Ожесточенная борьба за специалистов по искусственному интеллекту подталкивает технологические компании к новым методам поиска талантов. Стартап HelloSky предлагает свой подход, который позволяет находить неочевидных кандидатов за пределами привычных кругов.
Ожесточенная борьба за специалистов по искусственному интеллекту подталкивает технологические компании к новым методам поиска талантов. Стартап HelloSky предлагает свой подход, который позволяет находить неочевидных кандидатов за пределами привычных кругов.
На фоне стремительного развития ИИ крупнейшие корпорации конкурируют за ограниченный пул специалистов. Meta уже предлагала рекордные $100 миллионов бонусов за переход ведущих исследователей OpenAI, а конкуренты удерживают сотрудников миллионами долларов в виде премий и жестких соглашений. Глава OpenAI Сэм Альтман недавно признал, что количество экспертов, способных продвинуть индустрию к уровню суперинтеллекта, исчисляется «небольшой горсткой людей».
Такой дефицит кадров разогревает зарплаты и усиливает текучку. Многие компании фактически «перепродают» одних и тех же специалистов, создавая иллюзию движения, но не увеличивая общий объем доступных экспертиз. На этом фоне предприниматель Алекс Бейтс, основатель стартапа HelloSky и автор книги Augmented Mind, предложил альтернативу: вместо гонки за громкими именами искать тех, кто доказал эффективность в малых командах, научных кругах или open source-проектах.
HelloSky объединяет данные о кандидатах, компаниях, инвесторах и проектах в единую платформу, работающую на основе ИИ. Алгоритмы анализируют не только резюме, но и код на GitHub, научные публикации, участие в трендовых проектах, а также связи в профессиональном сообществе. Система способна выявлять как преувеличенные достижения, так и недооцененные заслуги.
«Кто-то может написать, что участвовал в IPO на миллиард долларов, хотя ушел за два года до него, — поясняет Бейтс. — Но мы можем это проверить. А тех, кто наоборот не афишировал вклад, — подчеркнуть». Бейтс сравнивает свой подход с бейсбольной стратегией moneyball, когда успешные игроки подбирались не по громкому имени, а по объективным статистическим показателям. По его словам, то же самое необходимо сегодня в сфере ИИ: поиск специалистов, которые создают результат, но остаются в тени крупных брендов Кремниевой долины.
«Это большой рывок для всего рынка: от найма сотрудников до поиска партнtров или приобретений. Мы показываем, что талант распределtн по всему миру», — утверждает он. Бейтс уверен, что будущее за инструментами, которые позволяют точно таргетировать специалистов, снижая время и расходы на собеседования с неподходящими кандидатами. Следующий шаг, по его словам, — массовое внедрение поведенческих и профессиональных тестов, которые смогут дополнить цифровой след кандидата и создать его более объективный портрет.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.