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

Chatgpt cho phân tích nhân sự
Các chuyên gia nhân sự khai thác ChatGPT để phân tích nhân sự sẽ có được một công cụ mạnh mẽ để rút ra thông tin chi tiết có ý nghĩa từ lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập. Với khả năng hiểu ngôn ngữ và tạo văn bản, ChatGPT có thể tham gia vào một cuộc trò chuyện giúp đơn giản hóa nỗ lực của bạn nhằm tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích cách sử dụng ChatGPT để phân tích và diễn giải dữ liệu phân tích nhân sự nhằm cải thiện các chiến lược nhân sự và ra quyết định. Hãy đi sâu vào nó!

ChatGPT dành cho phân tích con người: 9 trường hợp sử dụng

Các nhà phân tích dữ liệu đang sử dụng ChatGPT để xử lý nhanh chóng số lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc. Nó giúp họ tạo các đoạn mã bằng Python, R và SQL, cũng như phân tích tập dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, v.v. Các chuyên gia phân tích nhân sự và con người cũng có thể hưởng lợi từ công cụ này khi làm việc với dữ liệu. Ngoài việc sử dụng ChatGPT cho công việc nhân sự nói chung hoặc tuyển dụng , nó cũng có thể đơn giản hóa việc hiểu và diễn giải các bộ dữ liệu phức tạp cũng như các nhiệm vụ liên quan đến phân tích con người khác. Dưới đây là các cách để mở khóa các khả năng của ChatGPT bằng các ví dụ về cách sử dụng nó trong các tình huống phân tích con người sau đây:

1. Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) và trực quan hóa dữ liệu

Phân tích dữ liệu bằng ChatGPT giúp thu thập thông tin để đưa ra quyết định dễ dàng hơn và tạo ra các biểu diễn trực quan của dữ liệu. Thay vì phải viết mã để phân tích dữ liệu hoặc xây dựng công thức trong Excel , bạn có thể yêu cầu ChatGPT tóm tắt và mô tả những hiểu biết sâu sắc mà nó tiết lộ. Trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như biểu đồ và đồ thị, có thể làm rõ các mẫu chính trong dữ liệu. ChatGPT có thể tạo ra ý tưởng về các phương pháp tốt nhất để thể hiện mối quan hệ trong dữ liệu ở định dạng trực quan.

2. Tóm tắt dữ liệu

Tóm tắt nội dung từ các nguồn dữ liệu nhất định, chẳng hạn như đánh giá hiệu suất, có thể là một công việc tốn thời gian. Tuy nhiên, ChatGPT có thể giúp nó hiệu quả hơn nhiều và cung cấp các bản tóm tắt.
Ví dụ gợi ý: “Hãy nêu tên ba điểm mạnh cốt lõi hàng đầu mà những nhà quản lý có hiệu suất cao nhất có chung theo dữ liệu được trình bày”.

3. Tạo khảo sát nhân viên

ChatGPT có thể tạo câu hỏi khảo sát nhân viên để thu thập dữ liệu về sự hài lòng trong công việc, sự gắn kết hoặc văn hóa nơi làm việc.
Lời nhắc ví dụ: “Tạo một bộ câu hỏi cho cuộc khảo sát về mức độ gắn kết của nhân viên. Bao gồm một số câu hỏi yêu cầu câu trả lời theo thang đánh giá từ 1-10 và một số câu hỏi mở. Hãy hỏi xem điều gì cản trở các thành viên trong nhóm cảm thấy gắn bó với công việc của họ và công ty.”

