Vijay Swaminathan (Draup): 'Talent Intelligence bedeutet, kontextbezogene Einblicke auf Ökosystemebene zu liefern'

Draup ist eine KI-gestützte Plattform für Talentmanager. Während der Talent Intelligence Conference in den Niederlanden am 27. und 28. September wird Draup-CEO Vijay Swaminathan auf der Bühne stehen und über GenAI, TI und die Expansion seines Einhorn-Unternehmens nach Europa sprechen.

Dirk Koppes am 30. August 2023 Durchschnittliche Lesezeit: 5 min
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Vijay Swaminathan (Draup): 'Talent Intelligence bedeutet, kontextbezogene Einblicke auf Ökosystemebene zu liefern'

Die Konferenz in Hoofddorp wird sich mit Talent Intelligence befassen. Was wird das Thema Ihres Vortrags/Teils der Konferenz sein?

Swaminathan: "In der Ära nach der generativen KI gewinnen europäische Standorte aufgrund innovativer technologischer Ansätze an Bedeutung, da die Effizienz kleinerer Teams steigt. Die Fallstudie von Descartes Underwriting aus Paris zeigt, wie KI mit menschlichem Fachwissen im Versicherungswesen verschmilzt. Der Balkan hat sich von einem technischen Backoffice zu einer Drehscheibe entwickelt, wie das Zentrum von Databricks in Belgrad zeigt."

"Technische Fortschritte wie der SAP-Standort in Bukarest und die GATE-Initiative für Big Data in Sofia stärken das Potenzial der Regionen. Auch die Bildung floriert, wie das MINT-Zentrum von Renishaw und das slowakische Mobilitätszentrum von Schaeffler zeigen. Die sich entwickelnde technologische Dynamik definiert die Rolle Europas neu, was auf der bevorstehenden Konferenz in den Niederlanden im September erörtert werden soll."

Was bedeutet Talent Intelligence für Sie, für Ihr Unternehmen und wie nutzen Sie es?

Swaminathan: "Für Draup bedeutet Talent Intelligence die Bereitstellung kontextbezogener Einblicke auf Ökosystemebene, die eine umfassende Beschreibung von Fähigkeiten sowie die komplizierten Verbindungen zwischen ihnen umfassen. Unsere Kunden werden in die Lage versetzt, die grundlegenden und verwandten Fähigkeiten zu verstehen, die in den weltweiten Ökosystemen vorherrschen, zusammen mit der Raffinesse der Anwendungsfälle, die innerhalb dieser Bereiche ausgeführt werden."

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Können Sie ein konkretes Beispiel für den Einsatz von Talent Intelligence nennen?

Swaminathan: "Ein bekanntes internationales Telekommunikationsunternehmen, das sich mit den Herausforderungen bei der Suche nach Salesforce-Entwicklern konfrontiert sah, wandte sich an unsere Talent Intelligence-Plattform, die sich auf Kompetenzübergänge konzentriert. Diese Lösung ermöglichte es dem Kunden, einen vorherrschenden Trend zu erkennen: ein erheblicher Teil der Salesforce-Entwickler verfügte über einen grundlegenden Hintergrund in Java. Folglich verlagerte das Unternehmen seinen Einstellungsschwerpunkt auf Java-Fachleute und plante strategisch deren späteren Übergang in den Bereich der Salesforce-Entwicklung."

Welche Art von Unternehmen sind Ihre Kunden. Und welchen Einfluss hat Draup auf die Art und Weise, wie diese Unternehmen geführt werden?

Swaminathan: "Wir arbeiten mit über 200 verschiedenen Kunden aus unterschiedlichen Branchen zusammen und bieten ein umfassendes Spektrum an Talent Intelligence-Datensätzen. Der Hauptnutzen, den unsere Kunden daraus ziehen, liegt in einem sorgfältigen Peer-Benchmarking, in der Verfolgung von Trends, in der Einschätzung der Verfügbarkeit von Qualifikationen sowie in der Untersuchung der komplexen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Qualifikationen und ihren Übergängen. Dadurch gewinnen unsere Kunden einen deutlichen Wettbewerbsvorteil, indem sie ihre bestehenden Standortstrategien optimal nutzen und bei Bedarf nahtlos neue strategische Standorte integrieren."

Ein Zitat von Ihnen in einer indischen Zeitung: 'Die Möglichkeiten sind so groß wie eine breite Leinwand, es liegt an uns, die Geschichte zu malen, die wir malen wollen.' Können Sie erklären, was Sie damit meinen?

Swaminathan: "Unsere Philosophie dreht sich um die Präzision der Daten und die Vermittlung von Wissen an die Kunden durch eine gründliche Analyse ihrer Betriebsstätten. Dies ermöglicht die effektivste Nutzung ihrer aktuellen Einrichtungen. In Europa zum Beispiel sehen wir ein enormes Potenzial, das durch den Aufstieg der KI-Generation angetrieben wird. Indem wir eine umfassende Perspektive einnehmen, die Universitäten, Unternehmen, Startups, Innovatoren und freiberufliche Experten einbezieht, können wir die Vielzahl der Möglichkeiten, die mit bestimmten Standorten verbunden sind, anschaulich darstellen. Dies entspricht unserem Konzept, die Geschichte zu malen."

Welche Gefahren birgt der Einsatz von KI und/oder Talent Intelligence? Wie können wir diese beheben?

