Nhìn chung, giới doanh nghiệp thiếu sự đa dạng chủng tộc và giới tính. Các nhóm nhân viên ít được ưa thích không góp mặt nhiều trên dàn lãnh đạo. Chưa đến 5% CEO tại các hãng Fortune 500 là phụ nữ, và tỷ lệ này sẽ thấp hơn nữa vào tháng 10 tới đây, khi CEO Pepsi Indra Nooyi rời ghế lãnh đạo. Sự đa dạng chủng tộc trong hội đồng quản trị doanh nghiệp không cao khi 4/5 người được bổ nhiệm mới trong hội đồng quản trị Mỹ năm 2016 là người da trắng.
tin liên quan
10 ứng dụng thành công nhất của trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh
“Việc xác định ứng cử viên tiềm năng rất chủ quan. Người ta chọn những người họ thích dựa trên thành kiến vô tình”, CEO Alan Todd của nền tảng công nghệ để phát triển lãnh đạo CorpU cho hay. Những người ủng hộ AI cho rằng công nghệ có thể loại bỏ một phần những thành kiến trên. Thay vì dựa vào cảm xúc của con người để ra quyết định tuyển dụng, doanh nghiệp như Entelo và Stella.ai dùng công nghệ máy học (machine learning) để phát hiện các kỹ năng cần thiết cho một số công việc nhất định.
AI sau đó kết hợp ứng viên có những kỹ năng này với vị trí tuyển dụng. Hai doanh nghiệp cho hay họ không chỉ tìm được ứng viên giỏi hơn, mà còn xác định được những ứng viên trước đây không được để mắt tới trong quá trình tuyển dụng truyền thống.
Thuật toán của Stella chỉ đánh giá ứng viên dựa trên các kỹ năng. Nhà sáng lập Stella Rich Joffe cho hay: “Thuật toán chỉ được ghép ứng viên dựa trên dữ liệu chúng tôi bảo nó phải chú ý. Nó chỉ được phép nhìn vào kỹ năng, ngành nghề, các cấp bậc của công ty”. Đây là yếu tố giúp hạn chế sự thiên vị, thành kiến.
Entelo hôm 9.8 tung ra Unbiased Sourcing Mode, công cụ ẩn danh hơn nữa việc tuyển dụng. Phần mềm này cho phép các nhà tuyển dụng ẩn tên, hình ảnh, trường lớp, chênh lệch tuyển dụng, tuổi tác và một số đại từ giới tính nhằm giảm các hình thức phân biệt đối xử.
AI cũng được dùng để giúp phát triển tài năng trong nội bộ doanh nghiệp. CorpU hợp tác với Ross School of Business của Đại học Michigan (Mỹ) để thực hiện khóa học trực tuyến 20 tuần, sử dụng máy học để xác định nhân viên có tiềm năng cao. Kết quả cho thấy những người được xếp hạng cao thường không đứng trong hàng được cân nhắc thăng chức.
“Quá trình ra quyết định của con người khá tệ”, trợ lý giáo sư Solon Borocas tại khoa Khoa học thông tin của trường Cornell cho hay. Dù vậy, tính trung lập của công nghệ cũng không nên được đánh giá quá cao. Nghiên cứu của ông Borocas chỉ ra rằng ứng dụng công nghệ học máy trong tuyển dụng, phần nhiều giống như việc nhận dạng khuôn mặt, có thể dẫn đến chuyện phân biệt đối xử một cách vô ý.
Thuật toán có thể mang thành kiến tiềm ẩn của những người viết ra chúng, hoặc có thể bị chỉnh lệch để ưu tiên một số phẩm chất, kỹ năng nhất định. “Nếu ví dụ bạn đang dùng để đào tạo hệ thống không bao gồm một số kiểu người nhất định, thì mô hình bạn phát triển thực sự tệ khi đánh giá những người đó”, ông Borocas nói.
Không hẳn tất cả các thuật toán đều được tạo ra như nhau. Loại thuật toán “được giám sát” có thể được hướng để quét những cá nhân từng theo học trường thuộc Ivy League, hoặc có một số phẩm chất nhất định. Thuật toán “không được giám sát” thì tự xác định dữ liệu để ưu tiên. Máy móc tự suy luận dựa trên phẩm chất, kỹ năng mà người làm nghề cần có. Dù vậy, doanh nghiệp có nhiều biện pháp để giảm thiểu hình thức thiên vị lập trình này.
Ông Borocas cho rằng với sự hỗ trợ của AI, quá trình tuyển dụng hiện tại có thể tốt hơn. Song một số hãng lớn thừa nhận rằng họ không thể ngưng và giải quyết nổi thiên kiến khi tuyển dụng.
