Giáo sư Stanford: Đừng để trí tuệ nhân tạo chọn nhân viên của bạn
Các thuật toán chưa đủ tinh vi để đưa ra các quyết định tuyển dụng chiến lược này.
Giáo sư Stanford: Đừng để trí tuệ nhân tạo chọn nhân viên của bạn
[Ảnh: manop1984 / iStock]
BỞI DYLAN WALSH5 PHÚT ĐỌC
Vào năm 2014, Amazon đã đưa ra một thuật toán tuyển dụng mới để giúp họ tìm được những ứng viên tốt nhất. Một năm tham gia thử nghiệm, công ty đã thấy rằng công cụ này thiên vị với phụ nữ và lặng lẽ đóng cửa chương trình. Khi Reuters phá vỡ câu chuyện vào tháng 10 năm ngoái, John Jersin, người lãnh đạo sản phẩm của LinkedIn Talent Solutions, đã đưa ra suy nghĩ của mình về bối cảnh chung của việc thuê thuật toán: Tôi chắc chắn sẽ không tin bất kỳ hệ thống AI nào ngày hôm nay để tự mình đưa ra quyết định tuyển dụng anh nói. Công nghệ này chưa sẵn sàng.
Ẩn ý trong nhận xét của ông là khái niệm rằng, một ngày nào đó, các hệ thống này sẽ sẵn sàng. Nhưng công việc của Adina Sterling , một giáo sư trợ lý về hành vi tổ chức tại Đại học Kinh doanh Stanford, đặt câu hỏi về sự lạc quan này, liên kết nó với một nhận thức sâu sắc và hiểu lầm sâu sắc về vai trò chiến lược của việc thuê mướn.
Trong một bài báo mới đồng tác giả với Daniel W. Elfenbein của Đại học Washington ở St. Louis và được xuất bản trên tờ Science Science , Sterling nói rõ cách tuyển dụng thông minh không thể tách rời khỏi chiến lược dài hạn của công ty; bà cũng giải thích tại sao ủy thác trách nhiệm thuê máy móc, ít nhất là trong tương lai gần, có khả năng làm suy yếu tiềm năng chiến lược của nó.
Với công nghệ ngày càng bước vào vai trò này, chúng ta đang ở thời điểm mà những câu hỏi về chiến lược cấp cao hơn phải có tầm quan trọng rất lớn, cô nói.
TỪ MONSTER.COM ĐẾN TUYỂN DỤNG THUẬT TOÁN
Việc sử dụng máy móc trong tuyển dụng đã trở nên phổ biến vào khoảng một phần tư thế kỷ trước, khi các nền tảng nghề nghiệp như Monster.com xuất hiện trên web. Các trang web này cho phép các công ty tăng tốc độ và mở rộng quy mô tuyển dụng. Các bài đăng công việc mà một khi có thể đã nhận được 20 ứng viên đã bất ngờ tràn ngập 200 trong vài phút. Phần lớn công việc kể từ đó đã tập trung vào phía tìm nguồn cung ứng này, ông Sterling Sterling nói. Đây là về việc lấp đầy hồ bơi với những ứng viên mà bạn nghĩ rằng bạn cần và tách họ ra khỏi những người bạn không.
Liên quan: 7 cách để hợp lý hóa quy trình tuyển dụng của bạn vào năm 2019
Ngày nay, từ 65% đến 70% tất cả các ứng dụng công việc được chạm vào đầu tiên bằng máy. Sau khi loại bỏ ban đầu, các ứng cử viên phù hợp nhất sau đó, trong hầu hết các trường hợp, được trao lại cho một con người. Và trong khi máy tính đang trở nên tốt hơn trong việc hiểu thông tin, và trong khi sự sẵn có của thông tin đang bùng nổ từ dấu chân trực tuyến của chúng tôi, thì việc lọc tương đối nghiêm ngặt được cung cấp bởi hầu hết các thuật toán tìm nguồn cung ứng tạo ra một vấn đề. Từ đó trở nên khó khăn hơn nhiều để tìm kiếm những tài năng khác thường, vì những ứng cử viên này không phù hợp với một thể loại, theo lời của Sterling Sterling. Hãy xem xét ai đó có nền tảng về hài kịch ngẫu hứng khi xin việc bán hàng: Người quản lý tuyển dụng có thể nhận ra tiềm năng; một máy tính có thể sẽ không.
