印孚瑟斯(Infosys)总裁拉维•库马尔(Ravi Kumar S)采访弗里达•波利博士(Dr. Frida Polli)

拉维·库马尔年代。

大家好，我的名字是Infosys总裁Ravi Kumar。欢迎来到开拓者的下一章。今天，我在纽约办事处，弗里达·普利，首席执行官和发光术的创始人方面有客人。Frida是来自哈佛大学和麻省理工学院的训练有素的神经科医生。她是来自哈佛大学的MBA，哈佛医学院的前博士培训以及麻省理工学院的博士后神经科学培训。Pymetrics在匹配的世界中，他们称之为，由新时代技术称为AI，我们正在与他们在Infosys合作，看看我们从市场上雇用的人才池。谢谢你这么多弗里达加入我们，非常兴奋我们的伙伴关系。

弗里达·普利

谢谢你拉维。相同。

拉维·库马尔年代。

我有多年的培训和学术界的兴趣，你有点转向现实世界问题，你选择了人力资本，对我来说，这可能是数字世界中的最大转变，如果我可以添加，重新- 对人体资本进行重新定位和重新聚焦。告诉我们一点关于Pymetrics的表现，它如何如此独特。

弗里达·普利

嗯,我认为我的兴趣在人力资本实际上是在我2年MBA学生的哈佛大学的MBA课程,2年他们做的真的是“招募”,试着寻找下一个机会,作为一个科学家,这真是我第一次目睹了一幕称为“招聘”。这引起了我的兴趣，因为自从我上大学以来，已经有好几年了，它并没有发生太大的变化。

所以，最让我感兴趣的是我们试图解决的问题是理解关于人的一些基本的东西，他们的认知，情感，社交能力，对吧?而不是像我看到的那样看很多简历。试图利用这些信息，并使用人工智能、机器学习等新技术来预测某人是否适合某个角色;那也没有发生，然后让所有这些技术成为可能，意味着有一个实际的技术平台来帮助配对，这在生活的其他方面是非常普遍的。所以，我认为这三种东西都是很多消费技术的核心，比如亚马逊，Netflix, Spotify，你能想到的，但在人才方面，我们只是让人们阅读简历，然后决定他们是否需要你

拉维·库马尔年代。

是的，而且几十年来都没有改变。

弗里达·普利

几十年来，它没有改变？所以对我来说，这是众所周知的灯泡，当你知道他们都说一个企业家必须，有点看，先看到问题。我再次，我从未见过这个问题，因为我在麻省理工学院和哈佛大学的实验室里躲藏起来，在研究背景下学习人类，但我们试图在实验室解决的问题是与我们努力的问题相同立即解决。就在一天结束时使用不同的用例。

拉维·库马尔年代。

And Frida, how does the new digital age fit into this because a lot of times I see you’re very contextual to the world we are moving in where creativity is much more critical, problem finding is much more critical, empathy and the human touch needed in jobs is much more critical. How do you test those intangibles using the eye?

弗里达·普利

我想这就是你们知道的，灯泡熄灭的部分原因，对吧?那就是，你怎么知道一个人的简历上是否有同情心或创造力?这是不可能的，我要说，我认为…

拉维·库马尔年代。

这是一项很难写的技能……

弗里达·普利

是的完全！我们试图为此使用所有这些代理，但您真的在一天结束时才知道您使用的不是非常准确的数据。因此，我们使用已经长时间的研究工具测试了这些类型的东西。我们没有创造任何一个。全球的一系列学者都创造了这些工具;we just re-purpose them for the use of human capital assessment or match making, I would say, and I think what’s so core to what we do is that it’s really, you know it’s the age old adage of ‘don’t judge a book by its cover’. To me the cover is the resume, that’s my cover, that’s your cover and you know we try to make it pretty and attractive and all the rest of it; but it’s just a book by its cover and what we are trying to get at is much more fundamental aspects about a person that we think are and the data would also support, much more productive of ultimate job success.

另一件事我认为这是关键的ravi是，它不是一个尺寸适合所有人。我想当人们考虑'评估' - 他们认为，“哦，你知道这是一个测试，这是一个智商测试，我必须在这个测试中做得好或但是我是失业的。这不是我们的哲学。它是关于找到你的合适并将你分类到正确的角色，并且行星上的每个人都有一个适合他们将成功的，我们通过建立非常自定义的配置文件，特别是特定公司的特定角色的算法来定义。Every algorithm is different just like your Netflix algorithm is different than my Netflix algorithm and it’s really applying that same recommendation engine thinking design principles to what we are doing rather than thinking, “Oh I have developed an IQ test and if you score high you’re a good employee everywhere and if you score not as high, you’re not”. That’s a different philosophy.

拉维·库马尔年代。

在这个话题上，你提到了一个非常重要的事情关于组织和角色的环境每个人对于不同的组织和角色来说都是不同的。如何在此基础上建立学习模式?

弗里达·普利

当然,是的。就像其他机器学习平台一样。你知道，Netflix…?

