case study grow case using artificial intelligence to screen human intelligence

Thay vì "trực giác” của con người, GROW sử dụng "Big Data" - các điểm dữ liệu khác biệt trên nhiều người dé phat triển một công cụ khoa học, khách quan và liên tục cải tiền để tuyển dụng

UNIVERSITY OF LAW AND ECONOMICS

CASE STUDY GROW CASE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO SCREEN

HUMAN INTELLIGENCE Chuyển đối số và trí tuệ nhân tạo Giảng viên: Nguyễn Thế Đại Nghĩa

Mã học phần: 232MI5208

Nhóm: 4

STT Họ và tên MSSV

1 Nguyễn Ngọc Kiều Hân K224010092

2 Trần Thị Ngọc Anh K224010084

3 Trần Học Mẫn K224010103

5 Dương Thị Vân Tiên K224010124

TP Hỗ Chỉ Minh, ngày 02 tháng 05 năm 2024 3

Se)

HO CHI MINH CITY NATIONAL UNIVERSITY

y

MUC LUC

II.) 0N HH

1 Khái niệm

1.1 Masahiro Eukuhara và IGS HH HH Ho Ho Hà HH HH HH tu 3

IV ii 4

VÂN cảễẢẢŸẢẢÝ 4

I Vấn đề phải đối mặt 5 SH 11121212212 H1 1212 1t ng rau 4

1 Khó khăn trong việc thu thập đánh giá từ người Nhật ch na 4

2 Tiếp cận và sử dụng GROW chưa hiệu quả 5 S2 2121221122121 5

4 Có thể gặp nhiều vẫn đề phát sinh trong quá trình đào tạo dữ liệu - 5s 5

1 Tập trung vào tệp khách hàng cấp cao 5 ST H211 122121221212 reu 6

2 Phát triển các danh sách tiêu chí năng lực - 2 2222112112211 02222121 1 rau 6

TV DG XU nẽn ốẽ ố ẽốố ố 7

1 Phan tich thi trum Add 7

1,2 Mô hình SWOT L2 n n0 10 2 n1 HH H211 1111 H01 1 1H Hong 9

2 Phân tích tài chính Q0 0112221112111 12111 211 112111811111 11 111111 11H H10 KH HH 10

`.) nnố.ố .ố ố ẢẢ.ẽ 10

Vo Trin nati mm 12

an vn Ồ 12

1.1 Nâng cấp, điều chỉnh hệ thống 22SH E1111 1221111211210 1 8121 1e rue 12

bi can on an ẽ ẽ ẽ nnnäố 12

Ni con go n ố ố ố ẽ ẽ ố e 13

2 Ước tính tài nguyên - 5 1 12011 101121211111210111112122111 112122 13 PIN (1 an a 13 2.2 Về nhân lực và công ty hợp tác ST HH H211 1214121021 reu 13

2.3 Về tài chính :: 22221112221111122211111222121111002111 118111112111 812218 ca 13

K) ìáU: 0) .,6“:dadđdđdđdidiđđiiaddđiáiẳiaidiÝỐỐỔ 14

4 Giảm thiểu rủi ro 2-55: 2221112221111122211111222111111221111 1211112211112 110g 14

MIN0010 0.2 ái) i06 15

Jong , ỶỶ 16 IV\)80)0)0) 009 804.70 4ố 17

L Giới thiệu

1 Khái niệm

1.1 Masahiro Fukuhara va IGS

Masahiro Fukuhara 1a nha sang lap kiém Giám đốc điều hành của công ty khởi nghiệp phân tích con người có trụ sở tại Tokyo mang tên Institution for a Global Society (IGS)

Trước khi thành lập IGS, Fukuhara là giám đốc điều hành tại công ty quản lý tài sản

Barclays Global Investors (BGI) Ban đầu, Fukuhara điều hành IGS như một trung tâm luyện thi tư nhân nhỏ tại một khu vực đông đúc ở Tokyo Điều này cho phép ông có cơ hội quan sát trực tiếp cách những người trẻ tuổi phát triển, cách họ phản ứng với phản hồi và cách họ học cách đánh giá các kỹ năng của chính mình

