 |
Xu hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc khoa học máy tính để đánh giá kỹ năng và tính cách ứng viên mặc dù nhận được rất nhiều sự quan tâm, nhưng cho đến nay vẫn chưa có phương pháp nào thực sự đáp ứng đủ nhu cầu của doanh nghiệp (DN). Bên cạnh đó, vẫn còn rất nhiều vấn đề cần được khắc phục như vấn đề đạo đức và quyền riêng tư cá nhân.
Cụ thể, thay vì áp dụng "một cách cho tất cả”, DN có thể xác định các công cụ, tài liệu đào tạo và môi trường đào tạo phù hợp nhất cho từng cá nhân bằng cách tìm hiểu những đặc điểm về tính cách và động lực của họ. Khi đã xác định các đặc điểm này, chúng ta sẽ đưa ra các công cụ và phương pháp học tập (tài liệu, hình ảnh, video, bản ghi âm) phù hợp nhất để giúp họ phát triển năng lực tốt nhất.
Hiện thách thức mà các nhà tuyển dụng nhân sự đang phải đối mặt là giúp DN tìm kiếm những người giỏi nhất, đặc biệt là các nhà lãnh đạo và việc đánh giá nhân sự có vai trò vô cùng quan trọng. Điều này cho thấy rằng, không phải lúc nào chúng ta cũng thành công trong việc tuyển dụng những nhà lãnh đạo phù hợp nhất.
Dù rằng các cuộc phỏng vấn vẫn là phương pháp phổ biến trong tuyển dụng, nhưng thường không phải là cách thức dự đoán chính xác về hiệu suất con người. Việc đánh giá tính cách và khả năng nhận thức là những phương pháp dự đoán nổi bật nhất có thể đánh giá hiệu quả lãnh đạo và năng lực nhân sự cho bất kỳ vị trí công việc nếu được sử dụng một cách đúng đắn.
Bên cạnh đó, một trong những thách thức lớn khi phát triển nhân sự là chúng ta có xu hướng bỏ qua sự khác biệt của mỗi cá nhân khi lựa chọn các chương trình phát triển năng lực.
Hiện có nhiều cách để đánh giá nhân sự cho nhiều đích khác nhau, nhưng "khoa học tính cách" được xem là quan trọng phương pháp này sẽ trở nên phổ biến hơn trong tương lai. Bởi khoa học về tính cách sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn bản chất con người và đưa ra các dự đoán có ích. Bằng cách nghiên cứu sự tiến hóa con người, chúng ta dễ dàng hiểu rõ hơn về tính cách và bản chất của con người. Ví dụ, chúng ta biết rằng con người thường luôn sống theo tập thể, điều này có nghĩa việc liên kết và duy trì mối quan hệ tốt với những người xung quanh là sẽ được chú trọng để duy trì sự tồn tại và hiệu quả của tổ chức. Tuy nhiên, khi chúng tôi nghiên cứu sâu về từng nhóm người, luôn có tồn tại hệ thống phân cấp nội bộ. Điều này chỉ ra rằng, con người có nhu cầu mạnh về cạnh tranh và phát triển để dẫn đầu hoặc hòa hợp với cộng đồng đang sống. Vì vậy, những cá nhân có khả năng tương tác khác và đàm phán với người khác hiệu quả thường sẽ thành công hơn.
Ngoài ra, "khoa học tính cách" có thể dự đoán tính hiệu quả của các mối quan hệ và khả năng lãnh đạo đội ngũ của con người. Việc ứng dụng các đánh giá nhân sự được khoa học xác nhận trong quá trình tuyển dụng là bí quyết lựa chọn và phát triển nhân tài thành công. Bằng cách chú trọng đầu tư vào các giải pháp đánh giá chất lượng, DN có thể dự đoán tiềm năng và rủi ro hiệu quả hơn.
Bí quyết thứ hai là cần cẩn thận kiểm tra chất lượng của bản đánh giá bạn đang sử dụng bằng cách yêu cầu các bằng chứng nghiên cứu khoa học cho thấy hiệu quả của giải pháp đánh giá.
Bí quyết thứ ba, các công ty thường không yêu cầu quá cao về chất lượng đánh giá khi tuyển dụng. Tôi nghĩ đây là một sai lầm vì đánh giá chất lượng đầu vào thấp có thể dẫn đến việc phát triển các kỹ năng sai. Đầu tư vào chất lượng tuyển dụng sẽ giảm được công sức đầu tư nhiều vào việc phát triển.
