独家：Uber和Palantir校友筹集了3500万美元，以破坏AI的公司招聘

在他的期间优步，Magos大部分时间都花在招聘上，并亲眼目睹了由于缺乏清晰的数据，即使在高增长的财富500家公司中，该过程可能会变得主观和分散。

对我们来说，当时雇用意味着面试。这意味着与其他人共度时光，以了解自己是谁。而且有一个特别的招聘循环，我是我的一部分，当我们出现在汇报时 - 您只是在人们之间看到了真正知道如何运行这些的人之间的大量三角洲，以及在伟大的候选人和没有的人中寻找的东西，”财富。

他说，有些人在他们分享有关候选人的方面是如此的数据驱动，而另一些人则完全被肠道行驶。”

``这让我意识到，即使这些惊人的公司仍然从根本上依靠人们对这些人与人类互动的记忆，如果您要大量提高雇员的范围，那么您将不得不利用这些对话数据。”

这就是导致公司旗舰产品的灵感的原因，该产品是一家AI-Notetaker，记录和结构访谈笔记，因此招聘经理不必这样做。现在，该公司正计划建立一套旨在招募和招聘过程的AI工具。

3500万美元用于AI招募革命

这对夫妇的历史以及企业招聘工作流程的知识吸引了Google Ventures的合伙人Vidu Shanmugarajah。他认为这是一个数字化跳过一步的领域。在开发AI工具方面，招募很大，在管理员方面很大。

AI前，这是您在招聘中及其周围可以做的事情。这有点像软件1.0！您无法尽可能深入地走到尽可能深的范围内，但是为了能够做到这一点，您需要在雇用工作流程和周围花费大量时间。” Shanmugarajah告诉财富。

Shanmugarajah谈到Magos和Shahriar Tajbakhsh时说，他们一直在招聘和招募。。您需要花费大量时间在雇用工作流程中，这是他们在Uber和Palantir的先前角色中所做的，您还需要能够真正了解用户是谁是谁是谁以及如何随着时间的推移而发展的。

Metaview的最新一轮还包括来自现有投资者的继续支持，包括复数，Vertex Ventures，SeedCamp，Coelius Capital，True Equity，以及Victor Riparbelli和Barney Hussey-Yeo，并在去年3月的700万美元A系列A建造。

该公司计划利用这些资金来建立其完整的AI工具，在伦敦总部雇用更多员工，并扩大其在旧金山的业务。

Magos说，现在对我们的重点是真正建立该平台的其余部分。”因此，我们对公司的大论文，因为开始了。显然，AI将改变我们的工作方式。

自动招聘过程

METAVIEW的完整AI工具套件旨在简化和增强招聘过程的每个阶段。

该公司的旗舰产品是一个适用于招聘人员和招聘经理的AI笔记应用程序，可记录，分析和总结工作面试，但它也从事：AI Reports，可自定义的报告引擎，用于优化招聘渠道；AI回答是一位始终对付的助手，可提供有关任何候选人，工作或雇用细节的即时信息；和AI职位，该职位生成和维护职位描述，因此团队可以在几秒钟而不是几天内启动新的搜索。

Metaview说，它的客户，包括索尼，br脱离，elevenlabs和deliveroo，在每次面试后30分钟和每个工作职位最多可保存两个小时。

虽然其他公司提供类似的笔记服务，但Magos认为Metaview受到了免受通用工具的威胁的保护微软通过其专业招聘工作流程的副驾驶。

Metaview直接与招聘工具（例如申请人跟踪系统）集成，旨在了解招聘对话的特定背景。

Magos说，专业数据和特定领域的训练后训练，从而允许Metaview的AI工具生成更准确和相关的摘要。

AI招聘的限制

人们担心应在招聘过程中使用多少AI，尤其是在由AI代理人影响或做出的决定时。

根据欧盟AI法，与人力资源有关人工智能的应用``包括招聘在内的人都被归类为高风险，因为对透明度，公平性和道德意义的担忧。

Magos说，该公司并不是在试图自动化招聘决定，而是要自动编写工作职位，寻找候选人并做面试笔记所带来的管理员。

他说，Metaview的软件从未提供有关实际雇用的人的建议：我们目前划清界限的地方是我们将人类与人类的互动留给了人类。但是，一些与花费大量时间滚动有关的工作LinkedIn找到这些候选人是我们正在努力的事情。

Magos也告诉财富该技术有可能使一些主观性摆脱招聘，并鼓励更多数据支持的决定。

但是，AI工具经常将自己的偏见带到桌子上，这让人力资源专业人员感到担忧。

例如，在最近的一个雇主四分之三ISE学生招聘调查他们说，他们担心偏见的潜力，并更喜欢以人为本的招募方法。

为了应对其中一些问题，Magos认为，LLM提供的语音到文本系统比大多数人类的尝试要好。

当涉及到偏见时，Metaview的最大缓解措施是确保其AI助手不会成为一种判断工具，也不会对雇用谁提出建议。