CHU DE THUYET TRINH SO 3
GROW: Using Artificial Intelligence to Screen Human Intelligence
GVHD: Nguyễn Thế Đại Nghĩa Lép học phần: 221M15217
Nhóm 7
1 Châu Giang Tân (Nhóm trưởng) K215021079
3 Nguyễn Thị Trúc Thu K215022227
TP Hồ Chí Minh, ngày 14 tháng 10 năm 2022
Trang 2MỤC LỤC
I OBJECTIVE (MUC TIEU) 1 Abstract (Tom tat)
2 The objective of our proposal (Muc tiéu dé xuat)
II KEY ISSUES TO TACKLE (VAN DE CHINH CAN GIAI QUYET)
1 The issues that need to be solved (Van dé can giai quyét)
III EVALUATE OPTIONS (BANH GIA LUA CHON CUA CONG TY)
1 Criterion (Tiéu chuan)
2 Options (Lia chon) and Evaluation (Danh g1á) (i) Phuong an giai quyét cho van dé | (ii) Phuong an giai quyết cho vấn đề 2:
IV RECOMMENDATIONS (DE XUAT)
1 Detail of your recommendation (Dé xuat chỉ tiết)
2 How your recommendation solves the issues (Cach mà để xuất giải quyết vấn đề)
V IMPLEMENTATION (CHIEN LUOC) 1 Chiến lược B2B2C
(i) Timeline (mốc thời gian)
(ii) Resources estimation (dir tinh nguén nhan lyc) (iii) Contingencies (Dy phong)
2 Chiến lược tăng khả năng chính xác cho công cụ AI
(i) Timeline (mốc thời gian)
(ii) Resources estimation (dir tinh nguén nhan lyc) (iii) Risk mitigation (phuong an giam thiéu rủi ro) 3 Chiến lược nhân lực
(i) Timeline (mốc thời gian)
(1) Continseneies (Dự phòng)
(iii) Risk mitigation (phương án giảm thiểu rủi ro)
VI CONCLUSION (KET LUAN)
1 Reiterate the objective (Nhac lai muc tiéu) 2 Issues (Van dé) and Recommendation (Giai phap) 3 Benefit
VII GROUP MEMBER ASSESSMENT 1 Group member evaluation form 2 Trello: Trello
Trang 3I OBJECTIVE (MUC TIEU)
1 Abstract (Tom tat)
Masahiro Fukuhara - CEO Vién khoi nghiép phan tích con người có trụ sở tại Tokyo (IGS) đã đề xuất ra ý tưởng: bỏ đi yếu tố “trực giác” của con người và thay vào đó là sử dung “Big Data” như một công cụ lý tính dé đánh giá các điểm dữ liệu riêng biệt giữa nhiều người, không chỉ thế mà còn sử dụng tích hợp với Machine learning và AI dé phát triển một hình mẫu logic, khách quan và không ngừng được cải tiễn nhằm tăng cường khả năng tuyên dụng, sàng lọc và phát triển nguồn nhân lực
Từ cột mốc 7 năm thành lập, GROW đã có những bước phát triển và thành công có được một số lượng khách hàng tin dùng, từ đây đã phát sinh nhiều vẫn đề mới cần được giải quyết như:
- Tập trung chiến lược để mở rộng sử dụng GROW trong nhiều lĩnh vực hơn - Đầu tư phát triển, cải tiến và tăng cường hoạt động của AI, đưa GROW trở thành đối tác thay thế tin cậy mà khách hàng có thê tin tưởng, giao phó một lĩnh vực quan trọng như là quản lí nhân sự
2 The objective of our proposal (Muc tiêu đề xuất)
- Từ bước đà của cột mốc 7 năm thành công, mục tiêu hàng đầu hiện giờ của GROW là đây mạnh cải tiễn các công nghệ cũ và phát kiến, sáng tạo ra các công nghệ mới đề tiếp tục trụ vững là người tiên phong trong lĩnh vực
