LINKEDIN – Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề khủng hoảng kỹ năng

LinkedIn đã xây dựng nên một mạng xã hội cho giới chuyên nghiệp. Khi Facebook đã kết nối chúng ta với bạn bè và gia đình, còn LinkedIn tạo ra một bản sao cho đời sống công việc của chúng ta.

Thế nên, trong khi Facebook chủ yếu kiếm tiền bằng cách bán dữ liệu cho các doanh nghiệp để họ có thể quảng cáo sản phẩm đến chúng ta, doanh thu của LinkedIn đến từ những nhà tuyển dụng đang tìm cách lôi kéo chúng ta gia nhập đội ngũ nhân viên của họ.

Thay vì phân loại chúng ta bằng loại phim hay nhạc nào chúng ta bấm “like”, nó xem xét kỹ năng và kinh nghiệm nghề nghiệp của chúng ta. Sau đó nó sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), vốn là một phần không thể tách rời trong mỗi tính năng trên nền tảng này, để tạo nên sự tương hợp giữa chúng ta với những cơ hội nghề nghiệp hoặc thu hút sự chú ý của những nhà tuyển dụng tiềm năng.

Trí tuệ nhân tạo đang giúp giải quyết vấn đề gì?

Việc tạo ra sự tương hợp giữa các ứng viên với các vị trí công việc đang cần tuyển dụng là một công đoạn đầy thử thách và tốn kém cho doanh nghiệp – theo Glassdoor, một công ty phải bỏ ra trung bình 4.000 đô la để tuyển dụng cho một vị trí tại thị trường Mỹ.1

Đây là một khoản tiền không nhỏ, cho dù bạn có may mắn tìm được người giỏi đi nữa – tuy nhiên, bằng chứng có vẻ cho thấy con người không quá xuất sắc trong việc chọn lựa đúng người cho đúng việc.

Một nghiên cứu được thực hiện vào năm ngoái bởi Liên đoàn Tuyển dụng và Lao động Anh (UK Recruitment and Employment Confederation) cho thấy doanh nghiệp đã tuyển dung sai người cho 2 trong số 5 vị trí mà họ đã tuyển.2 Họ cũng tính rằng một lần tuyển dụng không thành công ở bậc quản lý cấp trung, doanh nghiệp đã tiêu tốn một khoảng trung bình 132.000 bảng Anh.

Một lý do cho hiệu quả yếu kém này là do theo lẽ thường, các nhà tuyển dụng có thể thu thập được rất ít thông tin trong quá trình tuyển dụng. Thông thường, tất cả những gì mà họ thực hiện là xem xét hồ sơ xin việc (CV), phỏng vấn ứng viên và kiểm tra về những lời giới thiệu của ứng viên này.

Đọc thêm bài này  Những cuốn sách đã được Huỳnh Hữu Tài và nhóm WeTransform dịch

Thêm vào đó, tuyển dụng cho một số nghề nghiệp nhất định không hề dễ dàng – dù đó là do thiếu hụt kỹ năng hay thiếu ứng viên sẵn sàng nộp đơn ứng tuyển trong một khu vực địa lý nào đó. Nghề giáo là một ví dụ khi mà 100.000 lớp học ở Mỹ bắt đầu năm học 2016-2017 với một giáo viên không đủ tiêu chuẩn giảng dạy.3

Trong khi đó, theo Hiệp hội các trường Cao đẳng Y tá Mỹ (American Association of Colleges of Nursing), năm 2024 sẽ cần trên một triệu y tá nữa để giải quyết vấn đề dân số đang ngày càng già đi.4

Đặc biệt, lĩnh vực công nghệ cũng đang đối mặt với cuộc khủng hoảng về kỹ năng. Bản thân cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI), vốn thỉnh thoảng được tiên đoán sẽ gây ra thất nghiệp trên diện rộng, nhưng thực tế lại đang có hiệu ứng ngược tại thời điểm hiện tại.

