בדיקת כישורי AI המופעלים על ידי ורוואו: עוזרים למעסיקים לגייס מועמדים ולהעסיק אותם על בסיס ביצועים, לא רקע או הטיה

TL; ד”ר: ורוואו נמצא במשימה להעצים מחלקות HR בכל רחבי העולם לשכור מועמדים על בסיס מיומנות ולא על רשמים ראשונים עמוסים הטיה. הפלטפורמה המהפכנית של החברה ממנפת טכנולוגיות למידת מכונות מעשיות לבחינה וכישרון בדרגה, ומסייעת בביטול העלויות הגבוהות של טעויות שכירה. בשיטות מונעות נתונים המיועדות להעשיר את הפלטפורמה ללא הרף, ורוווי עוזרת לארגונים לשפר באופן שגרתי את תהליך רכישת הכישרונות.


ככל שאנחנו מנסים, בני אדם עשויים לא להיות מסוגלים לקבל החלטות אובייקטיביות לחלוטין – אפילו כאשר הדבר יעשה לנו.

מחקרים מראים שמגיל צעיר ילדים מתחילים לפתח סטראוטיפים טבועים עמוק מחוץ למודעות שלהם המעצבים את אופן התבוננותם במציאות. כמבוגרים, אנו אולי לא מתעלמים מהם, אך להטיות התת-מודעות הללו יש השפעות בעולם האמיתי על ההתנהגות שלנו.

בתהליך ההעסקה, למשל, קבלת החלטות תת-מודעות עשויה לגרום לאדם לבחור במועמד שאינו מוסמך על סמך קריטריונים שאינם רלוונטיים לביצוע העבודה, כמו סגנון אישי או תחומי עניין חיצוניים. שיפוטים מוטעים אלה מגיעים בעלות גבוהה, ומשווים בממוצע 30% מהרווחים הפוטנציאליים של העובד הזרוע בשנה הראשונה, על פי מחלקת העבודה האמריקנית..

לוגו ורבו

ורוואו משתמשת בטכנולוגיה מתקדמת כדי לשפר את האופן בו אנו מקבלים החלטות שכירות.

ורוואו, שנוסד בשנת 2016, נמצא במשימה למזער ולפוטר פוטנציאלית לפיגועים כה יקרים בשיקול דעת על ידי מינוף כוחה של הטכנולוגיה המודרנית. פלטפורמת בדיקת המיומנויות של החברה משתמשת הן בבינה מלאכותית (AI) והן בלימוד מכונות כדי ליצור הערכות מיומנויות נטולות הטיה המותאמות לצרכי החברה האישיים..

עומר מולאד, מייסד משותף ומנכ”ל ורוואו, “אנו עוזרים ללקוחות להחליט במהירות מי צריך להתקדם בתהליך ההעסקה אך ורק על סמך איך מישהו יתרום לתפקיד, מבלי להטות שום הפרעה. “דירוג המועמדים על סמך ביצוע הוא היתרון הבסיסי שלנו – הדבר היחיד שהלקוחות שלנו לא יכולים לחיות בלעדיו.”

באופן זה, הצוות העולמי בודק מחדש את תהליך הגיוס על ידי התמקדות במי שיכול להצטיין בתפקיד, ולא במי שיכול להלחין את הרזומה הטוב ביותר. ועם מתודולוגיה מונעת נתונים המיועדת להעשיר את הפלטפורמה באופן שגרתי, ורוווי עוזרת לארגונים לשפר את תהליך רכישת הכישרונות באופן רציף.

צוות ברחבי העולם שמדמיין מחדש את תהליך ההעסקה

עומר, שגדל בתל אביב, ישראל, שירת בצבא לאחר התיכון לפני שעבד בשניים מהסטארטאפים המבוקשים ביותר באזורו. אבל כשעבר למלבורן, אוסטרליה, בחיפוש אחר עבודה, הוא אפילו לא יכול היה לראיין.

