Tăng Hiệu Quả Tuyển Dụng Nhờ Ứng Dụng AI Trong Sàng Lọc Hồ Sơ! Phân Tích Chi Tiết Về Lợi Ích, Các Ví Dụ Thực Tế Và Những Điểm Cần Lưu Ý

Tăng Hiệu Quả Tuyển Dụng Nhờ Ứng Dụng AI Trong Sàng Lọc Hồ Sơ! Phân Tích Chi Tiết Về Lợi Ích, Các Ví Dụ Thực Tế Và Những Điểm Cần Lưu Ý

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Sàng lọc hồ sơ là một quy trình tuyển dụng tốn nhiều thời gian và công sức mà nhiều doanh nghiệp đang gặp phải. Đặc biệt khi số lượng ứng viên đông, việc kiểm tra kỹ từng bộ hồ sơ trở nên vô cùng vất vả. Trong bối cảnh đó, công nghệ sàng lọc hồ sơ ứng dụng AI đang thu hút sự chú ý. Công cụ sàng lọc hồ sơ bằng AI được kỳ vọng sẽ giúp xử lý một lượng lớn hồ sơ một cách hiệu quả và giảm đáng kể gánh nặng cho bộ phận tuyển dụng. Tuy nhiên, vẫn có nhiều người băn khoăn về tính hiệu quả cũng như những điểm cần lưu ý khi triển khai AI vào sàng lọc hồ sơ.

Bài viết này sẽ phân tích kỹ lưỡng từ lợi ích khi áp dụng AI trong sàng lọc hồ sơ, các ví dụ thực tế đến những lưu ý quan trọng khi triển khai, nhằm giúp cả những người có kiến thức chuyên sâu cũng hiểu rõ hơn. Nội dung sẽ bao gồm toàn diện từ kiến thức cơ bản về AI trong sàng lọc hồ sơ, ưu – nhược điểm, đến các trường hợp áp dụng thực tế và các lưu ý cần thiết khi bắt đầu triển khai.

Kiến Thức Cơ Bản Về AI Trong Sàng lọc Hồ Sơ

Fundamentals of AI-Powered Resume Screening

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI tạo sinh, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

Định nghĩa và cơ chế hoạt động của AI trong sàng lọc hồ sơ

AI trong sàng lọc hồ sơ là hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để so sánh hồ sơ ứng viên với hình mẫu ứng viên lý tưởng và điều kiện ứng tuyển mà doanh nghiệp đưa ra, từ đó tự động lựa chọn những ứng viên có khả năng phù hợp cao nhất. Việc ứng dụng AI vào quy trình sàng lọc hồ sơ – vốn trước đây do nhà tuyển dụng thực hiện thủ công – giúp tiết kiệm thời gian đáng kể và nâng cao hiệu quả tuyển dụng.

Hệ thống này gồm ba bước chính sau:

  • Học dữ liệu: AI được huấn luyện bằng dữ liệu về hình mẫu ứng viên mà doanh nghiệp mong muốn, dữ liệu tuyển dụng trong quá khứ và bản mô tả công việc.

  • Đọc và chuyển đổi dữ liệu hồ sơ: AI đọc hồ sơ ứng viên và chuyển thành dữ liệu văn bản.

  • Chấm điểm: Dựa trên dữ liệu đã học, AI đánh giá từng bộ hồ sơ và đưa ra điểm số tương ứng.

CƠ CHẾ HOẠT ĐỘNG CỦA AI TRONG SÀNG LỌC HỒ SƠ

Những Gì AI Có Thể Thực Hiện Trong Sàng Lọc Hồ Sơ

AI trong sàng lọc hồ sơ không chỉ đơn thuần đưa ra kết quả đậu/rớt, mà còn cung cấp nhiều chức năng đa dạng. Cụ thể như sau:

  • Tự động kiểm tra hồ sơ: Tự động phát hiện lỗi chính tả, thiếu sót trong nội dung. Nhờ đó, chất lượng hồ sơ được cải thiện và giảm thiểu sai sót trong giai đoạn sàng lọc ban đầu.

  • Trích xuất kỹ năng và kinh nghiệm: Tự động trích xuất các kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết từ hồ sơ, sau đó phân tích dựa trên các tiêu chí đánh giá. Điều này giúp nhà tuyển dụng hiểu chính xác hơn về năng lực của ứng viên.

  • Xếp hạng: Hiển thị danh sách ứng viên theo thứ hạng dựa trên điểm số, làm rõ mức độ ưu tiên. Từ đó, nhà tuyển dụng có thể so sánh và đánh giá ứng viên một cách hiệu quả.

  • Chẩn đoán mức độ phù hợp: Đánh giá mức độ phù hợp giữa ứng viên và hình mẫu nhân sự lý tưởng của doanh nghiệp, giúp xác định được những người có khả năng hòa nhập với văn hóa công ty. Ngoài ra, AI còn có thể phân tích kinh nghiệm làm việc và bộ kỹ năng trong quá khứ của ứng viên để dự đoán tiềm năng phát triển trong tương lai.

NHỮNG GÌ AI CÓ THỂ THỰC HIỆN TRONG SÀNG LỌC HỒ SƠ

Lợi Ích Của Việc Triển Khai AI Trong Sàng Lọc Hồ Sơ

Benefits Of Implementing AI In Resume Screening​

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

Lợi ích lớn nhất của việc triển khai AI trong sàng lọc hồ sơ là nâng cao hiệu quả công việc tuyển dụng. Nhờ tự động hóa quá trình sàng lọc, AI giúp nhà tuyển dụng giảm tải khối lượng công việc liên quan đến việc kiểm tra số lượng lớn hồ sơ, từ đó tập trung vào các nhiệm vụ sau:

  • Duyệt nhanh hồ sơ ứng viên

  • Trích xuất thông tin cần thiết từ hồ sơ

  • Thực hiện quy trình đánh giá đậu/rớt

TỐI ƯU HÓA QUY TRÌNH SÀNG LỌC HỒ SƠ

Đặc biệt trong các trường hợp số lượng ứng viên lớn hoặc tiêu chí tuyển chọn phức tạp, việc áp dụng AI vào sàng lọc hồ sơ mang lại hiệu quả rút ngắn thời gian rất rõ rệt. Ví dụ, trong các chiến dịch tuyển dụng quy mô lớn với hơn 1.000 ứng viên, quy trình mà trước đây phải mất vài tuần mới hoàn tất bằng thủ công, nay có thể hoàn thành chỉ trong vài ngày.

Hơn nữa, nhờ triển khai AI, bộ phận tuyển dụng có thể tập trung nhiều hơn vào các công việc mang tính chiến lược, từ đó nâng cao chất lượng tổng thể của quy trình tuyển dụng.

Ngăn chặn việc bỏ sót nhân tài

AI trong sàng lọc hồ sơ đánh giá ứng viên dựa trên các tiêu chí khách quan, không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc hay định kiến của con người. Nhờ đó, nguy cơ bỏ sót những ứng viên tài năng được giảm thiểu đáng kể.

Bên cạnh đó, AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, nên có thể phát hiện ra các ứng viên tiềm năng mà con người khó nhận biết. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu tuyển dụng trong quá khứ để xác định những ứng viên có bộ kỹ năng đặc thù và có khả năng đạt hiệu suất cao trong tương lai. AI cũng có thể đánh giá toàn diện hơn bằng cách xem xét đa dạng nền tảng của ứng viên.

Giảm chi phí tuyển dụng

Việc triển khai AI trong sàng lọc hồ sơ còn giúp giảm chi phí nhân sự cho bộ phận tuyển dụng, thời gian sàng lọc và chi phí in ấn. Ngoài ra, việc rút ngắn thời gian tuyển chọn còn góp phần giảm chi phí tuyển dụng tổng thể.

Chẳng hạn, quy trình truyền thống có thể khiến chi phí tuyển một ứng viên lên đến hàng chục triệu đồng, nhưng với AI, khoản chi phí này có thể được giảm đáng kể. Nhờ vào khả năng xử lý dữ liệu hiệu quả, AI cũng giúp tăng tốc độ tuyển dụng, hỗ trợ doanh nghiệp nhanh chóng tìm được nhân tài phù hợp.

Nhược Điểm Của Việc Triển Khai AI Trong Sàng Lọc Hồ Sơ

Drawbacks Of Implementing AI In Resume Screening

Tính “hộp đen” trong tiêu chí đánh giá của AI

AI trong sàng lọc hồ sơ sử dụng các thuật toán phức tạp để đưa ra quyết định, do đó có thể dẫn đến việc tiêu chí đánh giá trở nên không minh bạch. Nếu lý do vì sao một ứng viên được chấp nhận hoặc bị loại không rõ ràng, sẽ rất khó để thuyết phục nhà tuyển dụng hoặc ứng viên chấp nhận kết quả.

Vì vậy, cần đảm bảo tính minh bạch trong quá trình ra quyết định của AI, và kết hợp thêm đánh giá từ con người khi cần thiết. Ví dụ, thiết lập vòng phản hồi (feedback loop) để cải thiện tiêu chí đánh giá của AI là một giải pháp hiệu quả. Bên cạnh đó, cần xem xét triển khai công nghệ AI có khả năng giải thích được quyết định của mình.

Vấn đề đạo đức

Việc sử dụng AI trong tuyển dụng có thể phát sinh các vấn đề đạo đức như sự công bằng hoặc phân biệt đối xử. Chẳng hạn, nếu dữ liệu học của AI có sự thiên lệch, thì những ứng viên mang đặc điểm cụ thể có thể bị đánh giá bất lợi.

Khi triển khai AI trong sàng lọc hồ sơ, cần đặc biệt chú ý đến yếu tố đạo đức. Phải thường xuyên rà soát dữ liệu học của AI để loại bỏ các thiên lệch. Ví dụ, việc làm sạch dữ liệu nhằm loại bỏ định kiến về giới tính hoặc chủng tộc là rất quan trọng. Ngoài ra, cần đảm bảo sự minh bạch trong cách sử dụng AI và giải thích rõ ràng điều này cho ứng viên.

Chi phí triển khai

Việc triển khai AI vào sàng lọc hồ sơ yêu cầu chi phí cho việc mua hệ thống, triển khai và vận hành. Đặc biệt với những hệ thống có tính năng cao cấp hoặc cần tùy biến, chi phí ban đầu có thể rất cao.

Do đó, trước khi triển khai cần đánh giá kỹ lưỡng hiệu quả chi phí và lựa chọn hệ thống phù hợp với ngân sách. Ví dụ, khoản đầu tư ban đầu có thể lên đến hàng trăm triệu đồng, nên cần cân nhắc lợi ích lâu dài. Ngoài ra, cũng cần tính đến chi phí vận hành và bảo trì sau khi triển khai.

Các Trường Hợp Ứng Dụng AI Trong Sàng Lọc Hồ Sơ

Use Cases Of AI In Resume Screening

Thẩm định pháp lý tại các văn phòng luật

Trong các hoạt động sáp nhập, mua lại doanh nghiệp hoặc ký kết hợp đồng đối tác, văn phòng luật cần kiểm tra một khối lượng lớn tài liệu để đánh giá rủi ro về pháp lý, tài chính và vận hành. AI trong sàng lọc hồ sơ giúp tối ưu hóa quy trình này thông qua phân loại tài liệu tự động, trích xuất dữ liệu thông minh và phân tích rủi ro nâng cao.

