Alper Tekin, Giám đốc sản phẩm tại Findem – Loạt phỏng vấn

Trước đây bạn là một doanh nhân nối tiếp, đóng vai trò là người sáng lập và CEO của một số công ty khởi nghiệp. Những thách thức tuyển dụng lớn nhất mà bạn gặp phải là gì?

Tuyển dụng đã trở thành một trong những khía cạnh khó khăn nhất trong hành trình kinh doanh của tôi. Là doanh nhân, chúng tôi biết con người quan trọng hơn bất cứ thứ gì khác và xây dựng đội ngũ phù hợp là công việc quan trọng nhất của bất kỳ nhà lãnh đạo kinh doanh nào. Tuy nhiên, thật khó để phân bổ đủ thời gian cần thiết để tìm đúng người khi bạn đang duy trì nhiều hoạt động kinh doanh khác nhau liên quan đến việc bắt đầu và mở rộng một công ty. Không có dữ liệu khách quan về những người có sẵn ngoài kia, thật khó để tìm đúng bộ người và thậm chí còn khó hơn để biết liệu họ có phù hợp với tổ chức của bạn hay không.

Bạn có thể chia sẻ tầm nhìn cho việc Findem xây dựng một nền tảng tài năng tự động cho đội ngũ nhân sự trong tương lai không?

Tuyển dụng tài năng là một công việc phức tạp với hàng trăm nhiệm vụ, được thực hiện bởi hàng chục nhân vật, trên hàng chục công cụ điểm mà thường không nói chuyện với nhau. Tầm nhìn của chúng tôi là loại bỏ sự phức tạp này thông qua sự kết hợp của AI và tự động hóa quy trình.

Mục tiêu đầu tiên và quan trọng nhất của chúng tôi là hỗ trợ các đội ngũ tài năng bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, dễ bị lỗi và nhàm chán từ ngày này qua ngày khác và hỗ trợ mọi người đưa ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn và công bằng hơn với dữ liệu. Chúng tôi đã thấy các trường hợp sử dụng, chẳng hạn như một công ty công nghệ lớn nơi họ sử dụng tám đến mười hệ thống chỉ để xây dựng một đường ống dẫn tài năng, và mỗi hệ thống được sử dụng một cách riêng biệt. Việc này đòi hỏi họ phải thực hiện 80-100 lần nhấp chuột để hoàn thành một nhiệm vụ và bây giờ, với các ứng dụng tự động, họ có thể thực hiện cùng một nhiệm vụ với chỉ một lần nhấp chuột.

Giống như hầu hết các chức năng kinh doanh, các tổ chức tài năng sẽ trải qua một sự chuyển đổi AI đầu tiên và kế hoạch của chúng tôi là tự động hóa mọi thứ có thể được tự động hóa, cho phép các nhà tuyển dụng và các chuyên gia tài năng khác đạt được tiềm năng tối đa của họ. Các ứng dụng tự động sẽ ban đầu đóng vai trò quan trọng trong việc lập kế hoạch, đường ống dẫn và phân tích, và sau đó mở rộng trên toàn bộ vòng đời tài năng, bao gồm mọi thứ từ lập kế hoạch lực lượng lao động đến các nhóm tài năng đến phát triển sự nghiệp và kế hoạch kế thừa.

Findem phân tích hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu và tận dụng lợi thế của cái được gọi là dữ liệu 3D, bạn có thể làm rõ dữ liệu 3D là gì không?

Findem tiêu thụ 1,6 nghìn tỷ điểm dữ liệu từ hàng trăm nghìn nguồn để tạo ra dữ liệu tài năng hoàn toàn mới không tồn tại ở bất kỳ nơi nào khác và cung cấp sự hiểu biết về một cá nhân và các công ty họ liên kết, theo thời gian. Findem sử dụng ba chiều của dữ liệu – người và dữ liệu công ty theo thời gian – để kết nối các hành trình cá nhân và công ty và tạo ra các hồ sơ tài năng phong phú.

