Siadhal Magos ve Shahriar Tajbakhsh sırasıyla Uber ve Palantir’de çalışıyorlardı ve ikisi de işe almanın – özellikle de mülakat sürecinin – birçok kurumsal İK departmanı için hantal hale geldiğinin farkına vardılar.
Magos, TechCrunch’a şunları söyledi: “İşe alım sürecinin en önemli kısmının görüşmeler olduğu, ancak aynı zamanda en şeffaf olmayan ve güvenilmez kısmının da olduğu bizim için açıktı.” “Üstelik not alma ve geri bildirim yazmayla ilgili bir sürü zahmet var ve birçok görüşmeci ve işe alım yöneticisi bundan kaçınmak için ellerinden geleni yapıyor.”
Magos ve Tajbakhsh, işe alım sürecinin aksamaya hazır olduğunu düşünüyorlardı ancak insan unsurunun çok fazla soyutlanmasını önlemek istiyorlardı. Böylece başlattılar Meta görünümİş görüşmelerini kaydeden, analiz eden ve özetleyen, işe alım uzmanları ve işe alım yöneticileri için yapay zeka destekli bir not alma uygulaması.
Magos, “Metaview, işe alım süreci için özel olarak tasarlanmış bir yapay zeka not alma aracıdır” dedi. “Bu, işe alım görevlilerinin ve işe alım yöneticilerinin adayları tanımaya daha fazla, konuşmalardan veri çıkarmaya daha az odaklanmasına yardımcı oluyor. Sonuç olarak, işe alım görevlileri ve işe alım yöneticileri, not yazarken çok fazla zaman kazanıyor ve birden fazla görev yapmak zorunda olmadıkları için görüşmeler sırasında daha fazla orada bulunuyorlar.”
Metaview, röportajların içeriğini otomatik olarak yakalamak için uygulamalarla, telefon sistemleriyle, video konferans platformlarıyla ve Calendly ve GoodTime gibi araçlarla entegre olur. Magos, platformun “işe alım konuşmalarındaki nüansları hesaba kattığını” ve en alakalı anları vurgulamak için başvuru takip sistemleri gibi “kendisini diğer kaynaklardan gelen verilerle zenginleştirdiğini” söylüyor.
Magos, “Zoom, Microsoft Teams ve Google Meet’in hepsinde yerleşik transkripsiyon var ve bu da Metaview’e olası bir alternatif” dedi. “Ancak Metaview’in yapay zekasının görüşmelerden elde ettiği bilgiler işe alım kullanım senaryosuyla genel alternatiflerden çok daha alakalı ve ayrıca kullanıcılara bu konuşmalar içinde ve çevresinde işe alım iş akışlarındaki sonraki adımlarda da yardımcı oluyoruz.”
Resim Kredisi: Meta görünüm
Geleneksel iş görüşmelerinde elbette pek çok yanlış var ve Metaview gibi not alma ve konuşma analiz etme uygulamaları en azından teoride yardımcı olabilir. Psychology Today’deki bir yazıda belirtildiği gibi, insan beyni önyargılarla dolu Yargılamamızı ve karar vermemizi engelleyen durumlar; örneğin sunulan ilk bilgiye çok fazla güvenme ve bilgiyi önceden var olan inançlarımızı doğrulayacak şekilde yorumlama eğilimi.
Soru şu: Metaview çalışıyor mu ve daha da önemlisi tüm kullanıcılar için eşit derecede iyi çalışıyor mu?
Yapay zeka destekli en iyi konuşma dikte sistemleri bile kendi önyargılarından muzdariptir. Stanford’da yapılan bir araştırma, Amazon, Apple, Google, IBM ve Microsoft’un sunduğu konuşmayı metne dönüştürme hizmetlerinde siyahi konuşmacılar için hata oranlarının şu şekilde olduğunu gösterdi: beyaz hoparlörlerin neredeyse iki katı. Computer Speech and Language dergisinde yayınlanan daha yeni bir çalışma istatistiksel olarak anlamlı bulundu önde gelen iki konuşma tanıma modelinin konuşmacılara yönelik davranışlarındaki farklılıklar farklı cinsiyetlerden, yaşlardan ve aksanlardan.
Dikkate alınması gereken halüsinasyon da var. Yapay zeka özetleme hataları yapardahil toplantı özetleri. Yakın zamanda yayınlanan bir haberde The Wall Street Journal, toplantıları özetlemek için Microsoft’un AI Copilot aracını kullanan ilk uygulayıcılardan birinin şu örneği aktardı: Yardımcı pilot katılımcıları icat etti ve ima edilen çağrılar hiç tartışılmamış konularla ilgiliydi.
Metaview’in önyargıyı ve diğer algoritmik sorunları azaltmak için (varsa) hangi adımları attığı sorulduğunda Magos, Metaview’in eğitim verilerinin işe alım iş akışlarında “insan performansını aşan” ve önyargı için popüler kıyaslamalarda iyi performans gösteren modeller ortaya çıkaracak kadar çeşitli olduğunu iddia etti.
Metaview’in konuşma verilerini nasıl işlediğine ilişkin yaklaşımı konusunda da şüpheci ve biraz da ihtiyatlıyım. Magos, kullanıcılar verilerin silinmesini talep etmedikçe Metaview’in konuşma verilerini varsayılan olarak iki yıl boyunca sakladığını söylüyor. Bu son derece uzun bir süre gibi görünüyor ve adaylar da muhtemelen bunu yapacaktır.
Ancak bunların hiçbiri Metaview’in finansman veya müşteri bulma yeteneğini etkilememiş gibi görünüyor.
Metaview bu ay Plural, Coelius Capital ve Vertex Ventures gibi yatırımcılardan 7 milyon dolar toplayarak Londra merkezli girişimin toplamını 14 milyon dolara çıkardı. Magos, aralarında Brex, Quora, Pleo ve Improbable’ın da bulunduğu Metaview’in müşteri sayısının 500 şirket olduğunu ve yıldan yıla %2.000 arttığını söylüyor.
Magos, “Para öncelikle ürün ve mühendislik ekibini büyütmek ve satış ve pazarlama çabalarımıza daha fazla yakıt sağlamak için kullanılacak” dedi. “Ürün ve mühendislik ekibini üç katına çıkaracağız, yapay zekamızın müşterilerimizin ihtiyaç duyduğu doğru bilgileri otomatik olarak çıkarması için konuşma sentezi motorumuza daha fazla ince ayar yapacağız ve görüşme sürecindeki tutarsızlıklar ve aday gibi görünen adaylar gibi sorunları proaktif olarak tespit edecek sistemler geliştireceğiz. İlgisini kaybetmek.”