Nhờ đó, các đội ngũ pháp lý có thể nhanh chóng nắm bắt các thông tin quan trọng ẩn trong hợp đồng, báo cáo tài chính hoặc các tài liệu nộp cho cơ quan chức năng, từ đó tiến hành thẩm định một cách hiệu quả và toàn diện hơn. Ví dụ, những quy trình thủ công trước đây cần vài tuần thì nay có thể hoàn thành chỉ trong vài ngày nhờ AI.

Tuân thủ quy định tại các tổ chức tài chính (KYC/AML)

Các tổ chức tài chính phải tuân thủ quy định “Hiểu khách hàng của bạn” (KYC) và “Chống rửa tiền” (AML), điều này đòi hỏi việc rà soát khối lượng lớn hồ sơ khách hàng. AI trong sàng lọc hồ sơ giúp hợp lý hóa quy trình tuân thủ này bằng cách cung cấp các chức năng phân loại tài liệu tự động, trích xuất dữ liệu thông minh và đánh giá rủi ro.

Nhờ đó, hệ thống có thể phân tích hiệu quả các giấy tờ tùy thân, báo cáo tài chính và hồ sơ doanh nghiệp, giúp duy trì hồ sơ khách hàng chính xác đồng thời đảm bảo tuân thủ quy định một cách liên tục. Ví dụ, nhờ ứng dụng AI, quy trình vốn cần vài ngày xử lý thủ công giờ đây có thể hoàn tất chỉ trong vài giờ.

Thẩm định khách hàng tại các công ty bảo hiểm

Khi phát hành hợp đồng bảo hiểm nhân thọ, sức khỏe hoặc tài sản, các công ty bảo hiểm cần xác minh cẩn thận thông tin khách hàng để tuân thủ quy định và giảm thiểu rủi ro gian lận. AI trong sàng lọc hồ sơ giúp tự động hóa phân loại tài liệu, trích xuất dữ liệu và phân tích rủi ro, cho phép xác minh nhanh chóng các biểu mẫu đăng ký, hồ sơ y tế và tài liệu tài chính.

Nhờ đó, công ty bảo hiểm có thể thực hiện điều tra lý lịch toàn diện một cách hiệu quả, đánh giá chính xác hồ sơ rủi ro và đảm bảo tuân thủ quy định. Ví dụ, nhờ ứng dụng AI, quy trình từng cần vài ngày xử lý thủ công giờ chỉ mất vài giờ.

Rà soát tài liệu tài chính tại các công ty kế toán

Các công ty kiểm toán và kế toán cần rà soát kỹ lưỡng khối lượng lớn tài liệu tài chính để đảm bảo tính chính xác và tuân thủ chuẩn mực kế toán. AI tự động hóa phân loại tài liệu, trích xuất dữ liệu và phát hiện bất thường nâng cao, cho phép phân tích nhanh bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động và hóa đơn.

Nhờ vậy, các công ty kiểm toán có thể thực hiện kiểm toán hiệu quả, phát hiện sớm các sai lệch tiềm ẩn và đảm bảo tính lành mạnh tài chính của khách hàng trong khi giảm thiểu rủi ro. Ví dụ, quy trình vốn cần vài tuần giờ đây có thể hoàn tất trong vài ngày nhờ AI.

Nghiên cứu dược phẩm và tuân thủ quy định

Các công ty dược phẩm và đơn vị tư vấn cần xử lý khối lượng lớn dữ liệu để đảm bảo độ an toàn, hiệu quả và tuân thủ quy định ngày càng thay đổi. AI trong sàng lọc tài liệu hỗ trợ xử lý nhanh dữ liệu thử nghiệm lâm sàng, hồ sơ giám sát dược và tài liệu khoa học, thực hiện trích xuất dữ liệu thông minh, phân tích nâng cao và lọc chất lượng.

Nhờ đó, nhóm nghiên cứu có thể nhanh chóng đưa ra các phân tích, hỗ trợ tuân thủ quy định và nâng cao độ chính xác khi đánh giá an toàn và hiệu quả trong từng giai đoạn phát triển thuốc. Ví dụ, quy trình từng cần vài tháng giờ có thể rút ngắn còn vài tuần nhờ AI.

Thẩm định trong hoạt động M&A

Thẩm định (Due Diligence) là một quy trình vô cùng quan trọng trong hoạt động mua bán – sáp nhập (M&A). Doanh nghiệp cần rà soát khối lượng lớn tài liệu liên quan đến đối tượng mua lại để đánh giá rủi ro và cơ hội. AI trong sàng lọc tài liệu giúp tối ưu hóa quy trình này như sau:

  • Tự động trích xuất thông tin quan trọng: Tự động trích xuất dữ liệu then chốt từ hợp đồng, báo cáo tài chính, hồ sơ nhân sự, v.v.

  • Phát hiện rủi ro: Phát hiện các điều khoản rủi ro hoặc số liệu bất thường, giúp sớm nhận diện các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình tích hợp sau M&A.

  • Phân tích dữ liệu: Phân tích dữ liệu M&A trước đây và dữ liệu thị trường để đánh giá tính hợp lý của mức giá mua và dự đoán hiệu quả cộng hưởng sau sáp nhập.

Ví dụ, nhờ ứng dụng AI, các quy trình vốn mất vài tháng xử lý thủ công giờ đây có thể hoàn tất chỉ trong vài tuần. Hơn nữa, việc sử dụng AI giúp nâng cao độ chính xác trong quá trình thẩm định, từ đó cho phép đánh giá rủi ro một cách chính xác hơn.

THẨM ĐỊNH TRONG HOẠT ĐỘNG M&A

Những Điểm Cần Lưu Ý Khi Triển Khai AI Trong Sàng Lọc Hồ Sơ

Key Considerations When Implementing AI In Resume Screening

Không nên hoàn toàn phụ thuộc vào AI

AI trong sàng lọc hồ sơ là một công cụ hữu ích, nhưng quyết định cuối cùng nên được đưa ra bởi con người. Nhà tuyển dụng cần trực tiếp xem xét hồ sơ ứng viên và đánh giá tổng thể thay vì chỉ tin tưởng hoàn toàn vào kết quả do AI đưa ra.

Nhờ đó, nhà tuyển dụng có thể bổ sung những yếu tố mang tính cảm nhận và phán đoán mà AI dễ bỏ sót. Ví dụ, con người có thể phát hiện ra những kinh nghiệm đặc biệt hoặc kỹ năng nổi bật của ứng viên mà AI không nhận ra, từ đó giúp lựa chọn ứng viên phù hợp hơn.

Lựa chọn hệ thống phù hợp

Hiện có nhiều hệ thống AI hỗ trợ sàng lọc hồ sơ với chức năng và mức giá khác nhau. Việc lựa chọn hệ thống phù hợp với quy mô tuyển dụng, tiêu chí đánh giá và ngân sách của doanh nghiệp là rất quan trọng. Trước khi triển khai, nên so sánh nhiều hệ thống khác nhau và chọn ra giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu thực tế. Chẳng hạn, việc thực hiện demo hệ thống và kiểm tra cảm nhận khi sử dụng thực tế là một cách rất hiệu quả.

Cân nhắc đến vấn đề đạo đức

Khi sử dụng AI để sàng lọc, cần đặc biệt lưu ý đến các rủi ro về tính công bằng và phân biệt đối xử. Doanh nghiệp cần thường xuyên rà soát dữ liệu học của AI và các tiêu chí tuyển chọn, đảm bảo không có sự thiên lệch, đồng thời điều chỉnh kịp thời khi cần thiết.

Ngoài ra, việc duy trì tính minh bạch và giải thích rõ ràng cho ứng viên về việc sử dụng AI cũng rất quan trọng. Ví dụ, doanh nghiệp có thể công khai tiêu chí đánh giá và quy trình ra quyết định của AI để tăng tính tin cậy.

Tương Lai Của AI Trong Sàng Lọc Hồ Sơ

The Future Of AI In Resume Screening

Sự tiến bộ của công nghệ AI

Công nghệ AI không ngừng phát triển từng ngày, và độ chính xác cũng như tính năng của AI trong sàng lọc hồ sơ cũng ngày càng được cải thiện. Trong tương lai, AI có thể đảm nhiệm vai trò phỏng vấn thay cho con người, hoặc lập kế hoạch đào tạo sau tuyển dụng, qua đó hỗ trợ toàn diện cho quy trình tuyển dụng.

Nhờ vậy, một quy trình tuyển dụng toàn diện và tiên tiến hơn sẽ trở thành hiện thực. Ví dụ, AI có thể tạo ra câu hỏi phỏng vấn và phân tích câu trả lời của ứng viên trong thời gian thực.

Góp phần cải cách phong cách làm việc

Việc triển khai AI trong sàng lọc hồ sơ không chỉ giúp giảm tải công việc cho bộ phận tuyển dụng mà còn đóng góp vào công cuộc cải cách phong cách làm việc của cả doanh nghiệp. Nhờ đó, nhân sự tuyển dụng có thể tập trung hơn vào các công việc sáng tạo, góp phần nâng cao năng suất cho tổ chức.

Ngoài ra, việc ứng dụng AI còn thúc đẩy mô hình làm việc linh hoạt và tuyển dụng từ xa. Chẳng hạn, thông qua các buổi phỏng vấn từ xa sử dụng AI, doanh nghiệp có thể thực hiện tuyển dụng vượt qua mọi giới hạn về vị trí địa lý.

Tổng kết: AI trong sàng lọc hồ sơ đang thúc đẩy sự tiến hóa của hoạt động tuyển dụng

Conclusion: AI in Resume Screening Accelerates the Evolution of Recruitment

AI trong sàng lọc hồ sơ mang lại nhiều lợi ích cho hoạt động tuyển dụng như nâng cao hiệu quả, ngăn ngừa việc bỏ sót nhân tài và giảm chi phí tuyển dụng. Tuy nhiên, không nên phụ thuộc hoàn toàn vào AI mà cần có sự vận hành phù hợp kèm theo yếu tố đạo đức. Với vai trò là một công cụ mạnh mẽ thúc đẩy sự phát triển của hoạt động tuyển dụng, AI trong sàng lọc hồ sơ chắc chắn sẽ ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm trong thời gian tới.

Improved Hiring Efficiency through the Use of AI in Resume Screening! A Detailed Explanation of Benefits, Case Studies, and Key Considerations

Improved Hiring Efficiency through The Use Of AI In Resume Screening! A Detailed Explanation Of Benefits, Case Studies, And Key Considerations

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as Offshore Development And Lab-type Development in Vietnam, as well as Generative AI Consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

Resume screening is a time-consuming and labor-intensive part of the hiring process that many companies struggle with. Especially when there are a large number of applicants, carefully reviewing each document becomes a daunting task. This is where AI-powered resume screening is attracting attention. AI-based resume screening tools are expected to significantly reduce the workload of recruiters by efficiently processing a large volume of application documents. However, many still have questions about the effectiveness and considerations involved in implementing AI for resume screening.

In this article, we provide a thorough explanation—from the benefits of implementing AI in resume screening to real-life use cases and potential pitfalls—so even those already well-versed in the topic can deepen their understanding. We comprehensively cover the fundamentals of AI-powered resume screening, its pros and cons, practical use cases, and key points to consider during implementation.

