Tài liệu Chuyển đổi số | Trường Đại học Kinh tế – Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

lOMoAR cPSD| 47167580 CASE STUDY - GROUP 12
GROW: SỬ DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỂ SÀNG LỌC
TRÍ TUỆ CỦA CON NGƯỜI
I. GIỚI THIỆU CHUNG:
1. Masahiro Fukuhara và lịch sử của IGS:
- Masahiro Fukuhara là nhà sáng lập và tổng giám ốc iều hành của “Institution for
a Global Society” (IGS), ặt trụ sở chính tại Tokyo.
- Trước khi thành lập IGS, ông từng là giám ốc iều hành tại công ty quản lý tài sản
Barclays Global Investors (BGI).
- Sau khi Black Rock mua lại BGI, Fukuhara nhận thấy rằng ây chính là cơ hội để
theo đuổi sự tò mò của bản thân. Vì vậy, ông đã rời công ty và sáng lập công ty liên doanh giáo dục, IGS.
- Sau rất nhiều khó khăn, ầu năm 2015, Fukuhara bắt ầu tổ chức các buổi ộng não
hằng tuần với ồng nghiệp, bạn bè và học trò ể tìm ra công cụ giúp con người phát
hiện iểm mạnh và iểm yếu của chính mình cũng như giúp các nhà tuyển dụng
phát hiện những nhân tố phù hợp. Và như mong muốn của ông ấy, ứng dụng GROW ã ược thiết lập. 2. Về GROW: - GROW
ược phát triển bởi IGS sử dụng trí tuệ nhân tạo, sử dụng các thuật
toán ể ánh giá dữ liệu từ những người ánh giá và các ứng viên.
- Ban ầu nó ược sử dụng ể tuyển dụng. Thay vì sử dụng trực giác ể ánh giá các ứng
viên thì GROW dựa vào những dữ liệu lớn nhằm phát triển các ộng cơ khách
quan, khoa học và liên tục cải tiến ể sàng lọc, tuyển dụng và phát triển nguồn
nhân lực. Sau ó, nó ược phát triển ể trở thành một công cụ hữu ích hỗ trợ cho
sinh viên tìm ra iểm yếu và iểm mạnh của mình, ồng thời giúp Bộ phận Nhân sự
tuyển dụng các ứng viên bằng cách dựa trên các ặc iểm tính cách và năng lực ược yêu cầu.
- Số lượng người dùng GROW
ã tăng lên từ 2.000 người vào tháng 12 năm
2016 ến 74.000 người vào tháng 6 năm 2017.
- Sau thành công vào mùa hè năm 2017 với khoản tài trợ Series A trị giá 6 triệu ô
la, IGS bắt ầu phát triển GROW như một công cụ cho các công ty quan tâm ến
bằng cách sử dụng chiến lược B2B2C.
II. CƠ CHẾ HOẠT ĐỘNG:
1. Cơ chế hoạt ộng của GROW:
GROW bao gồm 2 phần: ánh giá năng lực và ánh giá nhân cách lOMoAR cPSD| 47167580 -
Đánh giá năng lực: Để ánh giá năng lực, GROW sử dụng công cụ ánh giá ngang
hàng ( ánh giá ồng ẳng) ể tiết lộ 25 năng lực cụ thể mà IGS ã chọn dựa trên
nghiên cứu xã hội mở rộng.
- Đánh giá nhân cách: Để ánh giá nhân cách, GROW sử dụng phiên bản game hoá
của Bài kiểm tra Đánh giá Ngầm ịnh (IAT), một ánh giá ược thiết lập về thành
kiến tiềm ẩn trong tâm lý xã hội mà các cá nhân có thể chơi trên thiết bị di ộng.
GROW cho phép học sinh ưa ra những phản hồi cho nhau về các năng lực và khám phá
những ặc iểm tính cách của họ. Mặc dù những phương pháp ánh giá này không mới,
nhưng những gì GROW ã làm là: GROW sử dụng các thuật toán học tập ể phân tích dữ
liệu ánh giá từ cả ứng viên và người ánh giá, tìm kiếm các mẫu ể cải thiện khả năng
sàng lọc của nó ể sàng lọc chính xác các ứng viên theo thời gian. Ngoài ra, với những
dữ liệu thu thập ược, GROW có thể phát triển và iều chỉnh dịch vụ liên quan ến nhân sự và khách hàng của mình.
