Hari Kolam là CEO và Đồng sáng lập của Findem – Loạt phỏng vấn

Với tư cách là CEO và đồng sáng lập của Findem, Hari chịu trách nhiệm định hướng và tăng trưởng chiến lược tổng thể của công ty, cũng như giám sát hoạt động hàng ngày của nó. Ông là một doanh nhân连 tục và một nhà công nghệ thành đạt, với gần hai thập kỷ kinh nghiệm xây dựng các công ty và tạo ra các giải pháp công nghệ đột phá.

Hari trước đây là đồng sáng lập và CTO của Instart, nơi ông lãnh đạo tầm nhìn kỹ thuật của công ty và chuyển đổi yêu cầu của khách hàng thành các giải pháp sáng tạo có thể thực hiện được. Trong thời gian tại Instart, ông đã đồng tác giả hơn 50 bằng sáng chế.

Hari cũng từng giữ các vị trí kỹ sư cấp cao tại Aster Data, nơi ông làm việc trên tất cả các tính năng trên toàn bộ ngăn xếp phát triển, cũng như tại nhóm Solaris Cluster của Sun, nơi ông đóng góp các mô-đun phần mềm quan trọng.

Bạn đã là một doanh nhân thành công khi đã thành lập hai công ty khởi nghiệp. Bạn có thể thảo luận về khoảnh khắc eureka tại công ty khởi nghiệp đầu tiên của bạn, Instart, khi bạn nhận ra rằng việc mở rộng đội ngũ là một vấn đề lớn đối với hầu hết các doanh nhân?

Nó không chỉ là một khoảnh khắc, mà là sự kết hợp của một số trải nghiệm khác nhau. Chúng tôi đã đạt đến một điểm tại Instart nơi chúng tôi đang trên một con đường tăng trưởng cực kỳ nhanh, bao gồm cả việc mở rộng công ty trên toàn cầu, và điều đó đã tạo ra một loạt các thách thức đặc biệt. Bây giờ, chúng tôi đang cố gắng xây dựng một đội ngũ xuất sắc thực sự đa dạng, và làm như vậy trong một khoảng thời gian ngắn và trên các biên giới lục địa. Khi chúng tôi cạnh tranh với các công ty khởi nghiệp khác để thu hút nhân tài và vội vàng mở rộng đội ngũ của mình, chúng tôi đã kết thúc với một số quyết định tuyển dụng sai lầm, điều này đã gây ra nhiều thất vọng và cản trở chúng tôi. Những trở ngại khác trên đường đi đến khi chúng tôi cố gắng truyền đạt danh sách mong muốn của nhân viên cho các nhà tuyển dụng. Quá trình này rất dễ xảy ra lỗi, và chúng tôi thường phải妥協 về việc tuyển dụng đúng người chỉ để có thể hoàn thành nhanh chóng. Những bài học này rất khó khăn và là những thách thức mà hầu hết các doanh nhân đều phải đối mặt, nhưng tôi rất biết ơn vì chúng đã khơi dậy ý tưởng và tạo ra ngọn lửa dẫn đến Findem.

Bạn có thể thảo luận về câu chuyện ra đời của Findem?

Findem thực sự là kết quả trực tiếp của những sai lầm tôi đã mắc phải trong việc tuyển dụng và mở rộng trong sự nghiệp trước đây của mình. Như bất kỳ doanh nhân nào cũng sẽ nói với bạn, việc xây dựng các đội ngũ xuất sắc là yếu tố quan trọng nhất trong thành công của một doanh nghiệp. Nó cũng vô cùng khó khăn. Với tư cách là một người có nền tảng kỹ thuật, tôi bị thu hút bởi việc giải quyết một số vấn đề khó khăn nhất dẫn đến những tác động lớn nhất, và tôi đã được thúc đẩy bởi thách thức này. Việc tìm kiếm những ứng viên phù hợp có thể hòa nhập với văn hóa của công ty và có các kỹ năng cần thiết để thực hiện công việc là điều khó hơn nhiều so với nó có vẻ.

Truyền thống, cách duy nhất để giải quyết vấn đề mở rộng nhân tài là thông qua sức mạnh và yếu tố con người – và quá trình này bị lỗi, thiên vị và không hiệu quả. Khi tôi xem xét nó kỹ lưỡng hơn, nó đã khiến tôi nhận ra rằng thực sự đó là một vấn đề về dữ liệu, và cách đúng đắn để giải quyết nó là tiếp cận nó như một vấn đề về dữ liệu. Sử dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích sâu, chúng tôi đã mang lại một cách tiếp cận mới thành công cho quá trình này bằng cách cho phép các nhà lãnh đạo nhân sự tìm kiếm ứng viên dựa trên các thuộc tính mong muốn chứ không phải dựa trên từ khóa hoặc tiêu đề trên hồ sơ. Các công ty đang bị thu hút bởi việc tuyển dụng dựa trên dữ liệu vì nó hiệu quả hơn, giảm chi phí, cải thiện công bằng và dẫn đến việc tuyển dụng chất lượng tốt hơn. Findem bắt đầu như một dự án đam mê và bây giờ chúng tôi đang phát triển mạnh, đặc biệt là trong số các doanh nghiệp gặp phải nhiều vấn đề và chi phí tuyển dụng hơn so với các đối tác nhỏ hơn của họ.

