KI-Agenten sind derzeit sehr beliebt, und Tezi, ein Start-up in der Frühphase, arbeitet an einem, um HR-Teams dabei zu helfen, die perfekten Kandidaten für eine Jobausschreibung zu finden. Das Start-up behauptet, dass dieser Bot Lebensläufe durchsuchen wird, um diejenigen zu finden, die den Einstellungskriterien entsprechen, Termine im Kalender des Rekrutierers finden wird, um ein Vorstellungsgespräch zu vereinbaren, und die E-Mail an den Kandidaten senden wird.
Heute gab das Unternehmen eine Seed-Finanzierung in Höhe von 9 Millionen US-Dollar bekannt, um seine Reise zum allgemein verfügbaren Produkt zu unterstützen.
Zum jetzigen Zeitpunkt führen sie das Alpha-Produkt nur mit einer Handvoll Designkunden ein, aber das ist die Vision, so der CEO und Mitbegründer Raghavendra Prabhu. Er erkannte, dass HR bereits seit einiger Zeit die automatisierte Lebenslaufprüfung verwendet, aber Tezi sah eine Chance mit der neuen Generation von großen Sprachmodellen (LLMs), ein ausgefeilteres Rekrutierungstool für HR zu entwickeln.
„Ich denke, dass es die Kombination aus Argumentation und natürlicher Sprache ist, die uns die Möglichkeit gab, etwas sehr, sehr Unterschiedliches von dem zu bauen, was historisch gesehen von Software in diesem Bereich getan wurde“, sagte er.
Sein Mitbegründer und COO, Jason James, sagt, dass vorhandene Tools seiner Ansicht nach nicht weit genug gehen. „Angenommen, Sie erhalten tausend Bewerbungen für einen Job. KI oder ML oder Algorithmen in der Vergangenheit wären gut darin gewesen zu sagen, dass diese Lebensläufe sehr gut sind“, sagte er. „Aber ein Mensch muss immer noch E-Mails senden und Interviews planen und all das. Und was jetzt möglich ist, ist ein End-to-End-Arbeitsablauf, nicht nur einfache Rangfolgen.“
Die Gründer gaben an, dass in diesem Stadium die menschliche Beteiligung am Prozess notwendig ist und die Hoffnung besteht, dass sie vollständig automatisiert wird, wenn sich die Modelle verbessern. Zudem wird die Qualität der Kandidaten, die aus jeder Jobsuche hervorgehen, von der Qualität der Anfragen und Stellenbeschreibungen abhängen.
Obwohl sie verstehen, dass Automatisierung zu Voreingenommenheit führen kann, arbeiten sie daran, dies so weit wie möglich zu mildern. Aus ihrer Sicht nehmen sie alle Inputs des Personalverantwortlichen entgegen und bewerten diese objektiv gegen die Lebensläufe. Sie können nicht kontrollieren, wie die Inputs aussehen, aber sie sagen, dass sie bestrebt sind, Voreingenommenheit von ihrer Seite aus zu minimieren.
„Wenn Sie davon ausgehen, dass von Seiten des Arbeitgebers Voreingenommenheit herrührt, werden wir zu diesem Zeitpunkt nicht in der Lage sein, dies zu verhindern. Was wir jedoch auf unserer Seite tun werden, ist uns dagegen zu schützen, durch algorithmische Mittel jegliche Art von Voreingenommenheit in den Mix aufzunehmen“, sagte James. Sie vermeiden es, historische Einstellungsmuster zu betrachten. Sie möchten, dass die Modelle den von den Personalverantwortlichen festgelegten Fähigkeiten und anderen Kriterien entsprechen.
Sie haben ihre Modelle mit 250 Millionen Profilen trainiert, die sie von Datenanbietern lizenziert haben, und bisher mit OpenAI und Anthropic-Modellen zusammengearbeitet und sie an ihre Einstellungsanforderungen angepasst.
Das Unternehmen steht erst am Anfang. Es wurde zu Beginn dieses Jahres gegründet. Sie beginnen mit der Arbeit mit 15-20 Designkunden, und die Hoffnung besteht darin, dass sie alle Schwierigkeiten bewältigen und später in diesem Jahr eine breitere Beta-Verteilung erreichen.
Die Seed-Finanzierung in Höhe von 9 Millionen US-Dollar wurde von 8VC und Audacious Ventures angeführt, mit Beteiligung von Liquid 2, Afore, Prime Set, South Park Commons und Branchenengeln.
