Metaview’in aracı, işe alım yöneticilerinin görüşme notlarını kaydetmesine gerek kalmıyor

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, işe alım görevlileri ve işe alım yöneticileri için iş görüşmelerini kaydeden, analiz eden ve özetleyen, yapay zeka destekli bir not alma uygulaması olan Metaview’i başlattılar.

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.”

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 dergisinin bir makalesinde belirtildiği gibi, insan beyni muhakeme gücümüzü ve karar vermemizi engelleyen önyargılarla doludur; 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 konuşmayı metne dönüştürme hizmetlerinde siyahi konuşmacılar için hata oranlarının beyaz konuşmacılara göre neredeyse iki kat daha fazla olduğunu gösterdi. Computer Speech and Language dergisinde yayınlanan daha yakın tarihli bir başka araştırma, önde gelen iki konuşma tanıma modelinin farklı cinsiyet, yaş ve aksandaki konuşmacılara davranış biçiminde istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar buldu.

Dikkate alınması gereken halüsinasyon da var. Yapay zeka, toplantı özetleri de dahil olmak üzere özetleme hataları yapar. The Wall Street Journal yakın tarihli bir haberinde, toplantıları özetlemek için Microsoft’un AI Copilot aracını kullanan ilk uygulayıcılardan birinin, Copilot’un katılımcıları icat ettiği ve çağrıların asla tartışılmayan konularla ilgili olduğu ima edilen bir örneğini aktardı.

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.”