“אף אחד לא העריך את החוויה שלי; אף אחד לא יכול אפילו לבטא את שמי, “הוא קובע בקטע באתר ורוואו. “כל מה שהיה חשוב זה שלא היה לי תואר. מוקרנים אותי מבלי שניתנה לי הזדמנות להוכיח מה אני יכול לעשות הרגשתי לא בסדר. “

בהמשך, עומר הבחין באותה בעיה בזמן שעבד כמנהל שכירות. מייסד שותף לעתיד של חברת Vervoe, דייוויד ויינברג, עשה זאת גם בשבע שנות עבודתו אצל ג’וניפר נטוורקס בקליפורניה. בזמן שהצמד דן בנושא, הם מעדו על העבודה שנעשתה ב- Automattic על ידי מאט מולנווג, מייסד משותף ומפתח וורדפרס..

מפת המשרדים

חברי הצוות של ורוואו משתרעים על שלוש יבשות.

“במקום תלוי בתהליך הראיונות המסורתי, שכר אוטומטטיק מועמדים בסגנון האודישנים, והביא אותם לעבודה עם החברה על בסיס ניסיון”, אמר עומר. “זה עשה לנו הרבה הגיון ורצינו ליצור כלי שיאפשר לחברות ליצור חוויה דומה בקנה מידה באופן מונע נתונים.”

הגישה של ורוווי היא על פי הטכניקה בה כותבים רבים כותבים כדי לעסוק את הקוראים: הראה, אל תספר. מנקודת מבט שכירה, חברות המספקות למועמד את האפשרות להציג את כישוריהן יהנו ממדדים חזקים יותר של ביצועים לעומת אלו שפשוט דנים במיומנויות בפורמט CV או ראיון..

“במקום לנסות להסיק מסקנות ממה שמישהו עשה בעבר, איפה הם הלכו לבית הספר, או מהאישיות שלהם, פשוט תסתכל על היצירה,” אמר עומר. “זה כאילו, אם אתה רוצה לדעת אם רוג’ר פדרר טוב בטניס, אין טעם לשאול אותו – פשוט צפה בו במגרש.”

החלת למידת מכונה מעשית במרחב HR

עומר אמר לנו כי AI ולמידה מכונה הם עדיין מרחב מתפתח. מרבית החברות עדיין נאבקות בתהליכי שכירה רזומטיים ובראיונות, מה שהופך את אימוץ התוכנה לנמוך יחסית.

הוא הוסיף כי יש גם כמות לא מבוטלת של השכלה הנחוצה כדי לעזור לחברות לאמץ את הטכנולוגיות החדשות הללו. “AI הוא מילת מפתח שהרבה אנשים בכנות לא סומכים עליהם – רבים רואים זאת ככישוף כלשהו,” אמר. “התפקיד שלנו הוא לדבר בשפת הלקוח ולשמור על דברים פשוטים כדי שנוכל לבנות אמון סביב הטכנולוגיה.”

בניגוד לחברות שמשתמשות ב- AI כדי ליצור הייפ, עומר אמר שוורו נוקטת בגישה מחשבתית בטכנולוגיה, ומבטיחה שהשימוש בה הוא פרקטי ומוסיף ערך משמעותי לתהליך הגיוס. לדוגמה, מערכת דירוג המועמדים המונעת על ידי AI של ורוואו משתמשת באלגוריתמים למידת מכונה כדי לקלוע ולדרג אוטומטית מועמדים בסדר גודל על סמך ביצועים, ומבטיחה שהמועמדים המיומנים ביותר יתבלטו..

בנוסף, עומר ציין גם הוא התפתחות איטית אך קבועה באופן בו תאגידים רואים מחלקות משאבי אנוש וכישרון, שלדבריו התמודדו באופן היסטורי עם מגבלות תקציב וחוסר הערכה כללי..

“כל מנכ”ל יגיד לך שהדבר ששומר עליהם הכי הרבה בלילה הוא גיוס מכיוון שכישרון הוא היתרון התחרותי החשוב ביותר,” אמר. “אבל כאשר ראש רכישת כישרונות אומר ‘אני צריך שתוכנה זו תעשה את העבודה שלי’, המנכ”ל אומר לעיתים קרובות אין שום תקציב לזה.”

