Hotline: 0914331391 – Email: vannth@greenstarct.vn – Tầng 6, tòa nhà SAN NAM 78 Duy Tân, Cầu giấy, Hà Nội

AI trong tuyển dụng là một trong những ứng dụng quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong thực tiễn nhân sự. Gần 3 trong 4 công ty sử dụng AI trong quy trình tuyển dụng của họ ít nhất ở một mức độ nào đó. Với sự gia tăng của AI thế hệ, con số này sẽ ngày càng tăng lên. Luật mới, chẳng hạn như Đạo luật AI của EU và luật Xu hướng AI của New York , đã thu hút sự chú ý đến những rủi ro của AI đối với nhân sự. Các tổ chức phải tiếp cận việc áp dụng các giải pháp AI một cách có trách nhiệm để thu được đầy đủ lợi ích. Trong bài viết này, chúng tôi thảo luận về Khung rủi ro AI có thể được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của công nghệ AI, đặc biệt tập trung vào việc áp dụng khung này vào tuyển dụng.

Thực trạng AI trong tuyển dụng hiện nay

Hệ thống theo dõi người nộp đơn (ATS) đi tiên phong trong việc sử dụng AI trong tuyển dụng với trọng tâm là nâng cao chất lượng và hiệu quả của hoạt động tuyển dụng. Với sự xuất hiện của AI sáng tạo, các ứng dụng của AI trong tuyển dụng đã mở rộng đáng kể. Dạng AI tiên tiến này vượt xa các quy trình hợp lý hóa để tập trung vào việc thúc đẩy mức độ cá nhân hóa cao hơn, những hiểu biết phân tích mang tính dự đoán nâng cao để dự đoán thành công của ứng viên và giảm sự thiên vị trong các quyết định tuyển dụng.  Các tổ chức như Electrolux , Cigna , Kuehne và Nagel đều báo cáo mức tăng đáng kể về năng suất, chất lượng đầu ra và tác động của nhân sự bằng cách áp dụng Generative AI. Các doanh nghiệp có thể áp dụng AI tổng quát trong các giai đoạn khác nhau của quy trình tuyển dụng:
Bước tuyển dụng
Ví dụ về ứng dụng Gen AI
Tìm nguồn cung ứng
– Viết hồ sơ công việc và quảng cáo việc làm nhắm mục tiêu đến đối tượng cụ thể – Cá nhân hóa quảng cáo việc làm để làm nổi bật các yêu cầu cụ thể của tổ chức – Loại bỏ sự thiên vị trong hồ sơ và sử dụng ngôn ngữ trung lập về giới tính.
Sàng lọc
– Sử dụng phân tích để tìm ứng viên phù hợp với yêu cầu công việc – Sàng lọc ứng viên đầu tiên bằng cách sử dụng các cuộc phỏng vấn tương tác không đồng bộ.
Phỏng vấn
– Chuẩn bị các câu hỏi phỏng vấn phù hợp dựa trên yêu cầu công việc và hồ sơ ứng viên – Tạo các nghiên cứu điển hình cho các ứng viên phù hợp để kiểm tra các kỹ năng cụ thể – Phỏng vấn và chấm điểm ứng viên dựa trên AI.
Chúng tôi đã thảo luận về AI trong tuyển dụng với Qasim Asad Salam, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập của Remotebase, một công ty giúp các tổ chức thuê các nhà phát triển phần mềm từ xa. Bạn có thể xem toàn bộ tập phim dưới đây: Tuy nhiên, có những rủi ro liên quan đến việc sử dụng AI trong tuyển dụng và nhiều trường hợp sử dụng thiếu trách nhiệm đã khiến các chuyên gia nhân sự ngại thử nghiệm. Các rủi ro liên quan đến quyền riêng tư , thành kiến ​​và lòng tin của ứng viên đã dẫn đến đặt câu hỏi về đạo đức của việc sử dụng GenAI cho mục đích tuyển dụng. Nhiều chuyên gia nhân sự báo cáo rằng họ không chắc chắn về cách thức và vị trí áp dụng AI , điều này làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là những rào cản chính. Nghiên cứu của chúng tôi tại AIHR chỉ ra rằng nhiều chuyên gia nhân sự có cảm giác không hành động, cần học cách bắt đầu với AI hoặc cách đánh giá việc sử dụng an toàn các hệ thống AI. 
XEM THÊM:
Dịch vụ IT doanh nghiệp

