MVV Academy khai giảng khóa học "Nghệ Thuật Bán Hàng" tại Hà Nội và TP Hồ Chí Minh
0 DAYS
0 HRS
0 MNS
0 SECS
Tìm Hiểu Thêm
X

Unilever đã sử dụng Trí Tuệ Nhân Tạo trong việc tuyển dụng và đào tạo hàng ngàn nhân viên như thế nào

Dec 18, 2018

Unilever using AI in recruitment and training

Hàng tiêu dùng của công ty Unilever ngày càng trở nên thiết yếu đối với cuộc sống của nhiều hộ gia đình trên khắp thế giới, Unilever sản xuất và phân phối hơn 400 thương hiệu từ thực phẩm, nước giải khát đến sản phẩm làm sạch và vệ sinh cá nhân.

Với khối lượng quy trình điều hành & hệ thống quản lý khổng lồ và phức tạp, trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động của tổ chức. Nó áp dụng cho cả 2 quá trình nghiên cứu & phát triển cũng như là sự hỗ trợ hạ tầng cần thiết cho doanh nghiệp có hơn 170,000 nhân viên này.

Gần đây, Unilever tuyên bố rằng họ đã phát triển các thuật toán máy móc có khả năng đánh hơi bộ phận cơ thể của bạn và cho biết liệu bạn có đang bị mùi cơ thể hay không. Ở một lĩnh vực khác công nghệ này còn được sử dụng để theo dõi độ tươi của thực phẩm, giúp giải quyết vấn đề sản xuất thừa và xử lý chất thải ra xã hội.

Bên cạnh những sáng kiến thông minh hướng tới cộng đồng như trên, trí tuệ nhân tạo còn được đưa vào sử dụng để giúp sàng lọc và đánh giá hồ sơ của hơn 1 triệu người ứng tuyển vào Unilever mỗi năm. Nếu ứng viên trúng tuyển và trở thành một trong số hàng ngàn người được mời làm việc, Unilever có các công cụ AI hỗ trợ để giúp họ làm quen với vai trò mới và bắt đầu làm việc ngay lập tức.

Tăng cường sử dụng AI (Trí Tuệ Nhân Tạo) trong tuyển dụng

Unilever tuyển dụng hơn 30,000 nhân viên và xử lý hơn 1.8 triệu đơn xin việc mỗi năm

Để làm được việc này cần một lượng thời gian và tài nguyên khổng lồ. Là một thương hiệu hoạt động trên 190 nước, ứng tuyển trên toàn thế giới, việc tìm kiếm đúng người đúng việc là thiết yếu cho sự thành công của Unilever.

Để giải quyết vấn đề này, Unilever hợp tác với Pymetrics, một chuyên gia trong lĩnh vực tuyển dụng bằng AI, để tạo ra một nền tảng trực tuyến mà ở đó việc đánh giá hồ sơ ứng viên có thể được thực hiện một cách linh động về cả thời gian và địa điểm.

Đầu tiên, ứng viên được yêu cầu chơi một số trò chơi để đánh giá về năng khiếu, khả năng tư duy logic & phản biện, khả năng xử lý rủi ro. Các thuật toán được sử dụng để đánh giá khả năng thích nghi của họ cho vị trí mà họ ứng tuyển, bằng cách đối chứng hồ sơ của họ với hồ sơ của những nhân viên thành công trước đây.

Giai đoạn thứ hai của quy trình là một cuộc phỏng vấn video. Một lần nữa, người đánh giá không phải là một con người mà là một thuật toán máy móc. Thuật toán kiểm tra các video của ứng viên trả lời các câu hỏi trong vòng 30 phút và thông qua một chuỗi xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích ngôn ngữ cơ thể, từ đó xác định mức độ phù hợp của ứng viên.

Quản lý nhân sự của Unilever, Leena Nair, nói rằng khoảng 70,000 giờ phỏng vấn và xử lý hồ sơ ứng viên đã được cắt giảm nhờ vào hệ thống tự động này.

“Chúng tôi tìm kiếm những người có mục đích làm việc rõ ràng - tư duy hệ thống, khả năng phục hồi nhanh, và có sự nhạy bén trong kinh doanh. Dựa trên hồ sơ ứng viên, các trò chơi và cuộc phỏng vấn video sẽ được lập trình để tìm kiếm những dấu hiệu trong hành vi của họ và giúp chúng tôi biết được ai sẽ phù hợp với Unilever.”