Đồng thời, việc sử dụng các thuật toán và trí tuệ nhân tạo đang dần mở rộng tầm nhìn của nó từ tìm nguồn cung ứng sang lựa chọn thực tế. Mặc dù không phổ biến rộng rãi, nhưng sự phát triển của thực tiễn này ở quy mô đang trên đường chân trời. Tuy nhiên, việc cung cấp và lựa chọn tìm nguồn cung ứng cho máy móc là một vấn đề cơ bản nếu chúng ta bắt đầu hiểu việc tuyển dụng là chiến lược thực sự, ông Sterling Sterling nói. Vẫn còn rất nhiều điều mà con người làm liên quan đến chiến lược, và các học giả cần phải suy nghĩ về những gì các nhà quản lý chiến lược nên làm trong bối cảnh tuyển dụng.
THUÊ LÀM CHIẾN LƯỢC
Để tuyên bố tuyển dụng là chiến lược, trước tiên, Sterling và Elfenbein xác định ý nghĩa của thuật ngữ này. Một quyết định mang tính chiến lược, họ nói, khi nó đáp ứng bốn tiêu chí:
Không thể đảo ngược : Không thể đảo ngược có nghĩa là một khi quyết định được đưa ra, các bên liên quan cam kết với nhau, các lựa chọn có sẵn cho các đối thủ cạnh tranh sẽ thay đổi không thể thay đổi và một số tùy chọn nhất thiết bị tịch thu trong khi các lựa chọn khác được mở ra.
Sự phụ thuộc lẫn nhau : Điều này ngụ ý rằng lợi ích của một quyết định phụ thuộc vào sự liên kết hoặc bổ sung tương đối với các quyết định khác được đưa ra ở nơi khác trong công ty. Về vấn đề này, sự phụ thuộc lẫn nhau đặt ưu tiên cho việc chia sẻ kiến thức và phối hợp giữa những người ra quyết định.
Cạnh tranh : Cạnh tranh có nghĩa là phản ứng của đối thủ cạnh tranh ảnh hưởng đến giá trị của các lựa chọn thay thế khác nhau. Do đó, những người ra quyết định phải đặt mình vào vị trí của những đối thủ này và dự báo họ có thể phản ứng như thế nào với từng phương án trong nhiều tương lai tưởng tượng.
Học theo sự không chắc chắn : Các công ty giải thích cho sự không chắc chắn vốn có trong tuyển dụng; họ thuê không chỉ để thực hiện một công việc mới, mà còn để học hỏi kiến thức mới và kết nối với những người mới, cộng đồng, khách hàng và nhà cung cấp.
Sau khi thực hiện một loạt các cuộc phỏng vấn với các nhà quản lý tuyển dụng, các chuyên gia về AI và máy học, và các giám đốc điều hành công nghệ nhân sự, Sterling và Elfenbein cho rằng mỗi điều kiện này áp dụng cho việc tuyển dụng, và vì vậy nó nên được coi là chiến lược. Nói cách khác, những thứ mà bạn có thể lập trình hoặc tự động hóa, nói cách khác, những gì máy móc đang làm trong việc tuyển dụng không phải là khía cạnh chiến lược của việc tuyển dụng. Các khía cạnh chiến lược bao gồm việc tham gia vào bốn yếu tố đó, Keith Sterling nói.
Do đó, việc tuyển dụng một cách chiến lược có nghĩa là không chỉ nghĩ về bất kỳ kỹ năng nào của người nộp đơn. Hướng dẫn về vận động viên giỏi nhất của Google, về cách tiếp cận nguồn lực một cách toàn diện và nhất quán và tích hợp nó vào tổ chức. Điều đó cũng có nghĩa là gắn bó với chiến lược vốn nhân lực này trong dài hạn, vì đây là những cam kết không thể đảo ngược mà không phải trả chi phí.