- Xây dựng đội ngũ chuyên viên thực hiện công việc quan lí và giám sát cho các mục tiêu mở rộng thị trường trong tương lai
- Đi kèm với đó là đặt ra những chính sách về bảo mật, tránh rò rỉ thông tin khách hàng, đặc biệt là bên thứ 3 có thể gây ra thiệt hại cho đôi bên
3 Supplement the objecfive with numbers (Số liệu hoá mục tiêu)
- Tính đến tháng 6 năm 2017, GROW đã có 74.000 người dùng, bao gồm cả sinh viên tại các trường đại học danh tiếng và ít được biết đến hơn Các khách hàng bao gồm Mitsubishi Corporation, All Nippon Airways (ANA), Septeni, DeNA, Rakuten, AXA va nhiều hãng khác Ngay cả các tô chức chính phủ như Bộ Kinh tế, Thương mại & Công nghiệp Nhật Bản (METI) và Các Tiêu vương quốc Ả Rập Thống nhất cũng tham gia
- Nhìn vào số liệu khiêm tốn là 2.000 người tham gia vào tháng 12 năm 2016 và con
số tăng trưởng lên đến 74.000 người dùng vào năm 2017 ta thấy được con đường chiến lược mà GROW lựa chọn đang hoàn toàn phù hợp, và các đề xuất của nhóm sẽ hướng đến việc hoàn chỉnh và khắc phục những thiểu sót còn tồn đọng
II KEY ISSUES TO TACKLE (VAN DE CHINH CAN GIAI QUYET)
1, The issues that need to be solved (V: ấn đề cần giải quyết)
- Vấn đề (): Trong việc mở rộng mạng lưới của GROW đã đặt ra một van đề lớn đó là nên phát triển GROW một cách rộng rãi hay tập trung chiến lược cho 1 số lĩnh vực để đảm bảo tính hiệu quả Việc chuyên từ hình thức phỏng vấn truyền thống - trực tiếp sang
Trang 4hình thức sử dụng công cụ AI của GROW đòi hỏi cần có các yếu tố cũng như kỹ năng cần
thiết dé đảm bảo thông tin chính xác, đầy đủ và mang tính hiệu quả Một nhóm AI yêu cầu ít
nhất ba vai trò riêng biệt: kỹ sư dữ liệu tổ chức phân tích thông tin, nhà khoa học dữ liệu điều tra thông tin và kỹ sư phần mềm triển khai các ứng dụng Các công ty bị hạn chế về nguồn nhân lực có đủ kỹ năng có thê lâm vào tình huống bị động khi tiếp cận với GROW và có xu hướng bài trừ lớn với nó
- Vấn đề (ii): Liệu AI của GROW có thê thay thế cho trực giác con người trong việc phân tích mọi dữ liệu Liệu nó có thể thay thế hoàn toàn tư duy của người tuyển dụng - quản lý nhân sự hay không?
IH EVALUATE OPTIONS (ĐÁNH GIÁ LỰA CHỌN CỦA CÔNG TY)
1 Criterion (Tiêu chuẩn)
“Fukuhara also cautiously saw potential to expand GROW ss capabilities As IGS collected data not only on current recruits but on the performance of previously recommended hires, GROW 's AI had the potential to improve beth the hiring process and the hiring criteria Was it time to turn on the “reinforcement machine learning” AI such that the Al would be able to overrule some of the client-defined characteristics of an “ideal” candidate that had not worked well in the past, based on how hired individuals ultimately performed at work?”
