ĐỪNG BẮT ĐẦU AI FOR HR BẰNG VIỆC HỎI “DÙNG CÔNG CỤ NÀO?”

Một sai lầm khá phổ biến khi doanh nghiệp bắt đầu ứng dụng AI là đi tìm công cụ trước khi xác định bài toán, HR cũng không ngoại lệ. “Dùng ChatGPT hay Gemini?”; “Có AI nào lọc CV không?”; “Có công cụ nào tự động viết JD không?”; “Có AI nào phân tích Excel không?”

Những câu hỏi này không sai, nhưng thứ tự đang bị đảo ngược. Trong những chương trình đào tạo AI ứng dụng mà tôi triển khai, tôi thường hướng người học quay trở lại công việc thực tế trước:

• Bạn đang làm công việc gì?

• Công đoạn nào đang mất nhiều thời gian?

• Công đoạn nào lặp lại?

• Công đoạn nào phụ thuộc nhiều vào dữ liệu?

• Công đoạn nào cần phán đoán của con người?

• Nếu đưa AI vào, kết quả cuối cùng phải tốt hơn ở điểm nào?

Khi trả lời được những câu hỏi này, lúc đó mới chọn công cụ. Đó cũng là lý do tôi cho rằng: “Đừng bắt đầu AI Transformation bằng AI, hãy bắt đầu bằng Work.” Công nghệ chỉ có ý nghĩa khi chúng ta hiểu công việc đủ sâu để biết nên đặt công nghệ vào đâu.

AI FOR HR NÊN ĐƯỢC NHÌN THEO 4 CẤP ĐỘ

Qua quá trình nghiên cứu, đào tạo và trực tiếp thiết kế các bài toán AI ứng dụng trong công việc, tôi thường chia mức độ ứng dụng AI thành bốn cấp.

Cấp độ 1 – AI hỗ trợ tác vụ: Đây là cấp độ dễ triển khai nhất. HR có thể sử dụng AI để soạn JD, email, thông báo tuyển dụng, câu hỏi phỏng vấn, tài liệu đào tạo, biểu mẫu, báo cáo…Giá trị chính là tiết kiệm thời gian, nhưng đây mới chỉ là điểm khởi đầu.

Cấp độ 2 – AI hỗ trợ phân tích: AI bắt đầu làm việc với dữ liệu. Ví dụ, thay vì chỉ yêu cầu AI “viết báo cáo nhân sự”, chúng ta cung cấp dữ liệu headcount, turnover, absenteeism, recruitment, training, performance… để AI hỗ trợ tìm xu hướng, phát hiện bất thường và đặt ra những câu hỏi quản trị. Lúc này AI không chỉ giúp HR viết nhanh hơn, mà bắt đầu giúp HR nhìn thấy nhiều hơn.

Cấp độ 3 – AI tham gia vào Workflow: Đây là cấp độ tôi đặc biệt quan tâm. Thay vì một nhân viên mở AI lên rồi nhập từng prompt riêng lẻ, AI được đưa vào một quy trình hoàn chỉnh: “Input → Data → AI Processing → Human Review → Decision → Action → Record.” Ví dụ, hồ sơ ứng viên được tiếp nhận, dữ liệu được trích xuất, chuẩn hóa, đối chiếu tiêu chí tuyển dụng, tạo bản phân tích cho recruiter, sau đó con người kiểm tra và ra quyết định. Đó không còn là “dùng AI”, đó là thiết kế công việc có AI tham gia.

Cấp độ 4 – AI hỗ trợ quyết định quản trị: Đây là cấp độ cao hơn, AI có thể tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để hỗ trợ lãnh đạo trả lời những câu hỏi như:

• Bộ phận nào đang có nguy cơ thiếu hụt năng lực?

• Vì sao turnover tăng?

• Nhóm nhân sự nào cần ưu tiên đào tạo?

• Chi phí tuyển dụng đang tăng ở đâu?

• Năng lực nào sẽ trở nên quan trọng trong 2–3 năm tới?

Ở cấp độ này, AI không thay người quản lý ra quyết định. AI mở rộng khả năng nhìn thấy vấn đề trước khi con người quyết định.

GIÁ TRỊ LỚN CỦA AI KHÔNG NẰM Ở VIỆC “VIẾT NHANH HƠN”

Tôi từng cho AI xử lý những bài toán HR phức tạp hơn rất nhiều so với việc viết một JD hay một email. Ví dụ, từ một bộ dữ liệu nhân sự, AI có thể hỗ trợ tính toán và phân tích hàng loạt chỉ số như: “Headcount Growth, Turnover Rate, Time-to-Fill, Cost-per-Hire, Absenteeism, Training Hours, Performance Distribution, Diversity Ratio, Succession Coverage hay HR SLA.”

Điều đáng chú ý không phải AI tính nhanh hơn Excel bao nhiêu. Giá trị thực sự nằm ở bước tiếp theo, ví dụ: Turnover tăng. Một báo cáo truyền thống cho chúng ta biết turnover tăng từ 12% lên 18%. Nhưng nhà quản trị thực sự cần biết:

• Tăng ở đâu?