Fundamentals Of AI-Powered Resume Screening

Fundamentals of AI-Powered Resume Screening

If you want to learn more about Generative AI, be sure to check out this article first.
Related article: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

Definition and Mechanism of AI-Powered Resume Screening

AI-powered resume screening refers to a system that uses artificial intelligence (AI) to automatically select candidates who are most likely to match a company’s desired candidate profile and application criteria. By taking over the resume screening task that was traditionally performed manually by recruiters, AI enables significant time savings and operational efficiency.

The system generally operates through the following three steps:

  • Data Training: The AI is trained using data such as the company’s ideal candidate profiles, past hiring data, and job descriptions.

  • Document Parsing: The AI reads applicant documents and converts them into text data.

  • Scoring: Based on the learned data, the AI evaluates each resume and assigns a score.

MECHANISM OF AI-POWERED RESUME SCREENING

What AI-Powered Resume Screening Can Do

AI-powered resume screening goes beyond simple pass/fail judgments and offers a wide range of functionalities. Specifically, it provides the following capabilities:

  • Automatic Document Checks: Detects typographical errors and missing information automatically. This helps improve the quality of submitted documents and reduces errors in the initial screening phase.

  • Skill and Experience Extraction: Automatically extracts relevant skills and work experience from resumes and analyzes them based on evaluation criteria. This enables a more accurate understanding of a candidate’s capabilities.

  • Ranking: Displays candidates in a ranked list based on their scores, clarifying their priority levels. This allows recruiters to efficiently compare and assess applicants.

  • Aptitude Assessment: Evaluates how well a candidate matches the company’s ideal profile, helping to identify those who align with the corporate culture. In addition, the AI can analyze applicants’ past work history and skill sets to forecast their potential for future growth.

WHAT AI-POWERED RESUME SCREENING CAN DO

Benefits Of Implementing AI In Resume Screening

Benefits Of Implementing AI In Resume Screening​

Streamlining Recruitment Operations

The greatest benefit of implementing AI in resume screening is the improvement in recruitment efficiency. By automating the screening process, AI frees recruiters from the time-consuming task of reviewing a massive number of applications, allowing them to focus on the following tasks:

  • Quickly reviewing applicant documents

  • Extracting necessary information from resumes

  • Making pass/fail decisions

Streamlining Recruitment Operations

Especially in cases where there are a large number of applicants or the selection criteria are complex, AI-powered resume screening delivers significant time-saving effects. For instance, in large-scale hiring campaigns with over 1,000 applicants, a process that would traditionally take several weeks to complete manually can now be finished within just a few days.

Moreover, with the introduction of AI, recruiters can allocate more time to strategic tasks, thereby enhancing the overall quality of the hiring process.

Preventing Overlooked Talent

AI in resume screening evaluates applications based on objective criteria, unaffected by human emotions or biases. As a result, the risk of overlooking talented candidates is significantly reduced.

Additionally, because AI can process vast amounts of data, it has the potential to discover candidates with hidden potential that humans might miss. For example, through AI analysis based on past hiring data, it is possible to identify candidates with specific skill sets who are likely to perform at a high level in the future. Furthermore, AI can take into account candidates’ diverse backgrounds and provide a more inclusive evaluation.

Reduction of Hiring Costs

Implementing AI in resume screening also contributes to cost reduction, including recruiter labor costs, time spent on screening, and printing expenses. In addition, the shortened selection period further reduces overall hiring costs.

For example, traditional processes can result in hiring costs of several hundred thousand yen per person, but with AI, these costs can be significantly lowered. The efficient data processing capabilities of AI also improve the overall speed of recruitment, enabling faster talent acquisition.

Drawbacks Of Implementing AI In Resume Screening

Drawbacks Of Implementing AI In Resume Screening

Black Box Nature of AI Decision-Making

AI in resume screening relies on complex algorithms to make decisions, which can lead to a “black box” issue where the reasoning behind decisions is unclear. If the reasons why certain candidates pass or fail are not transparent, it can be difficult for both recruiters and applicants to accept the outcomes.

Therefore, it is important to increase the transparency of AI decision-making and supplement it with human judgment when necessary. For example, implementing a feedback loop to review AI decisions can help refine evaluation criteria. It is also advisable to adopt explainable AI technologies that clarify the basis of AI judgments.

Ethical Concerns

AI-based screening may raise ethical issues such as fairness and discrimination. If the training data used by AI contains biases, there is a risk that applicants with certain attributes may be unfairly disadvantaged.

Ethical considerations are essential when implementing AI in resume screening. It is necessary to regularly review training data to eliminate bias. For instance, data cleansing to remove gender or racial bias is crucial. Moreover, it is important to ensure transparency in how AI is used and clearly communicate this to applicants.

Implementation Costs

Introducing AI for resume screening involves costs such as system acquisition, implementation, and operational expenses. Particularly for systems with advanced features or requiring customization, initial costs can be high.

It is important to thoroughly evaluate cost-effectiveness before implementation and choose a system that fits within the budget. For example, initial investments may reach several million yen, so long-term return on investment should be considered. Additionally, post-implementation operational and maintenance costs must also be factored in.

Use Cases Of AI In Resume Screening

Use Cases Of AI In Resume Screening

Due Diligence in Law Firms

During mergers, acquisitions, or partnership agreements, law firms must review a large volume of documents to assess legal, financial, and operational risks. AI-powered resume screening can streamline this process by enabling automated document classification, intelligent data extraction, and advanced risk analysis.

This allows legal teams to quickly identify critical information hidden in contracts, financial statements, and regulatory filings, facilitating more thorough due diligence. For example, what used to take several weeks with manual review can now be completed in just a few days using AI.

Customer Compliance in Financial Institutions (KYC/AML)

Financial institutions are required to comply with Know Your Customer (KYC) and Anti-Money Laundering (AML) regulations, which involves reviewing a vast amount of customer documents. AI in resume screening helps streamline this compliance process by providing automated document categorization, intelligent data extraction, and risk assessment functionalities.

This enables efficient analysis of IDs, financial statements, and corporate records, helping to maintain accurate customer profiles while ensuring ongoing regulatory compliance. For example, with AI, processes that previously took days by hand can now be completed in just a few hours.

Customer Due Diligence in Insurance Companies

When issuing life, health, or property insurance policies, insurers must carefully verify customer information to comply with regulations and reduce fraud risk. AI in resume screening automates document classification, data extraction, and risk analysis, allowing quick verification of application forms, medical records, and financial documents.

This enables insurance companies to efficiently conduct comprehensive background checks, accurately assess risk profiles, and ensure regulatory compliance. For example, AI can reduce processes that previously required days of manual work to just a few hours.

Financial Document Review in Accounting Firms

Auditors and accounting firms must thoroughly review a large volume of financial documents to ensure accuracy in accounting standards and compliance. AI automates document classification, data extraction, and advanced anomaly detection, enabling rapid analysis of balance sheets, income statements, and invoices.

As a result, audit firms can perform efficient audits, detect discrepancies early, and ensure clients’ financial integrity while mitigating risk. With AI, tasks that previously took weeks can now be completed within days.

Pharmaceutical Research and Compliance

Pharmaceutical companies and consultants need to process massive amounts of data to ensure drug safety, efficacy, and compliance with evolving regulations. AI-powered document screening facilitates rapid processing of clinical trial data, pharmacovigilance documents, and scientific literature, offering intelligent data extraction, advanced analysis, and quality filtering.

This allows pharma teams to gain faster insights, support regulatory compliance, and improve the accuracy of safety and efficacy assessments at every stage of drug development. For instance, AI can reduce a process that once took several months to just a few weeks.

Due Diligence in Mergers and Acquisitions

Due diligence is a critical process in mergers and acquisitions (M&A). It requires reviewing a vast amount of documentation about the target company to evaluate risks and opportunities. AI-powered screening enhances this process in several ways:

  • Automated Extraction of Key Information: Extracts important data from a variety of documents, including contracts, financial statements, and employee records.

  • Risk Detection: Identifies risk-related clauses and abnormal figures to uncover potential issues early in the post-merger integration process.

  • Data Analysis: Analyzes historical M&A data and market trends to assess the appropriateness of the purchase price and predict post-merger synergies.

For example, by utilizing AI, processes that previously took several months to complete manually can now be finished within just a few weeks. Moreover, the use of AI enhances the accuracy of due diligence, enabling more precise risk assessments.

DUE DILIGENCE IN MERGERS AND ACQUISITIONS

Key Considerations When Implementing AI In Resume Screening

Key Considerations When Implementing AI In Resume Screening

Don’t Rely Solely on AI

AI for resume screening is a powerful tool, but the final decision should be made by humans. It is important for recruiters to review application documents themselves and make comprehensive judgments, rather than blindly accepting the AI’s evaluations.

This allows recruiters to capture subtle nuances or unique human insights that AI might overlook. For example, a recruiter may identify distinctive experiences or skills in a candidate that the AI missed, leading to better hiring decisions.

Choose the Right System

There are various types of AI resume screening systems, each with different features and pricing. It is essential to choose the most suitable system based on the size of your hiring needs, evaluation criteria, and budget. Before implementation, compare multiple systems and select the one that best meets your requirements. For instance, conducting a system demo and evaluating its usability in real scenarios is highly effective.

Consider Ethical Issues

When using AI for screening, it is crucial to address risks related to fairness and discrimination. Regularly review the training data and selection criteria to ensure they are free from bias and make adjustments as needed.

Moreover, maintaining transparency and clearly explaining the use of AI to applicants is also important. For example, disclosing the AI’s evaluation criteria and decision-making process to candidates can help build trust.

The Future Of AI In Resume Screening

The Future Of AI In Resume Screening

Advancement of AI Technology

AI technology continues to evolve daily, and the accuracy and functionality of AI in resume screening are also improving. In the future, AI may be able to conduct interviews on behalf of recruiters or even create post-hiring training plans, expanding its role in supporting the entire recruitment process.

This will likely lead to a more comprehensive and sophisticated hiring process. For example, AI could generate interview questions and analyze candidates’ responses in real time.

Contribution to Work Style Reform

Implementing AI in resume screening not only reduces the burden on recruiters but also contributes to broader work style reforms across the organization. Recruiters will be able to focus more on creative tasks, which can lead to increased productivity for the company.

Furthermore, AI can help promote flexible work arrangements and remote hiring. For example, AI-powered remote interviews can enable recruitment activities that go beyond geographical constraints.

Conclusion: AI in Resume Screening Accelerates the Evolution of Recruitment

Conclusion: AI in Resume Screening Accelerates the Evolution of Recruitment

AI-powered resume screening offers numerous benefits in recruitment activities, including improved efficiency, prevention of overlooked talent, and reduced hiring costs. However, it is important not to rely solely on AI and to ensure ethical considerations and proper operation. As a powerful tool that accelerates the evolution of hiring practices, AI in resume screening is expected to attract even greater attention in the future.

GPT-5: A Quantum Leap in Artificial Intelligence

OpenAI officially launched GPT-5, the most advanced model in its history. This wasn’t just a routine upgrade—it represented a bold leap toward a unified AI system capable of adapting seamlessly between fast, lightweight responses and deep, expert-level reasoning. With GPT-5, OpenAI introduced a model that could dynamically route between different reasoning modes, process multimodal inputs, and deliver results that rival (or even surpass) human experts in areas like coding, healthcare, mathematics, and complex reasoning.