Hãy nghĩ về nó theo cách này: mọi người đã làm việc trong thị trường việc làm hiện đại đều có một hành trình và họ để lại dấu ấn kỹ thuật số. Có các chức danh, thăng tiến, chứng chỉ, đóng góp mã, xuất bản, bài đăng trên mạng xã hội và như vậy. Tương tự, các công ty có một hành trình. Họ có các hoạt động như vòng tài trợ, IPO và nộp đơn tài chính, cũng như mô tả công việc, sơ đồ tổ chức, đánh giá công ty và hồ sơ lãnh đạo – tất cả dữ liệu này có thể lập biểu đồ sự phát triển và tiến bộ của một tổ chức.

Truyền thống, các quyết định tài năng đã dựa trên hồ sơ, đơn xin việc và/hoặc hồ sơ LinkedIn chỉ cung cấp một lát cắt một chiều của dữ liệu người và công ty. Tuy nhiên, chúng tôi đã xây dựng một nền tảng có khả năng thu thập hàng nghìn điểm dữ liệu về các hành trình người và công ty và chuyển đổi chúng thành một hồ sơ khổng lồ. Kết quả là một sự hiểu biết chi tiết và cụ thể hơn về kinh nghiệm, kỹ năng và tác động của một người so với những gì có thể thực hiện được trước đây với nghiên cứu thủ công hoặc từ hồ sơ LinkedIn do người dùng tạo.

Với Talent Data Cloud của chúng tôi, toàn bộ sự nghiệp có thể được tìm kiếm theo lệnh thông qua giao diện GenAI. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu nền tảng hiển thị cho bạn các CFO tại các công ty của Mỹ thuộc sở hữu của các quỹ đầu tư tư nhân đã đưa một công ty từ biên lợi nhuận hoạt động âm đến dương hoặc cung cấp cho bạn danh sách các nhà quản lý sản phẩm trung thành đã làm việc cho một công ty khởi nghiệp B2B và đã thấy nó thông qua một loạt lớn C.

Loại dữ liệu nào được phân tích?

Talent Data Cloud của chúng tôi động và liên tục tận dụng mô hình ngôn ngữ để tạo ra dữ liệu 3D từ hàng trăm nghìn nguồn dữ liệu.

Nó phân tích dữ liệu hồ sơ và liên hệ từ các nguồn như LinkedIn, GitHub, StackOverflow, Kaggle, Dribble, Doximity, ResearchGate, WordPress và trang web cá nhân. Dữ liệu điều tra dân số đến từ Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ,当然. Ngoài ra, chúng tôi xem xét dữ liệu công ty từ thông báo tài trợ, chi tiết IPO, mô hình kinh doanh của hơn 8 triệu công ty và hơn 100.000 danh mục công ty và sản phẩm tổng hợp. Đối với kỹ năng đã được xác minh, nền tảng phân tích hơn 300 triệu bằng sáng chế và xuất bản, hơn 5 triệu tập dữ liệu và dự án học máy mở, và hơn 200 triệu kho mã nguồn mở và các đóng góp công khai khác. Và chúng tôi quan trọng bao gồm dữ liệu ATS bao gồm thông tin hồ sơ ứng viên từ hệ thống ATS của người dùng, có thể là Greenhouse, Workday, SmartRecruiters, BambooHR, Lever và như vậy.

Máy học đang tìm kiếm gì khi phân tích dữ liệu này?

Findem là BI đầu tiên, sau đó sử dụng AI để học hỏi và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu thực tế. Chúng tôi gọi đây là mô hình quyết định so với mô hình xác suất. Ví dụ, chúng tôi không suy luận xác suất rằng bạn có kinh nghiệm khởi nghiệp, chúng tôi thay vào đó xem xét lịch sử việc làm của bạn và xem liệu bất kỳ công ty nào bạn làm việc có được phân loại là công ty khởi nghiệp hay không, sau đó thêm một thuộc tính ‘kinh nghiệm khởi nghiệp’ vào hồ sơ của bạn.