Tại BGI, ông đã phát triển phương pháp học sâu (deep learning) và các phương pháp thống kê tiên tiền khác đề hỗ trợ nền tảng đầu tư định lượng Ông ấy tìm cách xây dựng một công nghệ có thê mở rộng quy mô tương tự cho việc phản hồi trong quá trình tuyển dụng Vào đầu năm 2015, Fukuhara bắt đầu tổ chức các buồi thảo luận ý tưởng hàng tuần với các đồng nghiệp cũ, bạn bè và nhà nghiên cứu dé xây dựng một công cụ giúp sinh viên hiểu điểm mạnh và điểm yếu của mình đồng thời hỗ trợ nhân sự tuyên dụng Với mong muốn giúp sinh viên phát triển, công cụ này được đặt tên là GROW Với sự hỗ trợ tiếp thị

từ Asahi Shimbun, một trong những công ty truyền thông hàng đầu Nhật Bản, cũng như

các quỹ kiếm được từ việc tách ra bộ phan giao duc cua IGS, Fukuhara tập trung [IGS vào

việc phát triển nền tảng GROW hai mặt

Institution for a Global Society (IGS) là một tô chức phi lợi nhuận quốc tế, được thành lập

vào năm 2010 với sứ mệnh chắp cánh cho sự tự hoàn thiện thông qua đánh giá và giáo dục

IGS được công nhận trên toàn thế giới bởi những nỗ lực của mình trong việc thúc đây sự hiểu biết và hợp tác giữa các nền văn hóa và xã hội, đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề toàn cầu và xây dựng một thế giới tốt đẹp hơn cho tất cả mọi người

Tầm nhìn của IGS nhan mạnh đến tam quan trọng của việc tự nhận thức và tự cải thiện

trong bối cảnh xã hội đang biến đối nhanh chóng Họ tin rằng con người cần được đánh giá một cách khách quan và công bằng đề hiểu rõ năng lực của bản thân, từ đó không ngừng phát trién va khang định giá trị của mình IGS tin tưởng rằng một xã hội với những

cá nhân tự tin và nhận thức rõ bản thân sẽ là một xã hội tốt đẹp hơn

Một trong những đóng góp quan trọng của IGS là cung cấp cho các tổ chức giáo dục và doanh nghiệp các giải pháp đánh giá tiên tiến, liền mạch và không thiên vị Công cụ GROW, ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) đề sàng lọc năng lực con người, là một ví dụ điển hình

1.2 GROW

GROW la mot ứng dụng gồm hai thành phần độc quyền: đánh giá năng lực và đánh giá tính cách Để đánh giá năng lực, GROW sử dụng công cụ phản hồi từ đồng nghiệp để xác

định 25 năng lực cụ thé ma IGS da chọn dựa trên nghiên cửu khoa học xã hội sâu rộng Để

đánh giá tính cách, GROW sử dụng phiên bản gamified của Implicit-Association Test

(LAT), một bài kiểm tra Liên tưởng ngầm được thiết lập trong tâm lý xã hội GROW sử

dụng các thuật toán học máy (AI) đề phân tích mọi dữ liệu đánh giá từ cả ứng viên và người đánh giá, tìm kiếm các mẫu để cải thiện khả năng sàng lọc chính xác ứng viên theo thời gian Thay vì "trực giác” của con người, GROW sử dụng "Big Data" - các điểm dữ

liệu khác biệt trên nhiều người dé phat triển một công cụ khoa học, khách quan và liên tục

cải tiền để tuyển dụng, sàng lọc và phát triển nguồn nhân lực Tính đến tháng 6 năm 2017, GROW đã có 74.000 người dùng, bao gồm sinh viên tại các trường đại học danh tiếng và

ít tên tuổi

2 Mục tiêu

Cần nâng cao hiệu quả và tính công bằng của quy trình tuyên dụng, góp phần thúc đây sự

phát triển của nguồn nhân lực và nền kinh tế Để đạt được mục tiêu nay, GROW can tap trung vào việc ứng dụng AI một cách khoa học và có trách nhiệm, đảm bảo tính khách

quan, minh bạch và chính xác trong quá trình đánh giá năng lực con người Bên cạnh đó, cần bố sung đội ngũ chuyên viên có năng lực đề quản lý hệ thống bảo mật thông tin khách hàng cũng như toàn ứng dụng, tránh gây rò rỉ thông tin mật và thiệt hại đôi bên

