Arsham Ghahramani, PhD, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Ribbon – Loạt phỏng vấn

Arsham Ghahramani, PhD, là đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Ribbon. Đặt trụ sở tại Toronto và ban đầu từ Vương quốc Anh, Ghahramani có nền tảng về cả trí tuệ nhân tạo và sinh học. Kinh nghiệm chuyên môn của ông bao gồm nhiều lĩnh vực, bao gồm giao dịch tần suất cao, tuyển dụng và nghiên cứu sinh học y học.

Ghahramani bắt đầu làm việc trong lĩnh vực AI vào khoảng năm 2014. Ông đã hoàn thành luận án tiến sĩ tại Viện Francis Crick, nơi ông áp dụng các hình thức đầu tiên của trí tuệ nhân tạo sinh để nghiên cứu quy định gene ung thư – lâu trước khi thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo sinh” được sử dụng rộng rãi.

Hiện tại, ông đang lãnh đạo Ribbon, một công ty công nghệ tập trung vào việc tăng tốc đáng kể quá trình tuyển dụng. Ribbon đã thu được hơn 8 triệu đô la trong vòng tài trợ, hỗ trợ hơn 200.000 người tìm việc và tiếp tục mở rộng đội ngũ. Nền tảng này nhằm mục đích làm cho việc tuyển dụng nhanh hơn 100 lần bằng cách kết hợp AI và tự động hóa để tối ưu hóa các quy trình tuyển dụng.

Hãy bắt đầu từ đầu — điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn thành lập Ribbon, và đó là “giây phút aha” nào đã khiến bạn nhận ra rằng việc tuyển dụng bị hỏng?

Tôi đã gặp người đồng sáng lập Dave Vu khi chúng tôi đều đang làm việc tại Ezra – ông là Trưởng bộ phận Người và Tài năng, và tôi là Trưởng bộ phận Học máy. Khi chúng tôi nhanh chóng mở rộng đội ngũ của tôi, chúng tôi liên tục cảm thấy áp lực phải tuyển dụng nhanh, nhưng chúng tôi thiếu các công cụ phù hợp để tối ưu hóa quá trình. Tôi đã sớm tiếp cận với AI (tôi đã hoàn thành luận án tiến sĩ vào năm 2014, lâu trước khi AI trở nên phổ biến), và tôi đã có một sự hiểu biết sớm về tác động của AI đối với việc tuyển dụng. Tôi đã chứng kiến trực tiếp sự không hiệu quả và thách thức trong tuyển dụng truyền thống và biết rằng phải có một cách tốt hơn. Đó là lý do chúng tôi tạo ra Ribbon.

Bạn đã làm việc trong các vai trò học máy tại Amazon (AMZN ), Ezra và thậm chí trong giao dịch thuật toán. Làm thế nào nền tảng đó đã định hình cách bạn tiếp cận việc xây dựng Ribbon?

Tại Ezra, tôi đã làm việc về công nghệ sức khỏe AI, nơi mà các ставки không thể cao hơn – nếu một hệ thống AI bị thiên vị, nó có thể là một vấn đề về sự sống và cái chết. Chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian và năng lượng để đảm bảo rằng AI của chúng tôi không bị thiên vị, cũng như phát triển các phương pháp để phát hiện và giảm thiểu thiên vị. Tôi đã mang những kỹ thuật đó sang Ribbon, nơi chúng tôi sử dụng những kỹ thuật đó để theo dõi và giảm thiểu thiên vị trong AI phỏng vấn của chúng tôi, cuối cùng tạo ra một quá trình tuyển dụng công bằng hơn.

Làm thế nào kinh nghiệm của bạn với tư cách là ứng viên và người tuyển dụng đã ảnh hưởng đến quyết định sản phẩm mà bạn đã thực hiện ngay từ đầu?