- GROW sẽ đạt được mục tiêu mở rộng khi AI của họ được cải tiến và ngược lại càng được mở rộng AI sẽ càng được phát triển nhờ vào hệ thống đữ liệu mới được thu thập do chính khách hàng cung cấp, chính vì điều đó để đạt được kết quả lớn nhất GROW đã lựa chọn giải quyết song song 2 vấn đề mở rộng và cải tiến
2, Options (Luwa chgn) and Evaluation (Danh gia) (Ù Phương án giải quyết cho vẫn dé 1
Chuyên hướng sang nhóm khách hàng CÓ vi tri quan trong trong cơ cấu phòng nhân Sự tại các công ty nồi tiếng, tiếp cận các nguồn thông tin bảo mật cấp cao, phân tích dữ liệu phúc tạp về quy trình nguồn nhân lực của các công ty Đây mạnh truyền thông nhờ vào các phi vụ hợp đông lớn với các công ty nồi tiếng
AI cần rất nhiều đữ liệu để sàng lọc sơ yếu lí lịch giỗng như con người nên dữ liệu dùng cho AI phải được cập nhật một cách liên tục và thường xuyên, gan gũi với thực tế và có độ phong phú, đa dạng Cách tốt nhất đề làm được điều này là tăng số lượng người dùng Năm 2017, sau khi tài trợ của Series A kết thúc, GROW đã có cho minh một nguồn tài chính vững mạnh, và một hệ thông đã gan như hoàn thiện để bắt đầu các nhắm vào các khách hàng cao cấp - tiếp cận được nguồn thông tin về quy trình nguồn nhân lực được các nhóm công ty đó tin tưởng Điều này đã giúp GROW tăng lượng người dùng từ 2.000 vào tháng 12 năm 2016 lên 74.000 vào tháng 6 năm 2017, một con số nhỏ nhưng tỷ lệ có ý nghĩa của sinh viên tốt nghiệp đại học hàng năm của Nhật Bản (khoảng 650.000).
Trang 5ngay từ đâu, thu hút nhiêu khách hàng đề có nhiều người dùng và dữ liệu hơn đã là Đây là một phương pháp tương đối đơn
mục tiêu hang dau cua họ
Năng lực được đánh giá thông qua Phiếu đánh giá bốn cấp độ
Người đánh giá được yêu cầu trả lời từng truy vẫn thông qua phiêu đánh giá bốn cấp, ngăn chặn phản hồi trung lập Nói chung, bốn cấp độ cho biết liệu ứng cử viên (1) hiếm khi, (2) đôi khi, (3) thường xuyên, hoặc (4) gần như luôn thê hiện các hành động hoặc đặc điểm của mỗi truy vấn, nhưng các phiếu đánh giá cũng chứa các chỉ tiết cụ thể để giúp người đánh giá phân biệt chính xác giữa các cấp độ
chính là tìm được những truy vẫn nảo là phù hợp với đối tượng cần được đánh giá, điều nảy lại phụ thuộc hoản toàn vào khách hàng mong muốn điều gì ở
; oa ` các ứng viên của mỉnh, chính điều này
tông quát về đôi tượng cân khảo sát cũng | se đây AI vào thế bị động
như đánh giá được người đang trả lời có Tiếp thêm nữa chính là vấn đề trung cái nhìn thê nào về người đang bị đánh | thực trong đánh giá vẫn còn làm một
Trang 6
giá cách sơ sải chưa thực sự hiệu quả
Thang cấp độ mức tin cậy của người đánh giá, bài kiêm tra liên kết ngắm
AI của GROW làm việc với cả người đánh giá trên nhiều điểm đữ liệu về người đánh giá để xác định khả năng rằng đánh giá như vậy là chính xác và được hiệu chỉnh cho phù hợp với thực tế Thuật toán cũng tính đến kết quả [AT của người đánh giá vì một số khuynh hướng tính cách nhất định (chẳng hạn như sự tận tâm) thường dẫn đến những đánh giá đáng tin cậy hơn
Bài kiểm tra liên kết ngầm là một bài kiểm tra nôi tiếng trong tâm lý xã hội để tiết lộ