Với nhiều dữ liệu từ khách hàng về cách các ứng viên được GROW đề xuất thực hiện và

nhiều dữ liệu ứng viên từ một số người dùng ngày càng tăng, trí tuệ nhân tạo (AI) của GROW đã có thê sẵn sàng đưa ra các đề xuất tuyên dụng đáng tin cậy hơn cho khách hàng Cần xây dựng và phát triển khả năng vượt trội của ứng dụng GROW, không ngừng nâng cao và cải tiến công nghệ Qua đó có thể mở rộng ra nhiều thị trường nước ngoài, khăng

định vị thế trên toàn thê giới Ví dụ, IGS thu thập dữ liệu không chỉ về các ứng viên mới

mà còn về hiệu suất của các ứng viên đã được đề xuất trước đó, thế nén GROW rat có

tiềm năng cải thiện cả quy trình tuyên dụng và các tiêu chí tuyển dụng

II Vấn đề phải đối mặt

1 Khó khăn trong việc thu thập đánh giá từ người Nhật

Đối với Fukuhara, quá trình tuyển dụng là một cơ hội bị bỏ lỡ đề thu thập, sử dụng và trao đổi những phản hồi như vậy một cách có hệ thống và là thời điểm mà các cá nhân có khả

năng hành động dựa trên đó Tuy nhiên, việc trao đôi phản hồi trung thực là điều khó chịu

đối với nhiều người Nhật, khiến nó trở thành một sự kiện không pho bién Trong văn hóa

giao tiếp ở Nhật Bản, người Nhật thường nói giảm nói tránh; thay vì di thắng vào vấn đề thì họ thường gợi ý nhẹ nhàng, nói bóng gió; đôi lúc họ nói một cách rõ ràng hơn nhưng rất cần trọng đề không làm người khác bị phật ý hay tức giận Họ tôn trọng và nhã nhặn với mọi người, họ luôn bình tĩnh và không áp đặt suy nghĩ của bản thân lên người khác Qua đó, việc thu thập dữ liệu đánh giá con người từ người Nhật sẽ xảy ra sự nhằm lẫn bởi việc khai thông tin không đúng với thực tế và theo yêu cầu đề ra là đánh giá đối phương

theo cách nhìn nhận một cách trung thực và toàn diện

2 Tiếp cận và sử dụng GROW chưa hiệu quả

Quá trình tiếp cận GROW còn gặp nhiều khó khăn bởi các công ty sử dụng công cụ theo

những cách khác nhau và có những yêu câu, tiêu chí khác nhau từ nhiều khách hàng Một

36 cong ty van con str dụng công cụ một cách thủ công, họ vẫn dựa vào việc sàng lọc

thông tin như sơ yếu lý lịch hay các vòng phỏng vấn trực tiếp, điều này khiến họ phải bỏ

ra rất nhiều công sức và thời gian để hoàn thành công việc Kết quả là họ không thê theo kịp và chất lượng tuyên dụng nhân viên mới bị ảnh hưởng, tác động rất lớn đến quá trình làm việc Điều này trực tiếp cho thấy, mặc dù có công cụ hỗ trợ nhưng họ vẫn bị ảnh hưởng và ưa chuộng các cách làm truyền thông mà trước đây họ từng dùng

3 Đánh giá năng lực con người dựa vào AI bị giới hạn

GROW can str dụng một dữ liệu lớn mới có thé đánh giá một cách chính xác và toàn diện

tổng thê về con người Chính vì thế, việc thiếu đa dạng hoặc không chính xác trong dữ liệu đào tạo có thể dẫn đến thuật toán AI không đánh giá chính xác năng lực của các nhóm ứng

viên Hơn thế nữa, năng lực cơn người là một khái niệm phức tạp và đa chiều, khó có thể

đánh giá đầy đủ bằng các thuật toán học máy GROW có thể bỏ qua những yếu tố quan trọng như khả năng sáng tạo, khả năng giao tiếp, khả năng lãnh đạo và khả năng thích ứng,

dẫn đến việc đánh giá chưa chính xác năng lực thực sự của ứng viên

4 Có thể gặp nhiều vấn đề phát sinh trong quá trình đào tạo dữ liệu

Thuật toán AI đánh giá dựa vào nguồn “dữ liệu lớn” được gửi đến thông qua IGS, bao

gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau Nếu đữ liệu đầu vào chỉ chủ yếu tập trung vào một yếu

tố hay một đặc điểm nhất định, có thể dẫn đến sự thiên vị trong đánh giá năng lực hoặc

tính cách con người Ví dụ, nêu dữ liệu đào tạo chủ yếu là hồ sơ của nam giới da trắng, thuật toán có thể thiên vị đánh giá cao những ứng viên có đặc điểm tương tự và xuất dữ liệu đầu ra hoàn toàn sai lệch, không chuẩn xác