Tìm việc là một quá trình khó khăn đối với các ứng viên trẻ. Tôi nhớ, không lâu trước đây, tôi là một ứng viên trẻ đang申请 vào nhiều công việc. Nó đã trở nên khó khăn hơn kể từ đó. Tại Ribbon, chúng tôi có sự đồng cảm sâu sắc với những người tìm việc. Trợ lý AI của chúng tôi thường là điểm tiếp xúc đầu tiên giữa một công ty và ứng viên, vì vậy chúng tôi làm việc chăm chỉ để tạo ra một trải nghiệm tích cực và thú vị. Một trong những cách chúng tôi làm điều đó là bằng cách đảm bảo ứng viên trò chuyện với cùng một AI trong suốt quá trình tuyển dụng. Sự nhất quán này giúp xây dựng niềm tin và sự thoải mái – không giống như các quy trình truyền thống nơi ứng viên được chuyển giữa nhiều người, AI của chúng tôi cung cấp một sự hiện diện ổn định và quen thuộc giúp ứng viên cảm thấy thoải mái hơn khi họ di chuyển qua các cuộc phỏng vấn và đánh giá.

Ribbon’s AI thực hiện các cuộc phỏng vấn cảm giác giống con người hơn các bot được lập trình sẵn. Hãy cho chúng tôi biết thêm về luồng phỏng vấn thích ứng của Ribbon. Loại hiểu biết thời gian thực nào đang xảy ra sau hậu trường?

Chúng tôi đã xây dựng năm mô hình học máy nội bộ và kết hợp chúng với bốn mô hình công khai để tạo ra trải nghiệm phỏng vấn của Ribbon. Sau hậu trường, chúng tôi liên tục đánh giá cuộc trò chuyện và kết hợp thông tin đó với thông tin từ công ty, trang nghề nghiệp, hồ sơ công khai, sơ yếu lý lịch và hơn thế nữa. Tất cả thông tin này kết hợp lại để tạo ra một trải nghiệm phỏng vấn liền mạch. Lý do chúng tôi kết hợp nhiều thông tin như vậy là vì chúng tôi muốn mang lại cho ứng viên một trải nghiệm gần giống như một nhà tuyển dụng con người nhất có thể.

Bạn nhấn mạnh rằng năm phút giọng nói có thể khớp với một giờ đầu vào viết. Loại tín hiệu nào bạn đang thu thập trong dữ liệu âm thanh đó, và nó được phân tích như thế nào?

Người nói thường nói khá nhanh! Hầu hết các quy trình申请 việc đều rất繁琐, yêu cầu bạn phải điền vào nhiều biểu mẫu và câu hỏi trắc nghiệm khác nhau. Chúng tôi đã phát hiện ra rằng 5 phút cuộc trò chuyện tự nhiên tương đương với khoảng 25 câu hỏi trắc nghiệm. Mật độ thông tin của cuộc trò chuyện giọng nói rất khó bị đánh bại. Ngoài ra, chúng tôi còn thu thập các yếu tố khác, chẳng hạn như trình độ ngôn ngữ và kỹ năng giao tiếp.

Ribbon cũng hoạt động như một biên tập viên AI có khả năng tự động tóm tắt và chấm điểm. Vai trò của tính giải thích trong việc làm cho dữ liệu này hữu ích — và công bằng — cho các nhà tuyển dụng là gì?

Tính giải thích là cốt lõi của phương pháp tiếp cận của Ribbon. Mỗi điểm số và phân tích chúng tôi tạo ra luôn được gắn với nguồn gốc của nó, khiến AI của chúng tôi trở nên minh bạch sâu sắc.

Ví dụ, khi chúng tôi chấm điểm ứng viên về kỹ năng của họ, chúng tôi đang tham khảo hai điều:

1. Yêu cầu công việc ban đầu và
2. Giây phút chính xác trong cuộc phỏng vấn mà ứng viên đề cập đến một kỹ năng.

Chúng tôi tin rằng tính giải thích của các hệ thống AI là rất quan trọng vì, vào cuối cùng, chúng tôi đang giúp các công ty đưa ra quyết định, và các công ty muốn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cụ thể. Điều mà chúng tôi tin là rất quan trọng cho cả sự công bằng và niềm tin trong tuyển dụng dựa trên AI.

Thiên vị trong các hệ thống tuyển dụng AI là một vấn đề lớn. Làm thế nào Ribbon được thiết kế để giảm thiểu hoặc loại bỏ thiên vị trong khi vẫn đưa ra các ứng viên hàng đầu?