2. Cách các tổ chức sử dụng GROW:
Sau nhiều vòng thử nghiệm, IGS ã cung cấp GROW dưới dạng phần mềm. Ứng dụng
ược thiết kế giúp cho sinh viên dễ dàng ứng tuyển vào các công ty tiềm năng, số lượng
ơn ăng ký cũng ã tăng lên nhanh chóng. Nhưng ngay cả khi các công ty ngập tràn các
ứng dụng, họ vẫn sử dụng phương pháp sàng lọc hồ sơ và tuyển chọn thông qua phỏng
vấn vừa tốn nhiều thời gian và công sức. Điều ó khiến cho chất lượng nhân viên mới của họ bị giảm sút. 2.1. Septeni Holdings:
GROW ược áp dụng trong Septeni Holdings: Phương pháp tuyển dụng bằng kỹ thuật số.
GROW có thể giúp công ty giải quyết một số nhược iểm mà cách tiếp cận truyền thống mắc phải:
- Nhu cầu của sinh viên ến thăm Septeni trực tiếp.
- Sự cần thiết ể sinh viên có nhận thức ầy ủ và quan tâm ến Septeni như một nhà tuyển dụng tiềm năng.
- Sự cần thiết cho học sinh, sinh viên ể thực hiện tốt trong các cuộc phỏng vấn nhóm chỉ một lần. 2.1.1. Thuận lợi:
- Giảm thời gian cần thiết ể ánh giá ứng viên so với sử dụng
phương pháp truyền thống.
- Giúp ứng viên dễ dàng ứng tuyển.
- Dựa trên dữ liệu do khách hàng cung cấp, các dự oán của
GROW sẽ phù hợp với kết quả ánh giá nội bộ của họ. 2.1.2. Nhược iểm: lOMoAR cPSD| 47167580 -
- Không thể ánh giá kỹ năng làm việc nhóm và quá trình hợp tác của ứng viên.
Phụ thuộc vào kinh nghiệm hiện có và nền tảng dữ liệu của khách hàng (công ty,
cá nhân, ...) Vậy nên iều gì sẽ xảy ra nếu khách hàng của GROW là một công ty
mới thành lập và không có bất kỳ cơ sở nào (thông tin, giá trị, tiêu chí, ...)?
2.2. All Nippon Airways (ANA):
GROW ược All Nippon Airways (ANA) áp dụng - máy học ược giám sát: Phương pháp tiếp cận dữ liệu.
- Dù cho số lượng nhân viên của phòng nhân sự bị giới hạn, ANA vẫn lo ngại rằng
rất khó tìm người thích hợp, có cả những sinh viên ầy tài năng nhưng bị loại ra
quá sớm trong quá trình tuyển dụng.
- IGS ã làm việc với ANA ể ưu tiên 10 năng lực mà họ ánh giá cao ở những người
mới ược tuyển dụng. Sau ó, ANA vẽ biểu ồ riêng cho từng ứng viên, trục x biểu
hiện cho tổng iểm, trục y biểu hiện cho iểm tin cậy, và màu sắc của dấu chấm
biểu thị cho mức ộ tiến bộ của ứng viên trong quá trình sàng lọc (nhận ơn ứng
tuyển, phỏng vấn lần một, phỏng vấn lần hai, phỏng vấn lần ba, phỏng vấn lần
cuối cùng và nhận ược lời mời làm việc). 2.2.1. Thuận lợi:
- So với phương pháp truyền thống thì phương pháp này giúp
giảm thời gian ánh giá các ứng viên.
- Dễ dàng quản lý và phân tích các ứng viên bằng cách ánh dấu
biểu ồ của từng người.
- Nhắm một cách chính xác hơn vào những sinh viên có tiềm năng.
