Phỏng vấn xin việc tương lai với AI: Trải nghiệm thực tế cùng trợ lý Chakra của HackerRank

🚀 PHỎNG VẤN XIN VIỆC TƯƠNG LAI VỚI AI: TRẢI NGHIỆM THỰC TẾ CÙNG TRỢ LÝ CHAKRA CỦA HACKERRANK

Khi AI chuyển từ việc hỗ trợ ứng viên sang đánh giá họ thì điều gì sẽ xảy ra? HackerRank, một nền tảng được các doanh nghiệp sử dụng để đánh giá và tuyển dụng lập trình viên, đang mang đến cái nhìn hé mở về tương lai của các buổi phỏng vấn xin việc với Chakra - một tác vụ AI thực hiện phỏng vấn, quan sát ứng viên làm việc và đánh giá không chỉ câu trả lời mà cả cách họ đạt được kết quả đó.

Sau khoảng sáu tháng thử nghiệm beta, HackerRank chính thức cung cấp Chakra rộng rãi cho khách hàng vào thứ Hai. Startup này cho biết trợ lý phỏng vấn AI đã thực hiện hơn 500.000 cuộc phỏng vấn trong giai đoạn thử nghiệm, với các công ty như Snowflake, Snorkel và Capgemini tham gia trải nghiệm, đồng thời HackerRank cũng thử nghiệm sản phẩm này nội bộ.

AI đã trở thành một phần quen thuộc trong các buổi phỏng vấn xin việc từ lâu, khi các công ty sử dụng trợ lý giọng nói và các công cụ tự động hóa khác để sàng lọc ứng viên nhằm làm cho quá trình tuyển dụng hiệu quả hơn. Trong khi đó, người tìm việc ngày càng sở hữu nhiều công cụ AI của riêng họ để hỗ trợ vượt qua các buổi phỏng vấn, đôi khi mà nhà tuyển dụng không hề hay biết.

Với Chakra, HackerRank kỳ vọng AI có thể thay đổi không chỉ cách thức tiến hành phỏng vấn mà còn cả những gì nhà tuyển dụng có thể đo lường. Vượt ra ngoài việc liệu ai đó có đưa ra câu trả lời đúng hay không, startup này muốn đánh giá các tín hiệu khó nắm bắt hơn như tư duy phản biện và khả năng phán đoán, cũng như cái gọi là “sự thành thạo AI” - cách ứng viên định hình vấn đề cho AI, đánh giá kết quả đầu ra và dẫn dắt nó hướng tới giải pháp.

“Phương thức đánh giá trước đây là đánh giá kết quả đầu ra,” nhà đồng sáng lập kiêm CEO của HackerRank, Vivek Ravisankar chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn. “Giờ đây, nhờ có AI, bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một sản phẩm.” Câu hỏi đặt ra cho nhà tuyển dụng, theo ông, là liệu họ có thể hiểu được tư duy và phán đoán nào đã tạo ra sản phẩm đó hay không.

Trên thực tế, một buổi phỏng vấn với Chakra được thiết kế để giống với công việc thực tế hơn là một bài kiểm tra viết mã truyền thống. Ứng viên nhận được một nhiệm vụ liên quan đến kho lưu trữ mã nguồn thực tế và họ làm việc trên một giao diện canvas bao gồm trợ lý AI. Khi ứng viên làm việc, Chakra có thể sử dụng bối cảnh về những gì họ đang làm để đặt các câu hỏi tiếp theo, chẳng hạn như tại sao họ chọn phương pháp này thay vì phương pháp khác, hoặc giải pháp của họ sẽ thay đổi như thế nào nếu có thêm một ràng buộc mới.

Ravisankar chia sẻ với TechCrunch rằng Chakra đang thay đổi cấu trúc cơ bản của chính quá trình tuyển dụng. Những gì trước đây bao gồm ba vòng riêng biệt, bao gồm sàng lọc của nhà tuyển dụng, bài kiểm tra làm tại nhà và phỏng vấn tiếp theo với kỹ sư, giờ đây được gom lại thành một buổi phỏng vấn duy nhất với Chakra.

