AI trong Tuyển dụng: Quản lý rủi ro để áp dụng thành công

AI trong tuyển dụng đã trở thành một trong những công dụng chính của trí tuệ nhân tạo trong các phương pháp quản lý nhân sự. Cứ 4 công ty thì có 3 doanh nghiệp sử dụng AI trong quy trình tuyển dụng ở mức nào đó. Với sự gia tăng của AI tạo sinh (generative AI), con số này có xu hướng gia tăng.

Các quy định mới như EU AI Act và New York AI Bias law, đã thu hút sự chú ý đến các rủi ro của AI đối với nguồn nhân lực. Các tổ chức phải áp dụng các giải pháp AI một cách có hệ thống để thu được những lợi ích đầy đủ từ chúng.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một Framework rủi ro AI có thể được sử dụng để đánh giá tính đáng tin cậy của công nghệ AI, đặc biệt là áp dụng framework này vào quá trình tuyển dụng.

Thực trạng của AI trong tuyển dụng

Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) đã tiên phong trong việc sử dụng AI trong tuyển dụng nhấn mạnh vào việc nâng cao chất lượng và hiệu quả của các phương pháp tuyển dụng.

Với sự xuất hiện của generative AI, vai trò của AI trong tuyển dụng đã mở rộng đáng kể. Hình thức tiên tiến này của AI không chỉ tập trung vào việc tối ưu hóa quy trình mà còn nhằm mục tiêu tạo ra mức độ cá nhân hóa cao hơn, thông qua các thông tin phân tích dự đoán nâng cao để xem xét tiềm năng thành công của ứng viên và giảm thiểu sự thiên vị trong quyết định tuyển dụng.

Các tổ chức như Electrolux, Cigna và Kuehne and Nagel đã cho thấy những lợi ích đáng kể về năng suất, chất lượng sản phẩm và tác động đến nguồn nhân lực thông qua việc áp dụng generative AI.

Các doanh nghiệp có thể áp dụng generative AI trong nhiều giai đoạn khác nhau của quy trình tuyển dụng:

Bước Tuyển dụng	Ví dụ về ứng dụng Gen AI
Sourcing (Tìm kiếm ứng viên)	– Viết hồ sơ công việc và quảng cáo công việc nhắm vào đối tượng cụ thể – Cá nhân hóa quảng cáo công việc để nhấn mạnh các yêu cầu cụ thể của tổ chức – Loại bỏ sự thiên vị trong hồ sơ và sử dụng ngôn từ không phân biệt giới tính.
Screening (Sàng lọc ứng viên)	– Sử dụng phân tích dữ liệu để xem ứng viên nào phù hợp với yêu cầu công việc – Sàng lọc bước đầu bằng cách sử dụng cuộc phỏng vấn không đồng bộ tương tác.
Interviews (Phỏng vấn)	– Chuẩn bị các câu hỏi phỏng vấn phù hợp dựa trên yêu cầu công việc và hồ sơ ứng viên – Tạo ra các bài tập thực hành cho ứng viên liên quan đến việc kiểm tra các kỹ năng cụ thể – Phỏng vấn ứng viên và đánh điểm dựa trên AI.

Tuy nhiên, việc sử dụng generative AI trong tuyển dụng đi kèm với đến các rủi ro, và nhiều trường hợp sử dụng AI thiếu trách nhiệm đã làm cho các chuyên gia nhân sự do dự trong việc thử nghiệm. Rủi ro liên quan đến quyền riêng tư, thiên vị và sự tin tưởng của ứng viên đã đặt ra câu hỏi về đạo đức sử dụng GenAI cho mục đích tuyển dụng.

Nhiều chuyên gia nhân sự cho rằng họ không chắc chắn về cách thức áp dụng AI, gây ra lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Nghiên cứu của chúng tôi tại AIHR cho thấy nhiều chuyên gia nhân sự có cảm giác do dự, cần phải học cách bắt đầu sử dụng AI hoặc cách đánh giá việc sử dụng an toàn các hệ thống AI.

Sử dụng framework rủi ro AI để áp dụng AI trong tuyển dụng

Các tổ chức muốn áp dụng AI trong tuyển dụng và các lĩnh vực nhân sự khác cần phải áp dụng một phương pháp có hệ thống. Điều này sẽ giúp họ giải quyết các vấn đề về đạo đức và pháp lý, cũng như nâng cao hiệu quả chiến lược và hoạt động của các sáng kiến AI trong nguồn nhân lực.

Framework dưới đây, từ Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia và Diễn đàn Kinh tế Thế giới, nhấn mạnh các tiêu chí và câu hỏi quan trọng có thể được sử dụng để đánh giá tính đáng tin cậy của các hệ thống AI.

Mức độ rủi ro của AI

Sử dụng những câu hỏi này, các tổ chức có thể xác định mức độ rủi ro liên quan đến việc triển khai:

• Rủi ro chấp nhận được là các trường hợp mà rủi ro đã được biết đến và các biện pháp kiểm soát đã được thiết lập để giảm thiểu chúng. Ví dụ, đã có các biện pháp kiểm soát để giảm thiểu thiên vị lựa chọn trong quá trình tìm kiếm thông tin về biến số dân số.
• Yêu cầu giảm thiểu nhấn mạnh các trường hợp mà cần phải thử các biện pháp kiểm soát trước khi chính thức áp dụng. Ví dụ, cần thử một quy trình đánh giá các quyết định của AI trong một khoảng thời gian để xử lý các yêu cầu công việc quan trọng.
• Rủi ro không chấp nhận được đề cập đến các trường hợp mà, bất kể các biện pháp kiểm soát, tác hại có thể sẽ vượt quá lợi ích. Ví dụ, khi AI mắc lỗi trong các khuyến nghị và dự đoán của nó.

