Không có đánh giá năng lực, tuyển dụng lựa chọn ngẫu nhiên đầy rủi ro

Nguyên nhân nào dẫn đến sự hoài nghi này?

Thực ra, sự nghi ngờ đối với các công cụ đánh giá không phải là vấn đề mới, nhưng thời gian gần đây lại tăng lên do công chúng ngày càng quan tâm đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong môi trường làm việc. Tuy nhiên, còn có nhiều yếu tố khác góp phần làm gia tăng mức độ hoài nghi này.

Kỳ vọng quá mức

Nhiều người cho rằng kết quả từ các bài đánh giá năng lực phải chính xác tuyệt đối, không có sai sót. Tuy nhiên, đây là một kỳ vọng không thực tế. Hầu hết các công cụ đánh giá đều dựa vào thống kê và xác suất, vốn luôn tồn tại sự bất định tự nhiên. Thêm vào đó, các bài đánh giá chỉ đo lường khuynh hướng và đặc điểm của con người – những điều không thể nhìn thấy trực tiếp như việc dùng thước đo một vật thể. Để hiểu được con người, chúng ta phải dựa vào những dữ liệu có thể quan sát và đưa ra suy luận.

Nói cách khác, các bài đánh giá không thể giải quyết hoàn toàn mọi vấn đề. Dù vậy, chúng vẫn rất hữu ích, giúp các quyết định trong doanh nghiệp trở nên khách quan và chính xác hơn. Khi các công cụ đánh giá không đạt được sự hoàn hảo như kỳ vọng, người dùng dễ thất vọng và dần mất niềm tin vào tất cả các biện pháp đánh giá năng lực. Nếu theo logic này trong lĩnh vực y tế, sẽ chẳng ai dùng thuốc vì không một loại thuốc nào hiệu quả 100% với tất cả mọi người, mọi lúc. Thực tế, nhiều loại thuốc phổ biến còn có hiệu quả thấp hơn các bài đánh giá tâm lý được áp dụng đúng cách.

Việc lạm dụng các bài đánh giá

Nói về thống kê, việc thiết kế và kiểm định bài đánh giá đòi hỏi những phân tích và tính toán phức tạp. Khi dùng để hiểu về con người – vốn vô cùng phức tạp – thì việc giải thích đúng kết quả lại càng cần kiến thức sâu về tâm lý học và các ngành khoa học hành vi liên quan. Bản năng của con người là sợ những gì mình không hiểu, và thực tế nhiều người chưa hiểu rõ bản chất hoặc cách sử dụng các công cụ đánh giá.

Tại Hogan, chúng tôi đam mê tìm kiếm giải pháp cho con người một cách có trách nhiệm xã hội. Chúng tôi có nhiều thập kỷ kinh nghiệm trong việc thiết kế, kiểm nghiệm, duy trì và triển khai các công cụ đánh giá chất lượng cao. Đáng buồn thay, nhiều sản phẩm tự nhận là bài đánh giá nhân cách lại thiếu nền tảng khoa học và các tiêu chuẩn trách nhiệm xã hội như của Hogan.

Sự thiếu hiểu biết còn dẫn đến việc áp dụng đánh giá sai lệch trong doanh nghiệp. Ví dụ, nhiều người đã nghe tới bài kiểm tra MBTI, và không ít tổ chức sử dụng nó để tuyển dụng, trong khi MBTI thực chất không được thiết kế cho mục đích này.

Một vấn đề sai lệch khác xuất phát từ việc ứng dụng AI và các mô hình big data. Một số đơn vị cung cấp bài đánh giá đã ứng dụng công nghệ mới để thay thế hoàn toàn việc trao đổi với chuyên gia khi giải thích kết quả và phản hồi đánh giá. Tuy nhiên, đây là vi phạm quy tắc đạo đức của ngành tâm lý học, vốn yêu cầu chỉ những người đủ chuyên môn mới được sử dụng các kỹ thuật đánh giá tâm lý.

Khi các bài đánh giá nhân cách (hoặc tâm lý khác) bị diễn giải sai, người làm bài có thể cảm thấy căng thẳng, hoang mang hoặc đi sai hướng. Những trường hợp lạm dụng khiến nhiều người vội vàng đánh đồng rằng mọi hình thức đánh giá đều thiếu tin cậy, dù thực tế chỉ là “con sâu làm rầu nồi canh”.

Những hệ quả có thể xảy ra

Dù là bài đánh giá năng lực, đánh giá tính cách hay phỏng vấn có cấu trúc, sử dụng các công cụ đánh giá vẫn là phương pháp chủ yếu để giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác, giảm thiểu định kiến trong tuyển dụng. Tuy nhiên, khi các bài đánh giá và công cụ ra quyết định khoa học bị nghi ngờ, nhiều người lại quay về với những cách thức cũ đầy rủi ro như dựa vào cảm tính hoặc phán đoán cá nhân.

