Embauchez: Comment Fetcher utilise l'IA pour aider les entreprises à chasser les meilleurs candidats

La crise de la main-d'œuvre est imminente, une situation qui pourrait frapper l'économie mondiale à hauteur de 10 milliards de dollars, selon certaines études. Le nœud du problème réside dans l'inadéquation entre l'offre et la demande, certaines économies faisant face à une pénurie de main-d'œuvre et d'autres un excédent.

"Un équilibre de l'offre et de la demande devient rapidement l'exception et non la norme", note un rapport du Boston Consulting Group (BCG). "Entre 2020 et 2030, nous prévoyons d'importants déséquilibres mondiaux de la main-d'œuvre – des insuffisances, en particulier. Une implication significative est la valeur globale potentielle du PIB gaspillée, parce que soit ces nations ne peuvent pas remplir les emplois disponibles, soit elles ne peuvent pas créer assez d'emplois pour les travailleurs qu'elles ont. "

De l'autre côté de la clôture, l'intelligence artificielle (IA) empiète de plus en plus sur la main-d'œuvre, avec jusqu'à 800 millions de personnes potentiellement déplacées par l'automatisation d'ici 2030, selon un récent rapport McKinsey.

En d'autres termes, beaucoup de choses changent dans le monde du travail.

AI parvenu

Dans ce contexte, un certain nombre de startups ont émergé de l'ombre pour essayer de réparer le mal de tête imminent de la main-d'œuvre. Les capital-risqueurs (CV) en ont pris bonne note, investissant des millions de dollars dans une myriade de startups axées sur le recrutement.

Fetcher est l'une de ces startups qui a été relancée cette semaine sous un nom flambant neuf après avoir été lancée l'année dernière sous le nom de Scout.

Le problème sous-jacent que Fetcher cherche à résoudre est le suivant: Les employés hautement qualifiés et en demande sont moins enclins à rechercher de nouveaux emplois, ce qui pose problème aux entreprises qui recherchent les meilleurs talents. La chasse aux têtes est une tactique séculaire, bien sûr, mais elle peut prendre beaucoup de temps et nécessiter beaucoup de ressources. C'est pourquoi Fetcher utilise l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser le processus d'approvisionnement de candidats potentiels, avec des humains pour aider. avec le processus. La société affirme que son automatisation offre à ses clients un avantage de coût de 10 fois par rapport à l'utilisation d'un fournisseur interne, ou un avantage de 20 fois par rapport à une agence de recrutement.

Fetcher recherche du personnel qualifié à travers tous les réseaux professionnels habituels, tels que LinkedIn, Twitter, GitHub, etc., en établissant le meilleur moyen de les contacter. Cette information est en fait placée dans sa propre base de données qui, selon VentureBeat, contient actuellement 100 millions de candidats qui grandissent et rafraîchissent avec le temps.

Fetcher s'intègre également à Slack pour que les entreprises puissent collaborer et discuter de candidats potentiels dans le cadre de leur travail quotidien.

Ci-dessus: Fetcher: Candidates

La plateforme met en corrélation les mots clés et les compétences pour déterminer les ensembles de compétences probables qui pourraient ne pas être répertoriés spécifiquement sur le profil en ligne des candidats. Un exemple fourni par Fetcher VentureBeat: Un ingénieur logiciel qui connaît bien le CSS est plus que susceptible de maîtriser le développement HTML et frontal, même s'il ne le mentionne pas spécifiquement.

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Fetcher recherche également des profils d'embauche dans d'autres entreprises afin d'établir des points de vue qui peuvent être difficiles à identifier pour un recruteur. La plate-forme analyse les antécédents des employés actuels de ses clients pour trouver des tendances en matière d'éducation, d'antécédents professionnels, de compétences, et ainsi de suite, afin de trouver des personnes du même acabit ailleurs.

