Nếu có một điều mà năm 2020 đã dạy các doanh nghiệp, thì đó là khả năng linh hoạt (agility) và thích ứng (adaptability) để đối phó với những thay đổi đột ngột. Đối với rất nhiều tổ chức, điều đó đồng nghĩa với việc nâng tầm Trí tuệ nhân tạo (AI) vào mọi hoạt động từ vận hành bán lẻ, hợp lý hóa chuỗi cung ứng và tạo ra dịch vụ khách hàng nhanh hơn, mang tính cá nhân hóa hơn. Tuy nhiên, vẫn còn một lĩnh vực mà các tổ chức chưa thực sự tự tin: đó là làm thế nào để đưa AI vào trong môi trường làm việc nhằm chuyển đổi trải nghiệm nhân viên và đem lại thành công.
Điều này không có nghĩa là sử dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ thông thường khiến mọi người sa lầy. Nó có nghĩa là sử dụng AI để giúp mọi người làm việc tốt hơn và phát triển sự nghiệp của họ. Điều này sẽ giúp các tổ chức khám phá những hiểu biết sâu sắc hơn về doanh nghiệp và con người của họ, chẳng hạn như đưa ra những dự đoán hữu ích để hỗ trợ năng suất, khôi phục sự ổn định — đặc biệt là trong những thời điểm như thế này — và tạo ra khả năng phục hồi lâu dài.
Nhưng ngày nay, chỉ có 17% tổ chức sử dụng các giải pháp dựa trên AI trong bộ phận nhân sự của họ và chỉ 30% khác có kế hoạch làm như vậy vào năm 2022, theo Khảo sát Trí tuệ Nhân tạo Gartner. Chưa hết, AI có tiềm năng tăng khả năng mở rộng nhân sự, nhận ra các xu hướng trong hành vi của mọi người và cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa ở bất kỳ đâu và bất cứ khi nào. Ví dụ: AI có thể đưa ra các đề xuất mang tính quy định trong các lĩnh vực như tuyển dụng, học tập và phát triển, thúc đẩy sự tương tác và giữ chân nhân tài và những lĩnh vực khác. Nhưng việc biến tiềm năng AI này thành hiện thực không phải không có những thách thức, từ việc đảm bảo việc sử dụng có đạo đức và không thiên vị, đến việc triển khai các ứng dụng thực tế hàng ngày.
MỚI: Phòng thí nghiệm đổi mới về AI
Hôm nay, chúng tôi đã công bố Phòng thí nghiệm đổi mới Cornerstone dành cho AI, một trung tâm xuất sắc mới ngay trong Cornerstone, tập hợp các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và các chuyên gia khác từ khắp công ty để đổi mới các cách thức mang tính thực tế và đạo đức nhằm áp dụng công nghệ AI vào nơi làm việc. Thông qua nghiên cứu và hợp tác, Phòng thí nghiệm hướng tới giải quyết các câu hỏi khó nhất về AI mà các tổ chức đang quan tâm, chẳng hạn như cách duy trì các yếu tố con người trong công việc trong khi dựa vào tự động hóa, và cách vận hành dữ liệu nhạy cảm liên quan đến con người — trong khi bảo tồn đạo đức và loại bỏ thành kiến.
Mục tiêu cuối cùng? Sử dụng AI để nâng cao trải nghiệm của mọi người tại nơi làm việc trở nên tốt hơn, cá nhân hóa hơn và bổ ích hơn.
Những thách thức của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nơi làm việc — và cách vượt qua chúng.
Có rất nhiều cơ hội để sử dụng AI ở nơi làm việc. Từ việc trợ giúp các hoạt động tuyển dụng của Nhân sự, như lọc đơn đăng ký của ứng viên và tự động hóa lịch phỏng vấn, đến việc cung cấp cho nhân viên các đề xuất học tập được cá nhân hóa để hỗ trợ sự phát triển nghề nghiệp. Nhưng khi nhiều tổ chức xem xét các trường hợp sử dụng trong thực tế như thế này, có một thách thức trọng tâm cản trở: phân tích hiệu quả dữ liệu về con người. Và đó là một trong những chủ đề chính mà Phòng thí nghiệm mới của chúng tôi đang khám phá.
Định dạng của dữ liệu nhân sự rất đa dạng.
