Tuyển dụng thời “ChatGPT”

ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng “trí tuệ nhân tạo” (AI) để thực hiện các cuộc đối thoại bằng văn bản với người dùng một cách tự nhiên và chi tiết. ChatGPT được phát triển bởi OpenAI và ra mắt vào tháng 11 năm 2022. Nó được xây dựng trên nền tảng hệ các mô hình ngôn ngữ lớn GPT, tinh chỉnh bằng cả kỹ thuật “học có giám sát” (Supervisor Learning) và “học củng cố” (Reinforcement Learning). Cũng từ đó, bức tranh Tuyển dụng đã và đang thay đổi theo khi ứng dụng công cụ này vào luồng nghiệp vụ.

ChatGPT “xử gọn” nhiều quy trình Tuyển dụng

1. Tự động lọc ra các ứng viên tiềm năng từ số lượng lớn các hồ sơ xin việc, dựa trên các tiêu chí như kỹ năng, kinh nghiệm, tính cách và mong muốn của công việc;

2. Tạo ra các cuộc phỏng vấn trực tuyến linh hoạt và thân thiện với các ứng viên, bằng cách đưa ra các câu hỏi liên quan đến yêu cầu của công việc, những năng lực cần có như giải quyết vấn đề, giao tiếp và làm việc nhóm;
3. Hỗ trợ các nhà Tuyển dụng trong việc đánh giá năng lực của các ứng viên, bằng cách phân tích và tổng hợp các câu trả lời của họ, cũng như đưa ra các gợi ý về điểm mạnh và điểm yếu của từng ứng viên, so sánh các ứng viên với nhau và với tiêu chuẩn của công ty để đưa ra các đề xuất về việc tuyển dụng hoặc loại bỏ các ứng viên;
4. Nâng cao trải nghiệm của các ứng viên, bằng cách cung cấp các thông tin hữu ích về công ty, chính sách, quyền lợi và văn hóa làm việc. ChatGPT có thể trả lời các câu hỏi thường gặp của các ứng viên một cách nhanh chóng và chính xác, cũng như gửi các thông báo về tiến trình tuyển dụng và phản hồi sau phỏng vấn;
5. Thu hút ứng viên bằng cách tạo ra các câu khẩu hiệu, poster hoặc video thu hút ứng viên. ChatGPT có thể hiểu được mục tiêu và giá trị của công ty, cũng như nhu cầu và mong muốn của các ứng viên tiềm năng. ChatGPT có thể tạo ra các nội dung sáng tạo, hấp dẫn và phù hợp với thương hiệu của công ty.

Thay vì phải mất ít nhất một ngày cho một nhân sự có kinh nghiệm để tra cứu thông tin, lấy thông tin từ nhiều người, nhiều nguồn và tổng hợp lại, thì hiện nay với ChatGPT, người dùng bình thường đã có thể có các thông tin về một vị trí công việc cụ thể, viết một bản Mô tả công việc cho vị trí đó, và viết một quảng cáo Tuyển dụng – tất cả trong chỉ khoảng 5 tới 10 phút. Không những thế, người dùng có thể “ra lệnh” cho AI để vẽ một ảnh minh họa cho vị trí tuyển dụng này.

Như trong ví dụ minh họa dưới đây, ChatGPT có thể gợi ý các câu hỏi phỏng vấn theo kỹ thuật “STAR” (Situation, Task, Action, Result) cho việc đánh giá năng lực của ứng viên cho vị trí Chuyên viên “Thu hút Nhân tài” (Talent Acquisition) (tham khảo ảnh chụp màn hình “Hình H1”).

ChatGPT và những hạn chế 

Tuy vậy, có những tình huống đặc trưng mà ChatGPT sẽ có giới hạn về khả năng mở rộng khai thác thông tin. Nhà phỏng vấn chuyên nghiệp cần khai thác được thông tin đằng sau câu trả lời của ứng viên, tức là cần lắng nghe và đặt thêm câu hỏi phát triển tình huống để yêu cầu ứng viên làm rõ thông tin về bối cảnh, vai trò, mức độ can thiệp, … Vì hoạt động như một cái máy, dựa vào dữ liệu, những gì học được, ChatGPT không thể hỏi xoáy, phát triển trên thông tin mà ứng viên đang chia sẻ.

Ví dụ như với câu hỏi: “Hãy mô tả một tình huống mà trong đó bạn lan tỏa một thông điệp đến cho một tập thể.”, ChatGPT có thể đưa ra câu trả lời ngay lập tức với tình huống cụ thể rõ ràng. Tuy nhiên, với câu: “Hãy mô tả một tình huống bán hàng đầy thách thức mà bạn đã vượt qua thành công nhất.”, thì ứng dụng này mất khoảng hơn một phút, trả lời một đoạn bối cảnh, và sau đó lại dừng.