Khi các ngành công nghiệp hối hả chạy theo trí tuệ nhân tạo, cộng với khó khăn trong việc tìm kiếm ứng viên. Theo IBM, sẽ có 2,7 triệu vị trí việc làm đang còn trống trong ngành khoa học dữ liệu vào năm 2020.5

Hiệu suất kém trong việc tìm kiếm ứng viên để lấp đầy bất kỳ vị trí còn trống nào trong số này đều có thể dẫn đến hậu quả tai hại vượt ra ngoài từng ngành công nghiệp tương ứng, tạo nên hiệu ứng dây chuyền ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế.

Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong thực tế như thế nào?

LinkedIn thu thập dữ liệu từ hàng triệu chuyên gia và sau đó sử dụng công cụ tìm kiếm dùng trí tuệ nhân tạo để tạo sự tương hợp giữa ứng viên với công việc hoặc ngược lại.

Nó cũng cho phép chúng ta xây dựng mạng lưới bằng cách gợi ý những người chúng ta biết và có thể muốn kết nối, và sử dụng hệ thống phân tích bằng trí tuệ nhân tạo để nhận diện các mối quan hệ này.

Nó còn dùng cả trí tuệ nhân tạo để gợi ý khóa học mà bạn có thể cần, từ thư viện những khóa học trực tuyến của LinkedIn.

Những người đang tìm việc có thể có lựa chọn để biểu thị bản thân là “ứng viên mở”, nghĩa là họ thông báo rằng họ đang sẵn sàng đón nhận những cơ hội nghề nghiệp mới.

Đọc thêm bài này  Kế hoạch ra mắt sách trong năm 2019 của WeTransform

LinkedIn đánh giá thông tin mà nguời dùng cung cấp cũng như những chi tiết về cách thức họ sử dụng hồ sơ của mình – ví dụ như những công việc họ tìm kiếm – để xây dựng nên tiểu sử về người dùng đó.6

Khi một nhà tuyển dụng cho biết rằng họ đang tìm kiếm ứng viên, thuật toán của LinkedIn tạo ra sự tương hợp giữa họ với những ứng viên, những người có hồ sơ phù hợp với hồ sơ của những người đã ứng tuyển thành công trong quá khứ cho những vị trí công việc tương tự.

Khi hệ thống này sử dụng máy học, nó liên tục cải tiến thuật toán dựa trên phản hồi từ những sự tương hợp trước đó.

Điều này nghĩa là nó có thể trở nên tốt hơn gấp nhiều lần trong việc dự đoán xem ai sẽ là ứng viên tốt nhất cho một vị trí công việc nhất định. Tiêu chí để nó lựa chọn ứng viên có thể là một thứ mà một nhà tuyển dụng hoàn toàn không để ý khi sàn lọc một chồng CV.

Nhưng học máy sẽ xây dựng kiểu mẫu trong các liên hệ giữa những loại ứng viên sẽ thành công lấp đầy những vị trí trống khác nhau, với mức độ tin cậy ngày càng tăng cao.

LinkedIn cũng nói rằng trí tuệ nhân tạo là một phần trong quy trình mà nó sử dụng để thiết kế các dịch vụ của mình. Điều này nghĩa là những hiểu biết sâu sắc được định hướng dựa vào dữ liệu được sử dụng để xác định xem những đặc tính và tính năng nào mà nền tảng này sẽ cung cấp cho người dùng trong tương lai.

Công nghệ, công cụ và dữ liệu nào đã được sử dụng?

LinkedIn sử dụng dữ liệu mà người dùng cấp cho tài khoản mạng xã hội về đời sống công việc của họ, như kinh nghiệm làm việc, kỹ năng, thành tựu và nơi họ chấp nhận chuyển đến để làm việc.

Nó sử dụng thông tin này để xây dựng nên một bức tranh về vị trí trống nào sẽ lôi cuốn ứng viên phản hồi, và phân loại họ dựa trên khả năng họ sẽ phản hồi với yêu cầu hoặc phù hợp với một vị trí nhất định.

