Phân tích Ngành, Tăng trưởng bền vững

Cách ứng dụng AI trong phân tích nhân sự cho HR

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực Nhân sự (HR) hiện đã trở thành chuẩn mực. Thực tế, 60% các giám đốc cấp cao và người ra quyết định trong lĩnh vực nhân sự tin rằng trong vòng năm năm tới, phòng nhân sự của họ sẽ tích hợp nhiều hơn AI và tự động hóa vào các chức năng và quy trình, nhằm nâng cao hiệu quả công việc và hỗ trợ năng lực cạnh tranh cũng như thành công của tổ chức.

Để giúp bạn hiểu rõ hơn về cách sử dụng AI trong phân tích nhân sự, bài viết này sẽ trình bày lý do tại sao AI lại quan trọng, cách áp dụng AI vào chức năng nhân sự của tổ chức bạn, cùng với các ví dụ thực tế từ các công ty đang triển khai AI trong phân tích nhân sự để bạn có thể tham khảo và áp dụng.

AI trong phân tích nhân sự: Vai trò và tác động của phòng nhân sự

AI đang thay đổi cách phân tích dữ liệu nhân sự bằng cách cải thiện quá trình thu thập, xử lý và ra quyết định, từ đó đơn giản hóa các quy trình HR, giúp bộ phận nhân sự làm việc nhanh hơn và thông minh hơn.

Dưới đây là một số cách AI tác động đến phân tích nhân sự:

Tuyển dụng và tuyển chọn

Các công cụ AI giúp nhà tuyển dụng tiết kiệm đáng kể thời gian. Hệ thống theo dõi ứng viên (ATS) dựa trên AI có thể quét và đánh giá hồ sơ, thư xin việc một cách nhanh chóng và khách quan, dựa trên kỹ năng và trình độ. AI cũng hỗ trợ chatbot để sắp xếp lịch phỏng vấn, cập nhật trạng thái cho ứng viên, và phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán hiệu suất của ứng viên.

Trải nghiệm nhân viên

AI đang thay đổi cách nhân viên tương tác với phòng nhân sự thông qua việc đơn giản hóa việc truy cập các dịch vụ. Chatbot hỗ trợ quy trình onboarding, trả lời câu hỏi thường gặp và cung cấp thông tin về chính sách, phúc lợi ngay lập tức. Công cụ AI cũng có thể phân tích phản hồi của nhân viên để chỉ ra các lĩnh vực cần cải thiện.

Đào tạo và phát triển

AI trong phân tích nhân sự có thể thay đổi cách tổ chức đào tạo và phát triển nhân viên. Nó sử dụng dữ liệu về kỹ năng và mục tiêu nghề nghiệp của nhân viên để đề xuất các chương trình đào tạo phù hợp, đồng thời hỗ trợ xây dựng kế hoạch phát triển cá nhân. Các nền tảng học tập có tích hợp AI còn có khả năng tùy chỉnh nội dung đào tạo phù hợp với từng cấp độ kỹ năng và phong cách học tập khác nhau.

Dự đoán tỷ lệ nghỉ việc và duy trì nhân sự

Các công ty ứng dụng AI trong HR có thể phân tích tỷ lệ nghỉ việc và dữ liệu về kế hoạch giữ chân nhân viên để hiểu rõ hơn lý do khiến họ rời bỏ tổ chức. AI còn có khả năng dự đoán các khu vực hoặc bộ phận có nguy cơ nghỉ việc cao, từ đó giúp HR điều chỉnh chiến lược tuyển dụng, đào tạo và duy trì nhân tài một cách hiệu quả hơn.

Nâng cao và đào tạo lại kỹ năng

AI giúp phát hiện các khoảng trống kỹ năng và chỉ ra nơi nhân viên cần được đào tạo thêm để đáp ứng các vai trò trong tương lai. Nó cũng xác định những nhân viên đã sẵn sàng để đảm nhiệm các vai trò mới. Thông qua các chương trình đào tạo cá nhân hóa dựa trên AI, tổ chức có thể đáp ứng nhu cầu kỹ năng và hỗ trợ nhân viên phát triển sự nghiệp.