1. From GPT-1 to GPT-5: The Rise of Smarter, Safer, and More Human AI

When OpenAI introduced GPT-1 in 2018, it was a relatively small model with 117 million parameters, capable only of handling basic natural language tasks. Yet, it planted the seed for what would later become a technological revolution.

In 2019, GPT-2 took a giant leap forward. With 1.5 billion parameters, it could generate surprisingly coherent and contextually relevant text. At that time, the public release was even delayed due to concerns over misuse—a sign of how powerful it was compared to what existed before.

Evolution of GPT Models

Then came GPT-3 (2020) with 175 billion parameters. This version made AI accessible to the world. From writing essays, generating code, to assisting in creative tasks, GPT-3 became the first version that truly entered daily workflows. It also laid the foundation for the rise of ChatGPT, which quickly became a household name.

By 2023, GPT-4 introduced multimodal capabilities—understanding not just text but also images, and later, even audio. This turned ChatGPT into a versatile tool: analyzing documents, describing pictures, and holding voice conversations. GPT-4 became the standard for AI in business, education, and creative industries.

In August 2025, OpenAI unveiled GPT-5, marking the next big chapter in this evolution. This wasn’t just a routine upgrade—it represented a bold leap toward a unified AI system capable of adapting seamlessly between fast, lightweight responses and deep, expert-level reasoning.

With GPT-5, OpenAI introduced a model that could dynamically route between different reasoning modes, process multimodal inputs, and deliver results that rival (or even surpass) human experts in areas like coding, healthcare, mathematics, and complex reasoning.

Unlike earlier generations where users had to choose between models (e.g., GPT-4 Turbo, GPT-4o, etc.), GPT-5 introduces a unified architecture:

  • Fast, efficient models for everyday, lightweight tasks.

  • Deep reasoning “thinking” models for complex queries requiring logical, multi-step analysis.

  • A real-time router that automatically determines which model (and reasoning mode) to invoke, based on query complexity, user intent, and even explicit instructions in the prompt like “think deeply about this.”

The user no longer has to make the choice—the model adapts dynamically, delivering both speed and quality without sacrificing one for the other.

GPT-5 handles more than just text. It processes images, code, structured data, and in some cases audio and video, depending on the platform and API integration. Early reports indicate GPT-5 can work with extremely large context windows—up to 1 million tokens—allowing it to analyze entire books, long meeting transcripts, or massive codebases in one go.

This makes GPT-5 especially valuable in fields that rely on long-form reasoning: research, law, education, and enterprise knowledge management.

2. Key Performance Gains

2.1. Coding and Software Development

GPT-5 achieves state-of-the-art results in software development tasks. It not only writes accurate code but also explains design decisions, reviews existing codebases, and suggests improvements. With larger context windows, developers can now feed entire repositories for refactoring or bug-fixing at once. This drastically reduces development cycles.

GPT-5 sets new records across programming tasks:

  • 74.9% on SWE-Bench Verified (up from GPT-4’s ~49%).

  • 88% on Aider Polyglot multi-language coding benchmark.

Developers using tools like Cursor, Windsurf, and Vercel AI SDK report GPT-5 is more “intuitive, coachable, and reliable” in generating, refactoring, and debugging code.

Developers now have more fine-grained control over outputs with new API parameters:

  • verbosity (low, medium, high) – adjust response length and detail

  • reasoning_effort (minimal, low, medium, high) – choose between deep reasoning or faster execution

Additionally, GPT-5 introduces custom tools that accept plain-text input instead of JSON and supports context-free grammar (CFG) constraints for structured outputs.

GPT-5 comes in multiple sizes via API—gpt-5, gpt-5-mini, and gpt-5-nano—allowing developers to balance performance, cost, and latency. There’s also a gpt-5-chat-latest variant (without reasoning) available in both ChatGPT and the API.

Compared to prior models, GPT-5 is more reliable in developer environments. It makes fewer errors, communicates its capabilities more honestly, and produces safer, more useful outputs.

2.2. Enterprise Integration

In enterprises, GPT-5 can summarize thousands of documents, generate compliance reports, or extract insights from structured and unstructured data. Early adopters report that tasks which took hours of manual effort can now be completed in minutes, enabling employees to focus on higher-value work.

Large organizations—including Amgen, BNY, California State University, Figma, Intercom, Lowe’s, Morgan Stanley, SoftBank, and T-Mobile—are integrating GPT-5 into workflows. The model helps reduce bottlenecks, automate repetitive knowledge tasks, and enable rapid analysis across documents, datasets, and customer interactions.

GPT-5 powers conversational agents that handle millions of customer queries with higher accuracy and empathy. It adapts tone based on context, offering professional responses for business and more casual ones for retail or lifestyle brands. Companies using GPT-5 in customer support have reported reduced ticket backlog and improved satisfaction scores.

2.3. Reduced Hallucinations

One of the biggest leaps is GPT-5’s dramatic reduction in hallucinations. Compared to GPT-4, the model is far less likely to invent citations, fabricate data, or misinterpret instructions.

Instead of flat refusals for sensitive queries, GPT-5 provides “safe completions”: careful, measured answers that maintain compliance without leaving the user frustrated.

2.4. Personalized Interaction

GPT-5 offers multiple interaction “modes”:

  • Fast — lightweight, quick responses.

  • Thinking — deliberate, structured, multi-step reasoning.

  • Pro — research-oriented responses at near-expert level.

In ChatGPT, OpenAI even added personalities like “Cynic,” “Listener,” and “Nerd,” allowing the model to engage in different tones and styles depending on the user’s preference.

2.5. Pricing and Access

  • Free users: GPT-5 is available with usage limits.

  • ChatGPT Plus ($20/month): expanded usage, including access to the reasoning modes.

  • ChatGPT Pro ($200/month): unlimited access to GPT-5 Pro, designed for heavy workloads like enterprise analytics, R&D, and coding at scale.

This tiered system allows accessibility for casual users while scaling to professional and enterprise needs.


3. Real-World Applications

3.1. Education and Research

GPT-5 introduces a “Study Mode” that helps students and educators plan lessons, explain complex concepts, and generate research outlines. Its expanded context window allows it to analyze large syllabi, research papers, or even historical archives in a single conversation.

It’s no exaggeration to say GPT-5 could become a “personal tutor at scale.”

3.2. Agentic Tasks

The model is designed for agent-like behavior: it can manage email, interact with Google Calendar, or execute workflows by connecting with external tools. Platforms like Botpress have already integrated GPT-5 to enable no-code AI agent creation, allowing businesses to deploy assistants without technical expertise.

3.3. Healthcare

On medical and scientific tasks, GPT-5 demonstrates expert-level reasoning. It can read radiology scans, summarize clinical guidelines, and even assist in drug discovery by analyzing molecular data. Compared to earlier models, GPT-5 shows fewer critical errors, making it more reliable as a decision-support system.

On medical benchmarks like MedQA, MedXpertQA, USMLE, and VQA-RAD, GPT-5 outperforms human experts and earlier models. It can analyze radiology images, provide diagnostic reasoning, and summarize clinical guidelines—all while adhering to strict safety and compliance protocols.

For the first time, an AI system is showing signs of being a trustworthy medical co-pilot.

4. Market Feedback

The launch of GPT-5 received significant attention across industries. While many praised its performance in technical benchmarks and enterprise adoption, some users noted that the model initially felt more “robotic” and less personable compared to GPT-4o. This created mixed impressions during the first weeks after release.

Among developers, GPT-5 was widely embraced thanks to its larger context window, reduced hallucinations, and flexible reasoning modes. Many open-source projects and AI startups quickly integrated it into workflows, citing massive productivity gains. However, some developers raised concerns about increased API costs when using higher reasoning levels.

Enterprises have been particularly positive, with companies like Microsoft and Oracle integrating GPT-5 into their flagship products. Reports indicate that customer support efficiency improved, compliance reporting became faster, and analytics workloads were streamlined. For many organizations, GPT-5 is now seen as a strategic investment in AI transformation.

For everyday users, GPT-5 was received with both excitement and skepticism. Many appreciated the deeper reasoning in education, coding help, and creative writing. Still, some preferred GPT-4o’s warmth and conversational style, pushing OpenAI to update GPT-5 with improved “human-like” interaction over time.

4.1. Positive Reception

  • Expert-level reasoning: Sam Altman described GPT-5 as “PhD-level expert intelligence.

  • Smooth UX: Reviewers compare GPT-5’s unified routing to the iPhone’s Retina display moment—a breakthrough that users didn’t know they needed until they experienced it.

4.2. Constructive Criticism

  • Some users feel GPT-5 lacks warmth and personality compared to GPT-4o, which had more conversational charm.

  • Others argue it’s an incremental upgrade rather than a radical breakthrough in creativity—especially in literature and artistic writing, where rivals like Anthropic’s Claude 4 show more flair.

  • The rollout faced hiccups: early bugs, occasional routing failures, and inconsistent access for some users created frustration.

5. The Road Ahead

GPT-5 is not the end, but a milestone. OpenAI has already signaled that work on GPT-6 and other specialized models is underway. The focus will likely be on deeper reasoning, multimodal integration across video, audio, and sensor data, and even more robust safeguards for safety and alignment.

For all its raw power, GPT-5 still struggles with emotional tone and creativity. Users want AI that feels alive and empathetic, not just efficient. The future may lie in combining reasoning with emotional intelligence.

Currently, GPT-5 does not “learn in real-time.” Updating its knowledge requires retraining, limiting its ability to adapt instantly. The next frontier for AGI will be continuous, safe online learning.

OpenAI faces rivals like Anthropic’s Claude 4, xAI’s Grok 4 Heavy, and Google DeepMind’s Gemini Ultra. To stay ahead, GPT-5 must balance cost, speed, creativity, and safety while expanding real-world impact.

6. Conclusion

GPT-5 isn’t just another model—it’s a system: fast when needed, deeply analytical when required, and adaptive across tasks from coding to healthcare. It marks OpenAI’s boldest move yet toward AGI.

But technology alone won’t decide GPT-5’s success. The real test lies in whether users feel trust, warmth, and creativity in their interactions. For AI to truly integrate into daily life, it must not only think like an expert but also connect like a human.

In the coming months and years, GPT-5 may well become the invisible engine powering education, business, and healthcare. And if OpenAI succeeds in blending intelligence with empathy, GPT-5 could be remembered as the moment AI became not just useful—but indispensable.

7 Chiến Lược Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng Thành Công Và Cách Tận Dụng KPI

7 Chiến Lược Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng Thành Công Và Cách Tận Dụng KPI

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Đối với những ai đang làm việc trong việc tối ưu hóa quy trình tuyển dụng. Việc tìm kiếm nhân tài xuất sắc đòi hỏi thời gian và công sức, nhưng bằng cách cải tiến quy trình, bạn không chỉ có thể giảm chi phí mà còn nhanh chóng tuyển dụng ứng viên chất lượng cao. Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là yếu tố quan trọng giúp hỗ trợ sự phát triển của doanh nghiệp.

Bài viết này sẽ giải thích chi tiết 7 chiến lược hiệu quả để tối ưu hóa quy trình tuyển dụng, các KPI chính và các công cụ cần sử dụng. Bằng cách thực hiện những phương pháp này, bạn sẽ có thể tiến hành hoạt động tuyển dụng một cách hiệu quả và hiệu suất hơn.

