Ilit Raz es el fundador y director ejecutivo de Joonko, una plataforma que ayuda a las empresas aplicar IA a su estrategia de abastecimiento de diversidad. Hoy su empresa trabaja con Adidas, American Express, Crocs y PayPal. Ella es recaudó más de 38,5 millones de dólares y la empresa ha crecido un 500 % durante dos años consecutivos.
¿Qué te atrajo inicialmente de la informática?
La tecnología es una de las industrias más grandes y exitosas de Israel, por lo que siempre he estado expuesto a la industria de una forma u otra a lo largo de mi vida. Cuando ingresé al ejército, obtuve la oportunidad de trabajar en una unidad de tecnología donde administré el desarrollo de software de seguridad y pasé un tiempo aprendiendo sobre informática. A partir de ahí me enganché y supe que quería seguirlo como carrera una vez que dejara el ejército.
¿Cuándo estuvo expuesto inicialmente a varias brechas en la industria, como salarios y brechas promocionales?
Durante En mis primeros dos años trabajando en empresas privadas de software, no estaba personalmente al tanto del sesgo al que se enfrentaban las mujeres. Luego, comencé a relacionarme con tecnólogos que resultaron ser mujeres. Rápidamente me di cuenta de lo grande que era el problema después de escuchar las historias que estas mujeres compartían sobre ser criticadas, ignoradas o no obtener crédito por sus ideas.
¿Puedes compartir la historia detrás de la génesis? ¿Joonko?
Tengo una licenciatura en informática y experiencia en ingeniería de software y PNL. Personalmente, experimenté sesgos tanto inconscientes como conscientes en mi entorno profesional, y un grupo de gerentes de producto del que formaba parte también me expuso a problemas en el lugar de trabajo que eran más que brechas salariales. Parece que las reuniones se programan cuando las mujeres o los padres necesitan salir del trabajo o ver quién habla o se presenta durante las reuniones. Aunque estos casos parecen menores, son significativos e influyentes cuando eres la persona afectada.
Me di cuenta de que este era un problema más generalizado, así que decidí usar mi experiencia técnica: tengo un título en informática y experiencia en ingeniería de software y PNL, y abordarlo de frente creando una nueva solución tecnológica, que es como nació Joonko.
¿Cómo obtiene Joonko el talento? grupo de solicitantes de orígenes diversos y subrepresentados?
Nuestro algoritmo patentado primero utiliza procesamiento de lenguaje natural y visión artificial para escanear datos públicos sobre los candidatos que se nos remiten. Buscamos datos que validen si alguien se identifica a sí mismo como subrepresentado. Por ejemplo, si una persona tiene pronombres”ella/su”en su LinkedIn, podemos inferir que podría identificarse como mujer y asignar ese punto de datos a un punto. Si el perfil de la persona acumula suficientes puntos, los invitamos a nuestra red de talentos y, una vez que se registran, validan aún más nuestra suposición diciéndonos cómo se identifican.
¿Cómo investiga Joonko esto? talento?
Utilizamos una combinación de toque humano y tecnología para unir a los candidatos con los puestos vacantes que encajan. Primero, cada candidato que se une a nuestra red es referido por el equipo de contratación con el que se entrevistó recientemente, pero no pudo contratarlo. Los equipos de contratación solo refieren a los candidatos que llegaron a la ronda final, lo que garantiza que sean candidatos de alta calidad. A partir de ahí, utilizamos el procesamiento del lenguaje natural para hacer coincidir al candidato con la empresa y el puesto que mejor se adapte. Recopilamos palabras clave de su currículum y el puesto para el que fueron entrevistados originalmente, luego lo comparamos con los trabajos comercializados en nuestra plataforma. La mayoría de los modelos solo usan dos conjuntos de datos, por lo que usar tres aumenta nuestra capacidad para hacer la combinación correcta.
¿Cómo ayuda Joonko a las empresas a retener este talento?
Ayudamos a las empresas a retener el talento durante todo el proceso de contratación mediante la integración con el sistema de seguimiento de candidatos. Nuestra integración nos permite extraer datos, en conjunto, sobre qué tan lejos llegan los candidatos de Joonko a través de la tubería. Siempre que vemos una caída en comparación con los candidatos que no son de Joonko, trabajamos con empresas para mejorar la coincidencia o mejorar su proceso de contratación.
¿De qué otras formas utiliza Joonko la IA en su ¿Proceso de contratación o emparejamiento?
Aprovechamos la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural para determinar si un candidato se identifica a sí mismo como subrepresentado. Usamos procesamiento de lenguaje natural para hacer coincidir a los candidatos con los roles en nuestro grupo y usamos el aprendizaje automático para mejorar el proceso de coincidencia a medida que los candidatos seleccionan los roles que les interesan. Por último, la coincidencia y la referencia se automatizan de principio a fin. Los reclutadores no tienen que hacer nada hasta que decidan entrevistar a un candidato recomendado por Joonko.
¿Podría analizar los beneficios de un grupo de contratación diversificado para evitar el sesgo de la IA?
La forma en que lo vemos es que cuantos más candidatos subrepresentados pueda atraer y entrevistar, más datos podrá auditar en busca de sesgos humanos y tecnológicos. El sesgo, en esencia, ocurre cuando un modelo (o persona) está acostumbrado a ver datos similares una y otra vez. Cuando invierte mucho en la diversidad de candidatos, puede capacitar a su tecnología y al equipo de reclutamiento que la utiliza para contribuir al volante de diversidad.
¿Cuáles son algunas otras razones por las que la diversidad debería ser una prioridad para las empresas? ?
Muchas empresas suelen depender de referencias para ocupar puestos vacantes, que según los datos pueden conducir a una fuerza laboral homogénea. Creo que es importante que las empresas destaquen el talento pasado por alto, incluidos los”candidatos a medallistas de plata”que llegaron a las etapas finales en las principales empresas pero no obtuvieron el trabajo.
No solo lo es priorizar DE&I objetivamente es lo justo y lo correcto y una parte importante de una sociedad equitativa y con visión de futuro, pero también es simplemente bueno para los negocios: las empresas que priorizan estos esfuerzos son más productivas y exitosas, mientras que los empleados son más felices y se quedan más tiempo..
¿Tienes algún consejo final para las mujeres que buscan dar un salto en informática o IA?
Encuentra comunidades de mujeres en las que puedas apoyarte cuando las cosas se ponen difíciles El futuro de la industria de la inteligencia artificial depende de la participación de las mujeres, pero actualmente está dominada por los hombres. Cuanto más rápido pueda construir una red de mujeres que compartan sus experiencias, más probable será que reciba apoyo y prospere en la industria.
Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar Joonko.