• Nhóm nhân sự nào?

• Thời điểm nào?

• Có liên quan đến quản lý trực tiếp, thu nhập, thâm niên hay đặc điểm công việc không?

• Nếu xu hướng tiếp tục thì doanh nghiệp sẽ chịu ảnh hưởng gì?

Đó chính là bước chuyển từ: Data → Information → Insight → Decision → Action. Và tôi cho rằng đây mới là khu vực AI có thể tạo ra thay đổi rất lớn cho HR.

AI CÓ THỂ GIÚP HR “ĐỌC” ĐƯỢC NHỮNG THỨ TRƯỚC ĐÂY RẤT KHÓ ĐỌC

Dữ liệu HR không chỉ nằm trong Excel. Một lượng dữ liệu rất lớn đang nằm trong CV, hồ sơ nhân viên, JD, biên bản phỏng vấn, đánh giá hiệu suất, khảo sát nhân viên, phản hồi đào tạo, email, chính sách, quy trình và rất nhiều tài liệu dạng văn bản. Trước đây, muốn phân tích những dữ liệu này thường phải đọc thủ công. AI đang thay đổi điều đó. Ví dụ, trong đánh giá năng lực, điều tôi quan tâm không đơn thuần là điểm số.

Từ những ghi nhận hành vi thực tế như: người đó đã nói gì, phản ứng thế nào khi nhóm bất đồng, cách họ đưa ra quyết định, cách họ xử lý áp lực, cách họ phân tích dữ liệu, hay cách họ tác động đến thành viên khác, AI có thể hỗ trợ chúng ta phân loại, hệ thống hóa và đối chiếu hàng trăm quan sát với khung năng lực.

Nhưng AI không nên là người kết luận cuối cùng rằng một nhân viên “có năng lực lãnh đạo tốt” hay “không phù hợp”. AI xử lý bằng chứng, con người chịu trách nhiệm về phán đoán. Ranh giới này cực kỳ quan trọng.

TUYỂN DỤNG LÀ NƠI AI RẤT HỮU ÍCH – VÀ CŨNG RẤT DỄ BỊ LẠM DỤNG

Hãy hình dung một vị trí nhận 500 CV, AI hoàn toàn có thể hỗ trợ HR: trích xuất dữ liệu ứng viên, chuẩn hóa thông tin, đối chiếu với tiêu chí công việc, phát hiện những điểm cần làm rõ và tạo bản tóm tắt để recruiter xem xét. Nhờ đó, vài giờ xử lý dữ liệu có thể giảm xuống đáng kể.

Nhưng sẽ rất nguy hiểm nếu doanh nghiệp đi thêm một bước: “Để AI quyết định luôn ai bị loại.” CV chứa rất nhiều yếu tố có thể tạo ra thiên lệch. Dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp cũng có thể chứa thiên lệch. Nếu dữ liệu tuyển dụng trong quá khứ có vấn đề, AI hoàn toàn có khả năng học lại và khuếch đại chính vấn đề đó.

NIST cũng nhấn mạnh rằng vai trò của con người trong việc sử dụng và giám sát hệ thống AI cần được xác định rõ, đặc biệt vì thiên lệch có thể xuất hiện trong toàn bộ quá trình thiết kế và sử dụng AI. Vì vậy: “AI có thể đề xuất. AI có thể phân tích. AI có thể cảnh báo. Nhưng với những quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến con người, trách nhiệm cuối cùng phải thuộc về con người.”

ĐỪNG ĐƯA AI VÀO MỘT QUY TRÌNH HR ĐANG RỐI

Có một nguyên tắc tôi thường nhắc khi đào tạo về AI Workflow: “Một quy trình chưa tốt cộng thêm AI không tự nhiên trở thành một quy trình tốt.” Nếu JD không chuẩn, dữ liệu năng lực không chuẩn, tiêu chí tuyển dụng không rõ, dữ liệu nhân viên thiếu, quy trình phê duyệt rối… thì AI không giải quyết được vấn đề gốc. Thậm chí AI có thể giúp doanh nghiệp làm sai nhanh hơn.

Trước khi đưa AI vào một quy trình HR, tôi thường nhìn lại ít nhất 5 yếu tố: Process – Data – AI – Human – Governance.

• Quy trình đã rõ chưa?

• Dữ liệu có đủ và đáng tin cậy không?

• AI thực hiện phần việc nào?

• Con người kiểm tra và quyết định ở đâu?

• Ai chịu trách nhiệm nếu kết quả sai?

Năm câu hỏi tưởng đơn giản này giúp doanh nghiệp tránh rất nhiều dự án AI nghe rất hay khi trình bày nhưng không tạo được giá trị khi vận hành.

