаємо дані компанії з оголошень про фінансування, деталей первинної публічної пропозиції, бізнес-моделей понад 8 мільйонів компаній та понад 100 000 агрегованих категорій компанії та продукту. Для перевірених навичок платформа аналізує понад 300 мільйонів патентів та публікацій, понад 5 мільйонів відкритих наборів даних та проектів машинного навчання, понад 200 мільйонів відкритих репозиторіїв коду та інші публічні внески. І ми важливо включаємо дані ATS, які включають інформацію про профіль заявника з системи вашого ATS, яке може бути Greenhouse, Workday, SmartRecruiters, BambooHR, Lever тощо.

Що шукає машинне навчання при аналізі цих даних?

Findem спочатку використовує бізнес-інтелект, а потім використовує штучний інтелект для навчання та прогнозування на основі фактичних даних. Ми називаємо це детермінованою моделлю проти ймовірнісної моделі. Наприклад, ми не ймовірнісно припускаємо, що у вас є досвід роботи в стартапі, ми натомість розглядаємо вашу історію зайнятості та бачимо, чи були класифіковані компанії, в яких ви працюєте, як стартапи, а потім додаємо атрибут “досвід роботи в стартапі” до вашого профілю.

Як ці дані потім перетворюються на атрибути, і що таке атрибути?

Після збору даних у нас є інтелектуальний двигун (подумайте про нього як про складний SQL-міжшар) який може відображати дані на будь-який атрибут, який ми хочемо створити.

Атрибути – це навички, досвід та характеристики окремих осіб та компаній – і вони можуть бути як матеріальними, так і нематеріальними. Матеріальні атрибути включають ролі (поточні, минулі та досвід роботи), досвід роботи, освіту, кваліфікацію та інші технічні дані. Нематеріальні атрибути можуть бути дуже широкими, наприклад, чи людина надихає лояльність, будує різноманітні команди чи є орієнтованою на місію.

Наш атрибутний пошук дозволяє командам HR шукати кандидатів по всіх каналах у їхньому талант-екосистемі, використовуючи практично будь-які критерії, про які ви можете подумати.

Як платформа запобігає гендерній або расовій упередженості штучного інтелекту, яка може з’явитися у процесі прийняття рішень про набір персоналу?

Наша платформа була спеціально розроблена для того, щоб не приймати рішення від імені будь-якого користувача, а радше для того, щоб штучний інтелект допомагав людям у їхньому процесі прийняття рішень. Використовуючи стратегію “бізнес-інтелект спочатку”, платформа пріоритезує збір, аналіз та подання даних для надання інформації та підтримки процесу прийняття рішень, а потім використовує штучний інтелект для навчання, розуміння та прогнозування з довіряними результатами.

Ми є платформою пошуку та підтримки, а не платформою оцінки кандидатів, і штучний інтелект ніколи не використовується для суб’єктивної оцінки людини. Він ніколи не автоматично просуває чи відхиляє заявників. Крім того, оскільки Findem не використовує штучний інтелект для пошуку та підтримки (ці можливості засновані на бізнес-інтелекті), це мінімізує ризик упередженості чи дискримінації у процесі.

Як Findem спрощує процес внутрішнього просування співробітників?

У своєму ядрі ми не повинні розрізняти “внутрішній” та “зовнішній” талант. Для будь-якої людини у нашій базі даних наш алгоритм може знайти найкращі кандидати, незалежно від того, чи знаходяться вони всередині чи зовні організації.

Які різні інструменти управління талантами пропонуються?

Ми консолідуємо діяльність на етапі формування талант-пайплайну, тобто все, від пошуку талантів до системи управління відносинами з клієнтами та аналітики. У нас також є рішення для внутрішньої мобільності, і ми запускаємо пропозиції щодо управління рекомендаціями та планування успадкування.

На якому етапі підприємницького шляху стартап повинен звернутися до Findem?

Ми обслуговуємо клієнтів усіх розмірів, але наш оптимальний діапазон клієнтів зазвичай складається з компаній, які знаходяться на етапі масштабування з кількома сотнями співробітників.

Дякуємо за чудове інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Findem.