Selskap med norske røtter tar i bruk maskinlæring til å sortere jobbsøknadsbunken

Lisboa (digi.no): Det dansk-norske selskapet Relink mener bedrifter bruker altfor mye tid på å lese jobbsøknader. Derfor har selskapet utviklet en løsning som ved hjelp av maskinlæring skal hjelpe til med å sortere ut de best kvalifiserte kandidatene.

Under årets Web Summit-konferanse i Lisboa fortalte medgründer og administrerende direktør Ståle Fredlund Husby hvordan selskapet innså at konseptet de hadde kommet opp med for rundt tre år siden, ikke var unikt nok – og hvordan de ble nødt til å tenke helt nytt for å fortsatt være relevante. Nå er det teknologien i bunnen som er viktigst for selskapet – og så vil de tilby denne til andre via API-er.

– Det å både være teknologiselskap og også bygge applikasjon og salgsavdeling, er krevende prioriteringsmessig og kostnadsmessig. Vi hentet en ganske stor investering fra et nordisk investeringsfond før sommeren, og noe av det de opplever som potensiale i selskapet er nok det vi har på teknologisiden, sier Husby til digi.no. Investeringsfondet det er snakk om er danske Seed Capital, som ikke ønsker å gå ut med størrelsen på investeringen.

Ville revolusjonere digital rekruttering

Vårt søsternettsted Mobilen.no – som nå er en del av Tek.no – skrev i 2013 om hvordan Relink ville revolusjonere rekruttering av ansatte ved å tilby bedrifter søk i et grensesnitt som samlet informasjon om kandidater via åpne kilder og sosiale medier. Tanken var at bedriftene skulle få flere og bedre kandidater å velge mellom, blant annet ved å fange opp personer som ikke nødvendigvis er på jobbjakt.

Selv om selskapet etter hvert fikk noen kunder og en plattform på lufta, innrømmer Husby tre år senere at konseptet ikke var godt nok, og at selskapet snart skjønte at de måtte finne på noe nytt hvis de skulle lykkes.

Selskapet innså etter hvert at det de holdt på med var noe som etter hvert ville kunne bli «commodity», og at det ikke var unikt nok.

– Det vi raskt så fra slutten av 2014 og begynnelsen av 2015 var at det innenfor «sourcing» begynte å komme en ny teknologistartup i uka omtrent. Det begynte å bli veldig sammensatt konkurransemessig, og det ville kreve voldsom tilførsel av kapital for å kunne skalere, forteller Husby til digi.no.

Han forteller også at det å være avhengig av tilgang på data fra tredjeparts tjenester, som Facebook, LinkedIn, Twitter, og så videre, gjorde dem sårbare.

(Artikkelen fortsetter under)

Kunstig intelligens for å spare tid på manuell CV-lesing

Etter å ha vært i dialog med kunder og vært i tenkeboksen en stund, fant selskapet ut at det var noe som gikk igjen hos alle som drev med rekruttering – og det var at man brukte veldig mye tid på å manuelt lese gjennom søknader og CV-er.

Husby forklarer at i et selskap med 1000 ansatte som har som mål å vokse med for eksempel 15 prosent i året, og har en viss utskiftning av medarbeidere, så kan det være snakk om så mye som 300 nye stillinger i året som må besettes. Det betyr ifølge Husby at én rekrutterer kan bruke opp mot fire måneder i året på å gå gjennom jobbsøknader og lese PDF-er. I snitt kommer det inn 118 søknader per ledige stilling.

– Da begynte vi å se på det å bruke maskinlæring og bygge inn kunstig intelligens. Altså å trene en maskin til å forstå hvilke mennesker og hvilke profiler som har en relevans til hvilke stillingsutlysninger. Det er denne teknologien vi er ute i markedet med i dag, sier Husby.

Algoritmene og selve maskinlæringsmekanismen – eller den kunstige intelligensen om du vil – er noe selskapet har utviklet selv, men det ligger ingen patenter bak.

Når man har en bestemt stilling ledig, «vet» systemets algoritmer at denne stillingen er forbundet med noen bestemte ferdigheter og bestemte utdannelser.

– Vi bruker graf-algoritmer, som ligner på pagerank-systemet til Google. Det rangerer for eksempel en profil ut fra tidligere jobber du har hatt, hvilke ferdigheter du har, og så videre. Den ser også på om det er andre ferdigheter du ikke har sagt at du har – men som systemet tror du kan ha, forklarer Bjarne Orum Fruergaard, Lead Data Scientist i Relink.

Relink-systemet har også en komponent som lar en gå inn på et senere tidspunkt og søke etter en bestemt jobbeskrivelse. Så kan systemet finne profiler som matcher jobbeskrivelsen best – for eksempel med tanke på hva slags bakgrunn og utdannelse personen bør ha.

