AI Có thể – và Không thể – Giúp Quản lý Nhân tài ở đâu

Trong hơn một năm nay, các tổ chức đã phải vật lộn để giữ chân nhân tài. Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, 4,2 triệu người tự nguyện bỏ việc vào tháng 8 năm 2022. Đồng thời, có 10,1 triệu việc làm. Giữa sự từ chức lớn và các xu hướng gần đây như “nghỉ việc trong im lặng”, các cách tiếp cận truyền thống để giành được những người lao động tài năng không phải lúc nào cũng cắt giảm được nó trong thị trường cạnh tranh khốc liệt này.

Một làn sóng mới nổi của các công cụ AI để quản lý nhân tài có khả năng giúp các tổ chức tìm được các ứng viên tốt hơn nhanh hơn, cung cấp sự phát triển của nhân viên có tác động hơn và thúc đẩy khả năng giữ chân nhân viên thông qua sự tham gia của nhân viên hiệu quả hơn. Nhưng trong khi AI có thể cho phép các nhà lãnh đạo giải quyết các điểm khó quản lý nhân tài bằng cách làm cho các quy trình nhanh hơn và hiệu quả hơn, việc triển khai AI đi kèm với một loạt thách thức độc đáo cần được chú ý.

Trước khi các nhà lãnh đạo áp dụng các công cụ này, họ cần hiểu cách thức và vị trí AI có thể mang lại lợi thế cho công ty của họ cũng như cách dự đoán và giải quyết những thách thức cốt lõi trong việc triển khai AI để quản lý nhân tài.

Điểm đau về quản lý nhân tài và AI đang hoạt động

Quản lý nhân tài có ba giai đoạn chính: thu hút nhân viên, phát triển nhân viên và giữ chân nhân viên. AI có thể giúp giải quyết các điểm đau trong từng khu vực này.

Thu hút nhân viên

Tìm và thuê đúng công nhân có thể tốn nhiều công sức, kém hiệu quả và có thể bị thiên vị. Các nhà tuyển dụng của công ty tạo ra các bài đăng tuyển dụng, sàng lọc hồ sơ và lên lịch phỏng vấn – các quy trình có thể tốn thời gian và dẫn đến tắc nghẽn làm tăng thời gian thuê và cuối cùng là mất đi các ứng viên có triển vọng. Ngôn ngữ thiên lệch trong các tin tuyển dụng cũng có thể làm giảm đơn xin việc từ các nhóm bị gạt ra ngoài lề truyền thống, bao gồm phụ nữ và các dân tộc thiểu số, mặc dù việc sàng lọc thủ công cũng có thể chứa đầy thành kiến ​​ngầm.

Hơn nữa, các công ty thường có quy trình không nhất quán để đối sánh ứng viên với các cơ hội việc làm ngoài quy trình mà họ đã nộp đơn ban đầu, dẫn đến lãng phí cơ hội cho cả ứng viên và tổ chức đang tìm cách lấp đầy các vị trí.

AI có thể trợ giúp bằng cách tạo ra các tin tuyển dụng chính xác hơn được quảng cáo phù hợp cho các ứng viên tiềm năng, sàng lọc hiệu quả các ứng viên để xác định các ứng viên có triển vọng và đưa ra các quy trình nhằm kiểm tra thành kiến ​​của con người. Ví dụ: nền tảng Pymetrics sử dụng AI trong các công cụ đánh giá ứng viên để đo lường sự thể hiện kỹ năng thực tế và kết quả là giảm sự thiên vị trong quá trình sàng lọc. Nền tảng này cũng chuyển hướng các ứng viên “đoạt huy chương bạc” đến các cơ hội việc làm phù hợp khác, tiết kiệm thời gian cho nhà tuyển dụng bằng cách tự động thu hút lại các ứng viên có triển vọng.

Phát triển nhân viên

Cung cấp cho người lao động các cơ hội học tập và phát triển liên tục là một khía cạnh quan trọng của quản lý nhân tài. Một điểm mấu chốt quan trọng trong việc phát triển nhân viên là tạo động lực cho nhân viên và đảm bảo họ có quyền tiếp cận với các cơ hội thích hợp. Thông thường, có rất ít thông tin về những cơ hội này dành cho nhân viên và các tổ chức cảm thấy khó khăn trong việc phát triển nội dung đủ chất lượng cao để theo kịp nhu cầu học tập và phát triển của nhân viên.

