The Way We Work
Priyanka Jain: How to make applying for jobs less painful
Priyanka Jain: Để ứng tuyển không còn là nỗi đau
Filmed:
Readability: 4.3
548,985 views
Tìm việc từng bắt đầu bằng việc gửi hồ sơ năng lực (résumé) đến hàng ngàn nơi và hầu như không bao giờ được hồi âm. Nhưng, ngày càng nhiều công ty sử dụng các phương pháp chuyển tiếp công nghệ để xác định ứng viên. Nếu AI là tương lai của tuyển dụng thì điều đó có ý nghĩa gì với bạn? Nhà công nghệ Priyanka Jain sẽ cho ta cái nhìn tổng quan về hình thức tuyển dụng mới này.
Priyanka Jain - Technologist
Priyanka Jain heads up product for pymetrics, an NYC-based startup that uses neuroscience and AI to make hiring more diverse and effective. Full bio
Priyanka Jain heads up product for pymetrics, an NYC-based startup that uses neuroscience and AI to make hiring more diverse and effective. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Nộp đơn xin việc trực tuyến
00:00
Applying for jobs online
0
548
1416
00:01
is one of the worst
digital experiences of our time.
digital experiences of our time.
1
1988
2616
là một trong những trải nghiệm số
tồi tệ nhất hiện nay.
tồi tệ nhất hiện nay.
00:04
And applying for jobs in person
really isn't much better.
really isn't much better.
2
4628
2696
Xin việc trực tiếp
cũng không khá khẩm gì hơn.
cũng không khá khẩm gì hơn.
00:07
[The Way We Work]
3
7349
1720
[Cách ta làm việc]
Tuyển dụng, như ta biết,
còn rất nhiều lỗ hổng.
còn rất nhiều lỗ hổng.
00:11
Hiring as we know it
is broken on many fronts.
is broken on many fronts.
4
11588
2456
Nó là một trải nghiệm kinh khủng.
00:14
It's a terrible experience for people.
5
14068
1856
00:15
About 75 percent of people
6
15948
1816
Khoảng 75% số người
00:17
who applied to jobs
using various methods in the past year
using various methods in the past year
7
17788
2856
nộp đơn xin việc bằng nhiều cách
những năm qua
những năm qua
00:20
said they never heard anything back
from the employer.
from the employer.
8
20668
2656
nói rằng họ không nhận được phản hồi
từ nhà tuyển dụng.
từ nhà tuyển dụng.
00:23
And at the company level
it's not much better.
it's not much better.
9
23348
2176
Ở phương diện công ty
cũng không khá hơn.
cũng không khá hơn.
00:25
46 percent of people get fired or quit
10
25548
2776
46% bị sa thải hoặc tự nghỉ
00:28
within the first year
of starting their jobs.
of starting their jobs.
11
28348
2176
trong năm đầu nhận việc.
Một con số khá ấn tượng
và tồi tệ cho nền kinh tế.
và tồi tệ cho nền kinh tế.
00:30
It's pretty mind-blowing.
12
30548
1216
00:31
It's also bad for the economy.
13
31788
1456
00:33
For the first time in history,
14
33268
1456
Lần đầu tiên trong lịch sử,
00:34
we have more open jobs
than we have unemployed people,
than we have unemployed people,
15
34748
2856
số công việc trống
vượt hơn số người thất nghiệp,
vượt hơn số người thất nghiệp,
00:37
and to me that screams
that we have a problem.
that we have a problem.
16
37628
2176
và theo tôi,
nó đánh động một vấn đề.
nó đánh động một vấn đề.
00:39
I believe that at the crux of all of this
is a single piece of paper: the résumé.
is a single piece of paper: the résumé.
17
39828
3976
Tôi tin mấu chốt nằm ở
một tờ giấy: hồ sơ năng lực (résumé).
một tờ giấy: hồ sơ năng lực (résumé).
