Neurolytics hat sich einen Namen gemacht, indem es die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) nutzt, um Kandidaten mit der richtigen Unternehmenskultur und dem richtigen Umfeld zusammenzubringen. In einem ausführlichen Interview erläutert Belén Hein, wie das Unternehmen Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Videoanalysen einsetzt, die sich deutlich von den Sprachmodellen anderer KI-Technologien wie OpenAI unterscheiden. Sieh dir das Video an oder höre dir die Podcast-Version des Interviews an.
Die richtige Umgebung finden
Als Hein, der vor kurzem das fünfjährige Bestehen von Neurolytics feierte, nach dem Hauptziel des Unternehmens gefragt wurde, definierte Belén kurz und bündig die Aufgabe von Neurolytics. „Wir testen die Kandidaten, um zu sehen, wie sie in die Kultur und das Umfeld passen“, sagte sie. „Wir konzentrieren uns darauf, das richtige Umfeld für den Einzelnen zu finden.
„Wir testen die Kandidaten, um zu sehen, wie sie in die Kultur und das Umfeld passen.“
Hein sprach über die anfänglichen Herausforderungen, mit denen Neurolytics konfrontiert war, und über den Wandel von Skepsis zu breiter Akzeptanz. „Als wir vor fünf Jahren anfingen, hieß es: ‚Was?‘ Und jetzt heißt es: ‚Natürlich, wir müssen damit arbeiten. Unsere Kunden nutzen es also als Vorauswahl. Ein Bewerber kann das von zu Hause aus machen. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um einen fünfminütigen Online-Test, bei dem wir ein Video aufzeichnen, während der Bewerber ein Video des Unternehmens anschaut, und bei dem er auch einige Fragen zu seinen Arbeitsvorlieben beantwortet. Dann geben wir ein Feedback und einen Bericht, den sie mit dem Personalverantwortlichen besprechen können.“
Engagement messen
Das Hauptaugenmerk des Ganzen? „Wir messen das Engagement. Es gibt Aufschluss darüber, wie interessiert die Kandidaten an der Geschichte der Arbeit sind, die sie sehen. Wie sehr interessieren sie sich also für die Arbeit oder die Branche? Oder sind sie wirklich daran interessiert, sich mit der Geschichte der Arbeit, die sie sehen, zu verbinden? Anhand dieses Ergebnisses können sie einschätzen, ob zum Beispiel das Risiko eines frühen Ausscheidens besteht. Du solltest wirklich mit dem Bewerber ins Gespräch kommen: Hey, ist das wirklich etwas für dich?“
„Es ist eine ganz andere Art von Technologie als zum Beispiel OpenAI. Sie basiert auf Sprache und einer anderen Art von Modellen. Wir suchen eher nach Vorhersagemodellen für Gesichtsveränderungen in Videos.“
Neurolytics ist ein unabhängiges Unternehmen, aber die Zusammenarbeit mit Universitäten hat seine wissenschaftliche Grundlage bereichert. „Wir haben unabhängig angefangen und mit der Universität Utrecht zusammengearbeitet. Wir kommen von einer Art wissenschaftlicher Seite, aber es ist alles unser eigenes IP. Es ist eine ganz andere Art von Technologie als zum Beispiel OpenAI. Diese basiert auf Sprache und einer anderen Art von Modellen. Wir befassen uns eher mit Vorhersagemodellen für Gesichtsveränderungen in Videos.“
Großartige Validierung
Neurolytics hat vor kurzem eine Investition von 500.000 Euro erhalten, angeführt von der Regionalen Entwicklungsagentur der Region Utrecht (ROM Utrecht Region), VIE Tech Capital, dem Familienfonds BarUni und informals. „Wir investieren in den Ausbau unserer kommerziellen Fähigkeiten, stellen neue Mitarbeiter ein und stellen sicher, dass wir die richtigen Funktionen für unsere Kunden haben. Unser technisches Team ist gemischt, weil wir wirklich die besten Ingenieure haben wollen. Manchmal ist es hier ein schwieriger Markt, deshalb sind wir froh, auch Leute aus dem Ausland zu haben.“
„Für uns als wirklich nerdiges Team, das sich auf ein Produkt konzentriert, ist es eine tolle Bestätigung, wenn wir Anerkennung von außen bekommen und die Leute sagen: ‚Arbeitet weiter daran‘.“
Während sich Neurolytics weiterentwickelt, unterstreicht Belén die Bedeutung der Anerkennung des Unternehmens in den Medien. Im Jahr 2021 gewann es den renommierten MT/Sprout Start-up of the year Award. „Für uns als ein wirklich nerdiges Team, das sich auf ein Produkt konzentriert, ist es eine tolle Bestätigung, wenn wir Anerkennung von außen bekommen und die Leute sagen: ‚Arbeitet weiter daran'“.
Mehr Bewerberfreundlichkeit
Was die Zukunft angeht, scheut Hein nicht den Blick nach vorne. „Wir arbeiten an verschiedenen Funktionen für unsere Kunden. Zum Beispiel an besseren Integrationen und an der Verbesserung der Benachrichtigungen, die aus unserem System kommen. Viele verschiedene, kleinere spezifische Funktionen, die dabei helfen, dass alles reibungslos abläuft. Anfang des Jahres haben wir auch eine große Änderung an unseren Berichten vorgenommen. Das war ein großer Schritt, um das System noch kandidatenfreundlicher zu machen.
Hör dir den Podcast an auf Englisch