Fetcher compose ensuite automatiquement des courriels «personnalisés» pour ces candidats, en utilisant des données qu'il a «prouvées bien converties dans un courriel de recrutement». Cela comprend la description de la société de recrutement, les raisons pour lesquelles elle a contacté cette personne, et quel impact cette personne aura sur sa propre carrière et sur l'entreprise de recrutement. Voici un exemple que Fetcher a récemment utilisé avec une de ses propres recrues internes:

Ci-dessus: Exemple d'email automatisé

Cependant, les recruteurs peuvent aussi peaufiner et affiner le texte.

Ci-dessus: Profil du chasseur: Envoyer un message

Alors que l'IA joue un rôle important dans l'approvisionnement des candidats, les humains sont également très impliqués – ils vérifient les candidats identifiés pour s'assurer que tout a l'air correct, éliminant ainsi les personnes inadaptées. Fetcher partage alors le meilleur candidat profils en petits groupes à la fois, en utilisant les commentaires du client pour améliorer l'IA afin que les suggestions s'améliorent avec le temps.

Le système de rétroaction couvre de façon générale si le candidat est un bon ou un mauvais ajustement, avec la possibilité de fournir des commentaires spécifiques. Fetcher utilise d'abord le langage naturel (TAL) pour essayer de détecter les sentiments que le client fournit; cependant, s'il a du mal à trouver un sens, le message est signalé et l'un de ses employés prend le relais.

Ci-dessus: Fetcher: Feedback

L'élément humain

Cela aide à mettre en évidence où nous en sommes actuellement avec l'intelligence artificielle. L'IA peut s'améliorer tout le temps, mais elle devra travailler de concert avec les humains dans un avenir prévisible afin qu'elle puisse apprendre comment les gens pensent, opèrent et, finalement, prennent des décisions. Et il n'est pas encore tout à fait clair si jamais sera capable de fonctionner de manière entièrement autonome, étant donné les traits de comportement imprévisibles des humains.

"La réalité de l'automatisation du recrutement des candidats est qu'il y aura un besoin de supervision humaine pour les prochaines années", a déclaré Andres Blank, cofondateur et PDG de Fetcher, à VentureBeat. "L'une des principales raisons à cela est que les entreprises se contredisent souvent sur ce qui est important pour elles."

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Un exemple fourni par Blank était celui d'un recruteur qui stipule initialement un ensemble de critères qu'il recherche – il se peut qu'il ne souhaite que des informaticiens issus des meilleures universités, par exemple. Cependant, ils peuvent plus tard repérer un candidat qui ne répond pas tout à fait à cette norme, mais qui a d'autres qualités qui compensent largement. Ce type de décision nuancée n'est pas quelque chose que l'IA est tout à fait prête à reproduire.

Mais Fetcher promet également de résoudre d'autres problèmes qui gâchent le royaume du recrutement – y compris la diversité. Grâce à Fetcher, les entreprises peuvent cibler les candidats minoritaires à une plus grande échelle que ce qui serait possible manuellement.

"Récemment, nous avons aidé une entreprise Fortune 500 à embaucher 40 candidats de divers horizons pour leur programme d'été", a ajouté Blank. "Cela a été réalisé en ciblant des centaines de candidats qualifiés de divers horizons. Remplir le sommet de l'entonnoir avec divers talents qualifiés aide les entreprises à relever les défis de la diversité d'une manière significative et abordable, et plusieurs grandes entreprises nous ont contacté pour nous concentrer spécifiquement sur ces initiatives. "

Mais cela ne pourrait-il pas aussi être utilisé inversement pour exclure des gens de certains milieux? Rappelez-vous, c'est quelque chose que Facebook a eu dans l'eau chaude dans le passé. Selon Blank, rien dans sa plate-forme ne permettrait à une entreprise de «discriminer explicitement» contre des groupes spécifiques de personnes. "De plus, nous signalons les cas où un client n'aime pas un candidat malgré le fait que le candidat remplisse les critères d'un rôle", at-il ajouté.