00:43
A résumé definitely has
some useful pieces in it:
some useful pieces in it:
18
43828
2336
Chắc chắn, nó có
một số phần hữu ích:
một số phần hữu ích:
00:46
what roles people have had,
computer skills,
computer skills,
19
46188
2096
vị trí từng làm,
kỹ năng vi tính,
kỹ năng vi tính,
biết ngôn ngữ nào,
00:48
what languages they speak,
20
48308
1256
00:49
but what it misses is
what they have the potential to do
what they have the potential to do
21
49588
3056
nhưng cái còn thiếu là
điều người đó có tiềm năng
điều người đó có tiềm năng
00:52
that they might not have had
the opportunity to do in the past.
the opportunity to do in the past.
22
52668
2976
nhưng chưa có cơ hội
được làm trước đây.
được làm trước đây.
00:55
And with such a quickly changing economy
where jobs are coming online
where jobs are coming online
23
55668
3256
Với nền kinh tế thay đổi chóng mặt
việc làm online
việc làm online
có thể yêu cầu
những kỹ năng không ai có,
những kỹ năng không ai có,
00:58
that might require skills that nobody has,
24
58948
2056
01:01
if we only look at what someone
has done in the past,
has done in the past,
25
61028
2776
nếu chỉ nhìn vào những gì
ai đó đã làm trong quá khứ,
ai đó đã làm trong quá khứ,
01:03
we're not going to be able
to match people to the jobs of the future.
to match people to the jobs of the future.
26
63828
3256
ta không thể tìm được người
phù hợp với công việc tương lai.
phù hợp với công việc tương lai.
01:07
So this is where I think technology
can be really helpful.
can be really helpful.
27
67108
2736
Đó là lúc tôi nghĩ công nghệ
có thể giúp ích.
có thể giúp ích.
01:09
You've probably seen
that algorithms have gotten pretty good
that algorithms have gotten pretty good
28
69868
2856
Bạn có thể thấy
thuật toán được cải thiện
thuật toán được cải thiện
trong việc kết nối người và vật,
01:12
at matching people to things,
29
72748
1536
sẽ thế nào nếu sử dụng
công nghệ tương tự
công nghệ tương tự
01:14
but what if we could use
that same technology
that same technology
30
74308
2256
01:16
to actually help us find jobs
that we're really well-suited for?
that we're really well-suited for?
31
76588
3096
giúp ta tìm các công việc
thực sự phù hợp?
thực sự phù hợp?
Tôi biết bạn đang nghĩ gì.
01:19
But I know what you're thinking.
32
79708
1576
01:21
Algorithms picking your next job
sounds a little bit scary,
sounds a little bit scary,
33
81308
2776
Để thuật toán chọn việc
nghe có chút đáng sợ,
nghe có chút đáng sợ,
nhưng có một thứ
đã được chứng minh
đã được chứng minh
01:24
but there is one thing that has been shown
34
84108
2056
01:26
to be really predictive
of someone's future success in a job,
of someone's future success in a job,
35
86188
2896
thực sự dự đoán được
thành công của ai đó trong công việc
thành công của ai đó trong công việc
01:29
and that's what's called
a multimeasure test.
a multimeasure test.
36
89108
2136
được gọi là
bài kiểm tra đa năng.
bài kiểm tra đa năng.
01:31
Multimeasure tests
really aren't anything new,
really aren't anything new,
37
91268
2176
Bài kiểm tra này không mới,
nhưng từng rất tốn kém
01:33
but they used to be really expensive
38
93468
1736
01:35
and required a PhD sitting across from you
39
95228
2016
và cần một tiến sĩ ngồi đối diện với bạn,
01:37
and answering lots of questions
and writing reports.
and writing reports.
40
97268
2456
trả lời rất nhiều câu hỏi
rồi viết các báo cáo.
rồi viết các báo cáo.
01:39
Multimeasure tests are a way
41
99748
1696
Bài kiểm tra đa năng
là một cách
là một cách
01:41
to understand someone's inherent traits --
42
101468
2456
để hiểu những đặc điểm vốn có
của một người --
của một người --
01:43
your memory, your attentiveness.