Bên cạnh đó, GROW chưa được thiết lập các thuật toán phát hiện gian lận từ cả ứng viên lẫn khách hàng Chúng ta không biết được rằng các ứng viên tham gia có tạo nhiều tải khoản khác nhau nhằm mục đích mong muốn mang lại kết quả tốt cho bản thân họ hay

không Điều này có thê làm cho các công ty (khách hàng) tuyên dụng những ứng viên

không đúng với năng lực thực sự của họ, dẫn đến sự thiếu sót trong khâu rà soát và chọn

lọc thông tin

HH Đánh giá các giải pháp được đưa ra

1 Tập trung vào tệp khách hàng cấp cao

Chuyển hướng sang nhóm khách hàng có vị trí quan trọng trong cơ cầu phòng nhân sự tại các công ty nôi tiếng, tiếp cận các nguồn thông tin bảo mật cấp cao, phân tích dữ liệu phức tạp về quy trình nguồn nhân lực của các công ty Đây mạnh truyền thông nhờ vào các phi

vụ hợp đồng lớn với các công ty nôi tiếng AI cần rất nhiều dữ liệu đề sảng lọc sơ yêu lý

lịch giống như con người nên dữ liệu dùng cho AT phải được cập nhật một cách liên tục và

thường xuyên, gần 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 mình một nguồn tài chính vững mạnh, và một hệ thống đã gần 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 dần giúp GROW tăng lượng người dùng từ 2.000 vào tháng I2 năm 2016 lên 74.000 vào thang 6 năm 20 l7, 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)

Ưu điểm: Đây là một phương pháp tương đối đơn giản trong các hoạt động của GROW

vì ngay từ đầu, thu hút nhiều khách hàng đề có nhiều người dùng và dữ liệu hơn đã là mục

tiêu hàng đầu của họ Việc thu hút khách hàng cũng giúp GROW xây dựng thương hiệu

trên thị trường

Nhược điểm: Việc này cần nhiều nguồn dữ liệu hơn nên việc kiểm tra và cập nhật cũng sẽ

khó khăn hơn GROW được coi là một ứng dụng đánh giá, do đó sinh viên có thé không

chắc chắn liệu GROW có giúp họ tìm được việc làm tốt hơn trong tương lai so với các trang web khác

2 Phát triển các danh sách tiêu chí năng lực

Năng lực được xác định thông qua các truy vấn để tăng sức mạnh cho công cụ AI của GROW, 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 thê Với nhiều cách mà một năng lực có thê 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, dé tăng cơ hội người khảo sát hoàn thành đánh giá, IGS sau đó đã sử dụng

phân tích các thành phần chính để giảm số lượng truy vấn xuống thành ba truy vấn phù

hợp nhất va it du thừa nhất

Năng lực được đánh giá thông qua Phiếu đánh giá bốn cấp độ Người đánh giá được yêu cầu trả lời từng truy vấn thông qua phiếu 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

Ưu điểm: GROW tạo chương trình giao tiếp đơn giản để dễ dàng tiếp cận với các đổi tượng phỏng vấn hơn, 3 câu hỏi vấn đáp tuy khá ít nhưng khi được tùy chính sao cho phù hợp nhất sẽ đem lại một cái nhìn tông quát về đối tượng cần khảo sát cũng như đánh giá được người đang trả lời có cái nhìn thế nào về người đang bị đánh giá

Nhược điểm: Phương pháp này đòi hỏi cao về những truy vấn nào là phù hợp với đối tượng cần được đánh giá, điều này lại phụ thuộc hoàn toàn vào khách hàng mong muốn điều gì ở các ứng viên của mình, chính điều này sẽ đây AI vào thế bị động Tiếp thêm nữa chính là vấn đề trung thực trong đánh giá của ứng viên, nêu ứng viên biết trước được yêu cầu của nhà tuyên dụng và thay đối câu trả lời của mình thì việc đánh giá sẽ trở nên vô nghĩa

