Thuê và tuyển dụng nhân viên có vẻ như là những công việc ít có thể tự động hóa được nhất. Toàn bộ quy trình dường như cần phải có kĩ năng con người mà máy tính không thể có được, chẳng hạn như trò chuyện và đọc được những tín hiệu giao tiếp của người khác.
Nhưng con người thường có sự thiên vị. Họ thực hiện những quyết định thuê nhân viên, thường là vô thức, dựa trên những sự tương đồng không hề liên quan đến những tiêu chí lựa chọn cho vị trí đó, ví dụ như ứng viên đó có người bạn chung nào với họ không, có họ cùng trường hay thích môn thể thao nào giống họ không.
Đó là một lý do khiến các nhà nghiên cứu cho rằng việc kiếm việc truyền thống đã bị “hỏng”. Câu hỏi đặt ra là làm thế nào khiến cho chúng trở nên tốt hơn.
Một làn sóng start-up mới, gồm Gild, Entelo, Textio, Doxa và GapJumpers, đang thử nghiệm những cách khác nhau để tự động hóa việc thuê nhân viên. Họ nói rằng những phần mềm có thể làm công việc này hiệu quả hơn con người. Nhiều người đang bắt đầu tin vào ý tưởng này. Những công ty săn đầu người nổi tiếng như Korn Ferry cũng đang tích hợp các thuật toán vào công việc của họ.
Nếu thành công, họ nói, việc thuê nhân viên có thể trở nên nhanh hơn, ít tốn kém hơn và dữ liệu của họ có thể giúp các nhà tuyển dụng gặp được những người giỏi hơn, phù hợp hơn với công ty họ và có thể mang đến nguồn nhân lực đa dạng hơn. Phần mềm này dựa trên những dữ liệu để chọn ra những ứng viên từ nhiều nơi khác nhau và so sánh những kĩ năng của họ xem có khớp với đòi hỏi của công việc hay không, hoàn toàn không có sự thiên vị của con người,
Một số người lại tỏ ra nghi ngờ về khả năng “hiểu” con người của thuật toán. Liệu nó có làm tốt hơn con người? “Tôi kiếm người có đam mê, và không có thuật toán nào có thể đi đến tận cùng của chuyện đó được. Đó là trực giác, là điều không cần phải giải thích tại sao, là cảm xúc,” Amish Shah, nhà sáng lập và CEO của Millennium Search, nói. Ông so sánh điều đó với lần gặp gỡ đầu tiên với vợ mình.
Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu nói rằng cảm xúc và những chuyện như thế có thể khiến cho công ty chọn sai người. Đó là vì nhiều nhà phỏng vấn xem nó đồng nghĩa với việc thuê một nhân viên mà họ có thể… kết bạn và tán dóc.
“Sự tương đồng giữa người phỏng vấn và người được phỏng vấn – như xuất thân cùng vùng miền, học cùng trường, mặc cùng loại áo, thích cùng loại trà – có ảnh hưởng rất lớn đến kết quả tuyển dụng,” Cade Massey, người chuyên nghiên cứu về hành vi và phán xét tại trường Wharton, Pennsylvania, cho biết.
Thay vào đó, các nhà nghiên cứu khuyên rằng những người phỏng vấn nên tìm kiếm ứng viên theo chiến lược và giá trị của doanh nghiệp. Họ đề nghị các công ty nên dùng những bài phỏng vấn có cấu trúc, trong đó họ hỏi mỗi ứng viên những câu hỏi giống nhau và giao cho họ thực hiện các nhiệm vụ mô phỏng công việc thực, và dựa vào dữ liệu.
Chẳng hạn như start-up Gild dùng những dữ liệu do các nhà tuyển dụng cung cấp và dữ liệu sẵn có ở những nơi như LinkedIn hay GitHub để tìm kiếm những người có kĩ năng phù hợp với các công ty đang tìm kiếm. Họ cố gắng tính xác suất người đó quan tâm đến công việc nào đó và đưa ra thời gian phù hợp để liên lạc với họ dựa trên những thông số về công ty và nghề nghiệp của họ. Kết quả là Gild kiếm được nhiều ứng viên đa dạng hơn so với cách những nhà tuyển dụng thường làm.
Một ví dụ khác: một kĩ sư nộp đơn vào Rackspace, một công ty chuyên về điện toán đám mây, đến hai lần nhưng đều không gặp may mắn. Trước đây anh phục vụ trong quân đội, không hề có bằng cấp hay kinh nghiệm gì về lập trình, không đủ điều kiện do Rackspace đưa ra, nhưng Gild lại giới thiệu anh là phù hợp, dựa trên một chi tiết: trước đây anh có viết được một phần mềm, và cuối cùng anh được tuyển dụng.
Thế thì vai trò con người sẽ ở đâu nếu việc tuyển dụng và thuê nhân viên được tự động hóa? “Dữ liệu chỉ là một công cụ cho các nhà tuyển dụng dùng. Chuyên môn của con người vẫn rất cần thiết, và dữ liệu đang tạo ra một nhu cầu về những vị trí mới như tư vấn viên về sự đa dạng, những người chuyên phân tích là công ty đó đang thiếu gì và nên giải quyết chuyện đó thế nào,” các nhà nghiên cứu về tuyển dụng nói.
Con người cũng sẽ cần bảo đảm rằng các thuật toán không được viết theo cách thiên vị, hoặc quá chú trọng vào một số thuộc tính nào đó. “Một trong những nguy hiểm của các dạng thuật toán này là con người trở nên quá tin tưởng vào chúng vì họ đang phụ thuộc vào dữ liệu,” bà Rivera cảnh báo.
