Ilit Raz è il fondatore e CEO di Joonko, una piattaforma che aiuta le aziende applicare l’intelligenza artificiale alla loro strategia di approvvigionamento della diversità. Oggi la sua azienda collabora con Adidas, American Express, Crocs e PayPal. È ha raccolto oltre 38,5 milioni di dollari e l’azienda è cresciuta del 500% per due anni consecutivi.
Cosa ti ha attratto inizialmente verso l’informatica?
La tecnologia è uno dei settori più grandi e di maggior successo in Israele, quindi sono sempre stato esposto al settore in un modo o nell’altro per tutta la vita. Quando sono entrato nell’esercito, ho guadagnato l’opportunità di lavorare in un’unità tecnologica dove ho gestito lo sviluppo di software di sicurezza e ho trascorso del tempo a studiare informatica. Da lì sono stato catturato e ho capito che volevo intraprendere una carriera una volta lasciato l’esercito.
Quando inizialmente sei stato esposto a varie lacune nel settore, come lacune salariali e promozionali?
Durante i miei primi due anni di lavoro presso società di software private, non ero personalmente consapevole dei pregiudizi che le donne dovevano affrontare. Quindi, ho iniziato a fare rete con tecnologi che erano donne. Mi sono subito reso conto di quanto fosse grande il problema dopo aver ascoltato le storie che queste donne hanno condiviso su come si discuteva, ignorava o non ricevevano credito per le loro idee.
Puoi condividere la storia della genesi dietro Joonko?
Ho una laurea in informatica e un background in ingegneria del software e PNL. Ho sperimentato personalmente pregiudizi sia inconsci che consci attraverso il mio ambiente professionale, e anche un gruppo di product manager donne di cui facevo parte mi ha esposto a problemi sul posto di lavoro che erano più che semplici divari salariali. Sembra che le riunioni vengano programmate quando donne o genitori devono lasciare il lavoro o testimoniare chi può parlare o presentare durante le riunioni. Sebbene questi casi sembrino minori, sono significativi e influenti quando sei la persona interessata.
Sono arrivato a capire che si trattava di un problema più diffuso, quindi ho deciso di utilizzare il mio background tecnico: ho una laurea in informatica e un background in ingegneria del software e PNL e affrontarlo a testa alta creando una nuova soluzione tecnologica, ecco come è nato Joonko.
In che modo Joonko trova il talento pool di candidati provenienti da background diversi e sottorappresentati?
Il nostro algoritmo proprietario utilizza innanzitutto l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale per scansionare i dati pubblici sui candidati che ci vengono indirizzati. Cerchiamo dati che confermino se qualcuno si identifica come sottorappresentato. Ad esempio, se una persona ha pronomi”lei/lei”sul proprio LinkedIn, possiamo dedurre che potrebbe identificarsi come una donna e assegnare a quel punto dati un punto. Se il profilo della persona raccoglie abbastanza punti, la invitiamo alla nostra rete di talenti e, una volta che si è iscritta, convalida ulteriormente la nostra ipotesi dicendoci come si identifica.
In che modo Joonko controlla questo aspetto? talento?
Utilizziamo una combinazione di tocco umano e tecnologia per abbinare i candidati alle posizioni aperte adatte. Innanzitutto, ogni candidato che si unisce alla nostra rete viene segnalato dal team di assunzione con cui ha recentemente intervistato, ma non è stato possibile assumerlo. I team di assunzione indirizzano solo i candidati che sono arrivati alla fase finale, garantendo così che siano candidati di alta qualità. Da lì, utilizziamo l’elaborazione del linguaggio naturale per abbinare il candidato all’azienda e al ruolo adatto. Raccogliamo le parole chiave dal loro curriculum e dal ruolo per il quale hanno originariamente intervistato, quindi lo confrontiamo con i lavori commercializzati sulla nostra piattaforma. La maggior parte dei modelli utilizza solo due set di dati, quindi utilizzarne tre aumenta la nostra capacità di creare la corrispondenza giusta.
In che modo Joonko aiuta le aziende a trattenere questo talento?
Aiutiamo le aziende a trattenere i talenti durante tutto il processo di reclutamento integrandoci con il sistema di tracciamento dei candidati. La nostra integrazione ci consente di estrarre dati, in forma aggregata, su quanto lontano arrivano i candidati Joonko attraverso la pipeline. Ovunque notiamo un calo rispetto ai candidati non Joonko, collaboriamo con le aziende per migliorare l’abbinamento o migliorare il loro processo di assunzione.
Quali sono altri modi in cui Joonko utilizza l’IA nella sua processo di assunzione o matchmaking?
Sfruttiamo la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale per determinare se un candidato si identifica come sottorappresentato. Utilizziamo l’elaborazione del linguaggio naturale per abbinare i candidati ai ruoli nel nostro pool e utilizziamo l’apprendimento automatico per migliorare il processo di abbinamento mentre i candidati selezionano i ruoli a cui sono interessati. Infine, l’abbinamento e il rinvio sono automatizzati dall’inizio alla fine. I reclutatori non devono fare nulla fino a quando non decidono di intervistare un candidato indicato da Joonko.
Potresti discutere i vantaggi di un pool di assunzioni diversificato per evitare il pregiudizio dell’IA?
Per come la vediamo noi, più candidati sottorappresentati riesci ad attrarre e intervistare, più dati puoi verificare per pregiudizi umani e tecnologici. Il pregiudizio, in sostanza, si verifica quando un modello (o una persona) è abituato a vedere dati simili più e più volte. Quando investi molto nella diversità dei candidati, puoi addestrare la tua tecnologia e il team di reclutamento che la utilizza a contribuire al volano della diversità.
Quali sono alcuni altri motivi per cui la diversità dovrebbe essere una priorità per le aziende ?
Molte aziende in genere si affidano ai referral per ricoprire ruoli vacanti, i cui dati mostrano che possono portare a una forza lavoro omogenea. Credo che sia importante per le aziende puntare i riflettori sui talenti trascurati, compresi i”candidati alla medaglia d’argento”che sono arrivati alle fasi finali nelle migliori aziende ma non hanno ottenuto il lavoro.
Non solo. dare la priorità a DE&I oggettivamente la cosa giusta e giusta da fare e una parte importante di una società lungimirante ed equa, ma è anche semplicemente un bene per gli affari: le aziende che danno la priorità a questi sforzi sono più produttive e di successo, mentre i dipendenti sono più felici e restano più a lungo.
Hai qualche consiglio finale per le donne che stanno cercando di lanciarsi nell’informatica o nell’intelligenza artificiale?
Trova comunità di donne su cui puoi fare affidamento quando le cose si fanno difficili. Il futuro dell’industria dell’intelligenza artificiale dipende dalla partecipazione delle donne, ma attualmente è dominato dagli uomini. Più velocemente riesci a costruire una rete di donne che condividono le tue esperienze, più è probabile che tu sia supportata e prosperi nel settore.
Grazie per l’ottima intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare Joonko.