Hệ thống này cũng được thiết kế để gửi feedback cho toàn bộ ứng viên, cả đối với những ứng viên không phù hợp.

“Điều tôi thích ở quy trình mới này là tất cả ứng viên gửi hồ sơ cho chúng tôi đều sẽ nhận được feedback”

“Thường thì khi ứng viên gửi hồ sơ xin việc cho một tập đoàn lớn, nó có thể đi vào “hố đen” – cảm ơn rất nhiều vì đã ứng tuyển, chúng tôi sẽ phản hồi sớm cho bạn – và đó cũng là lần cuối bạn nghe từ họ”.

“Tất cả ứng viên ứng tuyển cho công ty chúng tôi đều sẽ nhận được một vài trang feedback, họ đã chơi trò chơi như thế nào, họ đã thể hiện trong video phỏng vấn ra sao, những tính cách nào của họ phù hợp, và những cái nào không phù hợp, nguyên nhân nào khiến họ không được nhận và những ý kiến đóng góp từ phía công ty mà chúng tôi nghĩ là sẽ phù hợp cho những lần xin việc trong tương lai của bạn.”

“Đó là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo cho phép chúng ta ứng xử giống con người hơn”.

Robot giúp nhân viên ổn định công việc

Tri thong minh nhan tao

Sau khi được ứng tuyển, bước kế tiếp của hệ thống sẽ giúp nhân viên mới bắt đầu thích nghi với vai trò của họ - làm quen với công việc hằng ngày, cũng như học hỏi văn hoá doanh nghiệp.

Unabot là một bot xử lý ngôn ngữ tự nhiên – “Natural Language Processing” (NLP) được xây dựng trên nền tảng Microsoft Bot, được thiết kế để hiểu những vấn đề nhân viên cần biết và tìm nạp thông tin cho họ khi được yêu cầu.

Unabot không chỉ trả lời các câu hỏi về mặt Nhân Sự, câu hỏi về bất cứ điều gì ảnh hưởng đến nhân viên Unabot đều có thể trả lời. Họ có thể hỏi về hệ thống Công Nghệ Thông Tin hoặc về trợ cấp của họ.

Thông qua việc tương tác với nhân viên, Unabot đã học được thêm cách trả lời các dạng câu hỏi như: nơi đỗ xe, thời gian đưa đón của xe buýt, ngày được review lương,…

Unabot còn có khả năng lọc và áp dụng thông tin dựa trên người mà họ đang nói chuyện. Nó có khả năng phân biệt thông tin mà nó được truyền qua dựa trên cả vị trí địa lý của người dùng và mức độ thâm niên của họ trong công ty.

Unabot lần đầu tiên được triển khai cho các nhân viên thuộc trụ sở Philippines và hiện đang hoạt động tại 36 quốc gia. Nó đã được chọn là hệ thống AI được triển khai trên toàn cầu - tại tất cả các thị trường của Unilever.

Hiện tại, tất cả dữ liệu của nó đến từ các nguồn nội bộ, chẳng hạn như hướng dẫn của công ty, lịch trình, tài liệu, chính sách và câu hỏi do chính nhân viên hỏi. Trong tương lai, điều này có thể được mở rộng để bao gồm thêm dữ liệu bên ngoài.

“Chúng tôi đã học được rằng bạn phải làm bất cứ điều gì để tương tác với nhân viên hoặc người tiêu dùng một cách dễ dàng” – Nair

Mọi người tương tác theo những cách khác nhau , ví dụ về một chính sách của công ty – “đề ra những việc mà nhân viên không nên vi phạm”. Nhưng mỗi nhân viên có xu hướng đặt câu hỏi khác nhau như: “Điều này ảnh hưởng đến cuộc sống của tôi như thế nào, tôi sẽ tìm thấy điều này ở đâu, tôi có thể làm gì?”

Machine Learning – cụ thể là NLP (Natural Language Processing - có thể khắc phục điều này nhờ khả năng phát hiện câu hỏi nào được hỏi nhiều lần, ngay cả khi chúng được hỏi theo những cách khác nhau.

 

Theo Bernard Marr – Forbes.com