4. Phân tích phản hồi của nhân viên

ChatGPT cũng có thể giúp bạn phân tích các câu trả lời khảo sát, bao gồm dữ liệu định tính từ các câu hỏi mở. Bạn có thể thực hiện phân tích nhanh phản hồi từ các nguồn như khảo sát xung để đưa ra quyết định phản hồi dựa trên dữ liệu. Việc thu thập phản hồi thường xuyên trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
Lời nhắc ví dụ: “Sắp xếp các câu trả lời khảo sát sau thành ba chủ đề chính. Hiển thị chúng ở định dạng danh sách theo thứ tự ưu tiên từ phổ biến nhất đến ít phổ biến nhất.”
Bằng cách hành động và thực hiện các thay đổi dựa trên kết quả khảo sát, bộ phận nhân sự có thể tạo ra một môi trường làm việc minh bạch và hỗ trợ hơn.

5. Kiểm định giả thuyết

Bạn có thể tiết kiệm thời gian đưa ra những lời giải thích tiềm năng cho những thách thức nhất định với ChatGPT. Nó có thể giúp hình thành các tuyên bố giả thuyết để kiểm tra các giả định của bạn dựa trên dữ liệu.
Lời nhắc ví dụ: “Dựa trên quan sát của chúng tôi về tỷ lệ nghỉ việc cao ở những người mới tuyển dụng, hãy đề xuất một số giả thuyết mà chúng tôi có thể kiểm tra bằng cách sử dụng dữ liệu nhân sự của mình”.

6. Tạo tập dữ liệu mẫu

Nếu bạn đang tìm hiểu cách phân tích các loại dữ liệu nhân sự khác nhau nhưng tổ chức của bạn không có dữ liệu đó, bạn có thể sử dụng ChatGPT để tạo các tập dữ liệu mẫu cho mình. Sau đó, bạn có thể vận dụng kỹ năng phân tích con người của mình để làm việc với họ.
Lời nhắc ví dụ: “Tạo tập dữ liệu mẫu gồm 100 nhân viên của một công ty hư cấu với các cột sau: Tên nhân viên, giới tính, vai trò, bộ phận, ngày bắt đầu và mức lương”.
Năm phương pháp hay nhất để sử dụng ChatGPT cho Phân tích con người.

7. Phân tích cộng tác

Dữ liệu là cần thiết để đánh giá hiệu quả của các nỗ lực hợp tác tại nơi làm việc. Ví dụ: các chuyên gia nhân sự có thể sử dụng ChatGPT để phân tích các mẫu trong dấu thời gian của tin nhắn trên Slack hoặc Teams. Khi nào hầu hết các cuộc trò chuyện diễn ra? Có bất kỳ sự tạm lắng rõ ràng nào trong giao tiếp có thể cho thấy sự thiếu hợp tác hoặc gắn kết không? Ví dụ: Microsoft đã phân tích dữ liệu Microsoft Teams và phát hiện ra rằng hoạt động của nhiều người đã tăng lên ngoài một ngày làm việc thông thường .
Lời nhắc ví dụ: “Phân tích việc phân phối tin nhắn được gửi trong suốt 24 giờ mỗi ngày. Xác định bất kỳ thời điểm cao điểm hoặc thời gian tạm lắng nào trong giao tiếp.” và “Phân tích việc phân phối tin nhắn được gửi trong tuần, phân loại theo ngày. Xác định những ngày có nhiều hoạt động nhất và ít nhất.”

8. Phân tích tình cảm

ChatGPT có thể giúp doanh nghiệp đánh giá tình cảm chung của nhân viên đối với tổ chức, ban quản lý hoặc các sáng kiến ​​cụ thể. Nó xử lý nội dung từ các nguồn như nền tảng giao tiếp nội bộ, phương tiện truyền thông xã hội và hệ thống phản hồi ẩn danh và gán cho nội dung đó một điểm cảm tính.
Lời nhắc ví dụ : “Đánh giá cảm nhận chung của nhân viên về hệ thống phúc lợi và bảng lương tự phục vụ mới”.