Nói tóm lại, tuyển dụng không phải là tìm kiếm một lần cho ứng viên phù hợp nhất cho một công việc cụ thể, mà là một quá trình gần giống với việc điền vào danh sách. Tuyển dụng đòi hỏi một cái nhìn toàn cầu về công ty và hướng đi của nó trong một thị trường thay đổi. Máy tính không sở hữu một cái nhìn như vậy.
VAI TRÒ CỦA AI
Điều này không có nghĩa là các thuật toán tuyển dụng nên được loại bỏ. Nhưng vai trò của họ trong bất kỳ bộ phận nhân sự nào, Sterling nói, cần phải được bình phương với tính trung tâm chiến lược của việc quyết định ai là công ty sử dụng. Điều này có nghĩa là hai điều.
Đầu tiên, các nhà quản lý tuyển dụng cần xem xét cẩn thận những gì thuộc về các thuật toán họ có. Có rất nhiều bộ lọc mà bất kỳ nhóm ứng viên cụ thể nào đã trải qua mà các nhà quản lý có thể không biết gì về họ, cô nói. Các thuật toán và trong khi các thuật toán hoạt động hiệu quả, chúng thường mất đi sắc thái có thể đã có từ 10 năm trước khi AI không thịnh hành. Hãy xem xét, một lần nữa, các ứng cử viên bán hàng xuất sắc trong ngẫu hứng.
Thứ hai, sau khi xác định liệu các bộ lọc này có cần được điều chỉnh hay không, các nhà quản lý nên suy nghĩ về giá trị cụ thể của thuật toán tuyển dụng của họ. Vâng, nó sắp xếp sơ yếu lý lịch một cách nhanh chóng. Nhưng nó làm gì khác? Và nó không làm gì? Sau đó, họ nên phù hợp với những hiểu biết này để xem xét rộng hơn về công ty và quỹ đạo chiến lược của nó. Làm thế nào một thuật toán mù có thể hỗ trợ hoặc cản trở phong trào này?
Tôi rất thích các nhà quản lý có cảm giác rằng họ phải chịu trách nhiệm cho những gì thuật toán đang làm, ông Sterling Sterling nói. Ít nhất, họ nên hiểu rằng đây là trách nhiệm của họ.
Giáo sư Stanford: Đừng để trí tuệ nhân tạo chọn nhân viên của bạn
[Ảnh: manop1984 / iStock]
BỞI DYLAN WALSH5 PHÚT ĐỌC
Vào năm 2014, Amazon đã đưa ra một thuật toán tuyển dụng mới để giúp họ tìm được những ứng viên tốt nhất. Một năm tham gia thử nghiệm, công ty đã thấy rằng công cụ này thiên vị với phụ nữ và lặng lẽ đóng cửa chương trình. Khi Reuters phá vỡ câu chuyện vào tháng 10 năm ngoái, John Jersin, người lãnh đạo sản phẩm của LinkedIn Talent Solutions, đã đưa ra suy nghĩ của mình về bối cảnh chung của việc thuê thuật toán: Tôi chắc chắn sẽ không tin bất kỳ hệ thống AI nào ngày hôm nay để tự mình đưa ra quyết định tuyển dụng anh nói. Công nghệ này chưa sẵn sàng.
Ẩn ý trong nhận xét của ông là khái niệm rằng, một ngày nào đó, các hệ thống này sẽ sẵn sàng. Nhưng công việc của Adina Sterling , một giáo sư trợ lý về hành vi tổ chức tại Đại học Kinh doanh Stanford, đặt câu hỏi về sự lạc quan này, liên kết nó với một nhận thức sâu sắc và hiểu lầm sâu sắc về vai trò chiến lược của việc thuê mướn.
Trong một bài báo mới đồng tác giả với Daniel W. Elfenbein của Đại học Washington ở St. Louis và được xuất bản trên tờ Science Science , Sterling nói rõ cách tuyển dụng thông minh không thể tách rời khỏi chiến lược dài hạn của công ty; bà cũng giải thích tại sao ủy thác trách nhiệm thuê máy móc, ít nhất là trong tương lai gần, có khả năng làm suy yếu tiềm năng chiến lược của nó.
