152
ỨNG DỤNG BIG DATA (DỮ LIỆU LỚN) VÀ AI (ARTIFICIAL
INTELLIGENCE - TRÍ TUỆ NHÂN TẠO) TRONG TỰ ĐỘNG HOÁ TUYỂN
DỤNG NHÂN SỰ
ThS. Huỳnh Trị An
Khoa Marketing
Tóm tắt
Tự động hoá là một trong những vấn đề quan trọng của cuộc Cách mạng công
nghiệp 4.0 nhằm giảm bớt chi phí, tối đa hoá hiệu suất cũng như đẩy nhanh tiến độ
hoàn thành công việc. Ngoài việc áp dụng trong sản xuất, tự động hoá còn được áp
dụng trong quản lý tài chính, bán hàng, marketing, nhân sự,... và đặc biệt là trong
công tác tuyển dụng. Nhiều tổ chức đã áp dụng (dữ liệu lớn) và AI (Artificial
Intelligence - trí tuệ nhân tạo) vào tự động hoá tuyển dụng nhân sự để rút ngắn thời
gian và nâng cao hiệu quả quá trình tuyển dụng. Bài viết trình bày một số vấn đề về
ứng dụng Big Data và AI trong tự động hoá tuyển dụng nhân sự gồm khái niệm, các
cách thức ứng dụng Big Data và AI trong tự động hoá tuyển dụng trong hiện tại và
tương lai và giới thiệu một số trường hợp điển hình ứng dụng Big Data và AI trong tự
động hoá tuyển dụng tại Việt Nam.
Từ khoá: Big Data, dữ liệu lớn, AI (Artificial Intelligence), trí tuệ nhân tạo, tự
động hoá tuyển dụng
1. Giới thiệu về Big Data, AI và tự động hoá tuyển dụng
1.1. Khái niệm Big Data
Big Data (Dữ liệu lớn) là thuật ngữ để chỉ việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn
và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn
bao gồm phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận,
trực quan, truy vấn và tính riêng tư.
Hiểu đơn giản, có 100 người truy cập vào một trang web tuyển dụng. Các hoạt
động của họ trên website đó như tạo hồ sơ xin việc, tìm kiếm công việc phù hợp,... sẽ
được lưu trữ dưới dạng các dữ liệu (data) có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Tuy nhiên, nếu
có hơn 1 triệu người cùng truy cập vào trang web ấy, thì đó được gọi là Big Data.
Với một khối lượng dữ liệu khổng lồ mang trong mình hàng tấn không tin quý
giá, nếu nhà tuyển dụng trích xuất, thu thập và phân tích dữ liệu có được trong Big
153
Data cung cấp rất nhiều thông tin có giá trị để tìm kiếm, lựa chọn các ứng viên phù
hợp nhất.
154
1.2. Khái niệm AI (Artificial Intelligence)
AI (Artificial Intelligence) được dịch là trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân
tạo. Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh của máy do con người tạo ra. Đó là trí thông
minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên được con
người thể hiện. Thông thường, thuật ngữ trí tuệ nhân tạo thường được sử dụng để mô
tả các máy móc (hoặc máy tính) bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người
liên kết với tâm trí con người, như "học tập" và "giải quyết vấn đề". Sự thành công của
AI - trí tuệ nhân tạo dựa vào nhiều yếu tố: tăng khả năng tính toán của máy tính, tập
trung giải quyết các bài toán con cụ thể, xây dựng các mối quan hệ giữa và các lĩnh
vực khác giải quyết các bài toán tương tự, và một sự chuyển giao mới của các nhà
nghiên cứu cho các phương pháp toán học vững chắc và chuẩn khoa học chính xác.
1.3. Tự động hoá tuyển dụng
Tự động hoá tuyển dụng là việc áp dụng công nghệ dựa trên Big Data và AI để
tự động thực hiện các công tác hằng ngày của nhà tuyển dụng như đăng tuyển, lọc hồ
sơ, gọi điện phỏng vấn, làm bài kiểm tra, chấm điểm phù hợp,... nhằm giúp nhà tuyển
dụng tiết kiệm thời gian, chi phí, dễ dàng tìm được ứng viên phù hợp và giúp nhà
tuyển dụng đưa ra quyết định chính xác hơn.
