AI tạo sinh trong nhân sự - Ứng dụng, triển khai, kiến trúc và lợi ích

Akash Takyar. Giám đốc điều hành LeewayHertz. Phần 2 của 4

3 - Sự khác biệt giữa AI nhân sự truyền thống và AI tạo sinh trong nhân sự

Dưới đây là so sánh giữa nhân sự truyền thống và AI tạo sinh trong nhân sự:

1 - Về Tuyển dụng: Nhân sự truyền thống Sàng lọc sơ yếu lý lịch thủ công và lên lịch phỏng vấn. Trong khi AI tạo sinh trong nhân sự giúp Tự động sàng lọc sơ yếu lý lịch và lên lịch phỏng vấn

2 - Về Đào tạo nhân viên: Nhân sự truyền thống lập Chương trình đào tạo chuẩn hóa. Trong khi AI tạo sinh trong nhân sự giúp lập Các chương trình đào tạo cá nhân hóa, thích ứng.

3 - Về Nhiệm vụ quản trị: Nhân sự truyền thống Tốn thời gian giấy tờ và nhập liệu. Trong khi AI tạo sinh trong nhân sự giúp Xử lý và quản lý dữ liệu tự động.

4 - Về Phản hồi của nhân viên, Nhân sự truyền thống Thu thập và phân tích thủ công. Trong khi AI tạo sinh trong nhân sự Phân tích phản hồi theo thời gian thực và thông tin chi tiết hữu ích.

5 - Về Quyết định, Nhân sự truyền thống Dựa trên dữ liệu lịch sử và trực giác. Trong khi AI tạo sinh trong nhân sự Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu và phân tích dự đoán.

4 - AI tạo ra trong nhân sự hoạt động như thế nào?

Tích hợp AI vào các quy trình nhân sự sẽ thay đổi cách các tổ chức tương tác với ứng viên, hợp lý hóa việc tuyển dụng và nâng cao hiệu quả nhân sự tổng thể. Công nghệ tiên tiến này thúc đẩy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ phù hợp với bối cảnh nhân sự bằng cách tích hợp chúng với dữ liệu độc quyền của tổ chức.

Cách tiếp cận này cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, hợp lý hóa các quy trình nhân sự và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trong thời gian thực. Dưới đây là bảng phân tích từng bước về cách thức hoạt động:

Nguồn dữ liệu: Quá trình bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có liên quan đến hoạt động nhân sự. Dữ liệu này có thể bao gồm:

• Dữ liệu nhân viên: Thông tin về nhân khẩu học của nhân viên, số liệu hiệu suất và lịch sử tương tác với công ty.

• Dữ liệu tuyển dụng: Chi tiết về tin tuyển dụng, hồ sơ ứng viên, phản hồi phỏng vấn và số liệu tuyển dụng.

• Dữ liệu thị trường: Thông tin chi tiết về xu hướng ngành, phân tích đối thủ cạnh tranh và báo cáo thị trường lao động.

• Dữ liệu nhóm nhân sự: Chỉ số hiệu suất, hoạt động và phản hồi từ nhóm nhân sự.

Đường ống dữ liệu: Dữ liệu từ các nguồn trên sau đó được định tuyến qua các đường ống dữ liệu. Các đường ống này chịu trách nhiệm nhập, làm sạch và cấu trúc dữ liệu, giúp nó sẵn sàng để phân tích thêm.

Mô hình nhúng: Dữ liệu đã chuẩn bị sau đó được xử lý bởi một mô hình nhúng. Mô hình này chuyển đổi dữ liệu văn bản thành các biểu diễn số được gọi là vectơ mà các mô hình AI tạo sinh có thể hiểu được. Các mô hình phổ biến bao gồm các mô hình từ OpenAI, Google và Cohere.

Cơ sở dữ liệu vector: Các vectơ được tạo ra được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector, cho phép truy vấn và truy xuất hiệu quả. Ví dụ về cơ sở dữ liệu vector nổi bật bao gồm Pinecone, Weaviate và PGvector.

API và plugin: API và plugin như Serp, Zapier và Wolfram đóng vai trò chính bằng cách kết nối các thành phần khác nhau và cho phép các chức năng bổ sung, chẳng hạn như truy cập dữ liệu bổ sung hoặc thực hiện các tác vụ cụ thể một cách dễ dàng.

Lớp phối khí:Lớp phối hợp rất quan trọng trong việc quản lý quy trình làm việc. Một ví dụ về một lớp như vậy là ZBrain, hợp lý hóa trình tự nhanh chóng, phối hợp các tương tác với các API bên ngoài bằng cách đánh giá sự cần thiết của các lệnh gọi API, truy xuất dữ liệu theo ngữ cảnh từ cơ sở dữ liệu vectơ và duy trì tính liên tục của bộ nhớ trong nhiều tương tác mô hình ngôn ngữ lớn. Chức năng chính của nó là điều phối dữ liệu và luồng tác vụ, đảm bảo tích hợp trơn tru trên tất cả các thành phần kiến trúc

Thực hiện truy vấn: Quá trình truy xuất và tạo dữ liệu bắt đầu khi người dùng gửi truy vấn đến ứng dụng nhân sự. Truy vấn này liên quan đến tuyển dụng, sự tham gia của nhân viên hoặc chính sách nhân sự

Xử lý mô hình