Các tổ chức luôn phải quan tâm đến hình ảnh thương hiệu và uy tín trên thị trường nhằm duy trì quan hệ khách hàng và thu hút ứng viên. Vì thế, họ có thể bị ảnh hưởng bởi dư luận, dù đôi khi dư luận đó chưa thật sự đúng đắn. Khi đó, đội ngũ nhân sự buộc phải ra quyết định mà không còn sự hỗ trợ từ các công cụ đánh giá khách quan.

Doanh nghiệp nếu không có đánh giá năng lực sẽ ra sao?

Nếu không sử dụng bài đánh giá, doanh nghiệp chỉ còn hai lựa chọn: ra quyết định hoàn toàn dựa vào cảm tính con người, hoặc đơn giản là "bốc thăm may rủi". Dễ nhận thấy việc ra quyết định dựa vào cảm tính nghe qua có vẻ hợp lý, nhưng thực tế là cách này tiềm ẩn rất nhiều sai sót cố hữu.

Trên thực tế, sự chủ quan của con người đã được nghiên cứu rất kỹ (như Kahneman, 2011), và kết luận rằng quyết định của con người luôn bị ảnh hưởng bởi định kiến, kinh nghiệm cá nhân, lối tắt trong suy nghĩ… khiến cho độ chính xác và công bằng bị giảm đi đáng kể – kể cả khi bản thân người ra quyết định không nhận biết được điều đó. Đó cũng chính là lý do các chuyên gia bắt đầu tìm kiếm những cách thức tốt hơn để ra quyết định quan trọng, và công cụ đánh giá trong doanh nghiệp ra đời từ đó.

Khi sử dụng công cụ đánh giá, người làm quyết định chỉ nhận được những thông tin thực sự liên quan, ví dụ như điểm số về tính cách. Họ không bị tác động bởi những yếu tố không liên quan như chủng tộc, giới tính, tuổi tác, tình trạng khuyết tật hay dân tộc… – những yếu tố dễ kích hoạt sự thiên vị. Ngược lại, nếu chỉ dựa vào đánh giá chủ quan, chúng ta không thể biết được người ra quyết định thực sự đã xem xét những yếu tố gì. Riêng các công cụ đánh giá khách quan thì thông tin, quy trình đều có thể kiểm chứng và liên tục được cải tiến, đồng thời bảo vệ quyền lợi cá nhân cũng như đảm bảo sự minh bạch trong tuyển dụng.

Trong trường hợp không dùng đến cả cảm tính mà chỉ bốc thăm chọn người – "lắc xúc xắc" – tuyển dụng không khác gì phụ thuộc vào sự may rủi. Đúng là như vậy thì ai cũng có cơ hội ngang nhau, nhưng điều này lại khiến nhà tuyển dụng rơi vào thế khó khi phải nhận cả những nhân viên không có năng lực phù hợp với công việc. Bạn sẽ nghĩ sao nếu phải làm việc cùng những đồng nghiệp không đủ khả năng chỉ vì họ may mắn được chọn?

Làm thế nào để xây dựng niềm tin vào các bài đánh giá năng lực?

Vì về lâu dài, các tổ chức vẫn phải chú ý đến ý kiến cộng đồng, nên việc cải thiện hình ảnh và uy tín của các công cụ đánh giá trong môi trường làm việc ngày càng trở nên cần thiết.

Ví dụ, các chuyên gia về đánh giá có thể tiến hành các nghiên cứu, đồng thời phổ biến kiến thức về ứng dụng đánh giá theo cách dễ tiếp cận và gần gũi hơn với đại chúng. Việc kể những câu chuyện thực tế, hấp dẫn về việc áp dụng đúng các bài đánh giá, hoặc so sánh đánh giá khách quan với phán đoán chủ quan cũng là một cách hiệu quả để kết nối với những người không có chuyên môn. Ngoài ra, các chuyên gia cũng có thể hợp tác với những người còn hoài nghi về lĩnh vực này, nhằm thu hẹp khoảng cách và cải thiện sự giao tiếp giữa các nhà khoa học xã hội và cộng đồng.

Bên cạnh đó, bản thân mỗi người cũng nên tự tìm hiểu để phân biệt đâu là cách sử dụng đánh giá đúng và đâu là sai, đồng thời nâng cao nhận thức về những định kiến cá nhân – điều này sẽ giúp hình thành những kỳ vọng thực tế hơn và tăng khả năng tự bảo vệ mình trước rủi ro.

Nếu thiếu vắng các công cụ đánh giá hỗ trợ cho việc ra quyết định trong doanh nghiệp, cả nhân viên lẫn tổ chức sẽ phải mò mẫm trong một "mê cung" đầy định kiến và sai sót do con người gây ra, mà không có sự soi sáng từ những phương pháp khoa học đã được kiểm chứng.

Bài viết được thực hiện bởi Chase Winterberg, JD, PhD – Giám đốc Viện Nghiên cứu Hogan và Brandon Ferrell, PhD.

Theo Hogan Assessments