các thuộc tính và thành kiến của mọi người, và bài kiểm tra có liên quan đến các đặc điểm tính cách Trong GROW, người dùng tiến triển thông qua một loạt các nhiệm vụ liên kết ngâm, trong đó họ kéo các thuộc tính nhất định, xuất hiện ở cuối màn hình, vào hộp chứa thuộc tính chính xác (ví dụ: nói nhiều thành hướng ngoại)
IV RECOMMENDATIONS (ĐÈ XUẤT)
1 Detail of your recommendation (Đề xuất chỉ tiết)
- _ Vấn đề (ï): Grow nên tập trung vào nhóm AI: làm thế nào đề thu hút nhiều tài năng hơn, làm thế nào đề làm cho nhóm trở nên tốt hơn Ngoài ra cần phải xây dựng thêm đội ngũ giám sát để đảm bảo tính trung thực của nhân viên tránh trường hợp nhân viên làm rò rỉ thông tin của công ty, khách hàng cho bên thứ 3 gây những thiệt hại về tài sản lẫn danh tiếng của Grow
- Vấn đề (i): Thêm một số chức năng (quan sát biểu cảm ứng viên, phân tích giọng nói ) hoặc phối hợp với các phần mềm đánh giá khác đưa ra kết quả phân tích khách quan và chính xác nhất
2 How your recommendation solves the issues (Cách mà đề xuất giải quyết vẫn
đề)
1 Van dé (i)
- _ Tìm kiếm nhân tài trong nhà: Tập trung vào việc thu hút nhiều nhân viên hiện tại hơn để chéng lại các tác động của việc thiếu hụt nhân tải, tạo điều kiện cho nhân viên có cơ
hội đào tạo hoặc cơ hội đảm nhận trách nhiệm mới, thực hiện sắp xếp công việc linh
hoạt Điều này giúp giữ chân nhân viên và ngăn ngừa tình trạng thiếu hụt kỹ năng hơn nữa
- _ Nâng cao kỹ năng của nhân viên: Các tô chức phi lợi nhuận như Fast.ai và các công ty Deeplearning.ai, những người có thể giúp tạo phòng thí nghiệm Google Brain, cung cấp các khóa học trực tuyến Grow có thê đảo tạo nhân viên về AI và các kỹ thuật liên quan để cải thiện hiệu suất của họ
- — Cải thiện môi trường làm việc và khuyến khích nâng cao năng suất làm việc bằng những phan thưởng: Hiện nay có rất nhiều đối thủ cạnh tranh và việc tạo điều kiện làm
Trang 7việc thoải mái cũng như tạo l văn hóa doanh nghiệp tốt cho nhân viên là điều thực sự cần thiết để giữ chân những nhân tài của công ty Khuyến khích tỉnh thần làm việc của nhân viên bằng những phần thưởng, chính sách ưu đãi tương xứng với năng lực của họ để họ cảm thay duoc coi trong va lam việc hiệu quả, trung thành hon
- Tim kiém nguon hực bên ngoài đặc biệt là nguon luc tré: Dé đảm bảo không thiếu hụt nguồn nhân lực trong tương lai gần thì việc bổ sung nhân lực là điều cần thiết Tuy nhiên việc tìm kiếm phải có chọn lọc kĩ càng, có quy trình tuyên chọn phù hợp để bố sung nguồn nhân lực chất lượng cho công ty Kết hợp với các trường đại học đề tô
chức các cuộc thi học thuật nhăm tìm kiếm tài năng ngay từ khi còn là sinh viên nhằm
bố sung nguồn nhân lực tiềm năng cho công ty trong tương lai
2 Van dé (ii):
- _ Thêm chức năng phân chìa ứng viên thành các nhóm ứng tuyển khác nhau trước khi đánh giá: Trước khi tiên hành đánh giá, Grow sẽ cho ứng viên chọn vị trí mà mình muốn ứng tuyển ( Ví dụ cho ứng viên chọn giữa nhân viên thông thường hay vị trí lãnh
đạo) Từ đó sàng lọc và phân chia ứng viên thành nhiều nhóm, mỗi nhóm tiến hành