Dữ liệu quan trọng như thế nào khi nói đến việc tuyển dụng?

Dữ liệu vô cùng quan trọng khi nói đến việc đưa ra quyết định tuyển dụng hiệu quả. Ví dụ, khi các công ty cố gắng xây dựng các đội ngũ đa dạng hơn, việc theo dõi dữ liệu về nhân viên và ứng viên thường là một việc được thực hiện sau. Tuy nhiên, điều quan trọng là các sáng kiến về đa dạng, công bằng và hòa nhập (DE&I) phải bắt đầu từ sự minh bạch về trạng thái hiện tại của tổ chức – các phân tích có thể cho bạn thấy mọi thứ từ sự đa dạng của lãnh đạo, đến cách bạn đã theo dõi sự đa dạng trong năm năm qua, đến sự chênh lệch về lương, đến tỷ lệ thôi việc của nhân viên đa dạng. Điều quan trọng cần lưu ý là việc theo dõi dữ liệu nên không chỉ giới hạn ở giới tính và chủng tộc, mà còn bao gồm các yếu tố khác như tuổi, tôn giáo, khuyết tật và dịch vụ quân sự. Khi bạn có những dữ liệu này, bạn có thể bắt đầu lập kế hoạch và thực sự làm việc hướng tới một văn hóa đa dạng và hòa nhập.

Cũng như khi nói đến việc xây dựng một văn hóa đa dạng và hòa nhập thông qua việc tuyển dụng, điều quan trọng là phải theo dõi đường ống nhân tài để đảm bảo bạn đang nuôi dưỡng sự đa dạng ngay từ đầu của quá trình tìm kiếm ứng viên. Điều này là không thể nếu không có dữ liệu phù hợp.

Phân tích đường ống cũng là chìa khóa để hiểu những gì đang hoạt động hoặc không hoạt động trong nỗ lực tuyển dụng đa dạng của bạn. Ứng viên đa dạng đang được tuyển dụng nhanh như thế nào? Những người tuyển dụng nào thực sự đang tạo ra sự khác biệt khi nói đến việc lấp đầy đường ống với các ứng viên đa dạng? Bạn có đang tìm nguồn từ các khu vực địa lý có tỷ lệ ứng viên đa dạng cao hơn không? Dữ liệu có thể cung cấp câu trả lời cho tất cả những câu hỏi này mà bạn sẽ không thể trả lời nếu không có nó.

Dữ liệu cũng là cốt lõi của phân tích dự đoán, nơi dữ liệu lịch sử được sử dụng để khám phá ra những người tài năng sẽ thành công trong công ty của bạn. Phân tích dự đoán có thể cho bạn biết khả năng một ứng viên sẽ hoạt động tốt trong một vai trò nhất định, rủi ro họ sẽ rời bỏ công ty, liệu họ sẽ thành công trong một vị trí làm việc từ xa và các thông tin khác có thể giúp bạn xác định những ứng viên có khả năng thành công cao nhất.

Findem thu thập thông tin từ những nguồn dữ liệu nào?

Findem tổng hợp tất cả dữ liệu công khai về con người, được xác minh và kiểm tra chéo trên nhiều nguồn, với mục đích ghi lại và tìm hiểu về các thuộc tính của một ứng viên tiềm năng. Chúng tôi có một thư viện với hơn 1 triệu thuộc tính cho mỗi cá nhân. Chúng tôi có thể làm giàu dữ liệu này và khám phá các thuộc tính mới nếu khách hàng của chúng tôi chọn tích hợp các công cụ nhân sự nội bộ của họ với Findem. Một số ví dụ về thông tin công khai mà chúng tôi tổng hợp bao gồm dữ liệu điều tra dân số, thông tin dữ liệu về danh mục sản phẩm, dữ liệu tài chính của công ty, dữ liệu thị trường, bằng sáng chế và xuất bản, dữ liệu giáo dục và dữ liệu về năng suất và kỹ năng.

Như thế nào các nhà tuyển dụng có thể sử dụng tốt nhất nền tảng Findem để tìm kiếm ứng viên lý tưởng?

