Os agentes de IA estão em alta agora, e a Tezi, uma startup em estágio inicial, está trabalhando em um para ajudar equipes de RH a encontrar os candidatos perfeitos para uma vaga de emprego. A startup afirma que esse bot irá filtrar currículos para encontrar aqueles que correspondem aos critérios de contratação, encontrar tempo na agenda do recrutador para marcar uma entrevista e enviar o e-mail para o candidato.

Hoje a empresa anunciou uma rodada inicial de US$ 9 milhões para ajudar a impulsionar sua jornada para um produto disponível de maneira geral.

Por enquanto, eles estão lançando o produto alfa com um punhado de clientes de design apenas nesta semana, mas essa é a visão, segundo o CEO e co-fundador Raghavendra Prabhu. Ele reconheceu que o RH vem usando triagem automatizada de currículos há algum tempo, mas a Tezi viu uma oportunidade com a nova geração de grandes modelos de linguagem (LLMs) para construir uma ferramenta de recrutamento mais sofisticada para o RH.

“Eu acho que é a combinação de raciocínio e linguagem natural que sentimos que nos deu uma opção para construir algo muito, muito diferente do que historicamente foi feito por software neste espaço,” ele disse.

Seu co-fundador e COO, Jason James, diz que as ferramentas existentes não vão longe o suficiente em sua opinião. “Digamos que você receba mil inscrições para um emprego. IA ou ML ou algoritmos no passado seriam bons em dizer que esses currículos são ótimos,” ele disse. “Mas um humano ainda precisa enviar e-mails e agendar entrevistas e tudo mais. E o que é possível agora é um fluxo de trabalho completo, não apenas classificações básicas.”

Os fundadores reconheceram que neste estágio, os humanos precisam se manter engajados no processo e a esperança é que seja totalmente automatizado à medida que os modelos melhorem. Além disso, o grupo de candidatos que emerge de qualquer busca de emprego vai depender da qualidade dos prompts e descrições de emprego.

Embora entendam que a automação pode resultar em viés, eles estão trabalhando para mitigar isso na medida do possível. Do ponto de vista deles, estão levando em consideração quaisquer inputs vindos do gestor de contratação e avaliando isso em relação aos currículos de forma objetiva. Eles não podem controlar como os inputs se parecem, mas dizem que estão tentando minimizar o viés do lado deles.

“Se você está assumindo que há viés vindo do empregador, nós neste momento, não seremos excelentes em impedir isso. O que faremos do nosso lado é proteger contra a adição de qualquer tipo de viés na mistura por meio de meios algorítmicos,” disse James. Eles estão evitando olhar para padrões de contratação históricos. Eles querem que os modelos correspondam por habilidades e outros critérios estabelecidos pelo gestor de contratação.

Eles treinaram seus modelos em 250 milhões de perfis que licenciaram de fornecedores de dados, e têm trabalhado até agora com modelos da OpenAI e Anthropic, ajustando-os aos requisitos de contratação. A empresa está apenas começando. Lançou no início deste ano. Eles estão começando a trabalhar com 15-20 clientes de design, e a esperança é que eles resolvam todos os problemas e cheguem a uma distribuição beta mais ampla ainda este ano.

O financiamento inicial de US$ 9 milhões foi liderado pela 8VC e Audacious Ventures, com a participação da Liquid 2, Afore, Prime Set, South Park Commons e anjos do setor.