Trong kỷ nguyên số hóa, ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự đang trở thành công cụ đột phá, giúp doanh nghiệp tối ưu chiến lược quản trị nhân tài. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách các công ty lập kế hoạch nhân sự trong tương lai bằng cách phân tích dữ liệu lớn, dự đoán xu hướng và đưa ra giải pháp chính xác. Vậy ứng dụng của AI trong lĩnh vực này cụ thể ra sao và mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp? Hãy cùng CIT khám phá nhé!
Ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự là gì?
Ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự (HR trend forecasting) là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu, dự đoán các thay đổi trong nhu cầu nhân lực, xu hướng tuyển dụng, kỹ năng cần thiết trong tương lai và các yếu tố ảnh hưởng đến quản trị nhân sự.
Công nghệ AI phổ biến được sử dụng để ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự bao gồm:
- Machine Learning (ML): Phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng
- Natural Language Processing (NLP): Đánh giá ứng viên qua phỏng vấn, CV
- Predictive Analytics: Dự báo tỷ lệ nghỉ việc, nhu cầu tuyển dụng
Đặc điểm của việc ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự
Khả năng phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)
Ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự giúp xử lý và phân tích lớn dữ liệu, chẳng hạn như hồ sơ nhân sự, dữ liệu tuyển dụng, khảo sát nội bộ, thị trường lao động và kết quả đánh giá hiệu suất, giúp phát hiện xu hướng nhanh chóng.
Tự học và thích ứng (Machine Learning)
AI có thể cải thiện độ chính xác theo thời gian bằng cách tự học từ dữ liệu. Điều này giúp hệ thống đưa ra những dự báo nhân sự sát thực tế và linh hoạt hơn trước những thay đổi trong môi trường làm việc.
Dự báo theo thời gian thực (Real-time Forecasting)
AI có thể dự báo xu hướng nhân sự theo thời gian thực và giúp doanh nghiệp phản ứng kịp thời với những thay đổi trong nội bộ hoặc thị trường, không cần phải chờ báo cáo thủ công hàng tuần hoặc hàng tháng.
Khả năng tích hợp với các hệ thống HR hiện có
Việc ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự có thể đồng bộ dữ liệu và đưa ra dự báo toàn diện bằng cách kết nối và tích hợp với phần mềm quản lý nhân sự như hệ thống quản lý hiệu suất, nền tảng tuyển dụng và các nền tảng khác.
>>>> Xem thêm: Xu hướng AI trong sàng lọc hồ sơ ứng viên hiệu quả
Lợi ích khi ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự cho doanh nghiệp
Việc áp dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự mang lại nhiều lợi ích chiến lược cho doanh nghiệp, giúp tối ưu hóa quản trị nhân lực và nâng cao lợi thế cạnh tranh. Những lợi ích nổi bật bao gồm:
Nâng cao độ chính xác trong hoạch định nhân sự
- AI dự báo nhu cầu nhân lực chính xác bằng cách phân tích nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như hiệu suất nhân viên, xu hướng thị trường và biến động kinh tế.
- Khả năng dự đoán nhu cầu tuyển dụng theo mùa theo dự án giúp giảm nguy cơ thiếu nhân sự.
Tiết kiệm chi phí và tối ưu nguồn lực
- Đánh giá ứng viên và quy trình tuyển dụng được tự động hóa giúp giảm thời gian và ngân sách thuê ngoài.
- Dự đoán chính xác tỷ lệ nghỉ việc để có kế hoạch giữ chân nhân tài, tránh chi phí đào tạo lại.
Cải thiện chất lượng tuyển dụng
- AI chọn ứng viên tốt nhất bằng cách xem CV, kỹ năng và văn hóa công ty.
- Dự đoán xu hướng kỹ năng cần thiết trong tương lai, giúp công ty tuyển dụng nhân viên phù hợp với nhu cầu.
Tăng cường trải nghiệm nhân viên
- Các lộ trình phát triển nên được tùy chỉnh dựa trên năng lực và mong muốn của mỗi nhân viên.
- Dự đoán nhu cầu đào tạo để nhanh chóng cải thiện kỹ năng của đội ngũ.
Chủ động thích ứng với thay đổi thị trường
- AI giúp các công ty xác định chiến lược nhân sự phù hợp bằng cách xem xét xu hướng lao động trên toàn cầu.
- Dự báo tác động của công nghệ (AI, automation) đến cơ cấu việc làm, từ đó có kế hoạch đào tạo lại nhân viên.
Ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và nâng cao chất lượng nhân sự. Nó cũng giúp họ chủ động thích ứng với thị trường lao động tương lai. Trong thời đại ngày nay, điều này là rất quan trọng để giúp các công ty phát triển bền vững.
