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Siadhal Magos y Shahriar Tajbakhsh trabajaban en Uber y Palantir, respectivamente, cuando ambos se dieron cuenta de que la contrataci\u00f3n (en particular el proceso de entrevistas) se estaba volviendo dif\u00edcil de manejar para muchos departamentos de recursos humanos corporativos.<\/p>\n
\u00abPara nosotros estaba claro que la parte m\u00e1s importante del proceso de contrataci\u00f3n son las entrevistas, pero tambi\u00e9n la parte m\u00e1s opaca y poco confiable\u00bb, dijo Magos a TechCrunch. \u201cAdem\u00e1s de esto, hay un mont\u00f3n de trabajo asociado con tomar notas y escribir comentarios que muchos entrevistadores y gerentes de contrataci\u00f3n hacen todo lo posible para evitar \u00ab.<\/span><\/p>\n Magos y Tajbakhsh pensaron que el proceso de contrataci\u00f3n estaba maduro para la interrupci\u00f3n, pero quer\u00edan evitar abstraer demasiado del elemento humano. Entonces lanzaron Metaview, una aplicaci\u00f3n de toma de notas basada en inteligencia artificial para reclutadores y gerentes de contrataci\u00f3n que registra, analiza y resume entrevistas de trabajo.<\/p>\n \u00abMetaview es una herramienta de toma de notas de IA creada espec\u00edficamente para el proceso de contrataci\u00f3n\u00bb, dijo Magos. \u201cAyuda a los reclutadores y gerentes de contrataci\u00f3n a centrarse m\u00e1s en conocer a los candidatos y menos en extraer datos de las conversaciones. Como consecuencia, los reclutadores y gerentes de contrataci\u00f3n ahorran mucho tiempo escribiendo notas y est\u00e1n m\u00e1s presentes durante las entrevistas porque no tienen que realizar m\u00faltiples tareas\u201d.<\/p>\n Metaview se integra con aplicaciones, sistemas telef\u00f3nicos, plataformas de videoconferencia y herramientas como Calendly y GoodTime para capturar autom\u00e1ticamente el contenido de las entrevistas. Magos dice que la plataforma \u00abtiene en cuenta los matices de las conversaciones de contrataci\u00f3n\u00bb y \u00abse enriquece con datos de otras fuentes\u00bb, como los sistemas de seguimiento de candidatos, para resaltar los momentos m\u00e1s relevantes.<\/p>\n \u00abZoom, Microsoft Teams y Google Meet tienen transcripci\u00f3n incorporada, lo que es una posible alternativa a Metaview\u00bb, dijo Magos. \u00abPero la informaci\u00f3n que la IA de Metaview extrae de las entrevistas es mucho m\u00e1s relevante para el caso de uso de reclutamiento que las alternativas gen\u00e9ricas, y tambi\u00e9n ayudamos a los usuarios con los siguientes pasos en sus flujos de trabajo de reclutamiento dentro y alrededor de estas conversaciones\u00bb.<\/p>\n Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Metavista<\/p>\n<\/div>\n Ciertamente, hay muchas cosas malas en las entrevistas de trabajo tradicionales, y una aplicaci\u00f3n para tomar notas y analizar conversaciones como Metaview podr\u00eda ayudar, al menos en teor\u00eda. Como se\u00f1ala un art\u00edculo en Psychology Today, el cerebro humano est\u00e1 plagado de sesgos que obstaculizan nuestro juicio y toma de decisiones, por ejemplo, una tendencia a confiar demasiado en la primera informaci\u00f3n ofrecida y a interpretar la informaci\u00f3n de una manera que confirme nuestras creencias preexistentes. .<\/p>\n La pregunta es: \u00bfMetaview funciona y, lo que es m\u00e1s importante, funciona igualmente bien para todos los usuarios?<\/p>\n Incluso los mejores sistemas de dictado de voz impulsados \u200b\u200bpor IA adolecen de sus propios prejuicios. Un estudio de Stanford demostr\u00f3 que las tasas de error de los hablantes negros en los servicios de conversi\u00f3n de voz a texto de Amazon, Apple, Google, IBM y Microsoft son casi el doble que las de los hablantes blancos. Otro estudio m\u00e1s reciente publicado en la revista Computer Speech and Language encontr\u00f3 diferencias estad\u00edsticamente significativas en la forma en que dos modelos l\u00edderes de reconocimiento de voz trataron a hablantes de diferentes g\u00e9neros, edades y acentos.<\/p>\n Tambi\u00e9n hay que considerar las alucinaciones. La IA comete errores al resumir, incluso en res\u00famenes de reuniones. En un art\u00edculo reciente, The Wall Street Journal cit\u00f3 un caso en el que, para uno de los primeros en adoptar la herramienta AI Copilot de Microsoft para resumir reuniones, Copilot invent\u00f3 a los asistentes e implic\u00f3 que las llamadas eran sobre temas que nunca se discutieron.<\/p>\n Cuando se le pregunt\u00f3 qu\u00e9 medidas ha tomado Metaview, si las hubiera, para mitigar el sesgo y otros problemas algor\u00edtmicos, Magos afirm\u00f3 que los datos de entrenamiento de Metaview son lo suficientemente diversos como para producir modelos que \u00absuperan el desempe\u00f1o humano\u00bb en los flujos de trabajo de reclutamiento y funcionan bien en puntos de referencia populares para el sesgo.<\/p>\n Soy esc\u00e9ptico y tambi\u00e9n un poco cauteloso con respecto al enfoque de Metaview sobre c\u00f3mo maneja los datos de voz. Magos dice que Metaview almacena los datos de las conversaciones durante dos a\u00f1os de forma predeterminada, a menos que los usuarios soliciten que se eliminen los datos. Parece un tiempo excepcionalmente largo.<\/p>\n Pero nada de esto parece haber afectado la capacidad de Metaview para conseguir financiaci\u00f3n o clientes.<\/p>\n Metaview recaud\u00f3 este mes 7 millones de d\u00f3lares 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 d\u00f3lares. El n\u00famero de clientes de Metaview asciende a 500 empresas, dice Magos, incluidas Brex, Quora, Pleo e Improbable, y ha crecido un 2000% a\u00f1o tras a\u00f1o.<\/p>\n \u00abEl dinero se utilizar\u00e1 principalmente para hacer crecer el equipo de producto e ingenier\u00eda, y dar m\u00e1s combustible a nuestros esfuerzos de ventas y marketing\u00bb, dijo Magos. \u201cTriplicaremos el equipo de producto e ingenier\u00eda, afinaremos a\u00fan m\u00e1s nuestro motor de s\u00edntesis de conversaciones para que nuestra IA extraiga autom\u00e1ticamente exactamente la informaci\u00f3n 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 inter\u00e9s\u201d.<\/p>\n<\/p><\/div>\n