Làm thế nào dữ liệu này được chuyển đổi thành thuộc tính, và thuộc tính là gì?

Sau khi thu thập dữ liệu, chúng tôi có một động cơ thông minh (hãy nghĩ về nó như một middleware SQL tinh vi) có thể ánh xạ dữ liệu đến bất kỳ thuộc tính nào chúng tôi muốn tạo.

Thuộc tính là kỹ năng, kinh nghiệm và đặc điểm của các cá nhân và công ty – và chúng là cả hữu hình và vô hình. Thuộc tính hữu hình bao gồm vai trò (hiện tại, trước đây và kinh nghiệm vai trò), kinh nghiệm làm việc, giáo dục, trình độ và các thông tin kỹ thuật khác. Thuộc tính vô hình có thể rất rộng, chẳng hạn như liệu ai đó có truyền cảm hứng cho lòng trung thành, xây dựng các đội đa dạng hay có định hướng sứ mệnh.

Công cụ tìm kiếm dựa trên thuộc tính của chúng tôi cho phép các đội ngũ nhân sự tìm kiếm ứng viên trên tất cả các kênh trong hệ sinh thái tài năng của họ bằng hầu như bất kỳ tiêu chí nào bạn có thể nghĩ đến.

Nền tảng này ngăn chặn sự thiên vị về giới tính hoặc chủng tộc AI như thế nào khi đưa ra quyết định tuyển dụng?

Nền tảng của chúng tôi được thiết kế một cách có chủ ý để không đưa ra quyết định thay mặt cho bất kỳ người dùng nào, mà thay vào đó để AI hỗ trợ mọi người trong việc đưa ra quyết định của họ. Sử dụng chiến lược BI đầu tiên, nền tảng ưu tiên việc thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu để cung cấp thông tin và hỗ trợ cho việc đưa ra quyết định, sau đó sử dụng AI để học hỏi, suy luận và đưa ra dự đoán hoặc khuyến nghị với kết quả đáng tin cậy.

Chúng tôi là một nền tảng tìm kiếm và kết nối, không phải là một nền tảng đánh giá ứng viên, và AI không bao giờ được sử dụng để đưa ra đánh giá chủ quan về một người. Nó không bao giờ tự động chuyển tiếp hoặc từ chối ứng viên. Ngoài ra, vì Findem không sử dụng AI cho việc tìm kiếm và kết nối (các khả năng này dựa trên BI), nó giảm thiểu rủi ro về sự thiên vị hoặc phân biệt đối xử trong quá trình này.

Findem làm thế nào để đơn giản hóa quá trình thăng tiến nhân viên nội bộ?

Về cốt lõi, chúng tôi không cần phân biệt giữa ‘nội bộ’ và ‘bên ngoài’ tài năng. Đối với bất kỳ người nào trong cơ sở dữ liệu của chúng tôi, thuật toán của chúng tôi có thể tìm thấy các ứng viên hàng đầu phù hợp dù họ ở bên trong hay bên ngoài tổ chức.

Các công cụ quản lý tài năng nào được cung cấp?

Chúng tôi đang hợp nhất các hoạt động ở đầu kênh, vì vậy mọi thứ từ thu hút tài năng đến CRM đến phân tích. Chúng tôi cũng có một giải pháp cho di chuyển nội bộ và chúng tôi đang triển khai các dịch vụ cho quản lý giới thiệu và kế hoạch kế thừa.

Vào giai đoạn nào của hành trình kinh doanh, một công ty khởi nghiệp nên liên hệ với Findem?

Chúng tôi phục vụ khách hàng của tất cả các kích cỡ, nhưng điểm ngọt ngào của chúng tôi thường là các công ty đang trong giai đoạn mở rộng với vài trăm nhân viên.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Findem.