Sử dụng khung rủi ro AI để áp dụng AI trong tuyển dụng một cách có trách nhiệm

Các tổ chức muốn áp dụng AI trong tuyển dụng và các lĩnh vực nhân sự khác một cách có trách nhiệm cần phải thực hiện một cách tiếp cận có hệ thống. Bằng cách đó, họ có thể giải quyết các cân nhắc về đạo đức và pháp lý, cũng như nâng cao hiệu quả hoạt động và chiến lược của các sáng kiến ​​AI trong lĩnh vực Nhân sự . Khung dưới đây, được điều chỉnh từ Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia và Diễn đàn Kinh tế Thế giới, nêu bật các tiêu chí và câu hỏi thiết yếu có thể được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của hệ thống AI.
Áp dụng AI trong tuyển dụng bằng cách sử dụng Khung rủi ro AI để đánh giá rủi ro.
Nguồn: Trích từ Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ; diễn đàn Kinh tế Thế giới
Bằng cách sử dụng những câu hỏi này, tổ chức có thể xác định mức độ rủi ro liên quan đến việc triển khai:
  • Rủi ro có thể chấp nhận được đề cập đến các trường hợp rủi ro được biết đến và các biện pháp kiểm soát được áp dụng để giảm thiểu chúng. Ví dụ: có các biện pháp kiểm soát để giảm thiểu sai lệch lựa chọn trong quá trình tìm nguồn cung ứng báo cáo về các biến số nhân khẩu học.
  • Yêu cầu giảm nhẹ nêu bật các trường hợp cần phải triển khai thêm các biện pháp kiểm soát trước khi xem xét áp dụng. Ví dụ: cần triển khai một quy trình để xem xét các quyết định của AI trong một khoảng thời gian phù hợp với các yêu cầu quan trọng của công việc.
  • Rủi ro không thể chấp nhận được đề cập đến các trường hợp trong đó, bất kể biện pháp kiểm soát nào, khả năng gây hại vẫn lớn hơn đáng kể so với lợi ích được nhận thấy. Ví dụ: AI sẽ gây hại do các khuyến nghị và dự đoán của nó.
Điều quan trọng là những đặc điểm này có liên quan với nhau và khi đánh giá rủi ro AI, chúng phải được xem xét trong mối quan hệ với nhau. Các tổ chức sẽ phải đánh đổi để đảm bảo áp dụng có trách nhiệm và quản lý hiệu quả rủi ro khi sử dụng AI như một phần trong hoạt động tuyển dụng của họ.