- GROW có thể giúp ưa ra những ứng viên ầy triển vọng mà ANA có thể ã bỏ lỡ. 2.2.2. Bất lợi:
- Thiếu sự phản hồi cho những ứng viên ã thất bại trong quá trình
tuyển dụng giúp họ cải thiện vào những lần sau. III. ĐỀ XUẤT
Đề xuất 1: Xác thực danh tính của người dùng ứng dụng GROW.
- Để tránh trường hợp mọi người tạo nhiều tài khoản khác nhau ể ánh giá tốt cho
bản thân hoặc ưa ra ánh giá không trung thực của bạn bè và ồng nghiệp. Một
người chỉ có thể sử dụng một tài khoản GROW duy nhất qua số iện thoại hoặc
email và phải cập nhật thông tin cá nhân ể chứng minh rằng mình là người duy
nhất sử dụng thông tin này. lOMoAR cPSD| 47167580 -
=> Tăng mức ộ tin cậy ồng thời nâng cao ý thức sử dụng ứng dụng của người dùng.
Đề xuất 2: Yêu cầu người dùng thực hiện lại ánh giá của họ trong trường hợp họ
ánh giá không trung thực.
Các bài ánh giá ngắn hơn thời gian quy ịnh cho thấy người ánh giá chưa thực sự
tập trung và trung thực, do ó bài ánh giá sẽ bị hủy bỏ và yêu cầu làm lại.
- Tránh sự thờ ơ, phiến diện mà nên có thái ộ nghiêm túc và có trách nhiệm với
bản thân và người khác trong quá trình ánh giá.
=> Nâng cao chất lượng ánh giá của chính người dùng và ánh giá của những người dùng khác.
Đề xuất 3: Đặt vấn ề bảo mật thông tin người dùng lên hàng ầu.
- Ký hợp ồng về các vấn ề liên quan ến bảo mật thông tin cá nhân của người dùng
với các công ty bảo mật thông tin uy tín hàng ầu, xây dựng ội ngũ nhân viên bảo
mật tốt nhất ể phòng chống tội phạm an ninh mạng.
=> Người dùng hoàn toàn yên tâm sử dụng thông tin cá nhân của chính mình
trong ứng dụng mà không sợ bị mất hoặc lộ thông tin cá nhân.
=> Nâng cao chất lượng và hình ảnh của ứng dụng trong mắt người dùng.
Đề xuất 4: Tạo một phần nhận xét dựa trên mỗi ánh giá và sau ó ánh giá lại ịnh kỳ.
- Sau mỗi ánh giá của người dùng về tính cách và năng lực của mình, nên có phần
bình luận dựa trên ánh giá ó và ánh giá của những người khác ể ưa ra ánh giá
khách quan hơn về tính cách và năng lực của mình. Cuối cùng, sẽ có một ánh
giá từ ứng dụng ể chỉ ra những iểm mạnh cần phát huy và những iểm yếu cần
cải thiện thông qua dữ liệu thu thập ược ở trên.
- Nhận xét và ánh giá của người dùng thông qua các chuyên gia và kinh nghiệm
của Fukuhara từ những gì ã trải qua và từ ó ưa ra những nhận xét, ánh giá khách quan. - Sau khi
ưa ra những nhận xét, ánh giá cho người dùng, họ thường sẽ thay
ổi theo hướng tích cực ể hoàn thiện bản thân hơn cho cả công việc và cuộc sống.
- Việc lặp lại ánh giá theo ịnh kỳ sẽ cho người dùng thấy họ ã thay ổi như thế nào
cũng như họ thấy ồng nghiệp hoặc bạn bè của họ thay ổi như thế nào trong một
khoảng thời gian nhất ịnh.
Đề xuất 5: Tạo hệ thống chăm sóc khách hàng và phản hồi cho khách hàng của GROW.
- Trong quá trình sử dụng, chắc chắn sẽ có những khách hàng gặp sự cố và thắc
mắc về ứng dụng. Tạo hệ thống chăm sóc khách hàng giúp người dùng giải quyết
vấn ề hoặc giải áp thắc mắc. lOMoAR cPSD| 47167580 -
Đề xuất 6: Đầu tư vào chiến dịch tiếp thị ể giúp công ty ược công nhận - Tăng
cường hiểu biết về GROW trong cộng ồng.