Cần cả các thuật toán AI và một lượng dữ liệu nhân sự phong phú để có được thông tin chi tiết hiệu quả (định hướng bởi dữ liệu — data driven) từ nơi làm việc. Dữ liệu nhân sự có xu hướng chia thành hai loại khác nhau. Đầu tiên là dữ liệu có cấu trúc, phát sinh từ các sự kiện có thể định lượng được như tần suất nhân viên tham gia vào chương trình đào tạo của họ, dữ liệu ứng viên gửi trong quá trình tuyển dụng, dữ liệu về sự tiêu hao của nhân viên và dữ liệu về lộ trình nghề nghiệp khi nhân viên thăng tiến và phát triển trong tổ chức của họ.
Sau đó, có dữ liệu dạng văn bản, không có cấu trúc, đến từ sơ yếu lý lịch, hồ sơ công việc, đánh giá hiệu suất và mô tả về các khóa đào tạo. Dữ liệu tổng hợp, có cấu trúc và không có cấu trúc tạo thành một lượng lớn và đa dạng dữ liệu nhân sự. Cần có một bộ sưu tập phong phú các thuật toán AI để xử lý dữ liệu này nhằm tạo ra những hiểu biết có giá trị về nơi làm việc.
Những thách thức lớn khác bao gồm quyền riêng tư và bảo mật.
Dữ liệu nơi làm việc có ý nghĩa mạnh mẽ, nhưng nó cũng là một trong số những dữ liệu nhạy cảm nhất tại bất kỳ công ty nào. Ngoài việc che chắn nó khỏi các tác nhân xấu bên ngoài, các tổ chức cũng cần xem xét việc bảo vệ nó khỏi bị phơi nhiễm trong nội bộ.
Tôi đã yêu cầu Phó chủ tịch của Cornerstone và Kiến trúc sư trưởng phân tích Asif Qamar giải thích về điều đó:
“Khi chúng tôi phân tích dữ liệu, ngay cả bản thân chúng tôi [tại Cornerstone], không nên biết người này là ai. Chúng tôi phải đối phó với việc dữ liệu bị tước bỏ hoàn toàn thông tin nhận dạng cá nhân ”.
Nhìn xa hơn dữ liệu lớn đến các trường hợp sử dụng đa chức năng.
Nhiều công ty ngày nay tuyên bố rằng họ có các giải pháp AI, nhưng trên thực tế, chúng chỉ là các công cụ trí tuệ kinh doanh (còn gọi là dữ liệu lớn). Trường hợp sử dụng của chúng hợp lý hóa một hoạt động cụ thể bằng cách sử dụng tập dữ liệu hữu hạn.
Để thực sự trở thành AI, một giải pháp phải có thể áp dụng cho nhiều tình huống linh hoạt và thay đổi khác nhau, tận dụng dữ liệu từ toàn bộ tổ chức và có thể đưa ra các quyết định và đề xuất mang tính dự đoán và thông minh. Khi loại thông tin chi tiết do AI đem lại này được chọn lọc từ một cửa sổ toàn diện và đem vào nơi làm việc, nó vượt qua tính hữu ích mà các phân tích có nguồn gốc truyền thống cho phép khi sử dụng các công cụ trí tuệ kinh doanh (business intelligence).
AI sẽ nhân bản hóa công việc — và cải thiện trải nghiệm của con người
Khi Phòng thí nghiệm mới của chúng tôi tiếp tục khám phá những điều này và vô số khía cạnh độc đáo khác của AI trong Nhân sự, chúng tôi đã thấy một số thành công trong việc áp dụng các phương pháp hay nhất cho công cụ AI của riêng mình.
Tuyển dụng. Một thành phần nằm trong công cụ AI của Cornerstone, Đồ thị Kỹ năng Nền tảng, có thể phân tích sơ yếu lý lịch của ứng viên và nắm bắt các kỹ năng của họ ngay cả khi chúng không được đề cập rõ ràng — một đổi mới lớn mà các nhóm tuyển dụng có thể khai thác.
Asif giải thích nó như thế này:
“Những gì bộ máy AI của chúng tôi có thể làm là suy luận ra những điều không được đề cập trong sơ yếu lý lịch. Nó đang nghiên cứu hồ sơ của hàng trăm triệu người và xem mối quan hệ giữa các kỹ năng. Nó đang học cách hiểu những mối quan hệ đó để đưa ra dự đoán chính xác.”
