Hình ảnh ảo về hiệu quả: Trí tuệ nhân tạo đã cải thiện việc tuyển dụng chưa?

Tôi làm việc trong lĩnh vực tuyển dụng kỹ thuật từ năm 2008 và có thể khẳng định một điều trái ngược với nhận thức thông thường: chưa bao giờ dễ dàng tạo ra ứng viên như bây giờ, và tuy nhiên, chưa bao giờ việc tuyển dụng lại tệ như vậy. Trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ giải phóng các công ty khỏi phần tẻ nhạt của quy trình tuyển dụng: lọc hồ sơ, soạn thảo liên hệ đầu tiên, sắp xếp danh sách ứng viên. Ở điểm đó, nó đã thực hiện được. Điều mà không có lời hứa nào đề cập là, khi giảm chi phí đến mức gần như miễn phí, công nghệ đã khiến tiêu chí trở nên không còn quan trọng. Và khi không có tiêu chí, việc tuyển dụng không còn là một quyết định mà trở thành một tiếng ồn quy mô công nghiệp.

Trước đây, việc liên hệ với bốn mươi ứng viên cho một vị trí cấp cao mất một tuần. Sự ma sát đó buộc phải suy nghĩ về ai sẽ được viết thư và tại sao. Ngày nay, một công cụ có thể gửi cùng lúc bốn mươi tin nhắn trong bốn mươi giây, được cá nhân hóa với một cái tên và một dòng trích xuất từ LinkedIn. Chi phí để liên hệ với người sai đã giảm xuống còn bằng không, và những gì không tốn kém thì được thực hiện mà không có sự suy nghĩ trước.

Ứng viên cũng tự động hóa. Một kỹ sư đã kể với Wired rằng anh ta đã gửi năm nghìn đơn xin việc bằng một bot và nhận được hai mươi cuộc phỏng vấn. Tỷ lệ hiệu quả là 0,5%. Bằng tay, khi ứng tuyển hai trăm hoặc ba trăm, anh ta có thể đạt được hai mươi cuộc phỏng vấn đó. Mười phần trăm. Khối lượng không cải thiện gì cả, chỉ che giấu sự suy giảm đằng sau một con số lớn hơn.

Trong ngành công nghiệp, họ đã đặt tên cho điều này: "vòng lặp tự động hóa". Các bộ phận nhân sự áp dụng các bộ lọc AI vì họ nhận được các đơn xin việc được thực hiện bằng AI, những bộ lọc này thúc đẩy nhiều ứng viên hơn tự động hóa để tránh chúng và bánh xe tự quay.

Cần phải chính xác về những gì công nghệ này có thể và không thể làm. Trí tuệ nhân tạo giải quyết một cách hiệu quả nửa đầu của quy trình, cách xác định ai thành thạo một ngôn ngữ lập trình nhất định hoặc đã làm việc trong một ngành công nghiệp nhất định. Điều mà nó không giải quyết được là nửa sau, cái thực sự xác định một cuộc tuyển dụng: đánh giá. Không có mô hình nào có thể dự đoán liệu một người có thể chịu đựng sự mơ hồ của một công ty đang mở rộng hay không, liệu họ có va chạm với một người sáng lập có xu hướng quản lý vi mô hay không, hoặc liệu một sự thay đổi công việc thường xuyên có phải là một dấu hiệu cảnh báo hay chỉ là thông tin ít quan trọng nhất trong sự nghiệp của họ. Và khi bộ lọc chạy trên những hệ thống này, ngay cả những người kiểm toán cũng không thể giải thích tại sao một ứng viên bị loại. Đánh giá vẫn cần một cuộc trò chuyện, một giả thuyết và sự sẵn sàng mắc sai lầm và điều chỉnh lại.