Các từ viết tắt cần biết khi ứng dụng AI trong phân tích nhân sự

Trước khi đi sâu hơn vào chủ đề, hãy cùng làm quen với một số thuật ngữ, từ viết tắt phổ biến liên quan đến AI, ý nghĩa của chúng và cách chúng được sử dụng:

  • AI (Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence): Công nghệ máy tính và máy móc được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ bằng cách mô phỏng khả năng học hỏi, ra quyết định và giải quyết vấn đề của con người.
  • Thuật toán (Algorithm): Tập hợp các hướng dẫn rõ ràng, theo từng bước để máy tính thực hiện một nhiệm vụ cụ thể hoặc giải quyết một vấn đề nhất định.
  • Machine Learning (ML – Học máy): Một nhánh của AI sử dụng thuật toán để học hỏi từ dữ liệu. ML phát hiện các mẫu (patterns) và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đã học.
  • Generative AI (GenAI – AI tạo sinh): Loại AI sử dụng các thuật toán phức tạp và mô hình học máy để tạo ra nội dung (chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video) dựa trên đầu vào của người dùng (được gọi là “prompt”).
  • Natural Language Processing (NLP – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên): Công nghệ kết hợp giữa khoa học máy tính, ngôn ngữ học và học máy để giúp máy tính hiểu và sử dụng ngôn ngữ của con người.
  • Chatbot: Một chương trình sử dụng NLP và ML để hiểu và phản hồi các truy vấn của người dùng. Chatbot mô phỏng cuộc trò chuyện của con người và giao tiếp thông qua văn bản hoặc giọng nói.

Tại sao phân tích nhân sự lại quan trọng trong lĩnh vực Nhân sự

Phân tích nhân sự (HR analytics) sử dụng dữ liệu và thống kê để phân tích và hiểu rõ các xu hướng nhân sự, từ đó giúp bộ phận HR cải thiện quá trình ra quyết định. Ví dụ, theo dõi các chỉ số phù hợp có thể giúp đánh giá hiệu quả chương trình đào tạo, nâng cao quy trình tuyển dụng hoặc giải quyết các vấn đề liên quan đến đa dạng, công bằng, hòa nhập và thuộc về (DEIB).

Một số lợi ích chính của phân tích nhân sự:

  • Hiểu rõ hơn về mức độ gắn kết và giữ chân nhân viên
  • Ra quyết định dựa trên bằng chứng
  • Dự đoán các nhu cầu trong tương lai
  • Đánh giá các sáng kiến HR
  • Cải thiện tuyển dụng, đào tạo và hiệu suất
  • Phân bổ nguồn lực hiệu quả
  • Chiến lược HR có mục tiêu rõ ràng

Ví dụ thực tế về AI trong phân tích nhân sự

Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu về cách các công ty đang ứng dụng AI thành công trong phân tích nhân sự:

IBM

IBM đã triển khai AI để chuyển đổi chiến lược nhân sự của mình. Theo Giám đốc Nhân sự Nickle LaMoreaux, công ty đang ứng dụng AI vào ba nhóm chính: đề xuất, trợ lý và đại diện. Điều này có nghĩa là AI đưa ra các gợi ý về lộ trình học tập và ngân sách, chatbot trả lời các câu hỏi về nhân sự, và các công cụ tự động hỗ trợ trong các công việc như quản lý thăng chức.

PepsiCo

Công cụ tuyển dụng dựa trên AI của PepsiCo, Hired Score, quét hồ sơ ứng viên từ hệ thống theo dõi ứng viên (ATS), hệ thống quản lý quan hệ ứng viên và hệ thống thông tin nhân sự HRIS để tạo danh sách những ứng viên phù hợp. Công cụ này sau đó xếp hạng họ dựa trên mức độ phù hợp với công việc và cung cấp thông tin giúp cải thiện quyết định tuyển dụng. Các nhà tuyển dụng cũng có thể truy cập trung tâm dữ liệu để tìm thêm thông tin liên quan, chẳng hạn như các vai trò tương tự trước đây.