Ví dụ: Unilever là một công ty đa quốc gia, hoạt động trên 190 nước. Hằng năm
họ phải xử lý hơn 1,8 triệu đơn xin việc để tuyển dụng hơn 30.000 nhân viên. Một con
số thật sự khủng khiếp đối với bất kỳ nhà tuyển dụng nào. Unilever đã hợp tác với
công ty Pymetrics, một chuyên gia trong lĩnh vực tuyển dụng bằng AI, để tạo ra một
nền tảng trực tuyến mà ở đó các ứng viên khi nộp hồ sơ sẽ phải tham gia các trò chơi,
trả lời các câu hỏi trắc nghiệm và phỏng vấn video trực tuyến một cách hoàn toàn tự
động. Kết quả thu là khoảng 70.000 giờ phỏng vấn và xử lý hồ sơ ứng viên đã được cắt
giảm nhờ vào hệ thống tự động này.
1.4. Lợi ích của tự động hoá tuyển dụng
Tuyển dụng là một hoạt động trong công tác quản trị nhân sự gây tốn kém rất
nhiều chi phí của tổ chức. Việc tuyển dụng đúng người, đúng việc ngày nay thật sự
không dễ dàng, đặc biệt với những tổ chức có nhu cầu tuyển dụng lớn và thường
xuyên. Theo Hiệp hội Quản lý Nhân sự & Tài nguyên Thế giới: "Chi phí trung bình
cho mỗi lần tuyển dụng nhân sự mới là 4.425 USD và thời gian trung bình cần thiết để
tuyển dụng cho một vị trí là 36 ngày". Báo cáo cũng cho biết rằng chi phí tìm kiếm và
tuyển dụng nhân viên mới thay thế có thể lên tới 50% hoặc 60% mức lương hàng năm
của nhân viên cũ. Theo thống kê ở Mỹ, tỷ lệ hao hụt nhân sự thường vào khoảng 5%
mỗi tháng. Để một ứng viên có thể làm việc thuần thục, thời gian đào tạo phải mất từ
155
4-6 tuần. Chi phí cho sự tiêu hao, tuyển dụng, đào tạo nhân sự thay thế vào khoảng
1.500 USD/một người.
Chính vì vậy, các tổ chức đều muốn giảm chi phí tuyển dụng. Nhiều tổ chức sử
dụng các trang web tuyển dụng miễn phí, giá rẻ hoặc các nền tảng mạng xã hội như
Facebook. Nhưng có một thực tế, các nền tảng này giúp tổ chức có được rất nhiều hồ
sơ ứng viên nhưng hồ sơ phù hợp lại cực kỳ thấp và phải mất rất nhiều thời gian để sàn
lọc và các kênh này chỉ tuyển dụng được các vị trí thường là hành chính hoặc các công
việc có tính chất lặp đi lặp lại.
Ngược lại, các kênh tuyển dụng chất lượng với chi phí cao hơn hoặc những nền
tảng tuyển dụng riêng của tổ chức với chi phí đầu tư lớn lại giúp tổ chức rất nhiều
trong việc sàn lọc hồ sơ, phỏng vấn trực tuyến các ứng viên có điểm phù hợp cao cũng
như hoàn thành các công việc mang tính chất thủ công như gọi điện phỏng vấn, gửi
thông báo kết quả, hẹn thời gian làm việc,...
Tóm lại, việc tự động hoá tuyển dụng sẽ giúp tổ chức đẩy nhanh tốc độ tuyển
dụng thông qua tự động hóa những giai đoạn thủ công, rườm rà, thường tiêu tốn phần
lớn thời gian và công sức của bộ phận nhân sự, ví dụ như chọn ứng viên để phỏng vấn.
Quá trình này thực sự hữu dụng cho các tổ chức đang phải đối mặt với khối lượng lớn
hồ ứng tuyển. Ví dụ như trong ngành dịch vụ bán lẻ, họ áp dụng tự động hóa để sàng
lọc (pre-screen) mọi hồ sơ đầu vào.
Thêm vào đó, đội ngũ tuyển dụng không thể tìm kiếm ứng viên mới mỗi khi có
vị trí trống. Hồ sơ của các ứng viên cũ cũng là một nguồn dữ liệu đáng giá mà các nhà
tuyển dụng nên lưu ý đến. Tự động hóa tuyển dụng có thể trích xuất những thông tin
dữ liệu liên quan góp phần nâng cao đánh giá chất lượng tuyển dụng.