Thiên vị là một vấn đề quan trọng trong tuyển dụng AI, và chúng tôi coi trọng vấn đề này tại Ribbon. Chúng tôi đã xây dựng AI phỏng vấn của mình để đánh giá ứng viên dựa trên kỹ năng và năng lực có thể đo lường được, giảm chủ quan thường đưa ra thiên vị. Chúng tôi thường xuyên kiểm tra hệ thống AI của mình về sự công bằng, sử dụng dữ liệu đa dạng và cân bằng, và tích hợp giám sát của con người để phát hiện và sửa chữa các thiên vị tiềm ẩn. Cam kết của chúng tôi là đưa ra các ứng viên tốt nhất một cách công bằng, đảm bảo quyết định tuyển dụng công bằng.

Ứng viên có thể phỏng vấn bất cứ lúc nào, thậm chí vào lúc 2 giờ sáng. Flexibility quan trọng như thế nào trong việc dân chủ hóa việc tiếp cận công việc, đặc biệt là cho các cộng đồng yếu thế?

Flexibility là chìa khóa để dân chủ hóa việc tiếp cận công việc. Việc phỏng vấn luôn sẵn sàng của Ribbon cho phép ứng viên tham gia vào bất kỳ thời điểm nào thuận tiện cho họ, phá vỡ các rào cản truyền thống như lịch trình xung đột hoặc thời gian có hạn, điều này đặc biệt có lợi cho các bậc cha mẹ làm việc và những người có giờ giấc không truyền thống. Trên thực tế, 25% các cuộc phỏng vấn của Ribbon diễn ra giữa 11 giờ tối và 2 giờ sáng theo giờ địa phương.

Điều này đặc biệt quan trọng đối với các cộng đồng yếu thế, nơi những người tìm việc thường phải đối mặt với các hạn chế bổ sung. Bằng cách cho phép truy cập 24/7, Ribbon giúp đảm bảo mọi người đều có cơ hội công bằng để thể hiện kỹ năng của mình và tìm kiếm cơ hội việc làm.

Ribbon không chỉ là về việc tuyển dụng — mà còn về việc giảm ma sát giữa người và cơ hội. Tương lai đó sẽ như thế nào?

Tại Ribbon, tầm nhìn của chúng tôi mở rộng ra ngoài việc tuyển dụng hiệu quả; chúng tôi muốn loại bỏ ma sát giữa cá nhân và các cơ hội mà họ phù hợp. Chúng tôi hình dung một tương lai nơi công nghệ kết nối liền mạch tài năng với các vai trò phù hợp hoàn hảo với khả năng và tham vọng của họ, bất kể nền tảng hoặc mạng lưới của họ. Bằng cách giảm ma sát trong sự di chuyển nghề nghiệp, chúng tôi cho phép nhân viên phát triển, học hỏi và tìm kiếm các cơ hội đầy đủ mà không có các rào cản không cần thiết. Di chuyển nội bộ nhanh hơn, tỷ lệ thôi việc thấp hơn và cuối cùng là kết quả tốt hơn cho cả cá nhân và công ty.

Bạn nhìn thấy AI biến đổi quá trình tuyển dụng và thị trường lao động rộng lớn hơn như thế nào trong năm năm tới?

AI sẽ thay đổi sâu sắc quá trình tuyển dụng và thị trường lao động rộng lớn hơn trong năm năm tới. Chúng tôi dự đoán rằng tự động hóa dựa trên AI sẽ tối ưu hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giải phóng các nhà tuyển dụng để tập trung vào các tương tác ứng viên sâu sắc hơn và các quyết định tuyển dụng chiến lược. AI cũng sẽ tăng cường độ chính xác của việc kết hợp ứng viên với vai trò, đẩy nhanh thời gian tuyển dụng và cải thiện trải nghiệm ứng viên. Tuy nhiên, để tận dụng đầy đủ những lợi ích này, ngành công nghiệp phải ưu tiên tính minh bạch, công bằng và các yếu tố đạo đức, đảm bảo rằng AI trở thành một công cụ đáng tin cậy tạo ra một bức tranh việc làm công bằng hơn.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Ribbon.