Ethos获a16z注资2275万美元，语音入驻专家网络引爆行业关注！
编者按：在当今信息过载的职场世界，寻找真正有价值的专业意见，就像大海捞针。LinkedIn或GLG等专家网络，看似提供了海量资源，却往往只停留在头衔匹配的浅层，忽略了人才真正的专业技能和潜力。然而，伦敦初创公司Ethos正试图用AI颠覆这一切。它通过语音访谈深度挖掘专家的隐性知识，而非依赖静态简历，从而为企业提供更精准的匹配。这不仅是对传统招聘模式的挑战，更可能开启一个以能力而非履历为核心的新经济时代。下文将带您领略这一创新如何重塑人才搜索的格局。
当公司为某个项目寻求意见或建议时，他们通常会上LinkedIn，或者使用GLG、Third Bridge、AlphaSights这类专家网络。但尽管费尽心思，他们往往仍找不到高质量的输入。
如今，这些网站要求专家根据职位头衔填写表格，然后用这些信息将他们与需要帮助的公司匹配。
总部位于伦敦的Ethos认为，AI可以改善这一体验的双方。对专家而言，它提供语音驱动的入职流程，能提出更广泛的问题，从而获取关于他们在各个领域知识的数据，而这些领域往往被职位头衔所掩盖。对公司而言，得益于Ethos收集的更广泛数据，它能更好地匹配这些组织为项目提出的自然语言查询。
Ethos表示，其基于语音的入职流程和数据使其能回答复杂的客户问题，比如：”帮我找到那些在由顶级投资者投资的融资初创公司工作过、解决财务自动化问题的人才。”
这家初创公司还举了另一个例子：一家制药公司利用其平台可以搜索到专攻某个领域的医生，但他们还写过相关论文，或者对药物开发有深入了解。
今天，Ethos宣布完成2275万美元的A轮融资，由a16z领投，General Catalyst、XTX Markets、Evantic Capital和Common Magic参投。
a16z的Anish Acharya认为，LinkedIn和GLG这类传统平台只通过职位头衔提供浅层信息。他相信，Ethos通过带有精心设计问题的语音面试流程，捕捉到了不同的细分专长。
“我认为语音是人类交流的原始形式。大多数人，你知道，大多数人不知道如何以简洁、引人入胜且准确的方式写下自己的故事。语音是Ethos的一大解锁点，”Acharya在电话中告诉TechCrunch。
Ethos如何扩展其网络
Ethos由James Lo和Daniel Mankowitz于2024年创立。Lo曾在麦肯锡工作，后来在软银工作，参与了WeWork和Arm等公司的转型。Mankowitz曾在DeepMind担任AI研究员，参与过YouTube视频压缩算法、Gemini和AlphaDev排序算法的工作。
两位创始人从不同角度着手解决构建专家网络的问题。Lo一直想为人们提供合适的经济和就业机会。Mankowitz则认为，经济是人员、公司和产品的知识图谱，利用正确的算法，可以匹配这些实体。
“传统专家平台几乎纯粹聚焦于职位头衔和职位描述的混合。我们观察到，大多数客户和雇主不是在找职位头衔或公司。他们是在找特定的技能和能力。我们还观察到，随着时间的推移，寻找技能和能力将逐渐在人类经济和代理经济之间融合，”Lo说。
除了专家提供的数据，Ethos还查看博客和学术论文等其他公开来源，以及社交关系，以将公司与合适的人匹配。
该公司还通过自己的平台使用语音代理进行面试，并提取见解。像Listen Labs和Outset这样的初创公司已经为企业提供了使用对话AI进行面试的方法，在这方面带来了一些竞争。但Ethos认为其专家网络比竞争对手更适合某些客户。
Ethos没有透露客户群名称，但表示顶级对冲基金、私募股权公司、领先的基础AI实验室和企业咨询已经在使用其产品。根据项目性质，它向企业收取每个项目30%或更高的费用。该公司指出，它有望实现”八位数的年收入”，但没有提供具体数字。
它也没有透露平台上专家的数量，但表示每周约有3.5万人加入。（Ethos会向他们认为可能从中受益的人发送邀请。）
这家初创公司面临的一个挑战是发展与其客户相关的专家用户基础。该公司表示，AI实验室花钱绘制人才图谱正在助力其目标。
“我们的观点是，AI实验室正把巨大的资本枪口对准世界上每一个经济上有价值的职业。他们试图绘制出每一个职业。所以这对我们来说是一个巨大的顺风，”Lo说。
他指出，这些实验室正在法律、健康、金融和管理等领域构建专业服务，所以他们希望网络中拥有各种专家，来构建模型并获取关于产品和策略的反馈。
该公司目前有8人团队，目标是保持团队精简，同时扩大规模。
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