Học hỏi và phát triển. Bằng cách phân tích cách mọi người tương tác với nội dung học tập hiện có — chủ đề họ chọn, tần suất họ xem và mức độ lưu giữ thông tin — công cụ AI của chúng tôi có thể xác định sở thích học tập cá nhân của họ và cung cấp các phương pháp để tối ưu hóa trải nghiệm học tập của họ.
Phát triển sự nghiệp. Và bởi vì công cụ AI của Cornerstone được thiết kế để hoạt động đa chức năng, nó có khả năng mở rộng ra ngoài một trường hợp sử dụng duy nhất. Ví dụ, Đồ thị Kỹ năng Nền tảng không chỉ phân tích các hành vi học tập mà còn cả quỹ đạo nghề nghiệp. Điều này giúp hệ thống có thể đưa ra các khuyến nghị cho phép nhân viên sử dụng các kỹ năng mới có được để thúc đẩy sự nghiệp của họ về phía trước.
Một lần nữa, Asif giải thích:
“Chúng tôi có dữ liệu từ hàng nghìn nhân viên đã đi theo những con đường đầy thử thách. Điều này giúp bạn có thể tạo ra một mô hình xác suất cho nơi những người khác muốn đến. Khi chúng tôi có thể suy ra điều đó, chúng tôi có thể đưa ra các đề xuất không chỉ dựa trên những gì bạn đã học được gần đây mà còn cả những gì sẽ giúp bạn phát triển sự nghiệp. ”
Kết quả không chỉ là trải nghiệm học tập tốt hơn mà còn là văn hóa làm việc toàn diện, được cá nhân hóa hơn được thiết kế xung quanh sự phát triển.
Con người vẫn cần thiết hơn bao giờ hết
Khi AI được triển khai thành công, các khả năng chuyển đổi (đọc: cá nhân hóa, nhân bản hóa và cải thiện) trải nghiệm của con người tại nơi làm việc trở nên gần như vô hạn. Nhưng có một lưu ý quan trọng mà Asif chia sẻ ở đây:
“Vào cuối ngày, việc giải thích dữ liệu là do con người. AI có thể đưa ra những điều thú vị để quan sát, nhưng nó không thể thay thế con người. Đây là một hệ thống hỗ trợ quyết định để mang lại hiệu quả và tối ưu hóa cho đội ngũ nhân sự và nhân viên. ”
Để chinh phục các trường hợp chuyển đổi như thế này cho AI tại nơi làm việc, điều quan trọng là không được bỏ qua đạo đức và thành kiến. Rốt cuộc, các hệ thống AI có thể tiếp thu và học hỏi từ các mô hình hiện có về thành kiến có ý thức hoặc vô thức trong việc tuyển dụng, tại một tổ chức. Đây là một lĩnh vực trọng tâm liên tục khác của các nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi.
Về cơ bản, AI sẽ tiếp tục đưa ra các dự đoán có khả năng sai lệch nếu các tập dữ liệu vốn đã thiên lệch. Hai cách quan trọng để giải quyết vấn đề này là đảm bảo nhóm AI đa dạng và tiến hành các nghiên cứu tác động bất lợi, điều mà chúng tôi đang chú trọng thực hiện tại Cornerstone.
AI lấy nhân viên làm trung tâm là chìa khóa
Khi các tổ chức ngày càng triển khai AI trên toàn bộ doanh nghiệp của họ, họ phải ghi nhớ mục tiêu này: tận dụng AI để cải thiện trải nghiệm cho nhân viên của họ theo những cách thực tế. Trong tương lai, Phòng thí nghiệm của chúng tôi sẽ tiếp tục đào tạo các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và CNTT — cũng như nhân viên — về vai trò của AI tại nơi làm việc. Chúng ta sẽ khám phá cách AI có thể khôi phục sự ổn định của lực lượng lao động, cách nó có thể hỗ trợ các sáng kiến đa dạng, các cách ứng dụng AI có đạo đức và hơn thế nữa. Chúng tôi mong muốn được chia sẻ những chủ đề này với bạn trong tương lai.
Source: https://www.cornerstoneondemand.com/rework/how-ai-is-shaping-future-of-work