43
103948
1776
trí nhớ, sự tập trung.
01:46
What if we could take multimeasure tests
44
106662
1942
Sẽ ra sao nếu ta có thể mở rộng quy mô,
làm chúng dễ tiếp cận
làm chúng dễ tiếp cận
01:48
and make them scalable and accessible,
45
108628
2536
và cung cấp cho nhà tuyển dụng
các đặc điểm thật sự
các đặc điểm thật sự
01:51
and provide data to employers
about really what the traits are
about really what the traits are
46
111188
3376
của một người
khiến họ phù hợp với công việc?
khiến họ phù hợp với công việc?
01:54
of someone who can make
them a good fit for a job?
them a good fit for a job?
47
114588
2896
01:57
This all sounds abstract.
48
117508
1296
Nghe thật trừu tượng.
Nên hãy thử cùng chơi một trò chơi.
01:58
Let's try one of the games together.
49
118828
1735
02:00
You're about to see a flashing circle,
50
120587
1857
Bạn sắp thấy một vòng tròn nhấp nháy,
02:02
and your job is going to be
to clap when the circle is red
to clap when the circle is red
51
122468
2960
và công việc của bạn là
vỗ tay khi vòng tròn màu đỏ
vỗ tay khi vòng tròn màu đỏ
và không vỗ khi nó màu xanh.
02:06
and do nothing when it's green.
52
126285
1496
02:07
[Ready?]
53
127806
1376
[Sẵn sàng chưa?]
02:09
[Begin!]
54
129207
1360
[Bắt đầu]
02:11
[Green circle]
55
131708
1000
[Vòng tròn xanh]
[Vòng tròn xanh]
02:13
[Green circle]
56
133708
1040
02:15
[Red circle]
57
135708
1000
[Vòng tròn đỏ]
02:17
[Green circle]
58
137708
1080
[Vòng tròn xanh]
02:19
[Red circle]
59
139708
1000
[Vòng tròn xanh]
02:21
Maybe you're the type of person
60
141928
1596
Có thể bạn là người
vỗ tay trong tích tắc
sau khi vòng tròn đỏ hiện ra.
sau khi vòng tròn đỏ hiện ra.
02:23
who claps the millisecond
after a red circle appears.
after a red circle appears.
61
143548
2496
Hoặc có thể là người
02:26
Or maybe you're the type of person
62
146068
1656
02:27
who takes just a little bit longer
to be 100 percent sure.
to be 100 percent sure.
63
147748
2735
mất một lúc lâu
để chắc chắn 100%.
để chắc chắn 100%.
Hoặc có thể bạn vỗ tay vào màu xanh
dù không định làm thế.
dù không định làm thế.
02:30
Or maybe you clap on green
even though you're not supposed to.
even though you're not supposed to.
64
150508
2936
02:33
The cool thing here is that
this isn't like a standardized test
this isn't like a standardized test
65
153468
2976
Điều hay ho là đó không phải
bài kiểm tra chuẩn hóa
bài kiểm tra chuẩn hóa
để một số người được tuyển vào
còn số khác thì không.
còn số khác thì không.
02:36
where some people are employable
and some people aren't.
and some people aren't.
66
156468
2656
Thay vào đó là hiểu biết
về mức độ phù hợp giữa đặc điểm của bạn
về mức độ phù hợp giữa đặc điểm của bạn
02:39
Instead it's about understanding
the fit between your characteristics
the fit between your characteristics
67
159148
3256
02:42
and what would make you
good a certain job.
good a certain job.
68
162428
2016
và điều cần
để làm tốt công việc.
để làm tốt công việc.
02:44
We found that if you clap late on red
and you never clap on the green,
and you never clap on the green,
69
164468
3736
Nếu vỗ tay khi màu đỏ
và không vỗ tay khi màu xanh,
và không vỗ tay khi màu xanh,
bạn có thể rất tập trung
và có khả năng kiềm chế cao.
và có khả năng kiềm chế cao.