Kiến thức cơ bản về tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

Basic Knowledge of Recruitment Process Optimization​​

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI tạo sinh, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là gì?

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là việc cải thiện các quy trình nhằm thu hút, sàng lọc và tuyển dụng ứng viên chất lượng cao trong điều kiện thời gian và nguồn lực hạn chế. Cụ thể, điều này bao gồm tối ưu hóa toàn bộ hoạt động tuyển dụng và loại bỏ các lãng phí, với mục tiêu thu hút nhân tài một cách hiệu quả hơn.

Việc tối ưu hóa này cho phép các nhân viên tuyển dụng tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng và giúp tuyển dụng nhân tài cần thiết cho công ty một cách nhanh chóng.

Tại sao tối ưu hóa quy trình tuyển dụng lại quan trọng?

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng mang lại nhiều lợi ích cho công ty. Các lý do chính như sau:

  • Giảm thời gian và chi phí: Một quy trình tuyển dụng hiệu quả giúp giảm thiểu thời gian dành cho việc sàng lọc ứng viên, lên lịch phỏng vấn và các công việc hành chính khác. Việc sử dụng các công cụ như Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) giúp đội ngũ tuyển dụng tập trung vào việc tương tác với ứng viên và cải thiện hiệu quả tuyển dụng tổng thể. Điều này cho phép các nhân viên tuyển dụng dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ chiến lược và góp phần nâng cao năng suất chung của công ty. Hơn nữa, quy trình tối ưu hóa giúp đẩy nhanh quá trình tuyển dụng, qua đó giúp công ty có lợi thế cạnh tranh trên thị trường khốc liệt.

  • Cải thiện chất lượng tuyển dụng: Một quy trình hiệu quả dẫn đến các quyết định tuyển dụng tốt hơn. Bằng cách theo dõi các chỉ số tuyển dụng và tập trung vào các lĩnh vực quan trọng như giao tiếp với ứng viên và sàng lọc hồ sơ, công ty có thể tuyển dụng nhân tài phù hợp với các kỹ năng kỹ thuật yêu cầu và văn hóa công ty. Điều này giúp nâng cao hiệu suất công việc sau khi tuyển dụng và hỗ trợ sự phát triển lâu dài của tổ chức. Việc tuyển dụng chất lượng cao giúp tăng tỷ lệ giữ chân nhân viên và củng cố sự ổn định của tổ chức.

  • Củng cố thương hiệu nhà tuyển dụng: Một chiến lược tuyển dụng liền mạch sẽ tạo ấn tượng tốt với ứng viên. Các ứng viên trải qua một quy trình nộp đơn suôn sẻ có khả năng đánh giá tổ chức của bạn là một nơi làm việc chuyên nghiệp và hấp dẫn, từ đó củng cố thương hiệu nhà tuyển dụng. Điều này giúp thu hút nhân tài xuất sắc trong các đợt tuyển dụng sau. Một thương hiệu nhà tuyển dụng mạnh mẽ nâng cao năng lực cạnh tranh của công ty và cải thiện vị thế của công ty trong ngành

TỐI ƯU HÓA QUY TRÌNH TUYỂN DỤNG

Các Kpi Chính Để Đo Lường Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng

Key KPIs for Measuring Recruitment Process Optimization

Thời gian tuyển dụng (Time to Hire)

Định nghĩa: Thời gian tuyển dụng là khoảng thời gian từ khi bắt đầu đăng tuyển cho đến khi ứng viên chấp nhận lời mời làm việc.
Tầm quan trọng: Rút ngắn thời gian tuyển dụng giúp nhân sự mới có thể bắt đầu đóng góp nhanh chóng, thúc đẩy sự phát triển của công ty. Nó cũng giảm thiểu nguy cơ mất đi những ứng viên xuất sắc.
Phương pháp đo lường: Sử dụng Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) để ghi lại các dữ liệu như ngày đăng tuyển, ngày nộp hồ sơ, ngày phỏng vấn và ngày chấp nhận lời mời, từ đó tính toán thời gian cho mỗi giai đoạn.

Chi phí tuyển dụng (Cost per Hire)

Định nghĩa: Chi phí tuyển dụng là tổng chi phí bỏ ra để tuyển dụng một ứng viên.
Tầm quan trọng: Hiểu được chi phí tuyển dụng giúp làm rõ các chi phí liên quan đến quá trình tuyển dụng và tìm kiếm các phương pháp tuyển dụng hiệu quả về chi phí.
Phương pháp tính toán: Cộng tất cả các chi phí liên quan đến hoạt động tuyển dụng, bao gồm chi phí quảng cáo tuyển dụng, phí dịch vụ của các công ty tuyển dụng, chi phí lương của nhân viên tuyển dụng, chi phí phỏng vấn và phí sử dụng hệ thống quản lý tuyển dụng, sau đó chia cho số lượng nhân sự đã tuyển dụng.

Chi phí mỗi ứng viên (Cost per Applicant)

Định nghĩa: Chi phí mỗi ứng viên là chi phí bỏ ra cho mỗi ứng viên.
Tầm quan trọng: Hiểu được chi phí mỗi ứng viên giúp bạn phân tích hiệu quả chi phí của các hoạt động tuyển dụng một cách chi tiết hơn.
Phương pháp tính toán: Cộng tất cả các chi phí liên quan đến quá trình tuyển dụng, bao gồm chi phí quảng cáo tuyển dụng, phí dịch vụ công ty tuyển dụng và chi phí lương của nhân viên tuyển dụng, sau đó chia cho số lượng ứng viên.

Chất lượng tuyển dụng (Quality of Hire)

Định nghĩa: Chất lượng tuyển dụng là một chỉ số đánh giá mức độ hiệu quả của nhân sự được tuyển dụng.
Tầm quan trọng: Đo lường chất lượng tuyển dụng giúp đánh giá hiệu quả của hoạt động tuyển dụng và cải thiện quy trình tuyển dụng.
Phương pháp đo lường: Đánh giá hiệu suất của nhân viên mới tuyển qua kết quả đánh giá hiệu suất, tỷ lệ hoàn thành mục tiêu, đánh giá từ cấp trên và phản hồi từ đồng nghiệp.

Trải nghiệm ứng viên (Candidate Experience)

Định nghĩa: Trải nghiệm ứng viên là một chỉ số đánh giá mức độ hài lòng của ứng viên trong suốt quy trình tuyển dụng.
Tầm quan trọng: Mức độ hài lòng của ứng viên càng cao, hình ảnh thương hiệu của công ty càng được cải thiện, và công ty sẽ dễ dàng thu hút được nhân tài xuất sắc hơn.
Phương pháp đo lường: Đo lường sự hài lòng của ứng viên bằng cách thực hiện khảo sát hoặc thu thập phản hồi sau khi phỏng vấn.

Tỷ lệ giữ chân nhân viên (Employee Retention Rate)

Định nghĩa: Tỷ lệ giữ chân nhân viên là tỷ lệ phần trăm nhân viên vẫn ở lại công ty trong một khoảng thời gian nhất định.
Tầm quan trọng: Tỷ lệ giữ chân nhân viên cao giúp giảm chi phí tuyển dụng và duy trì sự ổn định của tổ chức.
Phương pháp tính toán: Lấy số lượng nhân viên bắt đầu tại thời điểm đầu kỳ trừ đi số lượng nhân viên nghỉ việc trong kỳ, sau đó chia cho số lượng nhân viên ban đầu.

CÁC KPI CHÍNH ĐỂ ĐO LƯỜNG TỐI ƯU HÓA QUY TRÌNH TUYỂN DỤNG

7 Chiến lược để đạt được tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

7 Strategies for Achieving Recruitment Process Optimization

1. Triển khai Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS)

Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) là công cụ thiết yếu để tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng. Nó cung cấp nhiều tính năng như quản lý ứng viên, theo dõi quá trình tuyển chọn và tự động hóa giao tiếp, giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng và tăng tốc quy trình tuyển dụng.

Điều này giúp nhân viên tuyển dụng dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ chiến lược và góp phần nâng cao năng suất chung của công ty.

2. Tạo thông tin tuyển dụng hấp dẫn

Thông tin tuyển dụng hấp dẫn là yếu tố quan trọng để thu hút nhiều ứng viên hơn. Việc truyền tải hiệu quả sự hấp dẫn của công ty, công việc và các phúc lợi sẽ thu hút sự chú ý của ứng viên.

  • Cụ thể về công việc và trách nhiệm: Bằng cách tránh các diễn đạt mơ hồ và mô tả rõ ràng các nhiệm vụ cụ thể, phạm vi trách nhiệm và kết quả kỳ vọng, ứng viên sẽ dễ dàng đánh giá xem họ có phù hợp với vai trò đó hay không.

  • Văn hóa và giá trị công ty: Tạo thông tin tuyển dụng phản ánh văn hóa và giá trị của công ty sẽ thu hút những ứng viên đồng cảm và nâng cao ý thức thuộc về công ty.

  • Cơ hội phát triển: Nhấn mạnh các sáng kiến hỗ trợ sự phát triển của nhân viên, như hệ thống đào tạo và con đường sự nghiệp, sẽ cho thấy công ty bạn là một nơi làm việc hấp dẫn đối với những ứng viên có động lực cao.

3. Triển khai các chiến lược tìm kiếm hiệu quả

Để thu hút nhân tài phù hợp, các chiến lược tìm kiếm hiệu quả là điều không thể thiếu. Bằng cách kết hợp các kênh khác nhau như quảng cáo tuyển dụng, công ty giới thiệu nhân sự và tuyển dụng trực tiếp, bạn có thể tìm kiếm ứng viên từ một phạm vi rộng hơn.

  • Quảng cáo tuyển dụng: Quảng cáo tuyển dụng là cách hiệu quả để tiếp cận nhiều ứng viên. Tuy nhiên, việc xác định đúng phương tiện đăng tải và đối tượng mục tiêu là rất quan trọng.

  • Công ty giới thiệu nhân sự: Các công ty giới thiệu nhân sự giúp thúc đẩy nhanh chóng quá trình tuyển dụng bằng cách giới thiệu những ứng viên có chuyên môn và kinh nghiệm cao.

  • Tuyển dụng trực tiếp: Tuyển dụng trực tiếp là khi công ty tiếp cận ứng viên trực tiếp. Bằng cách sử dụng các mạng xã hội như LinkedIn hoặc trang web của công ty, bạn có thể tìm kiếm và tiếp cận ứng viên trực tiếp.

4. Tối ưu hóa quy trình phỏng vấn

Quy trình phỏng vấn là một phần tốn nhiều thời gian và công sức trong hoạt động tuyển dụng. Bằng cách đào tạo người phỏng vấn, làm rõ tiêu chí đánh giá và cải tiến phương pháp phỏng vấn, quy trình phỏng vấn có thể được tối ưu hóa.

  • Đào tạo người phỏng vấn: Người phỏng vấn cần phát triển kỹ năng để đánh giá ứng viên một cách chính xác. Việc chia sẻ mục tiêu phỏng vấn, cách đặt câu hỏi và các tiêu chí đánh giá qua các buổi đào tạo giúp nâng cao chất lượng phỏng vấn.