Việc cho phép ứng viên tiếp cận AI trong một buổi phỏng vấn có vẻ như làm cho việc gian lận trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, HackerRank cho biết họ nhận thấy điều ngược lại. Các cảnh báo về hoạt động đáng ngờ, theo Ravisankar, thấp hơn từ 70% đến 80% trong các cuộc phỏng vấn của Chakra so với các bài kiểm tra truyền thống tương đương của HackerRank, mặc dù tỷ lệ này có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố như địa lý và cấp bậc.

Ravisankar cho biết việc cho ứng viên tiếp cận AI làm giảm động lực ngầm sử dụng các công cụ bên ngoài để cung cấp câu trả lời trong buổi phỏng vấn.

Ra mắt tại sự kiện TechCrunch Disrupt vào năm 2012, HackerRank xây dựng mô hình kinh doanh quanh các thử thách lập trình, cuối cùng giúp các công ty đánh giá và tuyển dụng lập trình viên dựa trên kỹ năng kỹ thuật của họ. Startup được hậu thuẫn bởi Y Combinator này hiện có hơn 3.000 khách hàng doanh nghiệp, bao gồm Amazon, Nvidia, Clay và Replit, cùng cộng đồng hơn 30 triệu lập trình viên trên toàn cầu.

Chakra đại diện cho một bước đi đi ngược lại với loại hình kinh doanh đánh giá kỹ thuật mà HackerRank đã dành nhiều năm để xây dựng. Sản phẩm truyền thống của họ phần lớn kiểm tra xem các lập trình viên có thể giải quyết các vấn đề lập trình một cách chính xác hay không. Tuy nhiên, Ravisankar tin rằng AI đã làm cho mô hình trước đây của HackerRank trở nên kém hữu ích hơn trong việc đo lường năng lực kỹ thuật.

So sánh sự chuyển đổi này nội bộ với việc Apple chuyển từ iPod sang iPhone, Ravisankar cho biết sản phẩm cũ vẫn có giá trị, nhưng sản phẩm mới đại diện cho nơi mà startup tin rằng thị trường đang hướng tới. “Chakra sẽ là tiêu điểm,” ông nói. “Đó sẽ là cách mà chúng tôi tiến về phía trước.”

Tuy nhiên, việc trao cho AI vai trò sâu hơn trong việc đánh giá ứng viên làm nổi bật một loạt câu hỏi khác, đặc biệt là về mức độ quyết định tuyển dụng mà các công ty nên giao phó cho một thuật toán. Ravisankar chia sẻ với TechCrunch rằng Chakra được thiết kế để chấm điểm ứng viên thay vì đưa ra quyết định tuyển dụng cuối cùng, việc này vẫn thuộc về con người.

AI, theo Ravisankar, có thể xử lý các phần có cấu trúc hơn của một cuộc phỏng vấn bằng cách áp dụng nhất quán các tiêu chí do nhà tuyển dụng thiết lập, trong khi những người phỏng vấn là con người có thể dành nhiều thời gian hơn để xác định xem họ có thực sự muốn làm việc với ứng viên hay không và trả lời các câu hỏi về công ty, đội ngũ và vai trò.

“AI ít sai lệch hơn nhiều so với con người, nếu bạn tinh chỉnh nó đúng cách,” Ravisankar lập luận rằng một hệ thống AI có thể được hướng dẫn tuân theo cùng một thang điểm cho mọi ứng viên thay vì bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như nền tảng hay học vấn của ứng viên.

Tuy nhiên, việc áp dụng nhất quán các tiêu chí không nhất thiết làm cho hệ thống AI không có sự thiên vị. Các công cụ tuyển dụng tự động có thể kế thừa hoặc khuếch đại sự thiên vị từ dữ liệu, mô hình và tiêu chí dùng để xây dựng chúng, khiến các cơ quan quản lý phải xem xét kỹ lưỡng việc sử dụng chúng trong các quyết định việc làm.

Việc sử dụng AI trong tuyển dụng đã thu hút sự giám sát của cơ quan quản lý. Ví dụ, thành phố New York yêu cầu các nhà tuyển dụng sử dụng một số công cụ quyết định việc làm tự động nhất định phải tiến hành kiểm toán thiên vị độc lập và thông báo cho ứng viên trước khi sử dụng chúng. Ravisankar thừa nhận rằng tuyển dụng là một lĩnh vực được quản lý chặt chẽ và cho biết việc tuân thủ các yêu cầu đó là một phần trong những gì HackerRank đã phải xây dựng.

🗞 Nguồn: TechCrunch

#vgsnews #vgs #tintuc