9. Tạo công thức Excel để phân tích

Khi bạn muốn khai thác tối đa dữ liệu có trong bảng tính Excel, ChatGPT sẽ thực hiện một phần công việc cho bạn. Bạn chỉ cần mô tả những gì bạn muốn làm và để nó tạo ra công thức phù hợp cho bạn.
Lời nhắc ví dụ : “Tôi đang cố tính thời gian làm việc trung bình của nhân viên trong công ty chúng ta. Tôi có một bảng tính Excel trong đó cột A liệt kê tên nhân viên, cột B chứa ngày bắt đầu của họ và cột C chứa ngày kết thúc của họ nếu họ đã rời công ty hoặc ô trống nếu họ vẫn làm việc cho công ty. Cung cấp công thức mà tôi có thể sử dụng trong Excel để tính thời hạn sử dụng trung bình theo năm.”

Những điều nên và không nên làm khi phân tích dữ liệu ChatGPT

Mặc dù ChatGPT chắc chắn có nhiều ứng dụng hữu ích để phân tích con người, nhưng có một số yếu tố nhất định cần lưu ý để đảm bảo nó hoạt động có lợi cho bạn. Dưới đây, chúng tôi đã liệt kê những điều bạn nên và không nên làm khi tương tác với ChatGPT:

LÀM:

  • Ưu tiên quyền riêng tư dữ liệu bằng cách hiểu và tuân thủ luật pháp và quy định hiện hành.
  • Sử dụng lời nhắc chi tiết và cung cấp ngữ cảnh để có được thông tin cụ thể và chính xác hơn. ChatGPT dựa trên ngôn ngữ tự nhiên, vì vậy hãy tránh sử dụng các cụm từ phức tạp và thuật ngữ kỹ thuật.
  • Hãy thử các loại câu hỏi khác nhau và tinh chỉnh lời nhắc của bạn để tìm hiểu cách diễn đạt nào mang lại câu trả lời phù hợp và sâu sắc nhất. Đặt các câu hỏi tiếp theo và yêu cầu làm rõ khi cần thiết.
  • Kiểm tra thực tế các kết quả so với dữ liệu để tìm bất kỳ điểm bất thường nào, đặc biệt khi kết quả có vẻ đáng ngờ. ChatGPT là một công cụ tuyệt vời để nhanh chóng thu thập thông tin chi tiết nhưng hãy đảm bảo kiểm tra kỹ kết quả trước khi trình bày với nhóm hoặc lãnh đạo.
  • Thường xuyên kiểm tra ChatGPT để luôn cập nhật mọi thay đổi, tiến bộ và tính năng mới.

Đừng:

  • Nhập thông tin cá nhân hoặc bí mật của nhân viên. Ẩn danh mọi thông tin nhận dạng cá nhân về nhân viên của bạn và các chi tiết nhạy cảm về doanh nghiệp của bạn.
  • Chấp nhận những diễn giải như sự thật tuyệt đối. Đây là những quan sát được thực hiện từ dữ liệu có sẵn mà không có khả năng xem xét mọi yếu tố hoặc cảm tính có thể góp phần.
  • Chỉ dựa vào thông tin chi tiết của ChatGPT để đưa ra quyết định phức tạp. Hãy chắc chắn làm phong phú thêm các khuyến nghị của nó bằng khả năng phán đoán, tư duy phản biện và sự thận trọng của con người.
Quan trọng ⚠️
Kiểm tra kỹ những gì bạn tải lên. Trước khi tải bất kỳ nội dung nào lên ChatGPT, hãy đảm bảo rằng tất cả thông tin nhận dạng và thông tin nhạy cảm đều bị xóa. Điều này bao gồm tên nhân viên và công ty, thông tin liên hệ như số điện thoại, email và địa chỉ thực cũng như thông tin y tế.
Lưu ý : Do những bước tiến đang diễn ra trong công nghệ, có thể thấy trước rằng các công ty sẽ sớm có các công cụ giống ChatGPT của riêng họ có thể được điều chỉnh để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Cách sử dụng ChatGPT để phân tích mọi người

Dưới đây là hướng dẫn từng bước về cách sử dụng ChatGPT trong việc phân tích dữ liệu liên quan đến con người.