Để tìm kiếm ứng viên lý tưởng – dù họ đang hoạt động hay không hoạt động – các nhà tuyển dụng có thể sử dụng nền tảng của chúng tôi để tìm kiếm họ dựa trên sự kết hợp của hơn 1 triệu thuộc tính. Thuộc tính có thể là hữu hình, như liệu ai đó là nữ, một người sáng lập trước đây hoặc đã làm việc cho một công ty khởi nghiệp được tài trợ bởi VC hàng đầu, cũng như vô hình, như liệu ai đó thể hiện giá trị của công ty, có tinh thần doanh nghiệp hoặc là một người đi đầu. Những thuộc tính này cung cấp một bức tranh thông tin về từng cá nhân và có thể được sử dụng để tìm kiếm sự phù hợp chính xác để lấp đầy một vị trí mở.

Thuộc tính có thể được khớp với nhân viên nội bộ, hồ sơ ATS được làm giàu với thông tin cập nhật nhất và ứng viên bên ngoài. Thông thường, các công ty bắt đầu với một hồ sơ ứng viên lý tưởng và xây dựng một nhóm nhân tài gồm mọi người phù hợp với các thuộc tính của ứng viên lý tưởng đó, mặc dù một số chọn xây dựng một tìm kiếm thuộc tính từ đầu.

Một cách tiếp cận độc đáo khác mà họ có thể thực hiện là phân tích các thuộc tính của một nhân viên siêu sao – họ có thể ở trong hoặc ngoài công ty đang tuyển dụng – và sau đó thiết kế một tìm kiếm cho các ứng viên có thuộc tính giống hệt, nghĩa là họ cũng có những thuộc tính chính xác đó. Giả sử họ biết ai đó giỏi làm việc từ xa, trung thành và từng là CMO của một công ty được mua lại thành công, một nhà tuyển dụng có thể đơn giản tìm kiếm trên nền tảng của chúng tôi cho một tập hợp các cá nhân sao chép.

Findem tránh khỏi sự thiên vị về giới tính hoặc chủng tộc không cố ý từ quá trình học máy của nó như thế nào?

Sự thiên vị không cố ý được đưa vào mà không có tầm nhìn vào phân phối tài năng – tức là sự đa dạng – khi chọn một vị trí hoặc thuộc tính cụ thể để tìm kiếm là một nguồn của sự thiên vị vô thức. Findem cung cấp một bản tóm tắt tổng hợp về phân phối tài năng động theo vị trí và các thuộc tính tìm kiếm khác nhau và cung cấp tầm nhìn này cho nhóm nhân sự.

Chúng tôi cũng giảm thiểu những thiên vị này thông qua các tìm kiếm dựa trên thuộc tính có thể được thực hiện mà không có sự can thiệp của con người, bằng cách che giấu thông tin PII của ứng viên khi thực hiện các đánh giá thủ công và bằng cách tự động thêm trọng số vào đường ống để đảm bảo nó đa dạng nhất có thể.

Một khái niệm thú vị là cách Findem cho phép nhà tuyển dụng tìm kiếm các thuộc tính mới cho tìm kiếm tài năng. Quá trình này hoạt động như thế nào?

Findem cho phép khám phá các thuộc tính mới theo nhiều cách. Một cách là bằng cách xem xét các công ty khác và những người họ đã tuyển dụng tại các thời điểm khác nhau. Ví dụ, nếu một công ty đang chuẩn bị tăng vòng Series B hoặc IPO, họ có thể muốn hiểu cách các công ty thành công trong các nỗ lực tương tự đã được nhân viên. Nền tảng của chúng tôi cho phép nhà tuyển dụng xem các thuộc tính của những người đó và sử dụng chúng trong các tìm kiếm tài năng của riêng họ.

Tương tự, bạn có thể làm điều này với các nhân viên siêu sao của riêng bạn và hệ thống nội bộ. Có thể sử dụng hệ thống thông tin nhân sự nội bộ (HRIS) để phân biệt các nhân viên hàng đầu của bạn, và sau đó bạn có thể xác định các thuộc tính chung cho họ và sử dụng điều đó để nuôi dưỡng các tìm kiếm trong tương lai.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Findem?

Một trong những lĩnh vực tập trung lớn nhất của chúng tôi hiện tại là thực hiện tầm nhìn của chúng tôi về việc tạo ra một giải pháp tìm kiếm tài năng hoàn toàn tự phục vụ. Một mục tiêu từ ngày đầu tiên của chúng tôi là xây dựng một nền tảng đủ đơn giản để bất kỳ ai trong chức năng nhân sự có thể sử dụng, và chúng tôi đang đạt được những bước tiến lớn ngay bây giờ trong việc đạt được cột mốc này.

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