phân tích với những thuật toán khác nhau, phủ hợp với đặc điểm của từng nhóm dé đưa ra đánh giá chính xác nhất, tránh bỏ sót kim trong đống cỏ khô (Cụ thể những nhân viên có khả năng trở thành nhà lãnh đạo trong tương lai nhưng lại bị sàng lọc quá
sớm trong quá trình tuyên dụng)
- _ Kết hợp phần mềm hỗ trợ việc quan sát biếu cảm, giọng nói thái độ ứng viên trong suốt quá trình đánh giá: Trên nền tảng đã phân chia ứng viên theo đúng vị trí muốn ứng tuyển, phần mềm này hỗ trợ đo lường mức độ lo lắng, áp lực và phân tích giọng
nói của ứng viên Ví dụ nhà lãnh đạo hạn chế sự lo lắng, hồi hộp khi trả lời; nhân viên
bán hàng cần tránh việc nói lấp Phần mềm sẽ theo dõi ứng viên và cung cấp thông tin về những mặt đã nêu trên cho Grow, hỗ trợ Grow phần nảo trong việc xem xét để đưa ra kết quả đánh giá phù hợp và chính xác hơn
3 Market analysis (Phân tích thị trường) - Áp dụng mô hình SWOT e STRENGTH:
- Hiéu qua: Mang lai nhtmg hinh dung don gian, theo hudng di ligu, mang lai loi ich cho cả ứng viên và nhà tuyển dung Trong céng tac tuyén dung, GROW da gitip cac công ty tăng cường nguồn nhân tài bằng cách tìm kiếm các ứng viên tiềm năng tiềm ân, giảm các hoạt động tốn thời gian như sàng lọc hồ sơ theo cách thủ công để tiết kiệm thời gian và chỉ phí lao động trong các quy trình nhân sự Đồng thời, nó giúp ứng viên tìm ra khả năng trong tương lai, sau đó ứng tuyên vào những công việc phù hợp voi nang lye cua minh
- _ Nên tảng thân thiện với người dùng, thu hút thế hệ ứng viên mới: Vì nhiều người đã thay đôi thái độ của họ trước sự phá vỡ của công nghệ, nên việc có một ứng dụng thân
Trang 8thiện với người dùng để ứng tuyển vào các công ty khác nhau có thể là một điểm cộng cho thế hệ trẻ
- _ Tiên phong: Là công ty đầu tiên cung cấp các dịch vụ này, AI có lợi thế đầu tiên về số lượng phân khúc Nó đã thử nghiệm trong các lĩnh vực khác nhau như tiếp thị, văn hóa tổ chức, quản lý nhân tài Các giải pháp và chiến lược phát triển của tổ chức đã giúp AI đưa ra các giải pháp độc đáo đề khai thác các thị trường không phục vụ
hiểu lầm nhất) hay không
- Al tro nên thông mình hơn khách hàng của IGS và khách hàng sẽ cảm thấy thê nào về một đề xuất như vậy và việc nhường quyên kiểm soát mà nó sẽ yêu cầu?
V IMPLEMENTATION (CHIEN LUOC) 1 Chién luge B2B2C
Chiến lược B2BC là một mô hình kinh doanh phản ánh sự hợp tác giữa hai chủ thê doanh nghiệp (B2B) để đưa sản phẩm đến tay người tiêu dùng cuối cùng (B2C) (i) Timeline (moc thoi gian)
Vào đầu năm 2015, Fukuhara bắt đầu tô chức các buổi thảo luận hàng tuần với các đồng nghiệp, bạn bè và nhà nghiên cứu cũ để tìm ra một công cụ giúp sinh viên hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của họ và hỗ trợ nhân sự tuyển dụng Công cụ này được đặt tên là GROW Nhóm của IGS đã phát triển GROW như một ứng dụng dành cho người tiêu dùng di động có trò chơi cho phép sinh viên “tặng” cho nhau phản hồi về các năng lực khác nhau và các đặc điểm tính cách của họ thông qua một ấn -Kiểm tra két hop (IAT) Vì cần thu hút các công ty tham gia vào nền tảng này, IGS đã thêm chiến lược B2B2C và bất đầu cung cấp chức năng nhân sự cho các tô chức trong các tô chức.