Chuyên viên Tuyển dụng có thể tận dụng ChatGPT để thu thập thông tin, nhưng kết quả thông tin của ChatGPT chưa hẳn là chính xác hoàn toàn. Cần kiểm tra lại các thông tin đó từ các nguồn thông tin chuyên môn hoặc trên những công cụ tìm kiếm khác (ví dụ như Google) để đảm bảo độ chuẩn xác. Chat GPT có thể giúp để so sánh các ứng viên dựa trên các thông tin đơn thuần như dữ liệu, thông tin ứng viên, nhưng đối với những vị trí đòi hỏi sự linh hoạt, thấu cảm khi tương tác trực tiếp, như bán hàng, thì nhà Tuyển dụng cần có có thêm khả năng quan sát ánh mắt, giọng nói, cách ứng xử và thần thái của ứng viên.

Các nền tảng AI có thể đưa ra kết quả hợp lý hoặc chính xác nhưng nhiều khi không thể hiểu hoặc không thể giải thích một cách chi tiết về các hoạt động của hệ thống và cách hệ thống này đưa ra kết quả. Khái niệm blackbox được dùng để mô tả cho trường hợp này. Vấn đề blackbox có thể tạo ra các thách thức trong việc áp dụng AI vào các lĩnh vực mà các kết quả và các quyết định có tầm quan trọng và ảnh hưởng lớn đến người dùng, như các ứng dụng trong Y tế, Tài chính và Luật pháp. Ví dụ trong các ứng dụng chuẩn đoán Y khoa dựa trên hình ảnh chụp X quang hay CT, các bác sĩ phải chịu trách nhiệm trên mỗi y lệnh của mình. Các bác sĩ dễ có xu hướng dựa hoàn toàn vào kết quả AI đưa ra mà không thể giải thích được kết quả đó từ đâu. Tương tự, trong quản trị, nếu chỉ căn cứ vào dữ liệu, kết quả từ ChatGPT để đi đến kết luận sa thải nhân sự mà không hiểu rõ cơ chế, cách thức mà ứng dụng này đưa ra kết quả có thể dẫn đến sa thải trái pháp luật hoặc không công bằng. Sự minh bạch và giải thích là cần thiết để đảm bảo tính công bằng và đáng tin cậy.

Bên cạnh đó, vấn đề bảo mật cũng là một quan ngại lớn khi sử dụng ChatGPT. Hệ thống trí tuệ nhân tạo thường phụ thuộc vào dữ liệu rộng lớn để huấn luyện các thuật toán và cải thiện hiệu suất. Dữ liệu này có thể bao gồm các thông tin cá nhân hoặc thông tin mật của tổ chức. Trong quá trình giao tiếp với ứng viên, hệ thống có thể tiết lộ các thông tin này, đặc biệt là khi người dùng sử dụng các nền tảng công cộng hay “miễn phí”.

Ngoài ra, ChatGPT cũng có thể gây ra các vấn đề về “độ tin cậy” và “minh bạch” khi được sử dụng để đánh giá hoặc quyết định về tình trạng Tuyển dụng của ứng viên. Ví dụ như trong một phiên phỏng vấn Tuyển dụng thử, tại câu hỏi về các Công nghệ (như Kubernetes, docker, GitOps, …), có trường hợp ứng viên chỉ có thể trả lời vài từ khóa chung chung ứng với từng công nghệ như “quản trị”, “phối hợp”, “container”, “git”, … thì ChatGPT “tự đoán”, “tự diễn giải và bổ sung” luôn cho câu trả lời của ứng viên, rồi đánh giá là ứng viên có kinh nghiệm!

Tối ưu Tuyển dụng cần sự kết hợp của Công nghệ và “tri thức doanh nghiệp”

Dù ứng dụng công cụ nào đi nữa, eHR, iHR, HR Tech, hay HR AI, thì cuối cùng đội ngũ Nhân Sự vẫn là chủ thể chính. AI không thể thay thế hoàn toàn “con người”, mà chỉ hỗ trợ “con người”.

Khi chuyển đổi “số”, đội ngũ Nhân Sự có những “đồng nghiệp mới” là các bạn Chatbot, ChatGPT, RPA 1, có những công việc mới như Prompt engineering 2, Data labeling 3, Ethics 4 , Policy 5 và Auditing 6. Để tối ưu kho “công cụ thông minh nhân tạo” trên, cần một hệ thống kết nối nó với tri thức ngành, với Văn hóa Tổ chức, với dữ liệu riêng và ứng dụng riêng. Do đó, khi sử dụng ChatGPT trong lĩnh vực Nhân Sự, các công ty cần phải lưu ý đến các hạn chế và thách thức này, và cần áp dụng các biện pháp phòng ngừa và kiểm soát thích hợp. Một số biện pháp phòng ngừa và kiểm soát có thể được áp dụng là:

