Siadhal Magos y Shahriar Tajbakhsh trabajaban en Uber y Palantir, respectivamente, cuando ambos se dieron cuenta de que la contratación (en particular el proceso de entrevistas) se estaba volviendo difícil de manejar para muchos departamentos de recursos humanos corporativos.
“Para nosotros estaba claro que la parte más importante del proceso de contratación son las entrevistas, pero también la parte más opaca y poco confiable”, dijo Magos a TechCrunch. “Además de esto, hay un montón de trabajo asociado con tomar notas y escribir comentarios que muchos entrevistadores y gerentes de contratación hacen todo lo posible para evitar “.
Magos y Tajbakhsh pensaron que el proceso de contratación estaba maduro para la interrupción, pero querían evitar abstraer demasiado del elemento humano. Entonces lanzaron Metavistauna aplicación de toma de notas basada en inteligencia artificial para reclutadores y gerentes de contratación que registra, analiza y resume entrevistas de trabajo.
“Metaview es una herramienta de toma de notas de IA creada específicamente para el proceso de contratación”, dijo Magos. “Ayuda a los reclutadores y gerentes de contratación a centrarse más en conocer a los candidatos y menos en extraer datos de las conversaciones. Como consecuencia, los reclutadores y gerentes de contratación ahorran mucho tiempo escribiendo notas y están más presentes durante las entrevistas porque no tienen que realizar múltiples tareas”.
Metaview se integra con aplicaciones, sistemas telefónicos, plataformas de videoconferencia y herramientas como Calendly y GoodTime para capturar automáticamente el contenido de las entrevistas. Magos dice que la plataforma “tiene en cuenta los matices de las conversaciones de contratación” y “se enriquece con datos de otras fuentes”, como los sistemas de seguimiento de candidatos, para resaltar los momentos más relevantes.
“Zoom, Microsoft Teams y Google Meet tienen transcripción incorporada, lo que es una posible alternativa a Metaview”, dijo Magos. “Pero la información que la IA de Metaview extrae de las entrevistas es mucho más relevante para el caso de uso de reclutamiento que las alternativas genéricas, y también ayudamos a los usuarios con los siguientes pasos en sus flujos de trabajo de reclutamiento dentro y alrededor de estas conversaciones”.
Créditos de imagen: Metavista
Ciertamente, hay muchas cosas malas en las entrevistas de trabajo tradicionales, y una aplicación para tomar notas y analizar conversaciones como Metaview podría ayudar, al menos en teoría. Como señala un artículo en Psychology Today, El cerebro humano está plagado de prejuicios. que obstaculizan nuestro juicio y toma de decisiones, por ejemplo, una tendencia a confiar demasiado en la primera información ofrecida y a interpretar la información de una manera que confirme nuestras creencias preexistentes.
La pregunta es: ¿Metaview funciona y, lo que es más importante, funciona igualmente bien para todos los usuarios?
Incluso los mejores sistemas de dictado de voz impulsados por IA adolecen de sus propios prejuicios. Un estudio de Stanford demostró que las tasas de error de los hablantes negros en los servicios de conversión de voz a texto de Amazon, Apple, Google, IBM y Microsoft son casi el doble que para los hablantes blancos. Otro estudio más reciente publicado en la revista Computer Speech and Language encontró resultados estadísticamente significativos. diferencias en la forma en que dos modelos líderes de reconocimiento de voz trataron a los oradores de diferentes géneros, edades y acentos.
También hay que considerar las alucinaciones. La IA comete errores al resumirincluso en resúmenes de reuniones. En un artículo reciente, The Wall Street Journal citó un caso en el que, para uno de los primeros usuarios que utilizó la herramienta AI Copilot de Microsoft para resumir reuniones, Copilot inventó los asistentes e insinuó que las llamadas trataban sobre temas que nunca se discutieron.
Cuando se le preguntó qué medidas ha tomado Metaview, si las hubiera, para mitigar el sesgo y otros problemas algorítmicos, Magos afirmó que los datos de entrenamiento de Metaview son lo suficientemente diversos como para producir modelos que “superan el desempeño humano” en los flujos de trabajo de reclutamiento y funcionan bien en puntos de referencia populares para el sesgo.
Soy escéptico y también un poco cauteloso con respecto al enfoque de Metaview sobre cómo maneja los datos de voz. Magos dice que Metaview almacena los datos de las conversaciones durante dos años de forma predeterminada, a menos que los usuarios soliciten que se eliminen los datos. Parece un tiempo excepcionalmente largo, y los candidatos probablemente lo harían.
Pero nada de esto parece haber afectado la capacidad de Metaview para conseguir financiación o clientes.
Metaview recaudó este mes 7 millones de dólares de inversores como Plural, Coelius Capital y Vertex Ventures, lo que eleva el total recaudado por la startup con sede en Londres a 14 millones de dólares. El número de clientes de Metaview asciende a 500 empresas, dice Magos, incluidas Brex, Quora, Pleo e Improbable, y ha crecido un 2000 % año tras año.
“El dinero se utilizará principalmente para hacer crecer el equipo de producto e ingeniería, y dar más combustible a nuestros esfuerzos de ventas y marketing”, dijo Magos. “Triplicaremos el equipo de producto e ingeniería, afinaremos aún más nuestro motor de síntesis de conversaciones para que nuestra IA extraiga automáticamente exactamente la información correcta que nuestros clientes necesitan y desarrollaremos sistemas para detectar proactivamente problemas como inconsistencias en el proceso de entrevista y candidatos que parecen ser perdiendo interés”.