02:48
you might be high in attentiveness
and high in restraint.
and high in restraint.
70
168228
3176
02:51
People in that quadrant tend to be
great students, great test-takers,
great students, great test-takers,
71
171428
3576
Những người đó có xu hướng
là một học sinh xuất sắc, thi cử rất tốt,
là một học sinh xuất sắc, thi cử rất tốt,
02:55
great at project management or accounting.
72
175028
2136
quản lí dự án
hay kế toán xuất sắc.
hay kế toán xuất sắc.
02:57
But if you clap immediately on red
and sometimes clap on green,
and sometimes clap on green,
73
177188
3336
Nhưng nếu bạn vỗ ngay tức thì
khi có màu đỏ và đôi lúc vỗ khi xanh,
khi có màu đỏ và đôi lúc vỗ khi xanh,
03:00
that might mean that
you're more impulsive and creative,
you're more impulsive and creative,
74
180548
2656
nghĩa là bạn
khá bốc đồng và sáng tạo,
khá bốc đồng và sáng tạo,
03:03
and we've found that top-performing
salespeople often embody these traits.
salespeople often embody these traits.
75
183228
3875
tính cách thường thấy
ở những người bán hàng top đầu.
ở những người bán hàng top đầu.
Cách mà chúng tôi áp dụng
trong tuyển dụng
trong tuyển dụng
03:07
The way we actually use this in hiring
76
187128
2016
là đưa những người xuất sắc
từ các ngành
từ các ngành
03:09
is we have top performers in a role
go through neuroscience exercises
go through neuroscience exercises
77
189168
3696
làm một bài tập khoa học thần kinh
tương tự.
tương tự.
03:12
like this one.
78
192888
1216
Rồi phát triển
một thuật toán
một thuật toán
03:14
Then we develop an algorithm
79
194128
1376
03:15
that understands what makes
those top performers unique.
those top performers unique.
80
195528
2656
để biết được thứ
khiến họ đặc biệt.
khiến họ đặc biệt.
03:18
And then when people apply to the job,
81
198208
1936
Và khi có người ứng tuyển,
03:20
we're able to surface the candidates
who might be best suited for that job.
who might be best suited for that job.
82
200168
4136
chúng tôi có thể lọc các ứng viên
để xem ai phù hợp nhất cho công việc.
để xem ai phù hợp nhất cho công việc.
Có thể bạn sẽ nghĩ
có rủi ro ở đây.
có rủi ro ở đây.
03:24
So you might be thinking
there's a danger in this.
there's a danger in this.
83
204328
2376
Giới lao động ngày nay
không đa dạng
không đa dạng
03:26
The work world today
is not the most diverse
is not the most diverse
84
206728
2136
03:28
and if we're building algorithms
based on current top performers,
based on current top performers,
85
208888
3096
và nếu xây dựng các thuật toán
dựa trên người giỏi nhất,
dựa trên người giỏi nhất,
03:32
how do we make sure
86
212008
1216
làm thế nào để chắc rằng
03:33
that we're not just perpetuating
the biases that already exist?
the biases that already exist?
87
213248
2976
ta không đang duy trì
sự thiên vị sẵn có?
sự thiên vị sẵn có?
03:36
For example, if we were building
an algorithm based on top performing CEOs
an algorithm based on top performing CEOs
88
216248
4056
Ví dụ, nếu xây dựng một thuật toán
dựa trên những CEO giỏi nhất
dựa trên những CEO giỏi nhất
và dùng S&P 500 như bộ đào tạo,
03:40
and use the S&P 500 as a training set,
89
220328
3216
ta sẽ nhận ra
03:43
you would actually find
90
223568
1256
03:44
that you're more likely to hire
a white man named John than any woman.
a white man named John than any woman.
91
224848
3816
xu hướng thuê
một đàn ông da trắng hơn là một phụ nữ.
một đàn ông da trắng hơn là một phụ nữ.
Và đó là thực tế của bất kì ai
ở trong vị trí đó.
ở trong vị trí đó.