- Phối hợp với các tổ chức khác ể tổ chức hội thảo, các chương trình giúp cộng
ồng hiểu biết về GROW.
- Đề xuất các chiến lược sử dụng GROW hiệu quả cho khách hàng.
Xây dựng hệ thống hướng dẫn chi tiết cho mọi lứa tuổi.
- Đầu tư nhiều hơn vào tiếp thị. IV. PHÂN TÍCH SWOT: 1. Điểm mạnh:
- Những gì SWOT ã làm là sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) ể phân tích
mọi dữ liệu thu ược từ người nộp ơn và người ánh giá, tìm kiếm các mẫu ể cải
thiện khả năng sàng lọc một cách chính xác các ứng viên.
- Thay vì sử dụng “trực giác” của con người, GROW ã sử dụng các dữ liệu lớn
(Big Data) - các iểm dữ liệu rời rạc giữa nhiều người - ể phát triển một ộng cơ
khoa học, khách quan và không ngừng cải tiến nhằm tuyển dụng, sàng lọc và
phát triển nguồn nhân lực. 2. Điểm yếu:
- Việc ứng dụng thiếu kiểm soát thời gian người dùng hoàn thành bài ánh giá dẫn
ến phản hồi nhanh hơn hầu hết người dùng sẽ làm giảm chất lượng của bài ánh giá. 3. Cơ hội:
- Có thể quảng bá ể ưa GROW ến gần hơn với mọi người và từ ó tăng doanh thu
và lợi nhuận từ khách hàng. Điều này có thể giúp công ty có chi phí ể phát triển
GROW toàn diện về mọi mặt, cung cấp thêm nhiều tính năng có lợi cho công ty, trường học,…
- Tiếp cận các công nghệ tiên tiến trong sản xuất phát triển sử dụng trí tuệ nhân tạo
ể sàng lọc trí tuệ con người giúp các công ty giảm chi phí trong thời gian tuyển
dụng mà vẫn tìm ược các ‘talent’ cho công việc trong công ty của mình. 4. Thách thức:
- Khi GROW ã phát triển mạnh mẽ, nhiều công ty ối thủ có thể phát hành các ứng
dụng tương tự và tạo lợi thế cạnh tranh.
- Ứng dụng có thể ược truy cập bởi tất cả mọi người và có thể bị lạm dụng dẫn ến
những tình huống khó lường.
- Việc Chính phủ sửa ổi các chính sách liên quan ến sử dụng trí tuệ nhân tạo cũng
có thể là một thách thức lớn ối với các doanh nghiệp. V. KẾT LUẬN:
1. Yếu tố khách quan: lOMoAR cPSD| 47167580 -
- Cho phép học sinh ưa ra phản hồi cho nhau về các năng lực khác nhau và khám
phá các ặc iểm tính cách của họ thông qua Bài kiểm tra liên kết ngầm (IAT) ã ược sửa ổi.
- Cung cấp các dịch vụ liên quan ến nhân sự cho các công ty và tổ chức, chẳng hạn
như xác ịnh những người chơi nổi tiếng trong công ty của họ, ánh giá những
người ã nhận ược lời mời làm việc ể gia nhập công ty của họ (có thể ặt họ vào
một số vai trò nhất ịnh). lOMoAR cPSD| 47167580 2. Vấn ề chính:
- Một bộ phận ứng viên phản hồi không trung thực.
- Khách hàng vẫn lo sợ rằng thông tin của họ có thể bị ánh cắp.
- Một số người dùng ưa ra phản hồi không cẩn thận và hoàn thành quá trình ánh
giá sớm hơn thời gian quy ịnh mà không xem xét nghiêm túc. 3. Khuyến nghị:
- Xác thực danh tính của người dùng ứng dụng GROW.
- Yêu cầu người dùng thực hiện lại ánh giá của họ trong trường hợp họ không coi trọng nó.
- Đặt bảo mật thông tin của người dùng lên hàng ầu.
- Đánh giá và xếp hạng người dùng sau ó ánh giá lại theo ịnh kỳ.
- Tạo trung tâm cuộc gọi cho khách hàng bằng cách sử dụng GROW.