  • Làm rõ tiêu chí đánh giá: Nếu các người phỏng vấn có tiêu chí đánh giá khác nhau, việc đánh giá công bằng sẽ trở nên khó khăn. Bằng cách làm rõ và chia sẻ tiêu chí đánh giá trước, việc đánh giá khách quan sẽ trở nên khả thi.

  • Cải tiến phương pháp phỏng vấn: Bằng cách cải tiến phương pháp phỏng vấn, bạn có thể thu thập thêm thông tin và đánh giá chính xác hơn năng lực của ứng viên. Ví dụ, phỏng vấn nhóm, nghiên cứu tình huống và thuyết trình có thể được áp dụng để đánh giá khả năng giao tiếp và giải quyết vấn đề của ứng viên.

5. Tăng cường giao tiếp với ứng viên

Giao tiếp với ứng viên là yếu tố quan trọng trong suốt quá trình tuyển dụng. Việc phản hồi nhanh chóng, giải thích rõ ràng và đưa ra phản hồi phù hợp sẽ giúp nâng cao hình ảnh công ty và dễ dàng thu hút nhân tài.

  • Phản hồi nhanh chóng: Trả lời các câu hỏi của ứng viên càng sớm càng tốt. Phản hồi chậm có thể ảnh hưởng xấu đến hình ảnh công ty.

  • Giải thích rõ ràng: Giải thích rõ ràng quy trình tuyển dụng và công việc cho ứng viên. Việc giải tỏa các thắc mắc và lo lắng của ứng viên sẽ giúp họ cảm thấy yên tâm hơn.

  • Phản hồi phù hợp: Sau phỏng vấn, cung cấp phản hồi mang tính xây dựng cho ứng viên. Chia sẻ kết quả tuyển chọn cũng như những điểm cần cải thiện sẽ giúp hỗ trợ sự phát triển của ứng viên.

TĂNG CƯỜNG GIAO TIẾP VỚI ỨNG VIÊN

6. Xây dựng thương hiệu nhà tuyển dụng

Thương hiệu nhà tuyển dụng là hình ảnh mà công ty xây dựng trong mắt các ứng viên. Bằng cách xây dựng một thương hiệu nhà tuyển dụng hấp dẫn, công ty có thể thu hút nhiều nhân tài xuất sắc hơn.

  • Truyền thông về triết lý và tầm nhìn công ty: Truyền đạt rõ ràng triết lý và tầm nhìn của công ty sẽ thu hút những ứng viên đồng cảm với chúng.

  • Chia sẻ tiếng nói của nhân viên: Việc chia sẻ tiếng nói của nhân viên giúp truyền tải cụ thể hơn văn hóa và môi trường làm việc của công ty.

  • Đảm bảo tính minh bạch trong tuyển dụng: Công khai quy trình tuyển dụng và các tiêu chí đánh giá giúp công ty xây dựng được niềm tin từ ứng viên.

7. Cải tiến liên tục qua phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu tuyển dụng giúp phát hiện vấn đề và các điểm cần cải thiện, qua đó nâng cao hiệu quả hoạt động tuyển dụng.

  • Phân tích các chỉ số tuyển dụng: Phân tích các chỉ số như thời gian tuyển dụng, chi phí tuyển dụng, chi phí mỗi ứng viên, hiệu suất sau tuyển dụng và sự hài lòng của ứng viên giúp đánh giá hiệu quả và năng suất của các hoạt động tuyển dụng.

  • Phân tích dữ liệu ứng viên: Phân tích các đặc điểm, kỹ năng và kinh nghiệm của ứng viên giúp thực hiện các hoạt động tuyển dụng phù hợp với đối tượng mục tiêu.

  • Phân tích dữ liệu phỏng vấn: Phân tích các đánh giá của người phỏng vấn, câu hỏi và câu trả lời của ứng viên giúp cải tiến quy trình phỏng vấn.

Các công cụ được khuyến nghị để hỗ trợ tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

Recommended Tools to Support Recruitment Process Optimization

1. Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS)

Tính năng: Quản lý ứng viên, theo dõi tình trạng tuyển chọn, tự động hóa giao tiếp, v.v.
Lợi ích: Tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng, giảm gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng, trực quan hóa dữ liệu tuyển dụng.

2. Công cụ phỏng vấn video

Tính năng: Tiến hành phỏng vấn trực tuyến.
Lợi ích: Giảm thiểu thời gian và chi phí, loại bỏ các giới hạn về địa lý, cải thiện sự tiện lợi cho ứng viên.

3. Công cụ tuyển dụng qua mạng xã hội

Tính năng: Sử dụng mạng xã hội để tuyển dụng nhân tài.
Lợi ích: Mở rộng phạm vi tiếp cận đối tượng mục tiêu, nâng cao thương hiệu nhà tuyển dụng, tăng cường sự tương tác với ứng viên.

4. Công cụ tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI)

Tính năng: Tự động sàng lọc hồ sơ, kết nối ứng viên, tự động hóa phỏng vấn, v.v.
Lợi ích: Tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng, nâng cao chất lượng nhân sự, giảm chi phí tuyển dụng.

Kết Luận

Conlusion

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là một nỗ lực thiết yếu để thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp. Bằng cách thiết lập các KPI phù hợp và theo dõi chúng một cách liên tục, bạn có thể xác định các vấn đề và điểm cần cải thiện trong hoạt động tuyển dụng, từ đó triển khai các chiến lược hiệu quả hơn. Hơn nữa, việc sử dụng các công cụ như Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng và giảm bớt gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng.

7 Strategies For Successful Recruitment Process Optimization And How To Leverage KPIs

7 Strategies For Successful Recruitment Process Optimization And How To Leverage KPIs

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as Offshore Development And Lab-type Development in Vietnam, as well as Generative AI Consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

To those working on recruitment process optimization. Finding top talent requires time and effort, but by streamlining the process, you can not only reduce costs but also quickly hire high-quality candidates. Optimizing the recruitment process is a key element in supporting the growth of your business.

This article provides a detailed explanation of 7 effective strategies for recruitment process optimization, key KPIs, and tools that should be utilized. By implementing these methods, you will be able to conduct your recruitment activities more efficiently and effectively.

Basic Knowledge of Recruitment Process Optimization

Basic Knowledge of Recruitment Process Optimization​​
If you want to learn more about Generative AI, be sure to check out this article first.
Related article: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

What is Recruitment Process Optimization?

Recruitment process optimization refers to the improvement of processes aimed at attracting, screening, and onboarding high-quality candidates with limited time and resources. Specifically, it involves optimizing the entire recruitment activity and eliminating waste, with the goal of acquiring talent more effectively.

This optimization allows recruiters to focus on crucial tasks and enables the rapid acquisition of necessary talent for the company.

Why Recruitment Process Optimization is Important

Recruitment process optimization brings many benefits to a company. The main reasons are as follows:

  • Time and Cost Reduction: An efficient recruitment process minimizes the time spent on applicant screening, scheduling interviews, and other administrative tasks. By utilizing tools like Applicant Tracking Systems (ATS), recruitment teams can focus on candidate engagement and overall recruitment efficiency. This allows recruiters to allocate more time to strategic tasks and contributes to the overall productivity improvement of the company. Furthermore, an optimized process enables faster recruitment, which helps secure a competitive edge in a highly competitive market.

  • Improved Recruitment Quality: An efficient process leads to better hiring decisions. By tracking recruitment metrics and focusing on key areas like candidate communication and resume screening, companies can hire talent that matches the required technical skills and fits with the corporate culture. This leads to improved post-hire performance and supports long-term organizational growth. High-quality hiring increases employee retention rates and strengthens organizational stability.

  • Strengthened Employer Brand: A seamless recruitment strategy leaves a positive impression on job seekers. Candidates who experience a smooth application process are more likely to view your organization as a professional and attractive workplace, strengthening the employer brand. This makes it easier to attract top talent in future recruitment efforts. A strong employer brand enhances the company’s competitiveness and improves its position within the industry.

Optimizing Recruitment For Strategic Advantage

Key KPIs for Measuring Recruitment Process Optimization

Key KPIs for Measuring Recruitment Process Optimization

Time to Hire

Definition: Time to hire refers to the period from the start of the job posting until the candidate accepts the job offer.
Importance: Shortening the time to hire allows new talent to start contributing quickly, accelerating the company’s growth. It also reduces the risk of losing top candidates.
Measurement Method: By utilizing an Applicant Tracking System (ATS), record data such as the job posting date, application date, interview date, and offer acceptance date, and calculate the duration for each stage.

Cost per Hire

Definition: Cost per hire refers to the total cost incurred to hire one candidate.
Importance: Understanding the cost per hire helps visualize the costs involved in recruitment and consider more cost-effective hiring methods.
Calculation Method: Add up all costs associated with the recruitment process, such as job advertising fees, recruitment agency fees, recruiter salaries, interview expenses, and recruitment management system usage fees, and then divide by the number of hires.

Cost per Applicant

Definition: Cost per applicant refers to the cost incurred for each applicant.
Importance: By understanding the cost per applicant, you can analyze the cost-effectiveness of your recruitment activities in greater detail.
Calculation Method: Add up all costs associated with the recruitment process, such as job advertising fees, recruitment agency fees, and recruiter salaries, and then divide by the number of applicants.

Quality of Hire

Definition: Quality of hire is a metric used to evaluate how well the hired talent is performing.
Importance: Measuring the quality of hire allows you to assess the effectiveness of your recruitment activities and make improvements.
Measurement Method: Evaluate the performance of hires based on performance review results, goal achievement rates, evaluations from managers, and feedback from colleagues.

Candidate Experience

Definition: Candidate experience is a metric that evaluates how satisfied applicants are with the entire recruitment process.
Importance: The higher the candidate experience score, the better the company’s brand image, and the easier it becomes to attract top talent.
Measurement Method: Measure candidate satisfaction by conducting surveys or collecting feedback after interviews.

Employee Retention Rate

Definition: Employee retention rate refers to the percentage of employees who remain with the company over a certain period.
Importance: A high employee retention rate helps reduce recruitment costs and maintain organizational stability.
Calculation Method: Subtract the number of employees who left during the period from the number of employees at the start of the period, and then divide by the number of employees at the start of the period.

KEY KPIS FOR MEASURING RECRUITMENT PROCESS OPTIMIZATION

7 Strategies for Achieving Recruitment Process Optimization

7 Strategies for Achieving Recruitment Process Optimization

1. Implementing an Applicant Tracking System (ATS)

An Applicant Tracking System (ATS) is an essential tool for streamlining the entire recruitment process. It provides various features such as managing applicants, tracking the selection process, and automating communication, which reduces the burden on recruiters and speeds up the recruitment process.

This allows recruiters to dedicate more time to strategic tasks and contributes to the overall productivity of the company.

2. Creating Attractive Job Listings

Attractive job listings are crucial for attracting more applicants. Effectively conveying the company’s appeal, the attractiveness of the job, and the benefits will capture the attention of candidates.

  • Specific Job Responsibilities: By avoiding vague expressions and clearly describing the specific duties, responsibilities, and expected outcomes, candidates can more easily determine if they are suitable for the role.

  • Company Culture and Values: Creating job listings that reflect the company’s culture and values will attract candidates who resonate with them and enhance their sense of belonging to the company.

  • Growth Opportunities: Highlighting initiatives that support employee growth, such as training systems and career paths, will show that your company is an attractive workplace for highly motivated candidates.