Quan trọng hơn, những đặc điểm này liên quan chặt chẽ đến nhau, và khi đánh giá rủi ro AI, chúng phải được xem xét trong bối cảnh có tác động đến nhau. Tổ chức sẽ phải đánh đổi để đảm bảo việc áp dụng có trách nhiệm và quản lý hiệu quả rủi ro khi sử dụng AI trong các hoạt động tuyển dụng của họ.

Đưa mô hình vào thực tế

Công ty giả định, 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 công nghệ GenAI mới vào quy trình tuyển dụng của mình để đạt được những lợi ích sau đây:

• Chủ động tìm kiếm các nhân lực quan trọng, chẳng hạn như kỹ sư.
• Tiến hành phỏng vấn với các vị trí tuyển dụng lượng lớn như chăm sóc khách hàng.
• Cải thiện phân tích dự đoán để hiểu rõ tiêu chí thành công của các nhà tư vấn triển khai tiềm năng.

Sử dụng framework trên, TX Energy đánh giá mức độ rủi ro và tính đáng tin cậy của giải pháp như sau:

Tiêu chí	Đánh giá của TX Energy	Phản hồi	Mức độ rủi ro
Độ tin cậy và tính xác thực	Trong quá trình sàng lọc, hệ thống AI có sàng lọc ứng viên dựa trên yêu cầu công việc cụ thể một cách chính xác, hay các tiêu chí không liên quan đang ảnh hưởng đến quyết định sàng lọc?	Hệ thống có các biện pháp kiểm soát đã thiết lập để chọn một mẫu ứng viên cần bị loại bỏ và báo cáo về tiêu chí để loại trừ ứng viên.	Rủi ro chấp nhận được
An toàn	Trong quá trình tuyển dụng, AI có vô tình dẫn đến hạn chế cơ hội của một số nhóm thiểu số trong việc có việc làm không?	Hệ thống cung cấp cho quản lý tuyển dụng một dashboard theo dõi đa dạng nhân khẩu học trong nguồn nhân lực để xác định xu hướng.	Rủi ro chấp nhận được
Bảo mật và độ bền	Trong quá trình quản lý hồ sơ, dữ liệu có được bảo mật theo chính sách quản lý đã thiết lập?	Hệ thống được bảo mật và tuân thủ các giao thức và khung bảo mật dữ liệu khác nhau.	Rủi ro chấp nhận được
Trách nhiệm và minh bạch	Mức độ minh bạch của tương tác với AI trong trải nghiệm ứng viên là bao nhiêu?	Hệ thống không tự động thông báo cho ứng viên rằng các tương tác đó là dựa trên AI. Yêu cầu giảm thiểu trong việc giao tiếp với ứng viên.	Yêu cầu giảm thiểu
Khả năng giải thích	Các khuyến nghị dựa trên AI trong quá trình sàng lọc và phỏng vấn có đáp ứng kỳ vọng trong quá trình kiểm soát chất lượng không?	Hệ thống báo cáo về quyết định tuyển dụng, nhưng cần phải có một quy trình chất lượng để nghiệm thu kết quả mỗi quý.	Yêu cầu giảm thiểu
Nâng cao 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 thiết lập, và cách AI có thể giao tiếp được đánh giá một cách nhất quán thông qua phân tích tâm trạng.	Rủi ro chấp nhận được
Công bằng	AI có phân biệt đối xử đối với một nhóm cụ thể trong quá trình sàng lọc và lựa chọn không?	Có báo cáo ngoại lệ để theo dõi quyết định tuyển dụng theo các tiêu chí chính như nhân khẩu học.	Rủi ro chấp nhận được

Sau những phân tích kỹ lưỡng này, TX Energy đã quyết định áp dụng giải pháp AI, khởi động một chương trình thử nghiệm trong vòng 3 tháng. Giai đoạn ban đầu này sẽ kiểm tra các biện pháp kiểm soát đã được trình bày trước đó, nhằm giảm thiểu hiệu quả các rủi ro đã được xác định.

Phương pháp chiến lược này đảm bảo rằng các thách thức tiềm năng được giải quyết trong một môi trường kiểm soát, mở đường cho một quá trình chuyển đổi suôn sẻ sang triển khai quy mô lớn sau khi hoàn thành chương trình thử nghiệm một cách thành công.

Lời kết

Chúng ta vẫn chỉ ở bước đầu cuộc cách mạng AI trong ngành nhân sự. Khi các tổ chức áp dụng AI rộng rãi hơn trong tuyển dụng và các lĩnh vực khác, họ phải có một nền tảng vững chắc để đánh giá tính đáng tin cậy của các hệ thống AI và sử dụng chúng một cách đúng đắn.

AI mang đến cơ hội đáng kể cho các chuyên gia nhân sự, nhưng quan trọng là cân nhắc cân nhắc lợi ích với một phương pháp áp dụng có trách nhiệm, xem xét các rủi ro liên quan đến các công nghệ này và giúp các tổ chức đưa ra quyết định thông minh về việc sử dụng chúng.

 

Nguồn dịch: AIHR