一部の調査によると、労働力の危機は激しさを増しており、世界経済を10兆ドルにまで押し上げる可能性があります。 問題の要点は、需要と供給の間の不一致であり、一部の国では労働力不足に直面し、他の国では余剰が発生する。
「需要と供給の均衡は急速に例外ではなく、標準となっている」 ボストンコンサルティンググループからの報告 （BCG）が指摘した。 「2020年から2030年の間に、我々は世界的に顕著な労働力の不均衡、特に不足を予測しています。 GDPの潜在的な総価値は、これらの国が利用可能な仕事を満たすことができないか、または彼らが持っている労働者のために十分な仕事を創出できないためです。
フェンスの反対側には、人工知能（AI）もあります 労働力をますます侵害する 2030年までに最大8億人の人々が自動化によって潜在的に避難していると 最近のマッキンゼー報告 。
簡単に言うと、雇用の世界では多くの変化が起こっています。
AIのスタートアップ
このような背景の中で、差し迫った労働力の頭痛を解決しようとするために、いくつかの新興企業が影から浮上しています。 ベンチャーキャピタリスト（VC）は、 数百万ドルの耕作 無数の募集に焦点を当てた新興企業に進出しました。
そのようなスタートアップの1つは Fetcher 今週は新しいブランド名でリニューアルした 昨年に向けて展開 スカウトという名前で
Fetcherが解決しようとしている根底にある問題は、高度に熟練したオンデマンドの従業員が新しい就職の機会を奪われる傾向が少なくなっていることです。 ヘッドハンティングは古くからの戦術ですが、非常に時間がかかり、リソースを大量に消費することがあります。そのため、Fetcherは、人工知能（AI）を使用して潜在的な候補者を援助するプロセスを自動化しています プロセスと一緒に。 同社は、自社の自動化により、社内調達担当者よりも10倍のコスト優位性があり、採用機関と比較して20倍の優位性があると主張しています。
Fetcherは、LinkedIn、Twitter、GitHubなどのすべての通常のプロフェッショナルネットワークを通じて適格な人材を検索し、それらに連絡する最良の方法を確立します。 この情報は実際には独自のデータベースに格納されており、VentureBeatには現在、1億人の候補者があり、時間の経過と共に成長し、更新されます。
FetcherはSlackと統合されているため、日々のワークフローの一環として、候補者を協力して議論することができます。
上：Fetcher：候補者
プラットフォームは、キーワードとスキルを関連付けて、候補者のオンラインプロフィールに特に記載されていない可能性の高いスキルセットを特定します。 Fetcher氏が提供した1つの例VentureBeat：CSSをよく知っているソフトウェアエンジニアは、特に言及していないとしても、HTMLやフロントエンドの開発に熟練している可能性が高いです。
Fetcherはまた、他の企業の採用パターンを検索して、人材採用担当者が識別するのが困難な洞察を確立します。 プラットフォームは、クライアントの既存の従業員の背景を分析して、教育、専門的な背景、スキルなどのパターンを見つけ出すため、他の場所にある同様のilkの人々を見つけることができます。
Fetcherは、「募集メールでうまく変換されていることが証明されている」というデータを使用して、これらの候補者の「個人用」のEメールを自動的に作成します。これには、募集会社の説明、その人に届いた理由、 その人は自分のキャリアと募集会社に持ちます。 Fetcherが自社の内部雇用者の1人と最近使った1つの例は次のとおりです。
上記：自動メールの例
しかし、採用担当者はテキストを微調整し微調整することもできます。
上：Fetcher profile：メッセージを送信する
AIは候補者を募集する上で大きな役割を果たしますが、人間は非常に関与しています。特定された候補者をチェックして、すべてがうまく見えるようにし、うまくいかない可能性のある人物を取り除きます。 クライアントからのフィードバックを使用して一度にバッチ処理を行い、AIを改善し、提案が時間とともに改善されるようにします。
フィードバックシステムは、候補者が良いか悪いかを広範にカバーし、具体的なフィードバックを提供する範囲をカバーします。 Fetcherは、最初にクライアントが提供する感情を検出しようとするために自然言語処理（NLP）を使用します。 しかし、それが意味をつかむことに苦労するならば、メッセージにはフラグが立てられ、その従業員の一人が引き継ぐ。
上：Fetcher：フィードバック
人間の要素
これは、私たちが現在どこにいるかを人工知能で強調するのに役立ちます。 AIは常に改善されているかもしれませんが、人がどのように考え、操作し、最終的に意思決定をするかを知るためには、近い将来人と協力しなければなりません。 そしてそれが完全には明らかではない これまで 人間の予測できない行動特性を考えると、完全に自律的に動作することができます。
「候補者の募集を自動化するという現実は、今後数年間、人間の監督が必要になるということです」とFetcherの共同設立者でCEOのAndres Blank氏はVentureBeatに語っています。 “これの主な理由の1つは、企業が自分にとって重要なことに頻繁に矛盾するということです。