Walmart

Walmart triển khai ứng dụng My Assistant trên máy tính và thiết bị di động được hỗ trợ bởi GenAI để trả lời câu hỏi và hỗ trợ các tác vụ như soạn thảo tài liệu, giúp nhân viên tại văn phòng tập trung vào công việc chính. Ứng dụng này cũng là một phần của Walmart’s Me@Campus, cho phép nhân viên quản lý nghề nghiệp, đào tạo, hỗ trợ tài chính, đặt phòng họp và nhiều hơn nữa.

Unilever

Hoạt động tại 190 quốc gia và xử lý khoảng 1,8 triệu đơn xin việc mỗi năm, Unilever đã áp dụng nền tảng tuyển dụng trực tuyến dựa trên AI để xử lý khối lượng lớn này. Họ cũng sử dụng AI để đánh giá ứng viên thông qua trò chơi và phỏng vấn video, tiết kiệm khoảng 70.000 giờ làm việc của HR nhờ tự động hóa quá trình sàng lọc.

Cách sử dụng AI trong phân tích nhân sự

Bước 1: Đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu

Cân nhắc các yếu tố đạo đức như quyền riêng tư, tuân thủ quy định và biện pháp bảo mật. Thu thập sự đồng ý, chỉ lấy dữ liệu cần thiết, mã hóa thông tin nhạy cảm và lưu trữ dữ liệu an toàn. Sử dụng prompt AI để xác định loại dữ liệu nên thu thập.

Ví dụ: Nếu bạn muốn giảm tỷ lệ nghỉ việc, prompt bạn có thể dùng là: “Ngoài lương và thời gian làm việc, còn loại dữ liệu nào hữu ích để dự đoán nhân viên nghỉ việc không?” Công cụ AI sẽ gợi ý các yếu tố và thông tin giúp xây dựng bộ dữ liệu mạnh mẽ hơn.

Bước 2: Đào tạo đội ngũ HR về cách sử dụng AI

Cung cấp chương trình đào tạo toàn diện để giúp HR sử dụng AI một cách hiệu quả, hợp pháp và đạo đức. Cần có các buổi thực hành giúp họ hiểu cách AI hoạt động, khả năng và giới hạn của nó, cách đọc kết quả và khi nào nên can thiệp bằng yếu tố con người.

Lưu ý rằng AI chỉ hỗ trợ ra quyết định, không thay thế con người. Ví dụ, nhà tuyển dụng vẫn nên đánh giá ứng viên sau khi nhận gợi ý từ AI, vì AI có thể bỏ lỡ yếu tố phù hợp văn hóa nhóm.

Bước 3: Dùng AI để hỗ trợ, không thay thế con người

AI phản ánh dữ liệu được đào tạo và không có khả năng đồng cảm. Vì vậy, hãy sử dụng AI để tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả, nhưng trách nhiệm đổi mới và quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người.

Ví dụ: AI có thể gợi ý ứng viên dựa trên lịch sử tuyển dụng, nhưng quản lý tuyển dụng nên đánh giá mức độ phù hợp theo yếu tố con người.

Bước 4: Sử dụng AI để cải tiến liên tục

Đánh giá các quy trình hiện tại để xác định tiềm năng cải tiến bằng AI. AI có thể tự động hóa tác vụ, phân tích chỉ số và hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu.

Ví dụ: Nếu bạn mất ứng viên giỏi, hãy dùng AI để phân tích tỉ lệ rớt ứng viên và tìm điểm chung. Dựa vào đó, điều chỉnh quy trình tuyển dụng và theo dõi tính chính xác của các dự đoán AI để cải thiện theo thời gian.

Bước 5: Theo dõi và giảm thiểu sự thiên vị của AI

AI cần được huấn luyện trên bộ dữ liệu đa dạng và có hướng dẫn đạo đức để tránh thiên vị. Thường xuyên kiểm tra dữ liệu và thuật toán để phát hiện và điều chỉnh sự thiên lệch.

