Tezi、AIエージェントで採用を履歴書のランク付けだけでなくエンドツーエンドで実行するために900万ドルを調達

Teziは採用担当者向けのAIエージェントを構築している。候補者のスクリーニング、面接のスケジューリング、候補者へのアプローチを1つのワークフローで行う。

LLMの推論と自然言語によって、採用ワークフロー全体——スクリーニング、スケジューリング、アプローチ——を自動化できるという賭けだ。過去の機械学習は履歴書のランク付けしかできなかった。

8VCとAudacious Venturesが主導し、Liquid 2、Afore、PrimeSet、South Park Commons、業界のエンジェル投資家が参加した900万ドルのシードラウンド。

Teziは2024年の初めにローンチした。CEOのRaghavendra PrabhuとCOOのJason Jamesが創業し、新世代のLLMによって初めてエンドツーエンドの採用自動化が可能になったと見ていた。

同社は2億5000万件のライセンス済みプロフィールでモデルを訓練し、OpenAIとAnthropicのモデルを採用向けに調整している。バイアスについて、創業者たちは率直だ。雇用主からのバイアスある入力は止められないため、過去の採用パターンでの訓練を避け、採用担当者が設定するスキルと基準に基づいてマッチングし、自らがアルゴリズム的バイアスを加えることを防いでいる。現時点では人間が関与し続けるが、モデルの改善に伴い完全自動化が期待されている。

既存のツールは1000件の応募のランク付けで止まり、メールやカレンダーの招待は依然として人間が処理している。

創業者たちは、より優れた分類器ではなく、推論と自然言語こそがこのカテゴリーを変えると主張する。

訓練ではバイアスの増幅を抑えるため過去の採用パターンを避け、代わりに申告されたスキルに基づいてマッチングする。

900万ドルのシードラウンドと15〜20社のデザイン顧客が、一般提供製品までの資金を確保した。

判断だけでなくワークフローを自動化する。1世紀にわたる履歴書ランク付けソフトウェアを超える防御可能な一歩は、誰もやりたがらなかったスケジューリングとアプローチを担うことだ。

報道時点で、Teziは数社のデザイン顧客とともにアルファ段階にあり、2024年後半に一般提供に向けてより広範なベータ配布を計画していた。