IV Đề xuất

1 Phân tích thị trường

1.1 Mô hình 5C

a Công ty (Company)

Masahrro Fukuhara, người sáng lập và CEO của công ty khởi nghiệp phân tích con người

có trụ sở tại Tokyo, Viện vì toàn cầu Xã hội (IGS) vao nam 2010

Thông điệp của IGS là tạo ra một xã hội trong đó mọi người đều có thể hưởng lợi từ các

cơ hội bình đăng trong giáo dục và nhận được sự đánh giá công bằng/không thiên vị IGS

cam kết tận dụng công nghệ phù hợp một cách có đạo đức để hiện thực hóa một xã hội nơi

mọi người có thê học hỏi và phát triển bền vững trong suốt hành trình cuộc đời của mình Trong 100 năm nữa, chúng tôi hy vọng rằng những lý tưởng này sẽ trở nên phô biến Tầm nhìn của IGS, “Tạo ra những người khiến mọi người hạnh phúc thông qua đánh giá

và giáo dục để khiến họ hạnh phúc” dựa trên việc phát hành GROW

b Khách hàng (Customer)

Doanh nghiép:

Bộ phận nhân sự: Sử dụng công cụ để tuyển dụng, đánh giá hiệu suất, thăng chức, đào tạo và phát triển nhân viên

Bộ phận quản lý: Sử dụng công cụ để đánh giá năng lực, tiềm năng và sự phù hợp của

nhân viên cho các vị trí công việc khác nhau

Bộ phận bán hàng: Sử dụng công cụ đề đánh giá kỹ năng giao tiếp, khả năng thuyết phục

và tiềm năng thành công của nhân viên bán hàng

Bộ phận dịch vụ khách hàng: Sử dụng công cụ đề đánh giá khá năng thấu hiểu khách hàng, giải quyết vấn đề và cung cấp dịch vụ tốt của nhân viên

Cơ sở giáo dục:

Trường đại học: Sử dụng công cụ đề đánh giá năng lực học tập, tiềm năng phát triển và

sự phù hợp của học sinh cho các ngành học khác nhau

Trung tâm đào tạo: Sử dụng công cụ để đánh giá hiệu quả đào tạo, nhu cầu học tập và tiềm năng phát triển của học viên

Ứng viên xin việc:

Sử dụng công cụ để tự đánh giá năng lực, tính cách và điểm mạnh, điểm yếu của bản thân,

chuẩn bị cho các buổi phỏng vấn xin việc và tìm kiếm công việc phù hợp với năng lực và

sở thích của bản thân

Ngoài ra, công cụ này cũng có thê được sử dụng bởi các tô chức phi lợi nhuận, chính phủ

và các cơ quan khác đê đánh giá năng lực, tính cách và tiềm năng của con người

c Đối thủ cạnh tranh (Competfitor)

Một số khách hàng có tuổi đời vẫn ưa chuộng sử dụng phương thức tuyên dụng truyền thống, trực tiếp, không qua trung gian Đây là tệp khách hàng tiềm năng mà IGS khó có thê chỉnh phục trong thời gian

Nhiều công ty phân tích tâm lý, hành vi con người đã ra đời sau tiếp nối những tân tiến công nghệ và phát triển nó lên tầm cao mới Các đối thủ cạnh tranh này gây sức ép mạnh đến IGS - vốn là ngọn cờ xung phong trong lĩnh vực này, phải kê đến như Hirevue, Talento, Pymetrics

d D6i tac (Collaborators)

Các đối tác của GROW phân lớn là các công ty có nhu cầu tuyên dụng trực tuyên Điều

này có nghĩa là thị trường hoạt động của GROW là vô cùng to lớn Khi nền kinh tế tăng trưởng có nghĩa là GROW có lượng khách hàng tiềm năng tăng lên mỗi năm Vì số người cần tìm việc theo mỗi năm tăng lên đáng kẻ

e, Môi trường kinh doanh (Climate)

IGS sử dụng công nghệ Nhân sự (HR Tech) cung cấp giải pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) dé đánh giá năng lực, tinh cách và tiềm năng của nhân viên và ứng viên xin việc Đây

là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng với nhu cầu cao về các giải pháp hiệu quả và chính xác

