Между технарями и консерваторами
Суть проекта
BarRaiser — платформа для проведения онлайн-собеседований с кандидатами, желающими устроиться на работу в компанию.
Ядро платформы — ИИ-машинка, которая анализирует видеозапись собеседования, чтобы автоматически построить характеристику кандидата по более чем 200 параметрам, отслеживаемым им по ходу диалога.
Проблема в том, что во время собеседования нужно оценивать не только профессиональный уровень кандидата по качеству его ответов на профессиональные вопросы. Нам нужно составить общее впечатление о человеке, потому что в компании будет работать не бездушная функция, а живой человек. И то, насколько успешно и долго он сможет в нашей компании работать, во многом определяется этими самыми человеческими качествами, а не только профессиональными умениями.
Недаром опытные эйчары и руководители утверждают, что они могут принять решение по кандидату за первые минуты собеседования — когда большинство профессиональных вопросов ещё даже не задано. Потому что они смотрят на другие сигналы, которые неосознанно подаёт человек во время разговора. А эти невербальные (не выраженные словами) сигналы составляют 80–90% информации, передаваемой в ходе любого диалога.
Но не всем же быть опытными собеседователями и тонкими психологами. Поэтому им помогает ИИ-машинка платформы, которая участвует в собеседовании, проводя собственную оценку поведения кандидата и дополняя тем самым мнение проводящего собеседование человека.
Важный плюс алгоритма работы ИИ-машинки в том, что он оцифровывает все полученные по время собеседования показатели, вычисляя численный рейтинг кандидата, по которому кандидатов можно сравнивать между собой.
Используя ИИ-машинку, мы можем получить по результатам одного собеседования гораздо больше информации о кандидате. А это позволяет уменьшить количество собеседований, необходимых для уверенного найма с 24 до 4, что уменьшает время заполнения вакансии с 5 до 1 недели.
И это был первый вариант использования платформы — помощь собственным эйчарам компании в проведении собеседований. Однако использование такой умной машинки позволяет нам сдвинуться на шаг дальше.
Ведь теперь нам не нужно требовать от тех, кто собеседует кандидата, высочайшего уровня всесторонней оценки кандидата. Мы можем начать использовать сторонних экспертов, главная задача которых будет состоять в оценке профессионального уровня кандидатов. А остальную информацию соберёт для нас машинка, если мы подключим её к проводимым этими экспертами собеседованиям.
Подбором и обучением внешних экспертов занимается сам стартап. Он их ищет, оценивает, отсеивает, тренирует — чтобы наша компания могла привлекать к проведению собеседований только проверенные кадры.
Привлечение внешних экспертов принципиально расширяет наши возможности по количеству проводимых собеседований. Охватив больше людей и проведя больше собеседований, мы по закону больших чисел получим больше шансов на то, что в наши сети попадёт настоящий талант, которого мы в результате и наймём.
Так что, второй вариант использования платформы — увеличение количества проводимых собеседований за счёт привлечения внешних экспертов.
Услугами платформы в разных вариантах сейчас пользуется более 250 компаний. Сообщество экспертов насчитывает уже более 800 человек. За время работы (стартап основано в 2020 году) на платформе проведено более 30 тысяч собеседований.
Что интересного
Самая главная вещь, к которой я хочу привлечь внимание в сегодняшнем стартапе — грамотный механизм совместного использования людей и технологий искусственного интеллекта, который обеспечивает лучший результат, чем «только люди» или «только ИИ».
Возможность создания таких гибридных бизнес-моделей часто ускользает из зоны внимания стартапов. Потому что их основатели в силу склада ума, опыта и профессиональной подготовки часто ударются в одну из крайностей:
- Технари считают, что любую задачу можно решить исключительно техническим путём.
- Условные «консерваторы» считают, что люди справятся с любой задачей лучше любых алгоритмов.
Хотя истина, как обычно, лежит где-то посередине.
Я уже обращал внимание на стартапы, использующие гибридные бизнес-модели.
Год назад я писал о стартапе ContentFly. Этот стартап создаёт контент по заказу бизнеса, а в качестве своего конкурентного преимущества выдвигает «удивительно низкие цены» при сохранении необходимого уровня качества.
На вопрос «почему у вас такие низкие цены» они отвечают: «Мы используем искусственный интеллект, чтобы дополнять наших авторов. Большая часть процессов, связанных с выбором авторов, редактированием их текстов и помощи им в поиске исходных материалов для создания контента — автоматизирована.».
На тот момент, когда я о них писал, они привлекли суммарно 9 миллионов долларов. Однако за прошедший год они сумели поднять ещё два раунда общим объёмом 27 миллионов долларов. Что доказывает, что такая бизнес-модель оказалась востребованной.
Или вот ещё пример, о котором я писал — стартап Celential, занимающийся поиском разработчиков для найма в компании. Основная фишка в том, что стартап пытается найти их среди тех, кто в данный момент не ищет работу. А рекрутёры знают — это обычно самые ценные кандидаты.
На первом этапе искусственный интеллект стартап использует для того, чтобы по открытым источникам (GitHub, GitLab, LinkedIn) найти подходящих по набору умений кандидатов. На втором этапе ИИ-машинка сама составляет и отправляет каждому из них персонализованные письма. При этом она даже умеет отвечать на полученные письма и поддерживать дальнейшую переписку. Как только машинка «понимает», что «клиент созрел» для разговора — она передаёт контакт живому рекрутёру.
Понятно, что без использования ИИ обеспечить необходимо широкий охват «спящих» кандидатов практически невозможно — живые люди, выполняющие ту же самую работу, обойдутся слишком дорого. Зато в последующей работе с кандидатом, показавшим первые проблески интереса, без убедительности живого рекрутёра уже не обойтись.
Ещё пример — стартап Visage (мой обзор). Он тоже работает в сфере поиска кандидатов для найма. Они утверждают, что находят подходящих кандидатов «в двадцать раз быстрее, в два раза дешевле и с десятикратно лучшим качеством». Его процесс — это тоже сочетание работы рекрутёров, вручную выбирающих вакансии с досок объявлений и ИИ-машинки, которая а) оценивает найденных кандидатов и б) оценивает самих рекрутёров, чтобы выбирать для следующего поиска определённых кандидатов определённых рекрутёров.
В общем, вывод простой. Гибридные платформы, использующие связку ИИ и живых людей — это не только возможность тратить меньше денег на достижение нужного результата, но и шанс на решение задач, которые без применения ИИ решить было бы практически невозможно.
Куда бежать
Главное направление — создание гибридных платформ. Смотреть на ситуацию можно с двух сторон:
- В каких сферах мы можем переложить часть человеческого труда на искусственный интеллект, чтобы увеличить охват или удешевить процесс?
- В каких сферах использования искуственного интеллекта мы можем дополнить его интеллектом человеческим, чтобы получить лучшие результаты?
Технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться. А это только увеличивает количество возможностей для создания гибридных платформ.
Три возможных варианта применения я сегодня описал. Какие ещё могут быть варианты?
О компании
BarRaiser
- Сайт: barraiser.com
- Последний раунд: $4.2M, 02.05.2022
- Всего инвестиций: $4.2M, раундов: 1