AI có thể đưa ra các giải pháp thời gian thực để giải quyết những điểm đau này. Ví dụ: EdApp – một hệ thống quản lý học tập dựa trên AI – cung cấp cho nhân viên các đề xuất học tập được cá nhân hóa dựa trên phân tích hiệu suất và mức độ tương tác, cho phép các nhà lãnh đạo nhân sự tạo nội dung học tập vi mô trong vòng vài phút và cho phép họ theo dõi tiến trình của người học và sửa đổi nội dung dựa trên phân tích những hiểu biết sâu sắc.

Giữ chân nhân viên

Cuối cùng, câu hỏi đặt ra là làm thế nào để đảm bảo rằng những nhân viên bạn đã thuê và phát triển luôn gắn bó. Một khía cạnh quan trọng của điều này là sự tham gia của nhân viên, hoặc cam kết của nhân viên và kết nối với tổ chức của họ. Một cuộc khảo sát gần đây của Gallup cho thấy chỉ 32% lực lượng lao động Hoa Kỳ và 21% lực lượng lao động toàn cầu cảm thấy gắn bó với công việc. Các nhà tuyển dụng thường gặp khó khăn trong việc cải thiện mức độ gắn kết của nhân viên vì rất khó nắm bắt được các số liệu tương tác chính xác. Họ cũng đấu tranh để ngăn chặn tình trạng kiệt sức của nhân viên và thúc đẩy hạnh phúc.

Các công cụ AI khác nhau có thể giúp nắm bắt các chỉ số tương tác của nhân viên một cách chính xác trong thời gian thực và tạo ra các giải pháp tập trung vào nhân viên để thúc đẩy hạnh phúc. Một ví dụ là Microsoft Viva + Glint, một nền tảng trải nghiệm nhân viên kết hợp phân tích tình cảm với dữ liệu cộng tác thực tế để đánh giá mức độ tương tác và hạnh phúc của nhân viên.

Trường hợp các công cụ AI có thể đi sai – và Cách giảm thiểu rủi ro này

Tuy nhiên, các công cụ dựa trên AI không phải là giải pháp phù hợp với tất cả. Thật vậy, AI có thể được thiết kế để tối ưu hóa cho các số liệu khác nhau và chỉ tốt như mục tiêu mà nó được tối ưu hóa. Do đó, để tận dụng tiềm năng đầy đủ của AI trong việc quản lý tài năng, các nhà lãnh đạo cần xem xét những thách thức mà việc áp dụng và triển khai AI có thể gặp phải. Dưới đây, chúng tôi mô tả những thách thức chính cũng như các chiến lược giảm thiểu dựa trên nghiên cứu cho từng thách thức.

Tin tưởng thấp vào các quyết định dựa trên AI

Mọi người có thể không tin tưởng và chấp nhận các quyết định do AI – một hiện tượng được gọi là ác cảm với thuật toán. Nghiên cứu cho thấy rằng mọi người thường không tin tưởng vào AI vì họ không hiểu cách AI hoạt động, nó mất quyền kiểm soát quyết định và họ coi các quyết định thuật toán là phi cá nhân và đơn giản hóa. Thật vậy, một nghiên cứu đã chỉ ra rằng mặc dù các thuật toán có thể loại bỏ sự thiên vị trong việc ra quyết định, nhưng các nhân viên nhận thấy các quyết định nhân sự dựa trên thuật toán là kém công bằng hơn so với các quyết định của con người.

Các chiến lược giảm thiểu bao gồm:

Bồi dưỡng kiến ​​thức về thuật toán: Một cách để giảm ác cảm về thuật toán là giúp người dùng học cách tương tác với các công cụ AI. Ví dụ, các nhà lãnh đạo quản lý tài năng sử dụng các công cụ AI để đưa ra quyết định nên được đào tạo về thống kê để có thể giúp họ cảm thấy tự tin về việc diễn giải các đề xuất thuật toán.