提供されたブランクの一例は、募集者が最初に求める基準のセットを指定した募集者のブランクでした。たとえば、トップクラスの大学のコンピュータサイエンティストのみが必要な場合があります。 しかし、彼らは後で、その基準を満たしていないが、それを補うもの以外の資質を持つ候補者を見つけることができます。 この種の微妙な意思決定は、AIが複製する準備が整っているものではありません。
しかし、Fetcherは、多様性を含めて、募集分野を蝕む他の問題を修正することも約束しています。 Fetcherを通じて、企業は手作業で可能となるよりも大きなスケールで少数派候補者を対象にすることができます。
「最近、フォーチュン500企業は、夏期プログラムでさまざまな背景を持つ40人の候補者を雇うことができました。 「これは、さまざまな背景の有資格者を何百人もターゲットにして達成されました。 多様な資格を持った人材でファンネルの一番上を埋めることは、企業がダイバーシティの課題を有意義かつ手頃な価格で解決するのに役立ちます。特に、これらのイニシアチブに重点を置くためにいくつかの大企業からアプローチされています。
しかし、逆にこれを使うことはできませんでした 排除する 特定の背景の人々？ これは、 Facebookはお湯に入っている 過去には約。 ブランクによると、企業が特定のグループの人々に対して「明示的に差別を科す」ことを可能にするプラットフォームはありません。 「さらに、候補者が役割の基準を満たしているにもかかわらず、クライアントが候補者を嫌っている場合にはフラグを立てる」と同氏は付け加えた。
理論上、スキルと経験に焦点を絞った厳密な基準に従うようにAIシステムをトレーニングすると、実際には最初のプロセスからバイアスが取り除かれるはずです。 さらに、それはクライアントから収集したフィードバックに基づいて、すべての基準を満たしているが何らかの理由で見過ごされている可能性のある雇用者を再雇用する理由を含め、好きではない理由を含む候補者を監視します。
ブランク氏は、「企業がより多様で包括的な組織を構築できるよう、テクノロジを活用していくつかの雇用バイアスに対応できると信じている」と語った。
これまでの話
ニューヨークに本拠を置くFetcherは、2015年にBlankによって共同創設され、以前は社会的に Pixelという写真共有アプリ 彼が売った シンガポールのSingtelは2012年に2,600万ドル以上 。 2年間働いて キャリバーと呼ばれるビジネスメッセージアプリケーション チームはそのプロジェクトのプラグを抜いて去年2月に正式に公開したスカウトに焦点を当てました。 当時、ブランクは同社の意図について次のように述べています。
Scoutを構築する私たちの使命は、必要なツールをマネージャーに装備して、あらゆる役割の候補者の才能豊かで多様なパイプラインを構築することです。 私たちは、雇用の分野を平準化し、最も時間がかかり、欲求不満の部分を自動化したいと考えています。
14カ月間、FetcherはFoundation Capital、Picus、Revel Partners、Chromo InvestなどのVC企業から250万ドルのシード資金を調達しています。Paul English、James Joaquin、Amol Sarva、Ed Roberts、Inaki Berenguerなどのエンジェル投資家は Lyft、Reddit、Shopify、Eventbrite、Getty、Sony Music、WePay、DoorDashなど150人のクライアントを雇用しています。
Fetcherにとってはまだ早い時期ですが、AIを募集の対象にすることで優勝式を手にしています。 世界の人類の危機はまもなく終わりました。自動化を通じた人事慣行の最適化と改善を目指しています。 今週はじめ、 Eightfold.aiが開始 AI、検索、ビッグデータをまとめて採用プロセスの偏りを解消しようとしている元Google社員やFacebookユーザーの礼儀です。 そして、昨年、Mya Systemsはその約3,000万ドルを調達した 募集チャットボット 。 興味深いことに、Fetcherの投資家Foundation Capitalは、Eightfold.aiとMya Systemsの両方に投資しました。
数え切れないほどの企業が、AIとの募集を「修正」するために、過去1年間に注目すべき金額を上げました。 ウー 700万ドルを調達 人工知能を注入したヘッドハンタープラットフォームのために、人と人との最高の仕事を一致させるためにAIと神経科学のゲームを統合するPymetrics社が、 800万ドルを調達 理想的な 300万ドルを調達 「非効率的な大量の雇用プロセス」を目標にしたAI主導の募集プラットフォームを成長させる リストは続く 、あまりにも。
AIは募集を混乱させることは明らかですが、それははっきりしています。 だからスカウトはなぜFetcherに名前を変えることにしたのですか？
「スカウトの名前は大好きですが、同様の名前を持つ他の企業もいくつかあります。 「顧客や見込み顧客の混乱を避けるため、名前を変更する必要があると判断しました。」
それであなたはそれを持っています。 将来的には、Fetcherとの混乱を避けるために ホームセキュリティシステム 、 クラウドベースのソーシング企業 、または TelenavのGPSナビゲーションアプリ 。