Với công nghệ ngày càng bước vào vai trò này, chúng ta đang ở thời điểm mà những câu hỏi về chiến lược cấp cao hơn phải có tầm quan trọng rất lớn, cô nói.
TỪ MONSTER.COM ĐẾN TUYỂN DỤNG THUẬT TOÁN
Việc sử dụng máy móc trong tuyển dụng đã trở nên phổ biến vào khoảng một phần tư thế kỷ trước, khi các nền tảng nghề nghiệp như Monster.com xuất hiện trên web. Các trang web này cho phép các công ty tăng tốc độ và mở rộng quy mô tuyển dụng. Các bài đăng công việc mà một khi có thể đã nhận được 20 ứng viên đã bất ngờ tràn ngập 200 trong vài phút. Phần lớn công việc kể từ đó đã tập trung vào phía tìm nguồn cung ứng này, ông Sterling Sterling nói. Đây là về việc lấp đầy hồ bơi với những ứng viên mà bạn nghĩ rằng bạn cần và tách họ ra khỏi những người bạn không.
Liên quan: 7 cách để hợp lý hóa quy trình tuyển dụng của bạn vào năm 2019
Ngày nay, từ 65% đến 70% tất cả các ứng dụng công việc được chạm vào đầu tiên bằng máy. Sau khi loại bỏ ban đầu, các ứng cử viên phù hợp nhất sau đó, trong hầu hết các trường hợp, được trao lại cho một con người. Và trong khi máy tính đang trở nên tốt hơn trong việc hiểu thông tin, và trong khi sự sẵn có của thông tin đang bùng nổ từ dấu chân trực tuyến của chúng tôi, thì việc lọc tương đối nghiêm ngặt được cung cấp bởi hầu hết các thuật toán tìm nguồn cung ứng tạo ra một vấn đề. Từ đó trở nên khó khăn hơn nhiều để tìm kiếm những tài năng khác thường, vì những ứng cử viên này không phù hợp với một thể loại, theo lời của Sterling Sterling. Hãy xem xét ai đó có nền tảng về hài kịch ngẫu hứng khi xin việc bán hàng: Người quản lý tuyển dụng có thể nhận ra tiềm năng; một máy tính có thể sẽ không.
Đồng thời, việc sử dụng các thuật toán và trí tuệ nhân tạo đang dần mở rộng tầm nhìn của nó từ tìm nguồn cung ứng sang lựa chọn thực tế. Mặc dù không phổ biến rộng rãi, nhưng sự phát triển của thực tiễn này ở quy mô đang trên đường chân trời. Tuy nhiên, việc cung cấp và lựa chọn tìm nguồn cung ứng cho máy móc là một vấn đề cơ bản nếu chúng ta bắt đầu hiểu việc tuyển dụng là chiến lược thực sự, ông Sterling Sterling nói. Vẫn còn rất nhiều điều mà con người làm liên quan đến chiến lược, và các học giả cần phải suy nghĩ về những gì các nhà quản lý chiến lược nên làm trong bối cảnh tuyển dụng.
THUÊ LÀM CHIẾN LƯỢC
Để tuyên bố tuyển dụng là chiến lược, trước tiên, Sterling và Elfenbein xác định ý nghĩa của thuật ngữ này. Một quyết định mang tính chiến lược, họ nói, khi nó đáp ứng bốn tiêu chí:
Không thể đảo ngược : Không thể đảo ngược có nghĩa là một khi quyết định được đưa ra, các bên liên quan cam kết với nhau, các lựa chọn có sẵn cho các đối thủ cạnh tranh sẽ thay đổi không thể thay đổi và một số tùy chọn nhất thiết bị tịch thu trong khi các lựa chọn khác được mở ra.
Sự phụ thuộc lẫn nhau : Điều này ngụ ý rằng lợi ích của một quyết định phụ thuộc vào sự liên kết hoặc bổ sung tương đối với các quyết định khác được đưa ra ở nơi khác trong công ty. Về vấn đề này, sự phụ thuộc lẫn nhau đặt ưu tiên cho việc chia sẻ kiến thức và phối hợp giữa những người ra quyết định.