拉维·库马尔年代。

你可以用它来注册产品。

弗里达·普利

你基本上有一组训练数据用来训练你的算法，对吧?我的意思是,我并不是说人的电影但是Netflix或亚马逊——他们从我们的行为,他们会说,“嘿,你知道,你喜欢这些类型的电影”,他们理解的核心特征是你知道你喜欢的东西的基础,然后帮助你发现类似的事情,这些核心特征。我认为关键在于它是一个动态学习算法，对吧?所以它不会随着时间的推移而保持不变你的人力资本基础会改变我们也会随之改变，对吧?

我认为另一件事是如此至关重要，我认为我们训练过人力资本的方式有一个非常西方的幻灯片。它的说法，哦​​，你在某种程度上知道，你知道在一个高加索人中，这些是我认为是自适应的属性的类型。那么现在世界是全球性的。如果我正在建立一个真正是长凳上标记的人力资本制度，让我们说，在世界其他地方真正经营的情况如何？在那些不是高加索人的剩余数十亿人中。所以，我认为采取一些看起来像文化背景不定罪的基本特征的东西是如此重要，这是我认为对我们所做的事情很重要。

拉维·库马尔年代。

你有组织可以适应的特定角色的参考模型吗?这是相反的，你知道，不是从他们已有的东西中学习而是他们可以从其他最好的组织中学习。

弗里达·普利

我只是喜欢“班上最好的”这个词，因为我认为这就像是在说，世界上有一个最好的人，但对我来说，这个人并不存在，这是一种神话。就像我们创造的那个神话人物，因为我认为事实并非如此。我在哈佛商学院看到的是，人们适合在特定的公司担任特定的职位。没有什么最好的东西。就好像我们都有自己擅长的东西。所以,我们确实有我们所说的行业或通用模型,那里有聚合不同角色和我们要谨慎使用它们在某些情况下,但我们也知道从所有的数据,我们运行,如果我们构建你一个模型基于高性能的人在一个特定的角色在一个特定的公司,随着时间的推移，这种模式会表现得更好;然后采用同类最佳方法因为你知道这个同类最佳模型有很多错误的地方而且在我看来它已经过时了。这又回到了这个观点，即这是一个智商测试和我们可以从某人身上确定的绝对值，这将永远使他们成功。

拉维·库马尔年代。

但是你有参考模型，哪些组织可以易于参考和......

弗里达·普利

是的，我们有，我们可以在特定的情况下使用它们，但我们总是建议您定制您的配置文件。

拉维·库马尔年代。

没错!你得到的数据越多，你就能更好地了解模型。

弗里达·普利

是的，我是说在某一点它渐近线。

拉维·库马尔年代。

如果我必须环绕并说，如果你必须去一个想要在公司招募的潜在员工。你会在另一边满足需要，几乎像B2C而不是B2B吗？

弗里达·普利

我认为，即使是企业产品，我们也是真的有趣的。所以我的意思是，我认为你意识到这一点，但并非所有的消费者都是。因此，如果您申请使用Pymetrics的公司，我们会发现您是合适的。它可能不是您所申请的角色，但我们有一种方法，首先将为您评估您所应用的角色，这将是第一个决策点，这是第一部分。Then we will evaluate your fit for any other role that the company has and then the third step is if you’ve been through or put out of that company’s process, we will then evaluate you for any role in any company that we have ever built. So, at the end of the day everyone who goes through pymetrics will find a fit and so it is a consumer-facing product in that way even though the buyer is the enterprise. But we have this whole consumer-facing part of what we do because at the end of the day we want to help consumers, people, job-seekers find their best fit as much we want to help companies find the right person. So, really is a match-making tool in that sense and we’re unique in that way. There’s no other product out there that has this sorting capability, not only within the company but across all of our partner companies. And we have over 100 companies using us at this point, so it’s a very effective way to kind of you know, move people around to really optimize their potential.

拉维·库马尔年代。

你知道一个迷恋我的另一件事是工作的未来将如何改变。它将显着从事工作场所的人类到人类+演出+机器，并努力在未来的人类将如何与他们现在所做的事情不同。如果您要配置模型来雇用适合这款人类+ Gigs +机器的人，您是否看到您的AI学识表模型更适合在那里找到人类的正确功能？

弗里达·普利

所以我的意思是我想我会用两种方式回答这一点。一个是，Pymetrics是一种与招聘人员合作的系统，它不会取代它们。当人们说，你让招聘过程更少;我说你知道招聘人员阅读简历中的人类互动是什么？空无一人。我只是在读一张纸，那不是人对人类。所以，我们总是留住人类对人类的互动，它真正制作，它真的很快，并使公司内的招聘人员职能或人力资源功能更加战略。

拉维·库马尔年代。

它只是放大了他们的能力。

弗里达·普利

这只是让它更具有战略性而不是实际性，在某种程度上是战术的;我认为这是至关重要的，我们都被推入一个世界，我们需要适应现实，我们的日常生活要求我们变得更擅长使用技术;我的意思是，这对我是正确的，对你是正确的，对任何人都是正确的。所以我确实认为，帮助我们当今世界的每一个人，让他们感到更舒服——这是我们的职责之一，我认为作为人力资源领导者，你知道。

