Via een bezorgde burger struikelde ik Fargo.ai. Een ‘interview’ met de founder en CEO van Fairgo, Julian Bright, geeft een hoop informatie over de startup:

Fairgo.ai is an interview platform designed to get the very best people into tech roles, while removing bias from the application process.

Fairgo.ai sits at the very beginning of the job application process. Through live interview, the AI asks candidates a series of questions, similar to how a screening chat with a recruiter might work.

It gives applicants an opportunity to showcase their skills and experience, in a way that doesn’t always shine through on paper — and in a way that eliminates unconscious bias.‍

The tech is intended to close a gap in recruitment that is seeing employers miss out on the best talent, and candidates missing out on the best roles.

Whoehoe! Daar is er weer eentje. Een partij die haar best doet om het eigen nest te bevuilen door recruitment als zwakke plek aan te wijzen. Is altijd een bijzonder effectieve strategie gebleken voor starry-eyed startups. Met hun volstrekt onbewezen technologie als alternatief…

Kan iemand mij verder objectieve definities geven van best talent en/of best roles? Wat definieert best talent? Zijn dat de kennis, ervaring, harde en zachte skills van een talent? Is dat eenduidig te beschrijven? Zijn talent en role het er met elkaar over eens dat duur en diepgang van alle skills van een bepaald niveau zijn? Interpretation galore!

Wat zegt Bright nog meer:

Fairgo.ai is designed to be “as human as possible”, he says. “Our live video interviews require the candidate to be present, dedicating time and attention to the task. This small bit of friction ensures that only the best candidates who are really interested make it through.” 

Ik heb nog één zin uit het interview:

Julian’s main goal with Fairgo.ai isn’t to build the next unicorn. His vision is to change the way businesses think about hiring.

Gelukkig maar, want in tegenstelling to wat Bright misschien denkt, is het bouwen van een unicorn niet bepaald eenvoudig is. Overigens kan het wel zo zijn dat change the way how business think about hiring nog moeilijker zal blijken.

De homepage
Dit is de homepage van Fairgo:

Homepage Fairgo

Een AI agent die (vanzelfsprekend) sneller met kandidaten kan spreken dan een recruiter van vlees en bloed. Dat is niet zo’n indrukwekkende belofte die Fairgo op haar homepage doet. En is faster het onderscheidende criterium hier? Ik hoop oprecht van niet, tenzij het om mass-recruitment acties gaat, en ook daar lijkt het me gewenster om de goede kandidaten te vinden in plaats van zo snel mogelijk kandidaten vinden.

Dit zijn de kwantitatieve beloftes van Fairgo:

Homepage Fairgo, kwantitatieve beloftes

Reken even met me mee; als ik in 2 dagen in plaats van in 10 (werk)dagen kandidaten screen dan boek ik een tijdswinst van 50%… Volgens mij is de tijdwinst een factor 5 en niet 50%, maar dat terzijde.

Een reductie van 25% van IRL interviews klinkt mooi, maar is feitelijk het verschil tussen 4 of 3 interviewgesprekken en lijkt me daarmee zeer beperkt. En hoe is dit ooit vast te stellen?

Het laatste cijfer: 20% minder kandidaten die afhaken door snelle en relevante feedback zou natuurljk een mooi resultaat zijn, maar alleen als de afhakers bij de toppers horen. Anders is het fijn voor de candidate experience maar levert het de Fairo gebruiker niets op.

Homepage Fairgo: Interview screening is a time suck

Het maken van een kernfusie reactor is ook een time suck, maar dat is wel eens nodig als je met moeilijke dingen bezig bent. Zoals het bepalen wie de beste kandidaat is om een team te versterken. Het laat onverlet dat als er dingen efficienter en sneller kunnen er alleen maar met applaus kan worden gereageerd, maar het vinden van de juiste kandidaten (find the right candidates) hoort in mijn optiek niet tot het domein van een interview agent. Dat zou betekenen dat er het concrete risico bestaat van het automatisch afwijzen van kandidaten die door het algoritme als not the right candidate wordt beoordeeld.

Mijn gevoel zegt me dat het goed is om inefficienties te elimineren zolang het filteren van kandidaten maar door een mens wordt gedaan.

Als laatste in het rijtje mogelijke unique selling points:

Homepage Fairgo, Fair and consistent candidate evaluation

Fairgo is een AI en dus ligt er ongetwijfeld een trainingsmodel aan ten grondslag op basis van domeinrelevante data. Maar dat is nooit alle potentieel beschikbare domeinrelevante data omdat een significant deel van de data niet toegankelijk is (godzijdank). En daarmee rijst de vraag: hoe groot is de sampling bias en in welk mate heeft dit invloed op de uitkomsten van de AI agent? Denk voor de lol nog maar eens terug aan de AI toepassing van Amazon die voornamelijk mannen wilde aannemen omdat de trainingsset vooral cv’s van mannen bevatte.

Ten aanzien van interview practices ga ik er vanuit dat er een aanzienlijk lagere bias zal zijn middels het gebruik van Fairgo. Maar datzelfde geldt ook voor een door een recruiter uitgevoerd interview via bv. Whatsapp. Als ik de kandidaat niet kan zijn is een hele waaier van biasvormen niet of nauwelijks van toepassing.

Privacy
Fairgo heeft een privacyverklaring op haar site, maar deze gaat alleen in op gebruikers van de Fairgo site. Er wordt met geen woord gerept over de data die van kandidaten wordt verzameld, en dat is nogal wat. Het lijkt me dat een potentële klant hier toch wel wat meer over wil weten. Maar de privacyverklaring noch de Terms of Service bieden hierin enige duidelijkheid. Blijven de gegevens bij Fairgo, kan Fairgo deze gegevens ge/herbruiken? Hoe zit het met de rechten van de kandidaten?