Một cuộc khảo sát của Harvard Business Review cho thấy 91% các nhà lãnh đạo coi việc tuyển dụng tốt là rất quan trọng, nhưng chỉ 28% tin rằng tổ chức của họ làm tốt điều này. Khoảng cách đó không phải do AI tạo ra. Trí tuệ nhân tạo chỉ đơn giản là làm sâu sắc thêm khoảng cách đó bằng cách tạo ra ảo tưởng rằng họ làm nhiều hơn khi thực sự họ làm cùng một việc, tệ hơn và nhanh hơn. Với tất cả tốc độ này, việc hoàn thành một tìm kiếm mất nhiều thời gian hơn bao giờ hết. Trung bình đã đạt mức tối đa là bốn mươi bốn ngày và một phần ba các cuộc tuyển dụng vẫn đến từ giới thiệu, kênh thủ công nhất, mà không có bot nào tác động.

Tôi thấy điều này mỗi tuần trong các công ty đến cuối một quy trình tìm kiếm với sự kiệt sức. Họ đã liên hệ với ba trăm người, lên lịch hai mươi cuộc phỏng vấn và vẫn chưa hoàn thành tìm kiếm. Họ không thiếu hoạt động, họ thiếu một chẩn đoán. Không ai xác định được vấn đề mà vị trí đó giải quyết là gì hay những dấu hiệu nào loại trừ ai đó mặc dù CV của họ nổi bật. Nếu không có điều đó, AI chỉ làm tăng thêm sự nhầm lẫn.

Với sự tự động hóa, nhiều công ty đã ngừng đầu tư vào các hồ sơ junior. Các thông báo về vị trí cấp độ đầu vào vẫn được đăng tải, nhưng các cuộc tuyển dụng thực tế trong phân khúc đó đã sụt giảm, vì việc yêu cầu một mô hình thực hiện mười tìm kiếm rẻ hơn là dành thời gian để đào tạo một người không có kinh nghiệm. Hệ quả là sự xói mòn âm thầm của pipeline các chuyên gia cấp cao trong thập kỷ tới.

Không có bất kỳ quan sát nào ở đây có nghĩa là từ chối công nghệ. Điểm chính là khác. Trí tuệ nhân tạo khuếch đại những gì tổ chức đã là trước khi áp dụng nó. Nếu quy trình tuyển dụng được thiết kế tốt, công cụ sẽ làm cho nó nhanh hơn. Nếu không, nó cho phép mở rộng quy mô công nghiệp sự thiếu tiêu chí trước đó.

Việc tuyển dụng tốt chưa bao giờ là vấn đề về khối lượng. Nó đã, và vẫn là, một vấn đề về độ chính xác. Trong công ty tư vấn của chúng tôi, chúng tôi có một quy tắc: nếu trong số bốn ứng viên mà chúng tôi giới thiệu không có ít nhất một người tiến lên, chúng tôi dừng lại và điều chỉnh lại bản tóm tắt trước khi thêm tên. Khoảng dừng đó chính là điều mà AI mời gọi để vượt qua, và đó là điều không nên bỏ qua. Câu hỏi mà các tổ chức nên tự hỏi không phải là họ đã liên hệ với bao nhiêu ứng viên trong tuần này, mà là họ đã biết chọn đúng bao nhiêu người trong năm qua. Câu trả lời đó, vẫn chưa có mô hình nào tạo ra được.

Nội dung này chỉ được đưa ra nhằm mục đích cung cấp thông tin chung, không phải là lời khuyên về tài chính, đầu tư, pháp lý hoặc thuế. Mọi sự kiện, phần thưởng, ưu đãi trực tuyến hoặc thông tin liên quan được đề cập trong nội dung này không được xem là khuyến nghị, chào mời hoặc lời mời mua, bán, giao dịch hoặc thực hiện bất kỳ hoạt động nào khác liên quan đến tài sản crypto. Tài sản crypto có độ biến động cao và có thể dẫn đến thua lỗ.Tính khả dụng của các dịch vụ, sản phẩm và sự kiện liên quan của WEEX có thể khác nhau tùy theo khu vực. Bạn có trách nhiệm bảo đảm việc tham gia của mình tuân thủ các luật và quy định hiện hành tại địa phương.