Các ứng dụng cụ thể của AI trong dự báo xu hướng nhân sự trong tương lai
Dự đoán tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên – IBM
IBM là một trong những công ty đầu tiên sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo xu hướng nhân sự. Một hệ thống AI của họ có khả năng dự đoán 95% nhân viên có thể nghỉ việc trong tương lai gần. Dữ liệu lớn từ hồ sơ nhân viên, bao gồm thời gian làm việc, mức độ hài lòng, lịch sử thăng tiến, khối lượng công việc và phản hồi từ quản lý, được phân tích bởi hệ thống này.
AI không chỉ dừng lại ở việc dự báo mà còn đưa ra các giải pháp cụ thể, chẳng hạn như tăng lương, thay đổi vị trí công tác hoặc các chương trình đào tạo để thu hút nhân viên. AI giúp IBM giảm chi phí thay thế nhân sự và tăng độ ổn định trong đội ngũ.
Unilever – Cá nhân hóa đào tạo và phát triển kỹ năng
Unilever đã sử dụng AI trong hệ thống quản lý nhân sự của họ để tạo ra lộ trình đào tạo phù hợp với nhân viên của họ. AI xem xét lịch sử làm việc, kết quả đánh giá hiệu suất, các khóa học đã học và mục tiêu nghề nghiệp của mỗi người. Sau đó, hệ thống sẽ đưa ra các chương trình đào tạo phù hợp sau khi so sánh dữ liệu với nhu cầu kỹ năng và thị trường trong tương lai. Cách tiếp cận này không chỉ nâng cao năng lực của nhân viên hiện tại của Unilever mà còn giúp họ chuẩn bị cho những thay đổi trong ngành nghề và xu hướng công việc mới.
Amazon – Dự báo nhu cầu tuyển dụng theo mùa
Amazon có hệ thống vận hành khổng lồ và nhu cầu nhân sự thay đổi theo mùa. Amazon sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu như xu hướng mua sắm, số lượng đơn hàng, hiệu suất làm việc tại từng kho hàng và tình hình nhân sự hiện tại để tối ưu hóa hoạt động tuyển dụng.
Amazon ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự để dự báo nhu cầu tuyển dụng theo mùa, để đáp ứng được nhu cầu mua sắm của người tiêu dùng. Phân tích 50+ yếu tố ảnh hưởng như: thời tiết, sự kiện địa phương, xu hướng mua sắm. AI giúp dự báo chính xác nhu cầu nhân sự theo giờ cho từng cửa hàng, giúp giảm 22% chi phí nhân sự dư thừa trong mùa cao điểm.
Dự báo kỹ năng tương lai (Skills Forecasting)
LinkedIn sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo những kỹ năng nào đang trở nên quan trọng theo từng lĩnh vực và lĩnh vực nghề nghiệp bằng cách phân tích thông tin ngành nghề từ hàng triệu bài đăng tuyển dụng và hồ sơ người dùng. Chẳng hạn, nhu cầu về kỹ năng trí tuệ nhân tạo, điện toán đám mây và bảo mật mạng đang tăng nhanh do các mô hình AI. Điều này cho phép các doanh nghiệp và tổ chức giáo dục chủ động lên kế hoạch đào tạo cho nhân viên hoặc sinh viên để họ chuẩn bị cho thị trường lao động trong khoảng thời gian ba đến năm tới.
Tối ưu hóa kế hoạch nguồn nhân lực (Strategic Workforce Planning)
Walmart và các công ty bán lẻ đa quốc gia khác đã tích hợp AI vào hệ thống quản lý nhân sự để dự báo nhu cầu nhân lực theo mùa, theo khu vực và theo xu hướng tiêu dùng. Số lượng nhân viên cần thiết cho từng cửa hàng được xác định bằng cách phân tích dữ liệu từ các đơn hàng, xu hướng mua sắm, sự kiện đặc biệt và thời tiết.
AI cũng tự động hóa các nhiệm vụ, chẳng hạn như thanh toán, để giảm số lượng nhân viên cần thiết và dự đoán khi cần tuyển thêm nhân viên bán thời gian. Do đó, công ty không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn đảm bảo hoạt động hiệu quả trong từng bước.
Tuyển dụng dự đoán (Predictive Hiring)
Unilever là một ví dụ điển hình trong việc ứng dụng AI vào quy trình tuyển dụng. Họ đã sử dụng nền tảng AI để xem video phỏng vấn của ứng viên bằng cách xem biểu cảm khuôn mặt, sử dụng từ ngữ, giọng nói và tốc độ trả lời của họ. Những dữ liệu này được xem xét với hồ sơ các nhân viên hiện tại có hiệu suất cao để xác định các ứng viên có khả năng thành công cao nhất trong môi trường Unilever. Do đó, họ đã tăng mức độ hài lòng của ứng viên và rút ngắn quy trình tuyển dụng từ vài tuần xuống còn vài ngày.
Phân tích cảm xúc và mức độ gắn kết (Sentiment Analysis)
Để xác định cảm xúc và mức độ hài lòng của nhân viên, Microsoft sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích email nội bộ, phản hồi từ khảo sát và dữ liệu từ các công cụ cộng tác như Teams. AI cảnh báo các nhà quản lý khi phát hiện ra những dấu hiệu căng thẳng, mệt mỏi hoặc bất mãn.