Cung cấp các cơ hội để kiểm soát quyết định: Nghiên cứu cho thấy rằng khi mọi người có một số quyền kiểm soát đối với quyết định cuối cùng, ngay cả khi tối thiểu, họ sẽ ít ác cảm hơn với các quyết định theo thuật toán. Hơn nữa, mọi người sẵn sàng tin tưởng các quyết định do AI điều khiển trong các lĩnh vực khách quan hơn. Do đó, việc quyết định cẩn thận loại quyết định quản lý nhân tài nào nên được AI thông báo, cũng như xác định cách các chuyên gia nhân sự có thể đồng sáng tạo giải pháp bằng cách làm việc với các đề xuất do AI định hướng, sẽ rất quan trọng để nâng cao lòng tin vào AI.

Thành kiến ​​AI và Hàm ý Đạo đức

Mặc dù AI có thể làm giảm sự thiên vị trong việc ra quyết định, nhưng AI không hoàn toàn không có sự thiên vị. Các hệ thống AI thường được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu hiện có, có thể phản ánh các thành kiến ​​lịch sử. Ngoài công cụ Amazon AI khét tiếng khiến những người nộp đơn là phụ nữ gặp bất lợi, các ví dụ khác về sự thiên vị trong AI bao gồm các thuật toán tìm nguồn cung ứng nhắm mục tiêu rõ ràng đến đối tượng 85% là phụ nữ cho các vị trí thu ngân siêu thị và nhắm mục tiêu đến đối tượng 75% là người da đen cho các công việc tại các công ty taxi. Do tính dễ bị thiên vị của AI, các ứng dụng của AI trong quản lý nhân tài có thể tạo ra kết quả vi phạm các quy tắc và giá trị đạo đức của tổ chức, cuối cùng làm tổn hại đến sự tham gia, tinh thần và năng suất của nhân viên.

Các chiến lược giảm thiểu bao gồm:

Tạo các quy trình nội bộ để xác định và giải quyết sự thiên vị trong AI: Để giảm thiểu sự thiên vị một cách có hệ thống trong các công nghệ AI, điều quan trọng là phải tạo ra các quy trình nội bộ dựa trên cách tổ chức của một người xác định sự công bằng trong các kết quả thuật toán, cũng như đặt ra các tiêu chuẩn về mức độ minh bạch và dễ giải thích của các quyết định AI trong tổ chức. Các nhà lãnh đạo cũng nên thận trọng trong việc đặt ra các tiêu chí công bằng không tính đến công bằng, đặc biệt là đối với các nhóm dân cư dễ bị tổn thương. Để giải quyết vấn đề này, các nhà lãnh đạo có thể xem xét đưa các biến số như giới tính và chủng tộc vào các thuật toán và chủ động đặt ra các tiêu chí khác nhau cho các nhóm khác nhau để giải quyết các thành kiến ​​đã có từ trước.

Xây dựng các nhóm đa dạng để thiết kế các hệ thống AI: Nghiên cứu chỉ ra rằng các nhóm kỹ thuật đa dạng hơn tạo ra AI ít thiên vị hơn. Bằng cách thúc đẩy sự đa dạng trong suốt quá trình thiết kế và triển khai AI trong chức năng quản lý tài năng của họ, các tổ chức có thể dựa trên các quan điểm đa dạng để giảm thiểu sự thiên vị AI.

Xói mòn quyền riêng tư của nhân viên

Các tổ chức đã triển khai công nghệ AI để theo dõi nhân viên trong thời gian thực. Nếu được triển khai không tốt, những công cụ này có thể làm xói mòn nghiêm trọng quyền riêng tư của nhân viên và dẫn đến gia tăng căng thẳng cho nhân viên, nhanh chóng kiệt sức hơn, sức khỏe tinh thần suy giảm và giảm ý thức làm việc. Các báo cáo cho thấy đại dịch Covid-19 đã thúc đẩy sự gia tăng đáng kể trong việc sử dụng các công nghệ theo dõi này, với hơn 50% các nhà tuyển dụng lớn hiện đang sử dụng các công cụ AI để theo dõi.

Các chiến lược giảm thiểu bao gồm:

Minh bạch về mục đích và việc sử dụng công nghệ theo dõi: Gartner Research tiết lộ rằng tỷ lệ nhân viên cảm thấy thoải mái với một số hình thức theo dõi của nhà tuyển dụng đã tăng lên trong thập kỷ qua. Mức độ chấp nhận tăng cao hơn nhiều khi các nhà tuyển dụng giải thích lý do cho việc theo dõi, tăng từ 30% lên 50% khi các nhà lãnh đạo tổ chức thảo luận một cách minh bạch lý do tại sao các công cụ này được sử dụng.