Cạnh tranh : Cạnh tranh có nghĩa là phản ứng của đối thủ cạnh tranh ảnh hưởng đến giá trị của các lựa chọn thay thế khác nhau. Do đó, những người ra quyết định phải đặt mình vào vị trí của những đối thủ này và dự báo họ có thể phản ứng như thế nào với từng phương án trong nhiều tương lai tưởng tượng.
Học theo sự không chắc chắn : Các công ty giải thích cho sự không chắc chắn vốn có trong tuyển dụng; họ thuê không chỉ để thực hiện một công việc mới, mà còn để học hỏi kiến thức mới và kết nối với những người mới, cộng đồng, khách hàng và nhà cung cấp.
Sau khi thực hiện một loạt các cuộc phỏng vấn với các nhà quản lý tuyển dụng, các chuyên gia về AI và máy học, và các giám đốc điều hành công nghệ nhân sự, Sterling và Elfenbein cho rằng mỗi điều kiện này áp dụng cho việc tuyển dụng, và vì vậy nó nên được coi là chiến lược. Nói cách khác, những thứ mà bạn có thể lập trình hoặc tự động hóa, nói cách khác, những gì máy móc đang làm trong việc tuyển dụng không phải là khía cạnh chiến lược của việc tuyển dụng. Các khía cạnh chiến lược bao gồm việc tham gia vào bốn yếu tố đó, Keith Sterling nói.
Do đó, việc tuyển dụng một cách chiến lược có nghĩa là không chỉ nghĩ về bất kỳ kỹ năng nào của người nộp đơn. Hướng dẫn về vận động viên giỏi nhất của Google, về cách tiếp cận nguồn lực một cách toàn diện và nhất quán và tích hợp nó vào tổ chức. Điều đó cũng có nghĩa là gắn bó với chiến lược vốn nhân lực này trong dài hạn, vì đây là những cam kết không thể đảo ngược mà không phải trả chi phí.
Nói tóm lại, tuyển dụng không phải là tìm kiếm một lần cho ứng viên phù hợp nhất cho một công việc cụ thể, mà là một quá trình gần giống với việc điền vào danh sách. Tuyển dụng đòi hỏi một cái nhìn toàn cầu về công ty và hướng đi của nó trong một thị trường thay đổi. Máy tính không sở hữu một cái nhìn như vậy.
VAI TRÒ CỦA AI
Điều này không có nghĩa là các thuật toán tuyển dụng nên được loại bỏ. Nhưng vai trò của họ trong bất kỳ bộ phận nhân sự nào, Sterling nói, cần phải được bình phương với tính trung tâm chiến lược của việc quyết định ai là công ty sử dụng. Điều này có nghĩa là hai điều.
Đầu tiên, các nhà quản lý tuyển dụng cần xem xét cẩn thận những gì thuộc về các thuật toán họ có. Có rất nhiều bộ lọc mà bất kỳ nhóm ứng viên cụ thể nào đã trải qua mà các nhà quản lý có thể không biết gì về họ, cô nói. Các thuật toán và trong khi các thuật toán hoạt động hiệu quả, chúng thường mất đi sắc thái có thể đã có từ 10 năm trước khi AI không thịnh hành. Hãy xem xét, một lần nữa, các ứng cử viên bán hàng xuất sắc trong ngẫu hứng.
Thứ hai, sau khi xác định liệu các bộ lọc này có cần được điều chỉnh hay không, các nhà quản lý nên suy nghĩ về giá trị cụ thể của thuật toán tuyển dụng của họ. Vâng, nó sắp xếp sơ yếu lý lịch một cách nhanh chóng. Nhưng nó làm gì khác? Và nó không làm gì? Sau đó, họ nên phù hợp với những hiểu biết này để xem xét rộng hơn về công ty và quỹ đạo chiến lược của nó. Làm thế nào một thuật toán mù có thể hỗ trợ hoặc cản trở phong trào này?
Tôi rất thích các nhà quản lý có cảm giác rằng họ phải chịu trách nhiệm cho những gì thuật toán đang làm, ông Sterling Sterling nói. Ít nhất, họ nên hiểu rằng đây là trách nhiệm của họ.
Nhận xét
Đăng nhận xét