Swaminathan: "Die KI ist ein großer Segen für die Intelligenz der Talente. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, systematische Maßnahmen zu ergreifen, um Verzerrungen zu beseitigen und sicherzustellen, dass die Verstärkungsmodelle innerhalb des vorgesehenen Bereichs des Lernens bleiben. Es ist Vorsicht geboten, um ungenaue Verallgemeinerungen zu vermeiden. Draup nimmt seine Rolle als Mitglied, Autor und Mitwirkender des Ethical AI Responsible AI Institute (EAIGG) ernst. Dieses Institut dient als Gemeinschaftsplattform, auf der KI-Praktiker, Unternehmer und Technologieinvestoren zusammenkommen, um pragmatische Erkenntnisse auszutauschen und sich für die Einführung einer verantwortungsvollen KI-Governance in unserer Branche einzusetzen."

Draup verwendet fortschrittliche ML-Algorithmen, Architekturen und Logikmodelle. Wie verschafft dies Draup einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz?

Swaminathan: "Wir fassen kontinuierlich verschiedene Attribute und Metriken innerhalb der Talent Intelligence zusammen und folgen dabei einem strukturierten Ansatz. Durch unsere systematischen Prozesse des Harvesting, ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), ML-Modellierung und logische Schichtung erreichen wir die Kontextualisierung komplexer Datensätze und machen sie benutzerfreundlich. Die Integration dieser verschiedenen Datensätze gipfelt in einer fesselnden Erzählung, die mit Wirkung geliefert wird.

Was ist KI-gesteuerte Umschulung, und wie nutzt Draup sie?

Swaminathan: "Mit Hilfe von neuronalen Netzwerkmodellen können wir realistische Karriereverläufe aufzeigen und unsere Kunden dabei unterstützen, die damit verbundenen Qualifikationsprofile zu verstehen. So können wir beispielsweise die besonderen Fähigkeiten erläutern, die einen Datenanalysten befähigen, zu einem Dateningenieur aufzusteigen und sich auszuzeichnen. Dieser Ansatz fördert ein tieferes Verständnis der angrenzenden Fähigkeiten und ihrer praktischen Anwendungen."

Draup wird jetzt als Einhorn betrachtet. War das die ultimative Mission?

Swaminathan: "Unser oberstes Ziel ist es, in Zukunft den Status eines Einhorns zu erreichen. Unser Ziel ist es, das Engagement für unsere Kunden einfach zu halten und gleichzeitig einen exponentiellen Wert zu liefern. Der Kern der Identität von Draup liegt in unserem unerschütterlichen Engagement, mehr zu tun, als nur unsere Kunden effektiv zu bedienen. Wir sind zuversichtlich, dass dieser Ansatz uns zum Erfolg führen wird und wir stetig, aber sicher vorankommen werden."

Das Sammeln von Daten (Berufsbezeichnungen, erforderliche Fähigkeiten usw.) bringt alle möglichen Probleme mit sich. Auf dem europäischen Markt gibt es viele verschiedene Sprachen. Was ist Ihre Vision dazu?

Swaminathan: "Bei der Sprachübersetzung spielen Modelle des maschinellen Lernens (ML) eine zentrale Rolle, indem sie sprachliche Muster erkennen und durch die Identifizierung dieser sprachlichen Ähnlichkeiten Übersetzungen erzeugen. Es gibt zwei Hauptkategorien von ML-Modellen, die für die Sprachübersetzung verwendet werden."

"Statistische maschinelle Übersetzungsmodelle (SMT): Diese Modelle werden anhand eines umfangreichen Korpus von Paralleltexten trainiert, bei denen Texte in zwei Sprachen entsprechend übersetzt wurden. Durch diesen Prozess erfasst das Modell statistische Korrelationen zwischen Wörtern und Sätzen in den beiden Sprachen."

"Neuronale maschinelle Übersetzungsmodelle (NMT): Diese Modelle basieren auf Deep Learning, einem Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze eingesetzt werden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. NMT-Modelle sind in der Lage, komplizierte linguistische Muster zu verstehen, die die Fähigkeiten von SMT-Modellen übertreffen. Daher weisen NMT-Modelle im Allgemeinen eine höhere Genauigkeit bei Übersetzungsaufgaben auf."

Wie geht es mit Ihrer Expansion in Europa voran?

Swaminathan: "Unsere Expansion auf dem europäischen Markt war erfolgreich, da wir neue Kunden gewinnen und an zahlreichen Veranstaltungen teilnehmen konnten. Unser tiefes Verständnis der technologischen Landschaft und der wissenschaftlichen Anwendungen, die in Europa entwickelt werden, macht uns einzigartig. Das Potenzial, das vor uns liegt, ist immens spannend und vielversprechend."

Der europäische Kontinent (EU) hinkt im Umgang mit Daten, KI und Personalbeschaffung hinterher. Sie leiten ein multinationales Unternehmen. Wie sollen wir wieder ins Rennen kommen? Sind wir wirklich im Rückstand?

Swaminathan: "Gen AI muss als Katalysator dienen, und wir beobachten bereits bemerkenswerte Fortschritte in Ländern wie Frankreich, die die europäische Daten- und AI-Landschaft vorantreiben. Es ist unerlässlich, dass wir unsere Perspektive auf Europa neu gestalten. So haben wir zum Beispiel in Norwegen eine Reihe interessanter Start-ups im Bereich der Computer Vision ausgemacht. Wir sind der festen Überzeugung, dass wir die Verantwortung tragen, die Entscheidungsträger über das immense Potenzial Europas aufzuklären."

Verpassen Sie nicht Draup auf der Talent Intelligence Konferenz

Treffen und hören Sie Vijay Swaminathan auf der allerersten Global Talent Intelligence Conference. Am 27. und 28. September, Intelligence-Gruppe die Talent Intelligence Conference in Zusammenarbeit mit ToTalent, Stratigens, Werf& und das Talent Intelligence Kollektiv. Buchen Sie Ihre Tickets hier.

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Journalist und Redakteur bei ToTalent
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