Làm cho việc theo dõi mang tính thông tin, không mang tính đánh giá: Có lẽ trái ngược với trực giác, nghiên cứu gần đây đã phát hiện ra rằng các nhân viên đang chấp nhận theo dõi hơn khi nó chỉ được tiến hành bởi AI mà không có bất kỳ sự tham gia nào của con người. Công việc này cho thấy theo dõi công nghệ cho phép nhân viên nhận được phản hồi thông tin về hành vi của chính họ mà không sợ bị đánh giá tiêu cực. Khi các công cụ theo dõi được triển khai chủ yếu để giám sát thay vì cung cấp thông tin cho nhân viên về hành vi của họ, chúng sẽ làm xói mòn quyền riêng tư và giảm động lực nội tại. Do đó, sự cân nhắc quan trọng đối với các nhà lãnh đạo là liệu việc theo dõi có thể nâng cao kết quả cung cấp thông tin cho nhân viên mà không gây ra những lo ngại về đánh giá hay không.

Tiềm ẩn rủi ro pháp lý

Theo Hiệp hội Luật sư Hoa Kỳ, người sử dụng lao động có thể phải chịu trách nhiệm pháp lý ngay cả đối với hành vi phân biệt đối xử vô ý trong việc làm do các hệ thống do AI điều khiển. Ngoài ra, các luật của tiểu bang, quốc gia và quốc tế điều chỉnh các quyền và trách nhiệm liên quan đến AI của người sử dụng lao động và người lao động đang không ngừng phát triển.

Các chiến lược giảm thiểu bao gồm:

Hiểu các khuôn khổ pháp lý hiện hành quy định việc sử dụng AI: Mặc dù cách tiếp cận hiện tại đối với quy định về AI ở Mỹ vẫn đang ở giai đoạn đầu, trọng tâm chính là tạo ra trách nhiệm giải trình, minh bạch và công bằng cho AI. Đạo luật Sáng kiến ​​AI quốc gia (nay là luật) và Đạo luật trách nhiệm giải trình năm 2022 (đang chờ xử lý) là hai khuôn khổ cấp quốc gia đã được khởi xướng để điều chỉnh việc sử dụng AI trong các tổ chức. Nhưng các bang hiện đang đi đầu trong việc ban hành các quy định về AI, vì vậy, điều quan trọng là các nhà lãnh đạo phải tuân thủ các quy định đang thay đổi, đặc biệt là khi điều hành doanh nghiệp tại nhiều địa điểm.

Thiết lập một chương trình quản lý rủi ro chủ động: Bối cảnh chính sách rộng lớn hơn quản lý việc sử dụng AI cho các quyết định nhân sự nhạy cảm vẫn đang phát triển. Nhưng các tổ chức hy vọng áp dụng các công cụ AI để thúc đẩy giá trị trong quản lý nhân tài nên tích cực theo dõi luật pháp đang chờ xử lý và tạo ra các phương pháp quản lý rủi ro chủ động, chẳng hạn như thiết kế hệ thống AI với các biện pháp kiểm soát thích hợp ở các giai đoạn khác nhau của quá trình phát triển mô hình.

. . .

Với vai trò mà quản lý nhân tài xuất sắc đóng trong việc duy trì khả năng cạnh tranh, đặc biệt là sau khi xảy ra Sự từ chức lớn, các nhà lãnh đạo nên chủ động xem xét cách các công cụ AI nhắm vào các điểm khó quản lý tài năng có thể thúc đẩy tác động. Có những thách thức thực hiện đáng kể cần phải vượt qua để đạt được giá trị đầy đủ mà các công cụ này có thể mang lại. Trước những thách thức này, các nhà lãnh đạo nên đánh giá một cách thận trọng các công cụ AI. Chúng có thể giúp việc quản lý nhân tài trở nên dễ dàng và công bằng hơn, nhưng nó không đơn giản như cắm và chạy – và nếu các nhà lãnh đạo muốn tận dụng tối đa các công cụ này, họ cần nhớ điều đó.