AI FOR HR KHÔNG CHỈ THAY ĐỔI HR – NÓ BUỘC HR PHẢI THAY ĐỔI CHÍNH MÌNH

Có lẽ đây mới là phần quan trọng nhất, World Economic Forum dự báo gần 40% kỹ năng cốt lõi trong công việc sẽ thay đổi đến năm 2030, trong khi 77% doanh nghiệp được khảo sát dự kiến upskill lực lượng lao động để thích nghi với AI. Điều đó đặt HR vào một vị trí khá đặc biệt. HR vừa phải ứng dụng AI cho chính công việc của mình, vừa phải chuẩn bị con người của toàn tổ chức cho thời đại AI. Theo tôi, đây sẽ là một trong những vai trò chiến lược nhất của HR trong vài năm tới. HR phải bắt đầu trả lời:

• Công việc nào sẽ thay đổi?

• Task nào có thể tự động hóa?

• Task nào nên được AI hỗ trợ?

• Năng lực nào sẽ giảm giá trị?

• Năng lực nào sẽ tăng giá trị?

• Nhân viên cần được reskill và upskill như thế nào?

WEF cũng cho thấy tương lai công việc không đơn thuần là “con người hoặc máy móc”. Tỷ trọng công việc được thực hiện thông qua sự kết hợp giữa con người và công nghệ được dự báo ngày càng quan trọng. Vì vậy, bài toán của HR không phải: “AI sẽ thay bao nhiêu người?” Mà nên là: “Chúng ta phải thiết kế lại công việc như thế nào để con người + AI tạo ra năng suất và giá trị lớn hơn?”

TƯƠNG LAI CỦA HR KHÔNG PHẢI HUMAN RESOURCES ÍT “HUMAN” HƠN

Có một nghịch lý rất thú vị, AI càng phát triển, HR càng không thể đánh mất chữ Human.

• AI có thể phân tích 10.000 dòng dữ liệu, nhưng AI không chịu trách nhiệm về cuộc đời của một nhân viên.

• AI có thể phát hiện một người có dấu hiệu giảm hiệu suất, nhưng AI không biết đầy đủ những gì người đó đang trải qua.

• AI có thể đề xuất một ứng viên phù hợp, nhưng AI không phải người sẽ cùng ứng viên đó làm việc trong nhiều năm.

• AI có thể hỗ trợ đánh giá năng lực, nhưng AI không chịu trách nhiệm phát triển con người đó.

Đó là lý do tôi không tin tương lai của HR là một phòng Nhân sự được tự động hóa hoàn toàn. Tôi tin vào một mô hình khác: Human Judgment × Data × AI

• AI mang đến tốc độ và khả năng xử lý.

• Data mang đến bằng chứng.

• Con người mang đến bối cảnh, phán đoán, trách nhiệm và sự thấu cảm.

Thiếu một trong ba, hệ thống HR đều có vấn đề.

AI FOR HR – CUỐI CÙNG VẪN LÀ CÂU CHUYỆN VỀ CON NGƯỜI

Tôi cho rằng vài năm tới chúng ta sẽ chứng kiến một khoảng cách rất lớn giữa hai nhóm HR.

• Nhóm thứ nhất sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ văn phòng: viết nhanh hơn, tìm thông tin nhanh hơn, làm slide nhanh hơn.

• Nhóm thứ hai hiểu công việc, hiểu dữ liệu, biết thiết kế workflow, biết giao việc cho AI, biết kiểm tra AI và quan trọng nhất - biết đặt con người vào đúng vị trí trong hệ thống Human–AI.

Khoảng cách giữa hai nhóm này không nằm ở việc ai biết nhiều công cụ AI hơn. Nó nằm ở năng lực thiết kế công việc trong một thế giới có AI. SHRM cũng đặt trọng tâm của AI trong lực lượng lao động không chỉ ở adoption mà ở workforce readiness, skill gaps, ethical oversight và cách triển khai đặt con người vào trung tâm. 

Vì vậy, nếu phải tóm tắt AI for HR bằng một tư duy duy nhất, tôi sẽ không chọn: “Hãy dùng AI để làm HR nhanh hơn.” Tôi sẽ chọn: “Hãy dùng AI để giải phóng HR khỏi những công việc có giá trị thấp, tăng năng lực phân tích và dành nhiều năng lực con người hơn cho những quyết định thực sự cần con người.”

Bởi cuối cùng, mục tiêu của AI trong HR không phải tạo ra một phòng Nhân sự có nhiều AI hơn. Mục tiêu phải là tạo ra một bộ phận HR hiểu con người hơn, hiểu dữ liệu hơn, ra quyết định tốt hơn và tạo ra nhiều giá trị hơn cho tổ chức. Và đó cũng là lúc AI không còn đơn thuần là một công cụ. AI trở thành một phần trong năng lực quản trị nguồn nhân lực của doanh nghiệp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. National Institute of Standards and Technology (NIST) – AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0), 2023.

2. World Economic Forum (WEF) – The Future of Jobs Report.

3. Society for Human Resource Management (SHRM) – AI in the Workplace: Workforce Readiness and Ethical Oversight.