拉维·库马尔年代。

是的。你知道，我只会提到一个相关的想法。我越多，应用AI在特定角色中应用AI的整个模型都是仅对新员工的必要;您可以将其应用于现有员工。你看到大公司这样做吗？

弗里达·普利

是啊!绝对的。我们是一个人才匹配平台，不仅处理招聘方面的问题，我们还处理内部流动性和再培训问题。现在人们对再技能有很大的兴趣因为雇主意识到，嘿，我的员工中有x %的人现在处于一个可能5年，10年，20年后都不存在的职位上。然而，我真的很喜欢它们。我不想经历大规模裁员;我们之前讨论过我找不到这些人的工作…

拉维·库马尔年代。

雅，这是我所做的一点。

弗里达·普利

是啊，所以为什么不重新培训我现在的员工他们都很好，工作也很好;为什么我们不一起踏上这段旅程呢?而不是解雇员工，然后雇佣新员工。是的，所以这也是一个巨大的机会。

拉维·库马尔年代。

事实上，再技能培训对每个大企业来说都是一个非常重要的话题。

弗里达·普利

我们都被重新夺回了。我的意思是让我们不是孩子。我每天都在努力，你也是如此。我的意思是这是趋势。

拉维·库马尔年代。

和评估我们是谁的能力，我们需要做什么以及如何在这一新能力和终身学习者上获得整理线。这是如此可信。

弗里达·普利

And the other thing is that we sort of eluded to, we haven’t gotten to is the potential I think for AI-powered technology is to really breakthrough this sort of you know, places and society where there is growing income and socio-economic inequality. And what I mean by that, we are at a place where the talent market is changing so rapidly, so dramatically that people are; Infosys is a great example of this – using all means at their disposal to find the best talent everywhere and they’re really throwing out the rule-book from the last decades and I think that’s really allowing, especially when you then start going to AI-powered tools that are not using sort of traditional talent signals but are really looking at something more fundamental; I mean we see this all the time in clients, that they’re hiring a much more diverse socio-economic pool of people than they were previously because you know again talent is equally distributed, it’s the opportunity that’s historically been much more lacking in equal distribution and I think that’s changing because of these talent shortages and these new roles that are really nobody’s trained for. So, why not take the best person; not sort of the most advantaged person and help them.

拉维·库马尔年代。

我认为开关将从经验中发生到潜在和能力......

弗里达·普利

因为现在的经验，想想这些新角色，数据科学最多已经存在了15年，或者10年;所以，经验是一种愚蠢的东西，因为没有人真正拥有正确的经验;这对很多职位来说都是正确的，比如无人机飞行员——有多少人会在简历上写20年的无人机飞行员?所以，我认为我们越来越趋向于这种潜在的经济。

拉维·库马尔年代。

事实上你和我讨论了邻接你知道我记得做这个程序与Udacity自主技术和我们在招人相邻功能和易学性和我认为人工智能模型适合寻找人的易学性指数和易学性商而不是发现不管他们是否准备好了。那么，你认为人工智能在这整个人力资本价值链中会进一步发展到什么地步?接下来的几件大事是什么?

弗里达·普利

就我个人而言，当我启动这个平台的时候;我的想法是，为什么不让求职体验像“伟大”或任何类型的搜索引擎一样。当我还在哈佛商学院的时候，我目睹了这一切。这感觉非常像旅行社的模式，你知道我是一个买家。我想要一个特别的东西，我去旅行社。旅行社说可以或者不可以，如果他说不行，我就回到桌子上，然后去找20家不同的旅行社，直到我能买到我要去的地方的票。你我都记得，但我女儿是旅行社的，那是什么?因为我们有搜索引擎，我输入它，它立即匹配我。这是我们应该努力的方向。我们应该向人才系统,我有我的护照,我随身带着它,我和它让我自动匹配,做正确的比赛,这是一个高效和自动化系统,基本上使人才市场更多的液体和真的可以匹配任何地方任何人任何正确的公司。 And I strongly believe that’s kind of the way of the future; there’s lots of things standing in its way. I was talking to a leader in the HR sort of space about this and what’s still standing in the way and I think there’s a whole host of structural issues. But I’m very confident and very optimistic that’s where we are headed. That’s what people want, that’s what companies want, that’s what humans want, nobody wants to be unemployed, nobody wants to be in a job that they don’t like and you know companies are struggling to find the right talent. Consumers benefit, companies benefit and we just really need to break away the friction that’s preventing that from happening.

拉维·库马尔年代。

非常感谢你，弗丽达!谢谢你的谈话，这是一次开创性的旅程。

弗里达·普利

感谢您的款待！我们很高兴与您一起旅行。谢谢你让我们。

拉维·库马尔年代。

我们对它对人力资本价值链的影响感到非常兴奋。随着科技的进步，我们会变得越来越锋利。