Trang 9(ii) Resources estimation (dw tinh nguén nhan luc)
- Nhóm tập trung với người dùng là sinh viên và vô số cuộc họp với các giám đốc điều hành tại các công ty và tô chức khác nhau
- Các công ty tham gia vào nền tảng của GROW-đã được tích hợp với IAT
- Hễ trợ tiếp thị từ Asahi Shimbun, một trong những công ty truyền thông nỗi bật nhất của Nhật Bản, cũng như các khoản tiền kiếm được từ hoạt động giáo dục của IGS
(iii) Contingencies (Du phong)
Khi cần thêm tiền mặt để cải thiện công nghệ, tăng ty lệ thu hút khách hàng và mở rộng cơ sở người dùng (các nỗ lực cấp cơ sở đã đăng ký chỉ vài trăm người), Fukuhara đã bắt tay vào các cuộc họp với các nhà đầu tư mạo hiểm (VC) và vào mùa hè năm 2017, đã kiểm được 6 triệu đô la Vòng Series A với nguồn vốn từ Đại học Tokyo Edge Capital, Công ty Quản lý Đầu tư Khoa học Đại học Tokyo và Sáng kiến Đôi mới Keio
Sau khi kết thúc tài trợ Series A, IGS tập trung vào việc thu hút khách hàng bằng cách tích cực nhắm mục tiêu vào những người ra quyết định nhân sự tại các công ty nỗi tiếng và đồng thời thể hiện năng lực kỹ thuật của IGS để thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp về quy trình nguồn nhân lực của các công ty Nhiều hợp đồng khách hàng hơn với các công ty lớn của Nhật Bản và một câu chuyện thân thiện với giới truyền thông đã giúp GROV tăng lượng người dùng từ 2.000 vào tháng 12 năm 2016 lên 74.000 vào thâng 6 năm 2017, một con số nhỏ nhưng tỷ lệ có ý nghĩa của sinh viên tốt nghiệp đại học hàng năm của Nhật Bản (khoảng 650.000)
2 Chiến lược tăng khả năng chính xác cho công cụ AI (i) Timeline (moc thoi gian)
Đây là quá trình tự hoàn thiện của GROW trong suốt quá trình hoạt động kế từ khi
nó thành lập Khuyến khích khách hàng phản hỏi lại sau khi sử dụng để GROW có thê năm
bắt kịp thời các tình huống đặc biệt Cùng với bên tuyển dụng xây dựng nên một khuôn mẫu lý tưởng nhất, lường trước cả những trường hợp không thường xảy ra đề đảm bảo tính chính xác của công cụ AI
(ii) Resources estimation (dw tinh nguén nhan luc)
IGS trước tiên đã phát triển một danh sách các năng lực và các truy vấn liên quan đáp ứng một số tiêu chí cụ thể Với nhiều cách mà một năng lực có thể được xác định, mỗi năng lực ban đầu được tiếp cận thông qua sáu hoặc bảy câu hỏi (được gọi là “truy vấn”) Tuy nhiên, đề tăng khả năng người đánh giá hoàn thành đánh giá, IGS giữ lại thành phần chính đề giảm số lượng truy vấn xuống còn ba truy vấn phủ hợp nhất và ít dư thừa nhất Ví dụ cụ thể các câu truy vẫn như sau:
Trang 10thêm giá trị của ban than.)
Query 2: S/he is good at coming up with ideas no one else has thought of (Cô ấy / anh ấy rất giỏi trong việc đưa ra những ý tưởng mà chưa ai nghĩ ra.)
Query 3:
/ anh ấy có thể kết hợp những ý tưởng hiện có để tạo ra một cái
Query 2: S/he is good at coming up with ideas no one else has thought of (Cô ấy / anh ấy rất giỏi trong việc đưa ra những ý tưởng mà chưa ai nghĩ ra.)
Query 3:
/ anh ấy có thể kết hợp những ý tưởng hiện có để tạo ra một cái
gì đó mới )
Người đánh giá được yêu câu trả lời từng truy vân thông qua phiêu đánh giá bôn cấp, ngăn chặn phản hồi trung lập Ngoài ra, GROW còn đánh giá dựa trên phiếu đánh giá 4 cấp độ, cụ thê như sau:
Competency: Creativity (with regard to Query Í above)
Rubric 1: S/he merely imitates others when doing a task (Anh dy / anh ay
chỉ bắt chước người khác khi thực hiện một nhiệm vụ.)
Rubric 2: Once in a while, s/he will do something different (Thinh thoang,
anh ấy / anh ấy sẽ làm điều gì đó khác biệt.)
Rubric 3: S/he has the right attitude to do things in a way that adds her/his own value (Anh 4y / anh ấy có thái độ đúng đắn để làm mọi việc theo cách làm tăng thêm giá trị của chính anh ấy / cô ấy.)
10