Tạo cơ chế phản hồi để nhà tuyển dụng có thể báo cáo các gợi ý AI gây nghi ngờ. Điều này giúp hệ thống luôn phù hợp với văn hóa và giá trị doanh nghiệp.

Generative AI trong phân tích nhân sự

Generative AI có thể sử dụng dữ liệu hiện có để cách mạng hóa phân tích nhân sự bằng cách tạo ra nội dung mới, phát hiện các mô hình và cung cấp những hiểu biết sâu sắc. Dưới đây là một số ví dụ về khả năng của GenAI trong lĩnh vực này:

  • Tóm tắt hồ sơ ứng viên
  • Tạo báo cáo từ các prompt đơn giản
  • Tổng hợp phản hồi của nhân viên
  • Soạn thảo email tuyển dụng
  • Xác định lãnh đạo tiềm năng thông qua so sánh đặc điểm
  • Mô phỏng các kịch bản tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại

Tương lai của AI trong phân tích nhân sự

Trong thời gian tới, AI sẽ tiếp tục định hình lĩnh vực nhân sự thông qua tự động hóa sâu hơn và các công cụ hỗ trợ tiên tiến hơn. Một số xu hướng sắp tới trong AI và phân tích nhân sự bao gồm:

Tăng cường tự động hóa quy trình nhân sự

AI sẽ xử lý nhiều tác vụ hành chính hơn nhờ các robot phần mềm có thể tương tác với hệ thống số để nhập và trích xuất dữ liệu, gửi biểu mẫu và chuyển tệp. Các chatbot và trợ lý ảo ngày càng tinh vi cũng sẽ hỗ trợ nhân viên ngay lập tức với trải nghiệm cá nhân hóa hơn.

Các sáng kiến AI thúc đẩy DEIB

AI có thể giúp loại bỏ thiên vị trong tuyển dụng nhờ các hệ thống tiên tiến có khả năng phát hiện và loại bỏ ngôn ngữ thiên lệch trong tài liệu tuyển dụng như mô tả công việc. Nó cũng hỗ trợ xây dựng bộ dữ liệu không thiên vị và duy trì sự công bằng và minh bạch trong thuật toán.

Phân tích dự đoán trong HR

Các thuật toán nâng cao và khả năng phân tích dữ liệu nhân sự theo thời gian thực sẽ cho phép ra quyết định và xây dựng chiến lược nhân sự chính xác hơn trong các lĩnh vực như lập kế hoạch nhân sự, kế nhiệm, tuyển dụng và quản lý nhân tài.

Công cụ AI hỗ trợ sức khỏe tinh thần và phúc lợi

Sẽ có nhiều hệ thống hỗ trợ cá nhân hóa cho nhân viên hơn, với khả năng tích hợp dữ liệu từ giao tiếp tại nơi làm việc, nền tảng sức khỏe và cả thiết bị đeo để đưa ra khuyến nghị phù hợp cho giải pháp chăm sóc sức khỏe tinh thần.

Tích hợp sâu với nền tảng nhân sự

Khi các tính năng hỗ trợ AI tiếp tục phát triển, bạn có thể kỳ vọng vào sự tích hợp sâu hơn với các phần mềm nhân sự. Điều này giúp tinh gọn quy trình, hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu và tăng cường sự gắn kết của nhân viên.

Tóm lại

AI đang tạo ra ảnh hưởng sâu rộng trong phân tích nhân sự bằng cách cung cấp cho chuyên gia HR những phương pháp chiến lược hơn để sử dụng dữ liệu. Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu này sẽ giúp bạn cải tiến quy trình, từ đó mang lại dịch vụ chất lượng cao hơn cho nhân viên và tổ chức.

Việc áp dụng AI trong phân tích nhân sự đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng, minh bạch và tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và pháp lý. Các chuyên gia nhân sự cần chấp nhận AI và học cách ứng dụng nó một cách hiệu quả, đồng thời duy trì các yếu tố không thể thay thế của con người như phán đoán, đóng góp và tương tác.

Nguồn dịch AIHR

 

Post Views: 10