Bước 1: Kích hoạt các tính năng phù hợp

Để tận dụng tối đa ChatGPT để phân tích mọi người, bạn cần sử dụng ChatGPT Plus. Điều đó sẽ cho phép bạn cài đặt plugin, tải tệp lên và tạo trực quan hóa dữ liệu. Bật các tính năng thử nghiệm:
  1. Đi tới Cài đặt & Beta và nhấp vào “Tính năng Beta”.
  2. Kích hoạt các tính năng.
Bây giờ, bạn có thể tải lên, chẳng hạn như các tệp Excel có dữ liệu bạn muốn phân tích.
  1. Khám phá Cửa hàng plugin của ChatGPT. Có hàng chục plugin có sẵn để cài đặt mà bạn có thể sử dụng. ChatGPT sẽ tự động áp dụng plugin phù hợp cho nhiệm vụ bạn giao. Lưu ý rằng đây là các plugin của bên thứ ba và ChatGPT có thể chia sẻ thông tin với các nhà cung cấp plugin bên ngoài. Các plugin mới đang được bổ sung thường xuyên. Bạn có thể tìm thấy danh sách các plugin cho dữ liệu và nghiên cứu tại đây .

Bước 2: Upload dữ liệu lên ChatGPT

Chúng ta hãy xem một ví dụ thực tế về việc sử dụng ChatGPT để phân tích con người. Chúng tôi sẽ làm việc với tập dữ liệu mẫu ở định dạng .csv mà bạn có thể tải xuống tại đây . Hàng đầu tiên của nó trông như thế này:
Chức danh phòng lương giới tính tuổi nhiệm kỳ hiệu suất cấp độ công việc hợp đồng giáo dục
Thiết kế phần mềm B2B 39621,75 F 58 10+ 4 Tư vấn 60% Bằng tiến sĩ
Nhà phân tích đồ họa B2B 20962.63 F 56 <5 3 Tư vấn 60% Thạc sĩ
Nhà phát triển kinh doanh Sự quản lý 73637.43 M 64 5-10 2 Kỹ sư 100% Cử nhân
Nhà phân tích tiếp thị Hoạt động 95765.07 M 42 5-10 3 Giám đốc 100% Cử nhân
Cộng tác viên phần mềm B2B 10617.87 F 31 <5 4 Tư vấn 20% Thạc sĩ
Nhà thiết kế tiếp thị Tài chính 51247.47 M 35 10+ 3 Nhà phân tích 60% Cử nhân
Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tải tệp này vào ChatGPT. Để làm điều đó, hãy chọn “Phân tích dữ liệu nâng cao” trong tab ChatGPT-4 và nhấp vào nút Tải lên (+). Sau đó, bạn có thể bắt đầu đưa ra hướng dẫn cho ChatGPT.

Mẹo nhân sự

Thừa nhận những hạn chế của ChatGPT. Bạn chỉ có thể nhập một số lượng truy vấn nhất định trong một khoảng thời gian nhất định. Các cuộc trò chuyện có tính năng thử nghiệm cũng đã hết thời gian chờ, vì vậy, sau một thời gian, bạn có thể không quay lại được cuộc trò chuyện. Hơn nữa, bạn cần xác minh kết quả mà ChatGPT tạo ra, vì có thể có sai sót và diễn giải sai.