Đọc thêm bài này  Walt Disney đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra những trải nghiệm khách hàng tuyệt vời ở những công viên giải trí của mình như thế nào?

Nó cũng xây dựng nên những hồ sơ khi họ sử dụng dịch vụ, bằng cách theo dõi họ tìm kiếm những công ty và vị trí trống nào, cũng như những ai tham gia vào mạng lưới kết nối của họ.

Nền tảng Recruiter của LinkedIn, được nhiều doanh nghiệp sử dụng để tìm kiếm ứng viên cho vị trí trống của họ, cũng thu thập dữ liệu dựa trên những hoạt động tìm kiếm của người dùng nền tảng này.

Dữ liệu này được sử dụng để lập hồ sơ nhà tuyển dụng và thử xây dựng những mô hình dự đoán họ tìm kiếm điều gì ở các ứng viên.7

Những thành quả đạt được là gì?

LinkedIn nói rằng những tiến bộ trong thuật toán trí tuệ nhân tạo sử dụng trong công cụ và bộ máy tìm kiếm của nó tăng mức phản hồi tin nhắn InMail của người dùng lên 45%, và số cuộc đối thoại giữa nhà tuyển dụng và ứng viên tăng gấp đôi, trong vòng một năm.8

Mạng xã hội này cũng đã thông báo rằng toàn bộ những kỹ sư phần mềm của họ sẽ được đào tạo để sử dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là học sâu, dựa vào niềm tin rằng nó sẽ mang đến tiến bộ cho mọi mặt trong doanh nghiệp mà nó được triển khai.9

Những thách thức và bài học chính được rút ra

  • Giống như bất kỳ mạng xã hội nào, nhiên liệu của LinkedIn chính là dữ liệu mà người dùng cung cấp, và những gì mà nó có thể học được từ hành vi của họ khi sử dụng dịch vụ.
  • Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để tạo ra sự tương hợp chính xác giữa ứng viên với vị trí công việc cần tuyển, nhưng chúng cần dữ liệu để có thể thực hiện được điều này.
  • Tạo ra sự tương hợp bằng trí tuệ nhân tạo có thể khuyến khích nhà tuyển dụng xem xét những ứng viên với những kinh nghiệm và bộ kỹ năng khác biệt so với định kiến của họ về những gì công việc yêu cầu.

Tham khảo

  1. Glassdoor, How To Calculate Cost-Per-Hire: https://www.glassdoor.com/employers/blog/calculate-cost-per-hire/
    2. The Recruitment and Employment Confederation, Hiring mistakes are costing UK businesses billions each year – REC: https://www.rec.uk.com/news-and-policy/press-releases/hiring-mistakes-are-costing-uk-businesses-billions-each-year-rec
    3. The Week, America’s Teaching Shortage: http://theweek.com/articles/797112/americas-teacher-shortage
    4. American Association of Colleges of Nursing, Nursing Shortage Fact Sheet: https://www.aacnnursing.org/News-Information/Fact-Sheets/Nursing-Shortage
    5. IBM, The Quant Crunch: https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=IML14576USEN&

6. LinkedIn, How LinkedIn Uses Automation and AI to Power Recruiting Tools: https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/product-updates/2017/how-linkedin-uses-automation-and-ai-to-power-recruiting-tools
7. LinkedIn, How LinkedIn Uses Automation and AI to Power Recruiting Tools: https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/product-updates/2017/how-linkedin-uses-automation-and-ai-to-powerrecruiting-tools
8. LinkedIn, How LinkedIn Uses Automation and AI to Power Recruiting Tools: https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/productupdates/2017/how-linkedin-uses-automation-and-ai-to-powerrecruiting-tools
9. VentureBeat, LinkedIn plans to teach all its engineers the basics of using AI: https://venturebeat.com/2017/10/24/linkedin-plans-to-teach-all-its-engineers-the-basics-of-using-ai/

Leave a Reply

avatar
  Subscribe  
Notify of