1.5. Các công việc có thể tự động hoá trong tuyển dụng nhân sự
Việc áp dụng Big Data và AI là nhu cầu tất yếu và sẽ là xu hướng tuyển dụng
trong thời gian tới. Big Data giúp huấn luyện AI tuyển dụng, nhằm giúp nhà tuyển
dụng sàng lọc được hồ sơ nào phù hợp một cách tự động và nhanh nhất, cũng như đưa
ra quy trình phỏng vấn và đánh giá năng lực ứng viên. Việc ứng dụng Big Data và AI
sẽ giúp nhà tuyển dụng tự động hoá được hầu hết các khâu trong quá trình tuyển dụng
như:
- Tự động hoá lọc hồ sơ đầu vào dựa theo điểm phù hợp với yêu cầu công việc
- Tự động hoá kiểm tra năng lực ứng viên với bảng câu hỏi trắc nghiệm
- Tự động hoá phỏng vấn trực tiếp với AI
- Tự động hoá thông báo cho ứng viên sau khi hoàn tất các bài phỏng vấn
156
Nhưng việc lựa chọn ứng viên phù hợp nhất cho công việc thì vẫn phải phụ
thuộc vào con người. Nhưng khi áp dụng tự động hoá dự trên Big Data và AI thì việc
ra quyết định cuối cùng cho nhóm ứng viên phù hợp nhất sẽ tương đối dễ dàng hơn.
2. Cách thức ứng dụng Big Data và AI trong tự động hoá tuyển dụng
2.1. Big Data & AI giúp cho nhà tuyển dụng hiểu rõ vị trí công việc cần
tuyển
Điều này nghe thật nghịch lý nhưng lại rất hợp lý, vì nhà tuyển dụng thường suy
nghĩ cảm tính về các yêu cầu công việc cũng như tính cách cá nhân người ứng tuyển
có thể đảm nhiệm tốt yêu cầu công việc, mà không dựa vào dữ liệu thực tế. Công nghệ
Big Data được áp dụng giúp nhà tuyển dụng biết chính xác vị trí cần tuyển, phải tuyển
người như thế nào dựa trên các kết quả thu thập được sau khi xử lý dữ liệu.
Ví dụ: Trong nhiều năm, tại Google, các ứng viên được sàng lọc dựa trên điểm
số SAT (Scholastic Assessment Test - điểm kiểm tra khả năng tư duy logic và phân
tích vấn đề) và điểm trung bình đại học. SAT là bài kiểm tra đánh giá năng lực chuẩn
hóa được sử dụng rộng rãi cho xét tuyển đại học trong hệ thống giáo dục Mỹ. Tuy
nhiên, thực tế đã chứng minh, không phải ai có điểm số cao đều thành công khi làm
việc tại Google. Vì thế từ năm 2007, Google đã tiến hành các cuộc điều tra sâu rộng về
lực lượng lao động tại công ty. Và họ phát hiện ra rằng, những người lao động sáng tạo
nhất và cũng là “những người hạnh phúc nhất” là những người có ý thức mạnh mẽ về
nhiệm vụ công việc và được quyền tự chủ cá nhân. Chính vì điều đó, điểm số SAT đã
không còn được sử dụng tại Google như một tiêu chí tuyển dụng quan trọng.
Hoặc với trường hợp của hãng hàng không JetBlue Airlines. Trước đây, tổ chức
này xác định ngoại hình là yếu tố quan trọng khi tuyển dụng tiếp viên hàng không.
Nhưng sau khi thực hiện một số phân tích dữ liệu khách hàng với Trường Kinh doanh
Wharton, JetBlue phát hiện ra rằng trong mắt khách hàng của họ, việc một tiếp viên
hàng không luôn sẵn lòng giúp đỡ khách hàng thực sự quan trọng hơn là luôn luôn
xinh đẹp và nhẹ nhàng - và thậm chí có thể bù đắp cho những bất lợi về hình thể.
JetBlue Airlines sau đó đã sử dụng thông tin này để thu hẹp phạm vi tìm kiếm ứng
viên và tuyển dụng hiệu quả hơn.
Với hai ví dụ trên cho thấy, việc nhà tuyển dụng hiểu rõ vị trí cần tuyển sẽ mang
lại hiệu quả cao cho tổ chức. Không chỉ giúp chọn được ứng viên phù hợp mà còn cải
thiện hiệu quả công việc cũng như giữ được nhân sự làm việc lâu hơn tại tổ chức.
2.2. Ứng dụng Big Data & AI cho việc lọc hồ sơ ứng viên phù hợp dựa trên
yêu cầu của nhà tuyển dụng