3. Implementing Effective Sourcing Strategies

To acquire the right talent, effective sourcing strategies are essential. By combining various channels such as job postings, recruitment agencies, and direct recruiting, a broader range of candidates can be found.

  • Job Postings: Job advertisements are an effective way to approach many candidates. However, it is important to properly set the media and target audience for the postings.

  • Recruitment Agencies: Recruitment agencies help efficiently advance the hiring process by introducing specialized and experienced candidates.

  • Direct Recruiting: Direct recruiting is when companies approach candidates directly. By utilizing social media like LinkedIn or the company’s website, companies can find and approach candidates directly.

4. Streamlining the Interview Process

The interview process is one of the most time- and labor-intensive parts of recruitment. By training interviewers, clarifying evaluation criteria, and improving interview methods, the interview process can be streamlined.

  • Interviewer Training: Interviewers need to develop skills to appropriately assess candidates. Sharing the purpose of interviews, how to ask questions, and evaluation criteria through training improves the quality of interviews.

  • Clarification of Evaluation Criteria: If interviewers have different evaluation standards, it can be difficult to conduct fair assessments. By clarifying and sharing evaluation criteria in advance, objective evaluations become possible.

  • Improving Interview Methods: By enhancing the interview methods, more information can be gathered and candidates’ abilities can be assessed more accurately. For example, group interviews, case studies, and presentations can be used to evaluate candidates’ communication and problem-solving skills.

5. Strengthening Communication with Candidates

Communication with candidates is crucial throughout the recruitment process. By providing prompt responses, clear explanations, and appropriate feedback, companies can improve their image and attract top talent.

  • Prompt Responses: Respond to applicants’ inquiries as quickly as possible. Delayed responses can harm the company’s image.

  • Clear Explanations: Clearly explain the recruitment process and job duties to applicants. By resolving any uncertainties or concerns, applicants will feel more comfortable.

  • Appropriate Feedback: After interviews, provide constructive feedback to applicants. Sharing not only the selection results but also areas for improvement helps support the applicants’ growth.

 

STRENGTHENING COMMUNICATION WITH CANDIDATES

6. Building an Employer Brand

An employer brand is the image a company has among job seekers. By building an attractive employer brand, more top talent can be attracted.

  • Communicating the Company’s Philosophy and Vision: Clearly communicating the company’s philosophy and vision attracts candidates who resonate with them.

  • Sharing Employee Voices: Sharing employees’ voices allows companies to convey their culture and working environment more concretely.

  • Ensuring Transparency in Recruitment: By making the recruitment process and evaluation criteria transparent, companies can gain trust from applicants.

7. Continuous Improvement through Data Analysis

Analyzing recruitment data can uncover issues and areas for improvement, leading to more effective recruitment efforts.

  • Analyzing Recruitment Metrics: Analyzing metrics such as time to hire, cost per hire, cost per applicant, post-hire performance, and candidate satisfaction helps evaluate the efficiency and effectiveness of recruitment activities.

  • Analyzing Applicant Data: By analyzing applicant attributes, skills, and experience, recruitment activities can be tailored to the target audience.

  • Analyzing Interview Data: Analyzing interviewers’ evaluations, questions asked, and candidates’ responses helps improve the interview process.

Recommended Tools to Support Recruitment Process Optimization

Recommended Tools to Support Recruitment Process Optimization

1. Applicant Tracking System (ATS)

Features: Management of applicants, tracking of selection status, automation of communication, etc.
Benefits: Streamlining the entire recruitment process, reducing the burden on recruiters, visualizing recruitment data.

2. Video Interview Tools

Features: Conducting interviews online.
Benefits: Reducing time and costs, eliminating geographical limitations, improving convenience for candidates.

3. Social Recruiting Tools

Features: Recruiting talent using social media.
Benefits: Expanding reach to target audiences, enhancing employer brand, strengthening engagement with candidates.

4. AI-powered Tools

Features: Automated resume screening, candidate matching, automation of interviews, etc.
Benefits: Streamlining the entire recruitment process, improving the quality of hires, reducing recruitment costs.

Conlusion

Conlusion

Recruitment process optimization is an essential effort to accelerate business growth. By setting appropriate KPIs and continuously tracking them, you can identify the issues and areas for improvement in your recruitment activities, allowing you to implement more effective strategies. Additionally, utilizing tools such as an Applicant Tracking System (ATS) helps streamline the entire recruitment process and reduces the burden on recruiters.

Utilizing Generative AI In HR Operations To Improve Efficiency By Up To 30%! Concrete Examples And Implementation Methods

Utilizing Generative AI In HR Operations To Improve Efficiency By Up To 30%! Concrete Examples And Implementation Methods

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as Offshore Development And Lab-type Development in Vietnam, as well as Generative AI Consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

Generative AI is gaining attention in human resources! The HR department involves a wide range of tasks, and employees are often overwhelmed with daily responsibilities. However, by utilizing generative AI, these tasks can be streamlined, allowing for a more people-oriented way of working.

In fact, companies that have implemented generative AI have seen a reduction in recruitment costs by 20-25%, a 50% reduction in onboarding time, and an improvement in offer acceptance rates by 10-15%. While generative AI in HR may seem complex, there is no need to worry.

This article will clearly explain what generative AI in HR is, its benefits, and how to implement it. From basic knowledge to specific use cases and implementation steps, this article will cover everything, making you an expert in generative AI in HR!

Basic Knowledge of Generative AI in HR

Basic Knowledge of Generative AI in HR

If you want to learn more about AI, be sure to check out this article first.
Related article: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

What is Generative AI?

Generative AI refers to artificial intelligence that can generate new content such as text, images, videos, and audio. It learns patterns from large amounts of data and creates new content based on these patterns. For example, a generative AI that has learned from a large number of images can create new images similar to the original ones.

Role of Generative AI in HR

Generative AI in HR can be applied to various tasks such as recruitment, employee development, and HR management. Specifically, it can be applied to the following tasks:

  • Content Creation: Creating job postings, drafting emails to candidates, drafting HR policies, creating training content, etc.

  • Data Analysis: Aggregating and analyzing performance evaluations, analyzing salary data, etc.

  • Communication: Improving employee engagement through AI chatbots, enhancing access to HR knowledge bases, recommending personalized learning based on skill gaps, etc.

  • Coding: Supporting HR analysis and planning through data collection and analysis, identifying patterns and correlations, etc.

GENERATIVE AI APPLICATIONS IN HR

Mechanism of Generative AI

Generative AI functions by using neural networks that mimic the structure of the human brain. These neural networks learn from large datasets and recognize patterns. Based on the patterns they recognize, they generate new content.

Impact on the HR Department

Generative AI has the potential to significantly transform HR operations.

  • Increased Productivity: Generative AI can automate many tasks, potentially improving productivity by up to 30%.

  • Enhanced Employee Services: By providing tools like AI chatbots, employee experience can be enhanced. These chatbots have advanced language capabilities compared to traditional ones, enabling more intuitive and personalized responses.

  • Strengthened Strategic Role: As everyday tasks are automated by generative AI, HR professionals can focus on more complex and strategic responsibilities.

  • Shaping the Future of the Organization: HR departments can strengthen their role as strategic partners within organizations and take on a key role in shaping the future of the organization.

TRANSFORMATIVE IMPACT OF GENERATIVE AI ON HR

Specific Use Cases of Generative AI in HR

Specific Use Cases of Generative AI in HR

Recruitment and Employment

Generative AI tools such as ChatGPT are useful for creating accurate and engaging job postings and generating screening questions tailored to specific roles or candidate profiles. This allows for a more targeted and effective interview process. Additionally, by leveraging generative AI, various emails involved in the hiring process can be automatically generated.

For example, outreach emails and rejection notifications can be automatically drafted. Some talent intelligence platforms have generative AI features that allow searching databases through question formats instead of complex Boolean search strings, enabling the comparison and analysis of candidates’ job responsibilities and profiles. This allows recruiters to efficiently select candidates and quickly find the right talent.

Furthermore, generative AI can personalize communication with candidates throughout the recruitment process, providing a better candidate experience. This helps companies attract and retain top talent.

Onboarding

During onboarding, AI chatbots function as virtual onboarding assistants, providing real-time support to new hires. They can answer questions related to company policies, compensation and benefits, and vacation requests, improving the onboarding experience. This allows new employees to quickly adapt to the workplace and focus on their tasks.

Additionally, generative AI can automate the onboarding process, providing timely information and reducing new hires’ anxiety, facilitating a smooth transition. This helps companies prevent early turnover and foster long-term success.

Training and Skill Development

The combination of generative AI and HR supports employee growth and development. It analyzes employees’ skills, performance data, and career aspirations to suggest customized learning plans. AI-based coaching tools provide real-time feedback, aiding employees in improving their skills.

Moreover, generative AI updates training materials based on industry requirements, delivering the latest content and enabling employees to maintain up-to-date knowledge. This helps companies stay competitive and maximize employee potential. Training programs using generative AI can enhance employee engagement and improve overall organizational performance.

Employee Engagement

Generative AI can be used to brainstorm questions for employee engagement surveys and gather actionable insights to improve workplace satisfaction. AI chatbots handle routine inquiries from employees, allowing HR professionals to spend more time on higher-value face-to-face interactions.

Policy and Document Generation

Generative AI for HR is highly beneficial for creating and updating policies and documents. It speeds up the drafting of contracts and agreements, accurately generating documents based on company policies, significantly reducing administrative work for HR professionals.

HR Data Analysis

Generative AI analyzes large datasets to discover critical patterns and trends. It is useful for analyzing anonymized salary data, detecting anomalies in employee attendance data, and identifying potential issues early on, allowing for proactive solutions.

Internal Communication

Generative AI can quickly generate content tailored to organizational needs. It personalizes messages aligned with company values and fosters empathetic communication with employees.

Task Acceleration

When used effectively, generative AI allows HR professionals to complete many tasks quickly, enabling them to focus on more strategic activities such as employee development, talent management, and organizational planning.

HR Tips

If you want to deepen your knowledge of AI, consider investing in courses or training workshops that teach how to enhance HR productivity and business impact using generative AI tools such as ChatGPT.
The ChatGPT for HR online course from AIHR is a great example of a practical course that can be taken at your own pace.

Recommended Generative AI HR Tools

Recommended Generative AI HR Tools

AI tools for HR are evolving daily. Here are 5 generative AI tools that are gaining attention.

AI Tools Applicable Areas How They Help
Benify Total Rewards Benify’s generative AI assistant “Beni” provides 24/7 personalized employee support, offering immediate responses to inquiries.
Diversio DEIB Diversio’s generative AI identifies patterns in HR data and provides actionable recommendations to assess and improve a company’s diversity, equity, inclusion, and belonging (DEIB) efforts.
ChatGPT HR Efficiency and Productivity As an advanced AI language model, it generates and streamlines communication, content creation, and problem-solving within the organization.
Findem Talent Acquisition and Recruitment Findem’s AI assistant helps talent acquisition teams gain data-driven insights, supporting effective candidate search and email creation.
Leena Employee Experience Leena is a virtual HR assistant that provides support throughout the employee lifecycle, automatically resolving inquiries related to onboarding, payroll, vacation, and more.

