將大數據、AI與招聘融合,Eightfold.ai完成2400萬美元B輪融資

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【獵雲網(微信號:ilieyun)】4月23日報道 (編譯:AlphaMk)

兩位來自Facebook和谷歌的前產品天才正在將硅谷界最熱門的詞彙——搜索、人工智能以及大數據,融合入到一項可以為現代世界帶來全新意義的新興技術中去。

Eightfold.ai公司由谷歌和IBM研究的前搜索和個性化專家Ashutosh Garg出任CEO,曾領導過谷歌和油管搜索團隊以及Facebook的News Feed團隊的Varun Kacholia出CTO;同時,Eightfold.ai的執行團隊可以為他們的研究提供80項專利以及6000多條引用。

Ashutosh Garg和Varun Kacholia這兩個人聚在一起(也許是硅谷最典型的代表了)為他們的前僱主一直追尋的問題——如何為員工在工作中找到滿足感,開展了嚴謹分析。

Garg說到:「就業是社會的重要因素,但讓適合的人在適合的崗位上卻是一個棘手的問題。儘管人們把招聘作為一種交易……但是為了讓工作變得對大多數人來說都變得有意義,建立一個綜合平台也就是等同於建立一個能從根本上解決這個問題的公司。」

這無疑是一個遠大的目標,而且有2400萬美元用於支持這個目標的實現。這些資金由一些大投資者提供,如Lightspeed Ventures以及Foundation Capital。

該公司的高管表示: 他們希望通過從世界各地收集到的公開數據,構造一個理想員工隊伍的藍圖,來消除對招聘、專業發展和晉陞的所有認知偏差。為了在各個行業里建立一個柏拉圖式的理想,這些數據都可以被用來分析。

通過這樣,一個理想企業的形象就可以投放到公司的實際員工身上——如何最好地推薦並雇傭特定的候選人以使企業更靠近其理想形象。

Garg說:「我們已經在網站中收集了上千萬的資料......包括維基百科的數據。目前,我們已經了解到人們在組織中的表現情況。我們運用所有這些數據來查看哪些人在組織中表現良好。現在我們通過這些數據來建立模型以明確哪些人擅長做什麼。」

在Garg的描述中,有兩部分重點:第一個是開發一個企業的人才網絡——他稱之為「一個公司的人才圖表」;另一個,也是最重要的一點,「在圖表頂端,我們描繪出了人們在職業生涯中是如何從一個職位換到另一個職位的。」

通過使用這些工具,Garg表示Eightfold.ai 的服務可以為每個員工預測一條能完全激發他們潛力的最佳路徑。

公司的名字來自佛教八正道(eightfold path)的啟示,雖然作者本身並不知道如來佛祖會對靈性成長與專業發展的內涵有什麼說法,但Garg相信他自己的選擇是正確的。

「如果能將每一個人的能力和潛力都用在合適的地方,那對我們來說是有意義的進步。」Garg說。

Eightfold.ai 已經擁有超過100位來自各行各業的客戶。根據其一份聲明表示:其軟件已經處理了超過2000萬個應用程序,並且與行業平均水平相比,客戶的響應率已經增加了700%——同時降低了90%的篩選成本和時間。

Lightspeed Ventures風投公司的合伙人Peter Nieh在一份聲明中這樣表示:「Eightfold.ai 為人們在自己的職業生涯里發揮潛能提供了一個難以置信的機會,同時期許了員工一個光明的未來。Ashutosh 和Varun為人才管理變革帶來了人工智能和數據科學,這也是他們曾為谷歌、YouTube和Facebook帶去過的東西。以前在Ashutosh創立Bloomreach的時候我們就支持過他,並且期待再次與他合作。」

大數據和算法的自動決策在勞動力發展方面的應用是硅谷如何解決問題的一個完美例子——但即便有很好的出發點,也要注意到一點——這些工具也只有開發者買賬罷了。

事實上,Kacholia和Garg以前的公司都被指責過於依賴技術來解決人類的基本問題。

畢竟如今在各路宣傳的大力鼓吹下,大眾已經被深深植入這樣的觀念:外國政府往往利用谷歌和Facebook這些在線平台做工具,對國內政治選舉進行干預,甚至是大肆進行政治宣傳以及散播仇恨言論。

儘管這些工具在工作和勞動力發展中的應用的出發點是高尚的,但也應該受到一定程度的懷疑。恰如去年出版的《麻省理工學院技術評論》(MIT Technology Review)的一篇文章中寫到:在機器學習和人工智能發展的關鍵時刻,算法的偏差正在被塑造成為一個重大的社會問題。如果存在於算法中的偏差一旦使重要決策失敗,就可能造成嚴重的負面影響,特別是對相對貧困的地區和少數民族。然而,最終的抗議也可能阻礙一個非常有用的技術的發展。

揭露隱藏偏見的算法已經被用於進行重要的財務和法律決策。例如,專有算法被用來決定哪些人能得到工作面試、哪些人能得到假釋以及有哪些人能得到貸款。

Garg在答覆作者的電子郵件中寫到:「許多因為有限的信息而對招聘有偏見的人都發現了:通過數據智能,我們能為招聘人員和招聘經理提供了一個強有力的洞察力,而不是僅僅局限在那些他們可能知道的少數技能或公司,這樣極大地提高他們篩選出合適人選的可能性。我們多樣性的產品還能去除因為盲選而造成的任何潛在認知偏差。我們完全遵守平等就業機會委員會(EEOC:Equal Employment Opportunity Commission )的準則,而不是用年齡、性別、種族、宗教、是否殘疾等要求去評估候選人是否在企業中擔任某個角色。」

通過移除人類認知偏差而使人事決策能更客觀是值得稱讚的,但只有當決策系統本身是不帶有任何認知偏差的。但是在這個時代,這一點是不能保證的。


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