Bài 205 · 3 phút
Lọc CV công bằng với AI
AI có thể giúp so CV với tiêu chí rõ ràng, nhưng quyết định phải do con người đưa ra, và bạn phải để ý thiên lệch.
Lọc một trăm CV rất mệt, mà người mệt thì dễ chọn thiếu công bằng. AI có thể giúp bằng cách đối chiếu từng CV với tiêu chí bạn đặt ra và ghi lại bằng chứng cho từng tiêu chí.
Viết tiêu chí trước khi đọc bất kỳ CV nào: những kỹ năng và kinh nghiệm công việc thật sự cần. Dặn AI chỉ chấm theo đúng các tiêu chí đó và trích dòng trong CV làm căn cứ cho từng điểm.
Model AI có thể mang thiên lệch từ dữ liệu huấn luyện, ví dụ ưu ái một số trường, một số cái tên hay một kiểu hành văn. Nếu được, hãy xoá tên, ảnh, tuổi, địa chỉ trước khi lọc, và đừng bao giờ để AI tự loại ai.
CV là dữ liệu cá nhân. Chỉ dùng công cụ công ty đã duyệt, thông báo cho ứng viên cách dữ liệu được dùng khi luật yêu cầu, và xoá những gì không còn cần.
Làm ngay
Viết tiêu chí trước
- 1. Với một vị trí bạn hiểu rõ, viết 4 đến 6 tiêu chí thật sự quan trọng.
- 2. Dùng câu lệnh bên dưới với một CV mẫu đã xoá thông tin cá nhân.
- 3. Đối chiếu từng điểm với phần trích dẫn và tự đưa ra quyết định.
Chỉ đánh giá CV này theo các tiêu chí sau: [DANH SÁCH]. Với mỗi tiêu chí, cho điểm từ 0 đến 2 và trích dòng trong CV làm căn cứ. Nếu không có bằng chứng, ghi rõ. Không xét bất cứ điều gì ngoài các tiêu chí này, và không đưa ra đề xuất tuyển hay không. [DÁN CV ĐÃ BỎ TÊN, ẢNH, TUỔI, ĐỊA CHỈ]
Kiểm tra nhanh
Tìm hiểu thêm
Thuật ngữ trong bài
- Bias
- Khi AI đối xử bất công với một số người hoặc quan điểm vì dữ liệu nó học bị lệch.
- Human in the loop
- Thiết kế quy trình sao cho có người xem lại hoặc duyệt kết quả của AI trước khi nó gây hậu quả thật.
- Data privacy
- Kiểm soát thông tin cá nhân hoặc bí mật, kể cả việc chọn gõ gì vào công cụ AI và dữ liệu được lưu ở đâu.
- Automation bias
- Thói quen tin câu trả lời của máy quá dễ, kể cả khi phán đoán của bạn hoặc bằng chứng khác nói ngược lại.