Dette skal gjøre det enklere for rekruttererne, ved at de raskt skal kunne få opp de søkerne som er mest relevante for den utlyste stillingen, og som bedriften kanskje bør kalle inn til et jobbintervju. Man slipper altså å bruke unødvendig mye tid på å lete gjennom søknader, men kan konsentrere seg om noen få relevante.

Både menneske og maskin kan gjøre feil

– Men er ikke det en fare også ved å stole for mye på automatikken – kan man ikke risikere å gå glipp av noen søkere som lukes bort av systemet?

Fruergaard forstår at noen kan være skeptiske, men mener at maskinene ofte kan være bedre enn oss til å sortere ut de rette søkerne, siden vi mennesker gjerne har en del litt forutinntatte holdninger. Som eksempel nevner han at noen kanskje vil sortere vekk søknader som bruker gammeldags høflighetsspråk som «Dear Sir», siden ikke mange bruker det lenger – selv om det bak søknaden kan skjule seg en svært dyktig søker. Et annet eksempel er at enkelte kanskje har bestemt seg på forhånd for at det for eksempel er en mann som er den rette til en bestemt jobb, mens kjønn egentlig burde være irrelevant.

– Det er på mange måter ikke rettferdig. Slike feil gjør ikke vår maskin, selv om den kan gjøre feil på andre måter, sier Fruergaard.

Men kan egentlig en maskin erstatte mennesker når det gjelder å finne de rette personene til en stilling? Husby forteller at selskapet nå jobber mye med å prøve å lære opp systemets kunstige intelligens slik at de beslutningene som tas blir mest mulig i tråd med hva mennesker ville valgt.

– Den mest effektive måten å gjøre det på, er fysiske blindtester, sier Husby.

Han forklarer at man da først lar mennesker gå gjennom en søknadsbunke og prøve å finne de beste søkerne til en bestemt stilling, før man etterpå lar maskinen gå løs på samme jobben. Så sammenligner man resultatene. Dette blir da en form for «treningsdata» til Relinks innebygde maskinlæring. Jo mer data, jo bedre blir systemet til å klare seg selv senere.

Det er heller ikke nødvendigvis alltid snakk om at maskinen skal gjøre hele jobben, men at den skal gjøre det lettere å ta en beslutning. I stedet for å la teknologien velge bort, så kan teknologien også brukes til å underbygge de beslutningene man tar – og spe på med informasjon som man kanskje ikke hadde.

Jo mer treningsdata som går fra rekrutterere til algoritmene i systemet, jo smartere blir det – og jo nærmere klarer systemet å komme det en profesjonell rekrutterer ville klart å få til manuelt, ifølge Husby.

Leverer teknologi til andre

Relink kommer ikke til å lage et ferdig hyllevareprodukt med brukergrensesnitt, men vil konsentrere seg om teknologien i bunn – og så tilby dette via API-er til kunder. Selskapet er ifølge Husby i dialog med rekrutteringsselskaper om å integrere Relink for å gjøre eksisterende løsninger enda smartere og bedre.

Han mener deres teknologi passer best innenfor tosidige markedsplasser hvor du har jobber på den ene siden og mennesker på den andre, og kjernekompetansen til markedsplassen er å matche gode jobber mot gode søkere.

– Det å bygge en slik markedsplass selv er en kjempespennende idé selvfølgelig, men det finnes veldig mange gode markedsplasser som vi heller kan gå inn i.

Ifølge Husby er de nå kommet så langt at deres algoritmer gjør veldig like beslutninger som det et menneske ville gjort – men på mye kortere tid.

– Jobben som rekrutterer er jo egentlig å sitte slik som vi gjør nå og prate med folk, det er jo ikke å lese CV-er. Så hvis vi kan fjerne en del av disse tidstyvene, så tror vi det er bra.

Trenger mer penger

Selv om det står norske gründere bak selskapet, har selskapet nå flyttet hovedkontoret fra Norge til København i Danmark. Der har de i dag 10 ansatte, hvorav én person kun jobber med integrering mot andres løsninger.

Husby forteller at de i forkant og etterkant av at de deltok på Web Summit første gang for tre år siden, fikk inn en flere private investorer som har vært viktig for å kunne stable selskapet på beina i starten. Men at det i hovedsak er eksponeringen som kom som følge av Web Summit som gjorde at de fikk inn kapital.

Selskapet planlegger en ny runde med kapitalinnsprøytning om 12-15 måneder, og det er noe av grunnen til at de er tilstede på årets Web Summit for å treffe mulige investorer. Der har man mulighet til å treffe mange på ett sted i løpet av noen hektiske dager, i stedet for å måtte reise mye rundt.

– Det blir litt som speeddating, ler Husby.

Nå skal selskapet bruke det neste året på å komme i posisjon. I første omgang er det Skandinavia og Storbritannia selskapet satser i. Deretter er det eventuelt EU som står for tur.