1.2 Mô hình SWOT

a Diễm mạnh (Strengths)

GROW có mối quan hệ liên kết chặt chẽ với các công ty trong chuỗi cung ứng Là một công ty hoạt động hơn l0 năm trong ngành, lại 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 triên của tô chức đã giúp AI đưa ra các giải pháp độc đáo để khai thác các thị trường không phục vụ

Nguồn dữ liệu đa dạng từ mỗi tập đoàn mang lại những hình dung đơn giản, theo hướng

dữ liệu, mang lại lợi ích cho cả ứng viên và nhà tuyên dụng Dữ liệu về sinh viên và nhà tuyển dụng có thể được thu thập từ những người khác vì những người khác được phép tặng nhau những phản hồi về đặc điểm tính cách của họ Trong công tác tuyển dụng, GROW đã giúp các 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

với năng lực của mình

Nền táng thân thiện với người dùng, thu hút thế hệ ứng viên mới Vì nhiều người đã thay

đổi thái độ của họ trước sự phá vỡ của công nghệ, nên việc có một ứng dụng thân thiện

với người dùng đề ứng tuyển vào các công ty khác nhau có thê là một điểm cộng cho thế

hệ trẻ

b Điểm yếu (Weaknesses)

GROW co thé mang lại cơ hội tuyển dụng những sinh viên lý tưởng cho công việc, nhưng

vì họ chỉ có thê nhắm đến những đặc điểm tính cách cụ thể nên các công ty chỉ có thé tạo

ra những môi trường làm việc cụ thé, giảm bớt sự đa dạng của nơi làm việc

GROW cung cấp thông tin và biêu đồ xã hội của một người/học sinh dựa trên những đánh giá tài năng của người khác, nhưng một số người tài năng người đó có thê bị bỏ qua bởi những đánh giá sai lầm Thông tin do người khác cung cấp có thể sai và có thể bị thao túng bằng cách sử dụng đánh giá của người khác để tăng hoặc giảm giá trị của một người Tuy việc sử dụng AI giúp con người cải thiện nhiều kĩ năng hữu ích nhưng lại làm giảm lượng thời gian tương tác trực tiếp giữa con người với nhau, khiến chất lượng trao đổi thông tin bị ảnh hưởng

c Cơ hội (Opportunifies)

Mở rộng quy mô thị trường và thay đôi nhu cầu của người tiêu dùng Tăng trưởng phù hợp thị trường đang phát triển và có thể cung cấp thông tin cập nhật phù hợp với nhu cầu và sở thích của người tiêu dùng trong thị trường đang phát triển

Toàn cầu hóa đã mang đến những cơ hội trong thị tường quốc tế GROW có tiềm năng phát triển mạnh vì thị trường quốc tế ngày càng cần nhiều lực lượng lao động

d Thách thức (Threats)

Fukuhara ty hoi ligu anh ta có nên đóng một vai trò mạnh mẽ hơn trong việc tập trung chiến lược vào việc sử dụng GROW vào nơi mà nó có khả năng có tác động có ý nghĩa

nhất (và ít có khả năng gây hiểu lầm nhất) hay không

AI có thể thực hiện hầu hết mọi việc phân tích dữ liệu với độ chính xác đáng kinh ngạc và

trong hầu hết các trường hợp, nó thậm chí còn có thể tốt hơn con người bình thường AI

trở nên thông minh hơn khách hàng của IGS và khách hàng sẽ cảm thấy thế nào về một đề

xuất như vậy và việc nhường quyền kiêm soát mà nó sẽ yêu cầu?

2 Phân tích tài chính

Theo báo cáo tài chính mới nhất tháng 03/2024,doanh thu của IGS đạt 668,14 triệu yên

Tỷ suất lợi nhuận gộp của doanh nghiệp là 70,79%

Tuy nhiên, các chỉ số tài chính khác lại báo cáo tình hình tăng trưởng doanh số âm là - 7,29% va thu nhập ròng là - 25,4 triệu yên

Thông qua đó, có thê thấy doanh nghiệp đang phải đối mặt với nhiều khó khăn về thị

trường cạnh tranh

3 Đề xuất

3.1 Tập trung vào một số lĩnh vực nhất định và có liên quan với nhau

Ứng viên chọn lĩnh vực mình muốn ứng tuyển ở bước đăng ký để có thé phân loại hồ sơ