Inteligencia Artificial

Fetcher recauda $ 27 millones para automatizar aspectos de la búsqueda de candidatos para el trabajo

Como reflejo del creciente interés de los inversores en las nuevas empresas de tecnología de recursos humanos, Buscador, la plataforma de adquisición de talentos antes conocida como Scout, cerró hoy una ronda de financiación de la Serie B de $27 millones liderada por Tola Capital con la participación de G20 Ventures, KFund y Accomplice. El nuevo dinero (7 millones de dólares en deuda y 20 millones de dólares en capital) lleva el capital total recaudado de la startup a 40 millones de dólares, que según el cofundador y director ejecutivo, Andrés Blank, se está destinando a la expansión internacional y a la construcción de la plataforma Fetcher con un nuevo sistema de seguimiento de candidatos. (ATS) integraciones y capacidades de gestión de relaciones con los clientes.

Fetcher fue co-lanzado en 2014 por Blank, Chris Calmeyn, Javier Castiarena y Santi Aimetta como una aplicación de redes profesionales llamada Calibre. Después de algunos años, el equipo fundador de Fetcher decidió dedicarse al reclutamiento, aprovechando parte de la tecnología de automatización que habían incorporado en Calibre.

“Contratar candidatos diversos y de alta calidad siempre había sido un punto doloroso para mí. En una de mis empresas emergentes anteriores, experimenté personalmente este problema, y ​​después de traer un equipo de reclutamiento para ayudar a escalar los esfuerzos de contratación, vi que su tiempo también era demasiado valioso para gastarlo en las tareas manuales y repetitivas que vienen con la búsqueda de candidatos. Blank le dijo a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “En lugar de depender de costosas tarifas de personal, pensé que debía haber una mejor manera de seguir aprovisionándose internamente, sin consumir demasiado tiempo y energía en los equipos de adquisición de talento y gerentes de contratación”.

A través de una extensión de Chrome, la plataforma de Fetcher se vincula con los productos ATS, así como con Gmail y Outlook para permitir que los reclutadores busquen candidatos directamente desde LinkedIn. Fetcher filtra a los solicitantes de empleo en flujos de trabajo de correo electrónico preconstruidos, ofreciendo análisis que incluyen el progreso hacia los objetivos de diversidad a nivel individual, de equipo, de puesto y de empresa.

El directorio de candidatos de Fetcher.

Fetcher también realiza modelos predictivos, midiendo automáticamente el interés de los candidatos a un puesto a partir de sus respuestas, y el «abastecimiento automatizado», que se ejecuta en segundo plano para empujar a los solicitantes a través de procesos de investigación a través de correos electrónicos automatizados.

“Una gran experiencia de candidato es esencial para cualquier empresa, y parte de esa experiencia proviene de construir relaciones a largo plazo con los candidatos a lo largo del tiempo. El directorio de candidatos de Fetcher permite a las empresas volver a comercializar a candidatos calificados, configurar recordatorios para futuras conexiones y agregar correos electrónicos adicionales a las secuencias automatizadas”, dijo Blank. “En general, el objetivo es facilitar que las empresas almacenen, actualicen y se conecten con excelentes candidatos a lo largo del tiempo, enviándoles mensajes sobre futuras oportunidades laborales, hitos en la empresa y más”.

La dependencia de los algoritmos es un poco preocupante, dado el potencial de sesgo: Amazon infamemente desechado un algoritmo de contratación que favorecía a los ingenieros varones y la ciudad de Nueva York colocó recientemente restricciones sobre el uso de la IA en la contratación. Cuando se le preguntó al respecto, Blank afirmó que las tecnologías de automatización de la plataforma permiten que «un grupo más diverso de prospectos» impulse el embudo de contratación. También destacó la política de divulgación de Fetcher, señalando que las personas que no desean ser contactadas sobre oportunidades a través de Fetcher pueden enviar solicitudes de eliminación de datos.

“[O]Nuestro ingrediente secreto aquí en Fetcher es combinar la inteligencia artificial y humana para minimizar los sesgos que existen en ambos lados”, dijo Blank. “Más allá de esto, también tenemos métricas de diversidad en cada búsqueda (visibles en nuestra plataforma para el cliente también), lo que nos mantiene bajo control. Si estamos indexando por encima o por debajo del nivel de género o demográfico, la plataforma puede corregir el rumbo. Finalmente, eliminamos los sesgos de selección del cliente. La forma en que hacemos esto es que una vez que un cliente confía en que la búsqueda va en la dirección correcta (después de examinar a un puñado de candidatos por adelantado), coloca la búsqueda en automatización completa. Esto significa que, en el futuro, ya no examinan a todos los candidatos, sino que simplemente se comunican con todos los candidatos calificados que se encuentran para [a given] papel abierto.”

Blank se vinculó a estudios de casos de clientes como Frame.io, que recientemente utilizó Fetcher para contratar empleados en su mayoría de grupos subrepresentados. Pero los sesgos pueden entrar en muchas etapas diferentes, a menudo impredecibles, de la canalización. Como Miranda Bogen de Harvard Business Review escribe: “Por ejemplo, si [a] Si el sistema se da cuenta de que los reclutadores interactúan más frecuentemente con hombres blancos, es posible que encuentre representantes de esas características (como llamarse Jared o jugar lacrosse en la escuela secundaria) y replicar ese patrón. Este tipo de impacto adverso puede ocurrir sin instrucciones explícitas y, lo que es peor, sin que nadie se dé cuenta”.

Créditos de imagen: Buscador

El riesgo no parece disuadir a los reclutadores. Fetcher tiene actualmente más de 350 clientes (que crecen un 10 % mes tras mes), incluidos Behr Paint, Albertson’s, Foursquare y Shutterstock, y los ingresos recurrentes anuales se triplicaron en los últimos 12 meses.

Más allá de las sólidas cifras de primera línea, Fetcher se está beneficiando del auge más amplio en el segmento de tecnología de recursos humanos, que ha experimentado una gran actividad de capital de riesgo en los últimos meses. De acuerdo a Según Pitchbook, las nuevas empresas de tecnología de recursos humanos recaudaron más de $ 9200 millones en fondos de capital de riesgo a nivel mundial desde enero de 2021 hasta octubre de 2021, un aumento del 130 % con respecto al total de 2020.

“Fetcher se encuentra en una posición única como una de las únicas plataformas de reclutamiento de software como servicio para automatizar tanto el abastecimiento de candidatos como el alcance del correo electrónico de manera eficiente”, dijo Blank. “En lugar de usar un modelo de base de datos directo, Fetcher es la única solución de abastecimiento que realmente puede automatizar el proceso de abastecimiento para las empresas, en función de su combinación única de ‘aprendizaje automático con inteligencia humana’. Este modelo permite que lo que se siente como un proveedor 24/7 trabaje en segundo plano para cada cliente. Al automatizar tanto el lado de contratación como el de extensión del reclutamiento, Fetcher puede reducir la cantidad de fuentes internas y reclutadores que necesita una empresa, así como reducir significativamente el presupuesto que se gasta en firmas, agencias o consultores de reclutamiento externos”.

Fetcher emplea a 45 personas, actualmente, y planea duplicar ese número para fin de año.


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Neto

Soy Neto, creador de LaNetaNeta.com Me apasiona leer y aprender, disfruto escribir y compartir publicaciones interesantes con el publico.

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