Đưa mô hình vào thực tế

Công ty giả định của chúng tôi, TX Energy, là một doanh nghiệp sản xuất lớn tập trung vào phát triển hệ thống năng lượng mặt trời. Họ đã phát triển đáng kể và lực lượng lao động đã tăng đáng kể trong ba năm qua. Họ đang xem xét triển khai các công nghệ GenAI mới vào quy trình tuyển dụng của mình để đạt được những lợi ích sau:
  • Chủ động tìm nguồn cung ứng tài năng quan trọng, chẳng hạn như kỹ sư
  • Thực hiện các cuộc phỏng vấn với các ứng dụng tuyển dụng số lượng lớn như dịch vụ khách hàng
  • Thúc đẩy phân tích dự đoán tốt hơn để hiểu rõ hơn tiêu chí thành công của các nhà tư vấn triển khai tiềm năng.
Sử dụng khuôn khổ trên, TX Energy đánh giá rủi ro và độ tin cậy của giải pháp như sau:
Tiêu chuẩn Cân nhắc về năng lượng TX Phản ứng Đánh giá rủi ro
Hiệu lực và độ tin cậy Trong quá trình sàng lọc, hệ thống AI có sàng lọc chính xác ứng viên dựa trên yêu cầu công việc cụ thể hay các tiêu chí không liên quan ảnh hưởng đến quyết định sàng lọc? Hệ thống đã thiết lập các biện pháp kiểm soát để lấy mẫu các ứng viên đã được sàng lọc và báo cáo các tiêu chí để loại bỏ các ứng viên. Rủi ro chấp nhận được
Sự an toàn Trong quá trình tuyển dụng, liệu AI có vô tình dẫn tới việc hạn chế cơ hội bình đẳng về việc làm của một số nhóm thiểu số? Hệ thống này cung cấp cho người quản lý tuyển dụng một bảng điều khiển theo dõi nhân khẩu học của nhóm nhân tài để xác định xu hướng. Rủi ro chấp nhận được
An ninh và khả năng phục hồi Trong quá trình quản lý hồ sơ, dữ liệu có được bảo mật bằng chính sách quản lý đã đặt không? Hệ thống được bảo mật và phù hợp với các giao thức và khung bảo mật dữ liệu khác nhau Rủi ro chấp nhận được
Trách nhiệm giải trình và tính minh bạch Mức độ minh bạch trong tương tác và tương tác với AI trong quá trình trải nghiệm của ứng viên là gì? Hệ thống không chủ động thông báo cho ứng viên rằng các tương tác dựa trên AI. Cần giảm nhẹ về mặt giao tiếp với ứng viên. Yêu cầu giảm thiểu
Khả năng giải thích và khả năng diễn giải Các đề xuất dựa trên AI trong quá trình sàng lọc và phỏng vấn có phù hợp với kỳ vọng khi thực hiện kiểm soát chất lượng không? Hệ thống báo cáo các quyết định tuyển dụng nhưng vẫn yêu cầu quy trình chất lượng đánh giá kết quả đầu ra hàng quý Yêu cầu giảm thiểu 
Cải tiến quyền riêng tư AI tương tác với ứng viên như thế nào và thông tin cá nhân được xử lý như thế nào? Thông tin cá nhân được xử lý theo các giao thức dữ liệu đã đặt và cách AI có thể giao tiếp được đánh giá một cách nhất quán thông qua phân tích cảm tính. Rủi ro chấp nhận được
Công bằng  AI có phân biệt đối xử với một nhóm cụ thể trong quá trình sàng lọc và lựa chọn không? Báo cáo ngoại lệ có sẵn để giám sát các quyết định tuyển dụng dựa trên các tiêu chí chính như nhân khẩu học. Rủi ro chấp nhận được
Sau quá trình phân tích kỹ lưỡng này, TX Energy đã quyết định áp dụng giải pháp AI, bắt đầu chương trình thí điểm kéo dài 3 tháng. Giai đoạn sơ bộ này sẽ kiểm tra các biện pháp kiểm soát đã nêu trước đó, nhằm giảm thiểu một cách hiệu quả các rủi ro đã xác định. Cách tiếp cận chiến lược này đảm bảo rằng các thách thức tiềm ẩn được giải quyết trong một môi trường được kiểm soát, mở đường cho quá trình chuyển đổi suôn sẻ sang triển khai quy mô lớn sau khi hoàn thành thí điểm thành công.

Từ cuối cùng

Chúng ta vẫn chỉ mới ở giai đoạn đầu của cuộc cách mạng AI trong lĩnh vực nhân sự. Khi các tổ chức áp dụng AI rộng rãi hơn trong tuyển dụng và hơn thế nữa, họ phải có nền tảng vững chắc để đánh giá độ tin cậy của hệ thống AI và sử dụng chúng một cách có trách nhiệm. AI mang đến những cơ hội đáng kể cho các chuyên gia nhân sự, nhưng điều quan trọng là phải cân bằng lợi ích với cách tiếp cận áp dụng có trách nhiệm, xem xét các rủi ro liên quan đến các công nghệ này và cho phép các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt về việc sử dụng chúng.

Post Tags :

Chuyên gia nhân sự Nguyễn Thị Hồng Vân

Chị đã truyền cảm hứng tới rất nhiều chủ doanh nghiệp và các học viên viên về kiến thức nhân sự và xây dựng Văn Hóa Doanh Nghiệp thông qua các chương trình tư vấn, đào tạo tại doanh nghiệp và hội thảo do chị tổ chức.

Bài viết mới nhất