Những thách thức và giải pháp khi ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự
Một trong những khó khăn lớn nhất khi sử dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự là vấn đề về dữ liệu. Dữ liệu là thành phần quan trọng để các mô hình AI hoạt động hiệu quả. Hầu hết các công ty có nhiều hệ thống quản lý đào tạo, phần mềm chấm công, quản lý lương và đánh giá hiệu suất. Việc tổng hợp và phân tích dữ liệu trở nên khó khăn do sự phân mảnh này. Ngoài ra, một số dữ liệu không đầy đủ, không được cập nhật thường xuyên hoặc thiếu chính xác.
Để giải quyết vấn đề này, các công ty phải đầu tư vào việc xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu nhân sự tích hợp và đồng bộ, cũng như thiết lập các quy trình chuẩn hóa và làm sạch nghiêm túc trước khi đưa dữ liệu vào xử lý bằng trí tuệ nhân tạo.
Vấn đề đạo đức và quyền riêng tư
Những tranh cãi về quyền riêng tư và đạo đức thường xuất hiện khi AI được sử dụng trong nhân sự. Chẳng hạn, AI có thể khiến người lao động cảm thấy bị theo dõi và mất tự do cá nhân khi xem email nội bộ, lịch sử làm việc và thậm chí biểu cảm khuôn mặt trong video phỏng vấn.
Ngoài ra, sự phân biệt đối xử vô hình, chẳng hạn như ưu tiên ứng viên từ một nhóm tuổi, giới tính hoặc nền tảng học vấn nhất định, có thể xảy ra nếu mô hình được xây dựng dựa trên dữ liệu sai lệch hoặc thiên lệch.
Để giải quyết vấn đề này, các công ty phải minh bạch về việc thu thập và sử dụng dữ liệu và đảm bảo rằng nhân viên được thông báo và đồng ý. Ngoài ra, đánh giá thường xuyên độ công bằng của mô hình là cần thiết cho việc xây dựng hệ thống kiểm soát và áp dụng các tiêu chuẩn đạo đức về AI.
Thiếu kỹ năng và kiến thức về AI trong bộ phận nhân sự
Nhiều chuyên viên nhân sự hiện nay còn xa lạ với các khái niệm như máy học, phân tích dữ liệu và mô hình dự báo mặc dù AI mang lại nhiều khả năng. Điều này khiến họ khó phối hợp, khai thác và vận hành các nhóm kỹ thuật. Những kỹ năng này không chỉ cản trở việc sử dụng AI hiệu quả mà còn khiến nhân viên mất niềm tin vào AI.
Để giải quyết vấn đề này, các công ty nên cung cấp cho nhân viên nhân sự các lớp đào tạo và hội thảo giúp họ hiểu về các nguyên lý cơ bản của AI và cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Các nhóm làm việc liên ngành giữa HR và IT, còn được gọi là HR-Tech Team, cải thiện khả năng phối hợp và hiệu quả triển khai.
Khó giải thích kết quả do AI tạo ra
Nhiều mô hình AI, đặc biệt là những mô hình học sâu (deep learning), hoạt động như một “hộp đen”. Chúng đưa ra kết quả nhưng không thể giải thích được quá trình ra quyết định. Điều này đặt ra một thách thức lớn trong lĩnh vực nhân sự. Nếu một hệ thống AI khuyến nghị không tuyển dụng một ứng viên hoặc dự báo rằng một nhân viên có nguy cơ nghỉ việc, thì quản lý hoặc chính nhân viên đó có quyền yêu cầu một giải thích rõ ràng.
Để đưa ra những quyết định hợp lý và hài hòa, doanh nghiệp nên ưu tiên sử dụng những mô hình có khả năng giải thích (Explainable AI) và kết hợp AI với phân tích định tính của chuyên gia nhân sự.
Chi phí đầu tư ban đầu
Quản lý nhân sự nên triển khai hệ thống AI. Các hoạt động liên quan đến việc thu thập dữ liệu, xây dựng hạ tầng công nghệ và phát triển và thực hiện các mô hình dự báo đều tốn kém về chi phí và thời gian. Đây là một trở ngại đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Tuy nhiên, các công ty có thể sử dụng các giải pháp AI dạng dịch vụ (AI-as-a-Service) thay vì phát triển hệ thống AI từ đầu. Họ có thể sử dụng các nền tảng như ChatGPT, Google Cloud AI và Microsoft Azure. Đây là phương pháp linh hoạt và tiết kiệm tiền. Ngoài ra, nó phù hợp với lộ trình chuyển đổi số từng bước.
Việc ứng dụng AI trong dự báo xu hướng nhân sự dù tiềm năng lớn nhưng đòi hỏi doanh nghiệp đầu tư bài bản vào chất lượng dữ liệu, cân bằng giữa tự động hóa và yếu tố con người, tuân thủ nghiêm ngặt về đạo đức và pháp lý.