Donc, en théorie, si vous entraînez le système d'IA à suivre un ensemble strict de critères axés sur les compétences et l'expérience, par exemple, il devrait en fait éliminer les préjugés du processus initial. De plus, en fonction des commentaires recueillis auprès de ses clients, il surveille les candidats qu'ils aiment et non qu'ils aiment, y compris les raisons pour lesquelles ils recrutent des candidats potentiels qui satisfont à tous les critères, mais qui sont négligés pour une raison quelconque.

"Nous croyons que nous pouvons tirer parti de la technologie pour aborder plusieurs formes de biais d'embauche afin d'aider les entreprises à bâtir des organisations plus diversifiées et plus inclusives", a déclaré Blank

.

L'histoire jusqu'à présent

Fetcher, basé à New York, a été co-créé par Scout en 2015 par Blank, qui a déjà cofondé une application de partage de photos sociales appelée Pixable qu'il a vendue à Singtel pour plus de 26 millions de dollars en 2012. Après quelques années de travail Sur une application de messagerie d'entreprise appelée Caliber, l'équipe a mis le bouchon sur ce projet pour se concentrer sur Scout, qui a été officiellement lancé au public en février dernier. À l'époque, Blank a dit des intentions de la compagnie:

Notre mission dans la construction de scout est de doter les gestionnaires des outils dont ils ont besoin pour constituer un bassin de candidats talentueux et diversifiés pour chaque rôle. Nous voulons uniformiser les règles du jeu pour l'embauche et automatiser les parties les plus fastidieuses et frustrantes de l'embauche.

Au cours des 14 mois qui ont suivi, Fetcher a recueilli 2,5 millions de dollars en capital de démarrage auprès de sociétés de capital de risque, dont Foundation Capital, Picus, Revel Partners et Chromo Invest, tandis que des investisseurs providentiels comme Paul English, James Joaquin, Amol Sarva et Ed Roberts. Inaki Berenguer est également intervenu. Il a plus que doublé son équipe de 40 employés à plus de 90, alors qu'il revendique 150 clients dont Lyft, Reddit, Shopify, Eventbrite, Getty, Sony Music, WePay et DoorDash.

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Bien qu'il soit encore tôt pour Fetcher, il travaille avec une formule gagnante en amenant l'IA dans le giron du recrutement. La crise mondiale de la main-d'œuvre, qui a été amplifiée, approche à grands pas et nous constatons de nombreuses tentatives d'optimisation et d'amélioration des pratiques en matière de RH par l'automatisation. Plus tôt cette semaine, Eightfold.ai a été lancé avec l'aimable autorisation d'anciens Googleurs et Facebookers qui cherchent à éliminer les préjugés des processus d'embauche en rassemblant l'IA, la recherche et le Big Data. Et l'année dernière, Mya Systems a recueilli environ 30 millions de dollars pour son bot de recrutement. Fait intéressant, Fetcher investisseur Foundation Capital a investi dans Eightfold.ai et Mya Systems.

D'innombrables autres sociétés ont levé des sommes importantes au cours de l'année écoulée pour «arranger» le recrutement avec AI. Woo a levé 7 millions de dollars pour sa plate-forme de chasseurs de têtes infusée d'IA, tandis que Pymetrics, une société qui fusionne les IA et les neurosciences pour les meilleurs, a levé 8 millions de dollars et Ideal a levé 3 millions de dollars pour développer sa plateforme de recrutement. processus d'embauche inefficace à grand volume. "La liste continue aussi.

AI est clairement prête à perturber le recrutement, c'est clair. Donc, cela nous laisse juste une autre question: pourquoi Scout a-t-il décidé de changer son nom en Fetcher?

"Bien que nous aimions le nom de Scout, il se trouve qu'il y a plusieurs autres sociétés avec un nom similaire qui se sentent tout aussi amoureux de lui", a expliqué Blank. "Pour éviter la confusion continue pour nos clients et prospects, nous avons décidé qu'il était nécessaire de changer notre nom."

Alors vous l'avez. Pour aller de l'avant, nous espérons que Fetcher ne sera pas confondu avec les systèmes de sécurité à domicile, les sociétés d'externalisation basées sur le cloud ou l'application de navigation GPS de Telenav.


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