• Kiểm tra và xác minh lại các nội dung được sinh ra bởi ChatGPT trước khi sử dụng hoặc công bố;
• Cung cấp cho người dùng một lựa chọn để liên hệ với nhân viên Nhân Sự thật khi gặp phải các yêu cầu phức tạp hoặc khó giải quyết;
• Bảo vệ và mã hóa các thông tin cá nhân hoặc nhạy cảm của người dùng khi giao tiếp với ChatGPT;
• Giám sát và đánh giá hiệu quả và độ tin cậy của ChatGPT khi được sử dụng trong lĩnh vực Nhân Sự.

Những chuyên gia trong ngành Nhân Sự có thể sử dụng ChatGPT để tổng hợp các thông tin, tri thức về ngành, Văn hóa Tổ chức. Từ những thông tin đó, thông qua ChatGPT, nhà Tuyển dụng sẽ truy xuất những câu hỏi phỏng vấn phù hợp với công ty, những mô tả công việc mang tính văn hóa, đặc trưng của công ty. Tuy nhiên, khi ấy sẽ không còn là bài toán “miễn phí” và có sẵn nữa. Bởi ChatGPT, hay mô hình GPT ứng dụng trong công cụ này là Công nghệ. Còn những tri thức ngành, Văn hóa Tổ chức, dữ liệu và ứng dụng riêng của doanh nghiệp, sẽ cần những đơn vị nghiên cứu, thu thập, thành thạo Công nghệ để tạo mô hình “học dữ liệu” (data learning) với tiềm năng mang lại giá trị vô cùng lớn cho doanh nghiệp. Khi làm chủ được GPT, doanh nghiệp có thể làm được những chatbot phục vụ cho công việc Tuyển dụng, như tóm tắt JD (bản mô tả công việc), tóm tắt lý lịch ứng viên, xác định mức độ phù hợp của ứng viên, xây dựng được kế hoạch hội nhập (onboarding) theo văn hóa và định hướng của công ty, cũng như tạo được những nội dung mang văn phong, văn hóa, triết lý của công ty như các đãi ngộ của từng công ty. Tư duy này đã và đang được triển khai bởi các công ty Công nghệ Nhân sự trên thế giới. Để hiểu rõ hơn cách hoạt động của GPT hãy tham khảo “Hình H2”.

Hình H2: ChatGPT và GPT

   Hơn nữa, khi kết hợp với các công nghệ Chatbot, các giao diện chat trên website công ty, cổng tuyển dụng, fanpage của công ty, … GPT còn có thể trở thành một trợ lý ảo giúp tư vấn cho ứng viên một cách nhanh chóng, tự động và thân thiện. Tham khảo thêm “Hình H3” và “Hình H4”.

Hình H3: Chatbot Tư vấn về Thuế TNCN GPT

Hình H4: Ứng dụng nội bộ hỗ trợ giải đáp về Nghị định 13/2023 GPT

    Tại Việt Nam, FPT/FIS đã và đang triển khai FPT PeopleX Hiring – “giải pháp tuyển dụng số” – giúp tự động hóa và quản lý trọn vẹn vòng đời của ứng viên từ Nguồn ứng viên, Đăng tuyển và Tiếp nhận, Phỏng vấn, Thư mời Nhận việc (offer letter), đến Hội nhập và Chăm sóc ứng viên tiềm năng. Giải pháp ứng dụng AI nhằm giảm thời gian nhập liệu (time-to-fill), giảm chi phí nhập liệu (cost-to-fill), bảo đảm “đúng người – đúng việc – đúng lúc”. Ví dụ minh họa quy trình sẽ diễn ra như sau trên phần mềm tuyển dụng số FPT PeopleX Hiring đã tích hợp GPT: dữ liệu CV (lý lịch) được nhập bằng AI vào trong hệ thống bằng cách “scan” (sao chụp) CV; hệ thống sẽ tự động tóm tắt nội dung; mô hình GPT sẽ giúp tạo ra một hồ sơ ứng viên phù hợp với doanh nghiệp mình; từ đó, nhà Tuyển dụng chỉ cần tìm những CV phù hợp với doanh nghiệp của mình, bởi Hệ thống đã được “đào tạo” trên chính dữ liệu của công ty mình, kết hợp với dữ liệu đã được đào tạo sẵn của thế giới để phát triển mở rộng thêm hồ sơ ứng viên.