Thực tế, bộ phận nhân sự và các sếp trong công ty không phải ai cũng có những đánh giá khách quan, nhiều khi sẽ bị cảm tính và cảm xúc lấn át trong quá trình tuyển dụng và đánh giá nhân sự, liệu chúng ta có một công cụ hay một giải pháp nào có thể hỗ trợ và làm tăng tính khách quan và tính chính xác trong quá trình này không, thưa ông?
Thực tế, trong quá trình tuyển dụng người phỏng vấn sẽ thường có những đánh giá chủ quan và thiên vị một cách vô thức. Nghiên cứu cho thấy rằng, chúng ta có xu hướng tuyển dụng những người có đặc điểm giống chúng ta và những hành động vô thức này đã cản trở tính hiệu quả của các cuộc phỏng vấn.
Để khắc phục tình trạng này, một số nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng các bài đánh giá tính cách và khả năng giải quyết vấn đề sẽ có những dự đoán chính xác hơn về kết quả công việc của ứng viên bao gồm hiệu suất làm việc, tính an toàn, khả năng gắn bó, phán đoán và năng lực lãnh đạo. Những giải pháp đánh giá nhân sự chất lượng sẽ trở thành tiêu chuẩn chính xác nhất để tuyển dụng nhân tài tốt hơn.
Ngoài ra, "khoa học tính cách" không đánh giá dựa trên các đặc điểm nhân khẩu học như khác biệt về giới tính, tuổi tác và chủng tộc. Rõ ràng, sự công bằng được sẽ được chú trọng trong các bài đánh giá này bất kể người tham gia có những khác biệt về nhân khẩu học.
Rõ ràng rằng, trong bối cảnh hiện nay thì trí tuệ con người thôi là chưa đủ, chúng ta cần sử dụng trí tuệ nhân tạo và khoa học tính cách để trong tuyển dụng và đánh giá tài năng. Xin ông chia sẻ thêm về cách thức hoạt động, tính năng nổi bật của các loại bài đánh giá của Hogan Assessments, các bài đánh giá này sẽ giúp DN nâng cao hiệu quả trong việc đánh giá tài năng như thế nào cho cả mục đích tuyển dụng nhân sự lẫn phát triển đội ngũ?
Về mặt lý thuyết, công cụ của chúng tôi có thể thu thập các hoạt động của trên nền tảng trực tuyến, phân tích các từ ngữ họ sử dụng thường xuyên nhất, hoặc phân tích các loại quảng cáo họ xem thường xuyên và các trang thông tin họ truy cập... Sau đó, chúng tôi huấn luyện trí thông minh nhân tạo để tìm kiếm các mẫu thông tin nhất định trong những dữ liệu được thu thập này. Từ đó, chúng tôi thu thập và tìm ra các dữ liệu thể hiện trong thế giới thực, ví dụ như mức độ làm việc hiệu quả của một hoặc bao nhiêu rắc rối họ sẽ gặp phải tại nơi làm việc.
Hơn thế nữa, chúng tôi có thể huấn luyện trí thông minh nhân tạo sử dụng các dữ liệu được tổng hợp để dự đoán hiệu suất và rủi ro trong tương lai. Bằng cách thu thập dữ liệu đã có sẵn, đây sẽ là một cách hiệu quả để đánh giá nhân sự mà không cần yêu cầu họ làm bất cứ điều gì.
Bên cạnh đó, trí thông minh nhân tạo của chúng tôi đã và đang tạo ra những hiệu quả nổi trội về việc đánh giá nhân sự. Chúng tôi sử dụng phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc kỹ thuật ngôn ngữ lập trình tư duy (NLP) - một loại máy học phân tích văn bản để nghiên cứu các đặc điểm sẽ quan trọng dùng để đo lường và dự đoán hiệu suất công việc trong các tài liệu mô tả công việc. Chúng tôi cũng sử dụng nó để phân tích và đưa ra các tiêu chuẩn về yêu cầu công việc cho vị trí làm việc dựa trên ý kiến của các chuyên gia lĩnh vực đó. Phương pháp này đem đến hiệu quả vượt trội hơn so với cách làm thủ công do con người thực hiện.
(*) CEO toàn cầu của Hogan Assessment Systems, nội dung trên được chia sẻ tại hội thảo "Đánh giá nhân sự hiệu quả dựa trên khoa học về tính cách"