עומר אמר כי הקרב טרם הסתיים, אך חברות מבינות יותר ויותר את החשיבות של קבלת החלטות מונעת נתונים בערכת הכלים של משאבי אנוש. “עדיין יש הרבה עבודה, אבל סוף סוף זה מתחיל לקרות,” אמר.

בטל את העלות הגבוהה של שכירות רע

עומר מעריך כי עלות שכירה גרועה היא פי שתיים וחצי משכרו של האדם כשאתה גורם בעלויות לא כספיות, כגון מאמצי גיוס אבודים, הפרעה לעסק, אובדן תפוקה כתוצאה ממשרה פנויה, תרבות השפעה, והזמן שלוקח לאמן תחליף.

“אם יש לך מחזור של 25% עד 30%, זה יכול להוסיף מיליוני הכנסות אבודות, תלוי בגודל העסק שלך,” אמר עומר. “אבל נדיר שחברות אפילו מודדות זאת מכיוון שקל יותר למחלקות שנחשבות למרכזי הכנסות לזהות השפעה כספית.”

בנוסף למזעור או ביטול העלות של טעויות שכירה, ורוואו מייעלת את תהליכי העבודה של HR כך שהעובדים יוכלו להתמקד במשימות דחופות אחרות. ללא הטכנולוגיה, הוא אמר שלרוב מחלקות משאבי אנוש מתמודדות עם נקודות כאב בעת מיון במספר מכריע של יישומים, בחירת מועמדים וישיבה באמצעות ראיונות אינסופיים..

“אנחנו פשוט עוקפים את כל זה – לגבי עמדת מעצבים גרפיים, נגיד,” בואו נצטרך לעשות להם אתגר עיצובי תלוי-הקשר כדי למצוא מישהו שיצליח בסביבה שלך, “אמר עומר. “אתה רוצה מישהו שיצליח בסביבתך, ואתה רוצה לקבוע מייד כיצד הוא יתפקד.”

עומר אמר שזה מה שוורווא מספק. הטכנולוגיה שמאחורי הפלטפורמה עשויה להיות קפדנית, אך הרעיון שבסיסה הוא פשוט – להפוך את תהליך קבלת ההחלטות למהיר, פשוט ויעיל יותר..

נראה כי הלקוחות מסכימים. “ורוואו שינתה לחלוטין את הדרך בה אנו מגייסים מועמדים,” אמרה ג’סיקה, העובדת בקבוצת פרוב, בסקירה באתר ורוואו. “שיפרנו את אחוז ההמרות שלנו מהקרנה למרכז הערכה ב -30%.”

שיטות מונחות נתונים להעשרת תוכן רציף

צוותי המוצר וההנדסה של ורוואו, אשר מעולם לא מסתפקים בטוב מספיק, מציגים ללא הרף דרכים משופרות לבחינת מגוון רחב של מיומנויות וליצור אפשרויות נוספות מבחינת שאלות ופורמטים..

החברה גם משתמשת בנתוני הלקוחות לאחר ההשכרה בכדי להבין טוב יותר כיצד מנגנוני הדירוג של הפלטפורמה מפיצים את הביצועים הטובים ביותר.

עומר אמר כי “אם אנו יודעים כי המועמד X היה הביצוע הטוב ביותר, אנו יכולים לאסוף נתונים מתהליך הבדיקה של אותו מועמד כדי ליידע את סבבי הבדיקה העתידיים, ליצור לולאת משוב שהופכת את הפלטפורמה לטובה וטובה יותר”. “בסופו של דבר, נדע את השילוב המדויק של שאלות המדגישות את הביצועים הגבוהים בתפקיד ספציפי – וזה יהיה מאוד עוצמתי.”

מעוניין לבדוק את הפלטפורמה לפני שאתה מתחייב? ורואו מציעה גרסת שכבה בחינם של המוצר לעסקים קטנים וסטארט-אפים שצריכים לשכור מדי פעם או רוצים לנסות לפני שהם קונים. “נתנו למוצר לדבר בעד עצמו”, אמר עומר.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me