KẾT LUẬN

   ChatGPT là một công nghệ AI tiên tiến. Tuy nhiên, ChatGPT chưa phải là một giải pháp hoàn hảo cho mọi vấn đề trong lĩnh vực Nhân Sự. Nó cũng có thể gặp phải các hạn chế và thách thức về khả năng tạo ra các nội dung chất lượng cao, đáp ứng được nhu cầu và mong muốn của người dùng, đồng thời bảo vệ được sự an toàn và bí mật của các thông tin cá nhân hoặc nhạy cảm. Do đó, để sử dụng ChatGPT trong lĩnh vực Nhân Sự, các công ty cần phải có một chiến lược rõ ràng và hiệu quả để tận dụng được ưu điểm và giảm thiểu các nhược điểm của Công nghệ này.

Bài đăng trên Sách Nghề Nhân sự Việt phát hành bởi Đối tác vàng của FPT IS – Câu lạc bộ Nhân sự Việt VNHR năm 2023 cùng một số thông tin cập nhật.

(*) Hội thảo Recruitment with Chat GPT ngày 10/3/2023 tại TP HCM là một trong những hoạt động tổ chức bởi Câu lạc bộ Nhân sự Việt Nam – VNHR và Trung tâm Giải pháp Chuyển đổi Số Nguồn Nhân lực – FPT IS nhằm đồng hành cùng các lãnh đạo và chuyên gia Nhân Sự toàn quốc, trong quá trình giải phóng sức sáng tạo con người từ việc tận dụng tối ưu Công nghệ để tạo ra trải nghiệm xuất sắc cho nhân viên và sự khác biệt cho tổ chức. Bài viết có trích dẫn những chia sẻ của bà Lê Thị Kim Anh, Phó chủ tịch CLB Nhân Sự Việt Nam VNHR, và của Tiến sỹ về Giáo dục Lê Đình Bảo Quốc, cùng các chuyên gia về Công nghệ Nhân sự và AI thuộc Công ty Hệ thống Thông tin FPT tại Hội thảo trên. Bài cũng sử dụng nguồn tư vấn chuyên sâu về AI trong Ứng dụng Tuyển dụng Số và Hệ sinh thái Tổng thể Nguồn Nhân lực FPT ([email protected]).

1)       RPA (Robotic Process Automation): Đây là công nghệ tự động hóa quy trình kinh doanh hoặc công việc thông qua việc sử dụng phần mềm hoặc “robot” để thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại. RPA có thể được sử dụng để tự động hóa nhiều loại công việc, từ xử lý dữ liệu đến quản lý quy trình kinh doanh.

2)       Prompt engineering: Đây là quá trình tạo và điều chỉnh các “prompt” (lời nhắc, gợi ý) hoặc câu hỏi mà hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng để tạo ra các câu trả lời hoặc hành vi mong muốn. Prompt engineers là những chuyên gia đảm nhận nhiệm vụ xác định cách chế tạo các prompt để đảm bảo rằng mô hình AI hiểu đúng yêu cầu của người dùng và phản hồi chính xác trong ngữ cảnh cụ thể.

3)       Data labeling: Đây là quá trình gán nhãn hoặc đánh dấu dữ liệu. Nhiệm vụ này thường được thực hiện để chuẩn bị dữ liệu cho việc huấn luyện các mô hình máy học hoặc trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, trong việc huấn luyện một mô hình nhận dạng hình ảnh, data labeling sẽ bao gồm việc xác định và gắn nhãn cho các đối tượng trong hình ảnh.

4)       Ethics: Đạo đức, là các vấn đề liên quan đến đạo đức và giá trị trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ liên quan. Nó bao gồm việc đảm bảo rằng các ứng dụng và quá trình công nghệ tuân thủ các nguyên tắc đạo đức, tôn trọng quyền riêng tư và đảm bảo rằng công nghệ không gây hại cho xã hội.

5)       Policy: Chính sách, là tập hợp các hướng dẫn, quy tắc và quy định mà các tổ chức hoặc chính phủ thiết lập để định hình và quản lý hành vi và hoạt động trong một lĩnh vực cụ thể. Chính sách có thể áp dụng cho nhiều mục đích khác nhau, từ quản lý dữ liệu đến quản lý nguồn lực và đạo đức công nghệ.

6)       Auditing: Kiểm soát là quá trình kiểm tra và đánh giá thông tin hoặc hoạt động để đảm bảo tính chính xác, hiệu quả và tuân thủ các quy định. Trong ngữ cảnh của công nghệ AI và kinh doanh trong thời đại AI, Auditing là đảm bảo rằng quy trình, hệ thống hoặc dự án tuân thủ các tiêu chuẩn và nguyên tắc được đặt ra.

Bài viết độc quyền bởi Chuyên gia công nghệ FPT IS

Nguyễn Đức Minh Quân & Huỳnh Minh Quân 

Trưởng phòng Giải pháp phần mềm thông minh & Phó Giám đốc Sản xuất Phần mềm – Khối Doanh nghiệp

Công ty Hệ thống Thông tin FPT.