Instrumentul Metaview înregistrează note de interviu, astfel încât managerii de angajare să nu fie nevoiți

Saighal Magos and Shahriar Tajbakhsh, who worked at Uber and Palantir respectively, realized that the hiring process, especially interviews, was difficult for many corporate HR departments to navigate. They created Metaview, an AI-based note-taking app for recruiters and hiring managers that records, analyzes, and summarizes job interviews. The platform integrates with various tools to capture interview content automatically. While Metaview has received funding and gained clients, concerns exist about bias and accuracy in AI-generated summaries. The company plans to expand its team and improve its AI to better serve customers and address potential issues in the hiring process.

Siadhal Magos și Shahriar Tajbakhsh lucrau la Uber și, respectiv, Palantir, când amândoi și-au dat seama că angajarea – în special procesul de interviu – devine greu de manevrat pentru multe departamente de resurse umane corporative.

„Ne-a fost clar că cea mai importantă parte a procesului de angajare sunt interviurile, dar și cea mai opacă și nesigură parte”, a spus Magos pentru TechCrunch. „În plus, există o grămadă de trudă asociată cu luarea de note și scrierea feedback-ului pe care mulți intervievatori și manageri de angajare fac tot ce le stă în putință pentru a le evita.”

Magos și Tajbakhsh au crezut că procesul de angajare este pregătit pentru întrerupere, dar au vrut să evite abstracția prea mult din elementul uman. Așa că s-au lansat Metaviewo aplicație de luare de note bazată pe inteligență artificială pentru recrutori și manageri de angajare care înregistrează, analizează și rezumă interviurile de angajare.

„Metaview este un instrument de luat note AI creat special pentru procesul de angajare”, a spus Magos. „Îi ajută pe recrutori și managerii de angajare să se concentreze mai mult pe cunoașterea candidaților și mai puțin pe extragerea datelor din conversații. În consecință, recrutorii și managerii de angajare economisesc o mulțime de timp în scris notițe și sunt mai prezenți în timpul interviurilor, deoarece nu trebuie să facă mai multe sarcini.”

Metaview se integrează cu aplicații, sisteme telefonice, platforme de videoconferință și instrumente precum Calendly și GoodTime pentru a capta automat conținutul interviurilor. Magos spune că platforma „ține în considerare nuanțele conversațiilor de recrutare” și „se îmbogățește cu date din alte surse”, cum ar fi sistemele de urmărire a solicitanților, pentru a evidenția momentele cele mai relevante.

„Zoom, Microsoft Teams și Google Meet au toate transcripția încorporată, care este o posibilă alternativă la Metaview”, a spus Magos. „Dar informațiile pe care AI Metaview le extrage din interviuri sunt mult mai relevante pentru cazul de utilizare de recrutare decât alternativele generice și, de asemenea, asistăm utilizatorii cu următorii pași în fluxurile lor de recrutare în cadrul și în jurul acestor conversații.”

Metaview

Credite de imagine: Metaview

Cu siguranță, există multe greșeli cu interviurile tradiționale de angajare, iar o aplicație de luare de note și de analiză a conversațiilor precum Metaview ar putea ajuta, cel puțin în teorie. După cum notează o piesă din Psychology Today, creierul uman este plin de părtiniri care ne împiedică judecata și luarea deciziilor, de exemplu tendința de a ne baza prea mult pe prima informație oferită și de a interpreta informațiile într-un mod care ne confirmă convingerile preexistente.

Întrebarea este, funcționează Metaview și, mai important, funcționează la fel de bine pentru toți utilizatorii?

Chiar și cele mai bune sisteme de dictare a vorbirii bazate pe inteligență artificială suferă de propriile părtiniri. Un studiu de la Stanford a arătat că ratele de eroare pentru difuzoarele de culoare neagră în serviciile de transmitere a vorbirii în text de la Amazon, Apple, Google, IBM și Microsoft sunt aproape dublu față de cele pentru difuzoarele albe. Un alt studiu, mai recent, publicat în revista Computer Speech and Language, a constatat că este semnificativ statistic diferențe în modul în care două modele de recunoaștere a vorbirii au tratat vorbitorii de genuri, vârste și accente diferite.

Există și halucinații de luat în considerare. AI face greșeli în rezumatinclusiv în rezumatele întâlnirilor. Într-o știre recentă, The Wall Street Journal a citat un caz în care, pentru un utilizator timpuriu care folosește instrumentul Microsoft AI Copilot pentru a rezuma întâlniri, Copilot a inventat participanții și apelurile implicite erau despre subiecte care nu au fost niciodată discutate.

Când a fost întrebat ce pași a luat Metaview, dacă este cazul, pentru a atenua părtinirea și alte probleme algoritmice, Magos a susținut că datele de antrenament ale Metaview sunt suficient de diverse pentru a produce modele care „depășesc performanța umană” în fluxurile de lucru de recrutare și performanță bine pe criteriile de referință populare pentru părtinire.

Sunt sceptic și un pic precaut, de asemenea, față de abordarea Metaview cu privire la modul în care gestionează datele de vorbire. Magos spune că Metaview stochează datele de conversație timp de doi ani în mod implicit, cu excepția cazului în care utilizatorii solicită ca datele să fie șterse. Pare a fi un timp excepțional de lung, și probabil candidații ar face-o.

Dar nimic din toate acestea nu pare să fi afectat capacitatea Metaview de a obține finanțare sau clienți.

Metaview a strâns în această lună 7 milioane de dolari de la investitori, inclusiv Plural, Coelius Capital și Vertex Ventures, ducând totalul strâns de startup-ul din Londra la 14 milioane de dolari. Numărul de clienți Metaview este de 500 de companii, spune Magos, inclusiv Brex, Quora, Pleo și Improbable – și a crescut cu 2.000% de la an la an.

„Banii vor fi folosiți pentru a crește echipa de produse și inginerie în primul rând și pentru a oferi mai mult combustibil eforturilor noastre de vânzări și marketing”, a spus Magos. „Vom tripla echipa de produs și de inginerie, vom ajusta și mai mult motorul nostru de sinteză a conversațiilor, astfel încât AI-ul nostru să extragă automat exact informațiile potrivite de care au nevoie clienții noștri și vom dezvolta sisteme pentru a detecta în mod proactiv probleme precum inconsecvențele în procesul de interviu și candidații care par a fi pierderea interesului.”

Va invit sa cititi si articolele de mai jos pe langa acestea care sunt cele mai recente
Metaview’s tool records interview notes so that hiring managers don’t have to

Lasa un comentariu