03:48
And that's the reality
of who's in those roles right now.
of who's in those roles right now.
92
228688
2696
03:51
But technology actually poses
a really interesting opportunity.
a really interesting opportunity.
93
231408
3376
Nhưng công nghệ thực sự mở ra
một cơ hội rất thú vị.
một cơ hội rất thú vị.
03:54
We can create algorithms
that are more equitable
that are more equitable
94
234808
2256
Ta có thể tạo ra
những thuật toán công bằng hơn trước đây.
những thuật toán công bằng hơn trước đây.
03:57
and more fair than human beings
have ever been.
have ever been.
95
237088
2256
03:59
Every algorithm that we put
into production has been pretested
into production has been pretested
96
239368
3696
Mỗi thuật toán mà chúng tôi đưa vào
sản phẩm đều được kiểm nghiệm
sản phẩm đều được kiểm nghiệm
để đảm bảo không thiên vị
bất cứ giới tính hay cộng đồng nào.
bất cứ giới tính hay cộng đồng nào.
04:03
to ensure that it doesn't favor
any gender or ethnicity.
any gender or ethnicity.
97
243088
3096
04:06
And if there's any population
that's being overfavored,
that's being overfavored,
98
246208
2736
Và nếu có bất kì nhóm người nào
được ưa ái quá mức,
được ưa ái quá mức,
04:08
we can actually alter the algorithm
until that's no longer true.
until that's no longer true.
99
248968
3120
ta có thể chỉnh sửa thuật toán.
04:12
When we focus on the inherent
characteristics
characteristics
100
252448
2216
Tập trung vào
những phẩm chất vốn có
những phẩm chất vốn có
04:14
that can make somebody
a good fit for a job,
a good fit for a job,
101
254688
2096
khiến ai đó
phù hợp với công việc,
phù hợp với công việc,
04:16
we can transcend racism,
classism, sexism, ageism --
classism, sexism, ageism --
102
256808
3576
ta có thể vượt qua rào cản
chủng tộc, tầng lớp, giới tính, độ tuổi --
chủng tộc, tầng lớp, giới tính, độ tuổi --
04:20
even good schoolism.
103
260408
1416
kể cả học vấn.
04:21
Our best technology and algorithms
shouldn't just be used
shouldn't just be used
104
261848
2896
Ứng dụng công nghệ và thuật toán
không nên gói gọn trong việc
không nên gói gọn trong việc
04:24
for helping us find our next movie binge
or new favorite Justin Bieber song.
or new favorite Justin Bieber song.
105
264768
3736
giúp tìm những bộ phim đáng xem
hay bài hát mới của Justin Bieber.
hay bài hát mới của Justin Bieber.
04:28
Imagine if we could harness
the power of technology
the power of technology
106
268528
2656
Hãy tưởng tượng
khả năng khai thác sức mạnh công nghệ
khả năng khai thác sức mạnh công nghệ
04:31
to get real guidance
on what we should be doing
on what we should be doing
107
271208
2296
để có được chỉ dẫn thực sự
về điều nên làm
về điều nên làm
04:33
based on who we are at a deeper level.
108
273528
1936
dựa trên việc ta thật sự là ai.
ABOUT THE SPEAKER
Priyanka Jain - TechnologistPriyanka Jain heads up product for pymetrics, an NYC-based startup that uses neuroscience and AI to make hiring more diverse and effective.
Why you should listen
Passionate about using technology to create a fairer workplace and global economy, Priyanka Jain is a spokesperson for the United Nations Foundation's Girl Up Campaign, Chair of the Acumen Fund's Junior Council and on the Innovation Board for the XPrize Foundation. She received her B.S. from Stanford University, where she was President of Stanford Women in Business and one of 12 Mayfield Entrepreneurship Fellows. Her previous experience includes internships at IBM Watson, Shift Technologies, Canvas Ventures and the Institute for Learning and Brain Sciences. Outside of work, she loves playing tennis and eating anything covered in dark chocolate.
Priyanka Jain | Speaker | TED.com