Bước 3: Cung cấp lời nhắc phân tích dữ liệu và sử dụng hình ảnh trực quan

Giả sử chúng ta muốn xem mức lương trung bình theo bộ phận bằng cách sử dụng lời nhắc: “Tạo biểu đồ hiển thị mức lương trung bình theo bộ phận”. Bạn sẽ có được một biểu đồ thanh đơn giản mà không cần tốn nhiều công sức:
Một biểu đồ đơn giản do ChatGPT tạo ra hiển thị mức lương trung bình theo bộ phận.
Bạn có thể theo dõi bằng cách xem xét phân phối hợp đồng ở một bộ phận nhất định. (Lời nhắc: “Tạo biểu đồ hình tròn thể hiện sự phân bổ hợp đồng trong bộ phận nhân sự.”)
Biểu đồ hình tròn do ChatGPT tạo dựa trên tập dữ liệu mẫu hiển thị phân bổ loại hợp đồng theo bộ phận.
Bạn cũng có thể có được cái nhìn sâu sắc nhanh chóng về mức lương trung bình theo trình độ học vấn. (Lời nhắc: “Tạo một ô biểu thị mức lương theo trình độ học vấn.”)
Biểu đồ hình hộp do ChatGPT tạo dựa trên tập dữ liệu mẫu hiển thị mức lương theo trình độ học vấn tại một công ty hư cấu.
Nếu bạn không chắc chắn loại trực quan nào sẽ hữu ích nhất, bạn có thể hỏi ChatGPT để được tư vấn. (Gợi ý: Tôi muốn trực quan hóa việc phân bổ lương theo điểm hiệu suất. Loại biểu đồ hoặc hình ảnh nào sẽ phù hợp nhất cho việc đó?”) Với tập dữ liệu mẫu của chúng tôi, bạn có thể phân tích chi tiết hơn và so sánh mức lương của nam và nữ theo hợp đồng 100% cho mỗi cấp thâm niên. Điều này sẽ giúp bạn hiểu được trạng thái trả lương công bằng trong tổ chức của bạn. (Lời nhắc: “Tạo một bảng hiển thị mức lương trung bình theo giới tính và thâm niên cho nhân viên theo hợp đồng 100%. Bao gồm một cột có phần trăm chênh lệch giữa các giới tính.”)
Bảng tóm tắt do ChatGPT tạo hiển thị mức lương theo giới tính và cấp bậc công việc trong một công ty hư cấu.

Bước 4: Giải thích kết quả và nhận thêm khuyến nghị

Bảng trên cho thấy phụ nữ kiếm được ít tiền hơn ở tất cả các cấp ngoại trừ cấp Giám đốc. Trong phân tích của mình, bạn có thể muốn đi sâu vào chi tiết – Có sự khác biệt nào về hiệu suất, trình độ học vấn hoặc nhiệm kỳ có thể giải thích sự chênh lệch này không? Sau đó, bạn có thể bắt đầu thực hiện các thay đổi để khắc phục sự khác biệt về lương trong tổ chức của mình. Như bạn có thể thấy, ChatGPT có thể hữu ích trong việc thu thập thông tin chi tiết nhanh chóng về dữ liệu người dùng của bạn. Điều đó giúp bạn hiểu rõ về những gì bạn cần tập trung vào trong phân tích sâu hơn. Nếu không chắc mình có thể làm gì với dữ liệu của mình, bạn có thể hỏi ChatGPT để có ý tưởng. (Lời nhắc: “Có bất kỳ phân tích cụ thể nào mà bạn khuyên bạn nên thực hiện trên tập dữ liệu này không?”)
Đề xuất do ChatGPT tạo để phân tích dữ liệu sâu hơn trên tập dữ liệu mẫu.

Bài học chính

Học máy và AI đang đóng một vai trò quan trọng trong việc biến nhân sự thành lực lượng đưa ra chiến lược và ra quyết định dựa trên dữ liệu. ChatGPT cung cấp cho các chuyên gia nhân sự một công cụ dễ sử dụng để hiểu và sử dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu phân tích con người. Với những hiểu biết sâu sắc do ChatGPT tổng hợp, bộ phận nhân sự có thể truy cập thông tin chi tiết hơn một cách hiệu quả, tập trung vào các số liệu phù hợp cũng như tổ chức và biện minh cho các sáng kiến ​​mới. Điều này làm cho bộ phận nhân sự phù hợp hơn trong việc đạt được các mục tiêu kinh doanh và thúc đẩy thành công cho tổ chức.  

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