Case Studies of Generative AI in HR Implementation

Case Studies of Generative AI in HR Implementation

How Companies Are Using Generative AI in HR: Specific Implementation Examples

Case 1: Large Transportation and Logistics Company
A large logistics and service company struggled with the vast complexity of its HR policy documents. By implementing generative AI, they developed an HR policy document query assistant. This reduced HR-related inquiries by 30% and decreased compliance-related incidents by 20%.

Case 2: RingCentral
RingCentral, a cloud communication company, felt that traditional talent sourcing methods were insufficient for achieving recruitment goals. They implemented Findem’s generative AI solution, which resulted in a 40% increase in their talent pipeline and a 22% improvement in the quality of candidates.

Case 3: Manipal Health Enterprises
Manipal Health Enterprises, which needed to handle HR inquiries 24/7, implemented Leena AI. This reduced the HR team’s workload by over 60,000 hours and decreased new employee attrition by 5%.

Case 4: Straits Interactive
Straits Interactive, a data governance solutions company, used generative AI to develop an AI-driven data protection officer assistant. This allowed them to provide 24/7 responses to legal inquiries related to data protection and compliance.

Case 5: Heluna Health
Heluna Health implemented CloudApper’s hrGPT, improving communication with their dispersed workforce. This enhanced employee engagement and improved consistency of information through the automation of HR tasks.

How to Implement Generative AI in HR

How to Implement Generative AI in HR

Best Practices for Implementing Generative AI in HR

Step 1: Start Small and Experiment
Begin by testing free tools like ChatGPT to get familiar with the basic functionalities of generative AI. For example, use it for creating employee survey questions or brainstorming interview questions.

Step 2: Learn How to Create Effective Prompts
To use generative AI effectively, it’s important to create high-quality prompts. Be clear about the purpose, context, and format of your request. Through trial and error, refine your prompts to find the best results.

Step 3: Evaluate and Improve Based on AI Output
Always review the outputs generated by AI and evaluate the effectiveness of the queries. Check the accuracy and relevance of the content, and improve the prompts as needed.

Step 4: Gradually Integrate AI
Instead of introducing AI into everything at once, gradually incorporate it into your workflow. For example, start by using AI for policy document creation, and later extend it to data analysis.

Step 5: Always Mind Data Privacy
When using generative AI, make sure to prioritize data privacy. Be particularly cautious with confidential information and comply with data protection regulations.

Step 6: Collaborate with IT
Work with your IT team to understand the technical aspects of generative AI tools. This will ensure smooth integration with existing HR software and help minimize technical issues.

Summary

Generative AI continues to evolve and plays a significant role in improving HR efficiency and enhancing employee experience. By implementing generative AI tools in HR processes, teams can reduce their workload and focus on more strategic tasks. Properly leveraging generative AI will help future-proof HR departments.

The Future of Generative AI in HR

The Future of Generative AI in HR

Generative AI in HR enhances the efficiency of HR operations and improves the employee experience, strengthening its role as a strategic partner within the organization. By implementing generative AI, HR departments can focus more on human-centered and strategic tasks, thereby increasing the overall value of the organization.

Ứng Dụng AI Tạo Sinh Trong Các Hoạt Động Nhân Sự Để Nâng Cao Hiệu Quả Lên Đến 30%! Các Ví Dụ Cụ Thể Và Phương Pháp Triển Khai

Ứng Dụng AI Tạo Sinh Trong Các Hoạt Động Nhân Sự Để Nâng Cao Hiệu Quả Lên Đến 30%! Các Ví Dụ Cụ Thể Và Phương Pháp Triển Khai

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

AI tạo sinh đang thu hút sự chú ý trong lĩnh vực nhân sự! Bộ phận nhân sự có rất nhiều công việc khác nhau, và nhân viên thường xuyên bị áp lực với các nhiệm vụ hàng ngày. Tuy nhiên, việc sử dụng AI tạo sinh có thể giúp tối ưu hóa các công việc này, tạo ra một cách làm việc gần gũi với con người hơn.

Thực tế, các công ty đã áp dụng AI tạo sinh đã giảm được chi phí tuyển dụng từ 20-25%, rút ngắn thời gian đào tạo lên đến 50% và tăng tỷ lệ chấp nhận lời mời tuyển dụng từ 10-15%. Dù AI tạo sinh trong nhân sự có thể có vẻ phức tạp, nhưng bạn không cần phải lo lắng.

Bài viết này sẽ giải thích rõ ràng AI tạo sinh trong nhân sự là gì, lợi ích của nó và cách triển khai. Từ kiến thức cơ bản đến các trường hợp sử dụng cụ thể và các bước triển khai, bài viết này sẽ cung cấp tất cả thông tin, giúp bạn trở thành chuyên gia về AI tạo sinh trong nhân sự!

Kiến Thức Cơ Bản Về AI Tạo Sinh Trong Nhân Sự

Basic Knowledge of Generative AI in HR

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra các nội dung mới như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, v.v. Nó học các mô hình từ lượng dữ liệu lớn và tạo ra nội dung mới dựa trên những mô hình này. Ví dụ, một AI tạo sinh đã học từ một lượng hình ảnh lớn có thể tạo ra những hình ảnh mới tương tự với hình ảnh gốc.

Vai trò của AI tạo sinh trong nhân sự

AI tạo sinh trong nhân sự có thể được áp dụng vào nhiều công việc khác nhau như tuyển dụng, phát triển nhân viên và quản lý nhân sự. Cụ thể, nó có thể được áp dụng vào các công việc sau:

  • Tạo nội dung: Tạo tin tuyển dụng, soạn email cho ứng viên, soạn thảo chính sách nhân sự, tạo nội dung đào tạo, v.v.

  • Phân tích dữ liệu: Tổng hợp và phân tích đánh giá hiệu suất, phân tích dữ liệu lương, v.v.

  • Giao tiếp: Cải thiện sự gắn kết của nhân viên thông qua chatbot AI, nâng cao khả năng truy cập vào cơ sở kiến thức nhân sự, đề xuất học tập cá nhân hóa dựa trên khoảng cách kỹ năng, v.v.

  • Lập trình: Hỗ trợ phân tích và lập kế hoạch nhân sự thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, xác định các mô hình và mối tương quan, v.v.

VAI TRÒ CỦA AI TẠO SINH TRONG NHÂN SỰ

Cơ chế của AI tạo sinh

AI tạo sinh hoạt động bằng cách sử dụng mạng nơ-ron mô phỏng cấu trúc của bộ não con người. Các mạng nơ-ron này học từ các bộ dữ liệu lớn và nhận diện các mô hình. Dựa trên các mô hình mà chúng nhận diện được, chúng sẽ tạo ra nội dung mới.

Ảnh hưởng đối với bộ phận nhân sự

AI tạo sinh có khả năng biến đổi mạnh mẽ các hoạt động của bộ phận nhân sự.

  • Tăng năng suất: AI tạo sinh có thể tự động hóa nhiều công việc, giúp tăng năng suất lên đến 30%.

  • Cải thiện dịch vụ cho nhân viên: Bằng cách cung cấp các công cụ như chatbot AI, trải nghiệm của nhân viên có thể được nâng cao. Chatbot này có khả năng ngôn ngữ cao hơn so với các chatbot truyền thống, cho phép phản hồi trực quan và cá nhân hóa hơn.

  • Tăng cường vai trò chiến lược: Khi các công việc thường xuyên được tự động hóa nhờ AI tạo sinh, các chuyên gia nhân sự có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp và chiến lược hơn.

  • Hình thành tương lai tổ chức: Bộ phận nhân sự có thể tăng cường vai trò của mình như một đối tác chiến lược trong tổ chức và đảm nhận một vai trò quan trọng trong việc hình thành tương lai của tổ chức.

BIẾN ĐỔI CỦA AI TẠO SINH TRONG NHÂN SỰ

Các trường hợp cụ thể của AI tạo sinh trong nhân sự

Specific Use Cases of Generative AI in HR

Tuyển dụng và Việc làm

Các công cụ AI tạo sinh như Chat GPT rất hữu ích trong việc tạo ra các thông báo tuyển dụng chính xác và hấp dẫn, cũng như tạo ra các câu hỏi sàng lọc phù hợp với các vai trò hoặc hồ sơ ứng viên cụ thể. Điều này giúp thực hiện một quy trình phỏng vấn hiệu quả và nhắm mục tiêu hơn. Thêm vào đó, bằng cách tận dụng AI tạo sinh, các email trong quy trình tuyển dụng có thể được tự động tạo ra.

Ví dụ, các email tiếp cận và thông báo từ chối có thể được soạn thảo tự động. Một số nền tảng trí tuệ nhân sự có tính năng AI tạo sinh cho phép tìm kiếm cơ sở dữ liệu thông qua các câu hỏi thay vì các chuỗi tìm kiếm Boolean phức tạp, cho phép so sánh và phân tích các trách nhiệm công việc và hồ sơ của ứng viên. Điều này giúp các nhà tuyển dụng chọn lọc ứng viên hiệu quả và nhanh chóng tìm ra tài năng phù hợp.

Hơn nữa, AI tạo sinh có thể cá nhân hóa giao tiếp với ứng viên trong suốt quá trình tuyển dụng, mang lại một trải nghiệm ứng viên tốt hơn. Điều này giúp các công ty thu hút và giữ chân tài năng hàng đầu.

Đào tạo nhân viên mới

Trong quá trình đào tạo nhân viên mới, chatbot AI hoạt động như một trợ lý đào tạo ảo, cung cấp hỗ trợ theo thời gian thực cho nhân viên mới. Chúng có thể trả lời các câu hỏi liên quan đến chính sách công ty, thù lao và phúc lợi, yêu cầu nghỉ phép, nâng cao trải nghiệm đào tạo. Điều này giúp nhân viên mới nhanh chóng thích nghi với môi trường làm việc và tập trung vào công việc của mình.

Ngoài ra, AI tạo sinh có thể tự động hóa quy trình đào tạo nhân viên mới, cung cấp thông tin kịp thời và giảm bớt lo lắng của nhân viên mới, hỗ trợ quá trình chuyển giao suôn sẻ. Điều này giúp các công ty ngăn ngừa việc nhân viên rời đi sớm và thúc đẩy thành công lâu dài.

Đào tạo và Phát triển kỹ năng

Sự kết hợp giữa AI tạo sinh và nhân sự hỗ trợ sự phát triển và tăng trưởng của nhân viên. Nó phân tích các kỹ năng, dữ liệu hiệu suất và nguyện vọng nghề nghiệp của nhân viên để đề xuất các kế hoạch học tập được cá nhân hóa. Các công cụ huấn luyện dựa trên AI cung cấp phản hồi theo thời gian thực, hỗ trợ nhân viên nâng cao kỹ năng.

Hơn nữa, AI tạo sinh cập nhật tài liệu đào tạo dựa trên yêu cầu ngành nghề, cung cấp nội dung mới nhất và giúp nhân viên duy trì kiến thức cập nhật. Điều này giúp các công ty duy trì sự cạnh tranh và phát huy tối đa tiềm năng của nhân viên. Các chương trình đào tạo sử dụng AI tạo sinh có thể nâng cao sự tham gia của nhân viên và cải thiện hiệu suất tổ chức tổng thể.

Sự tham gia của nhân viên

AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo câu hỏi cho các cuộc khảo sát sự tham gia của nhân viên và thu thập thông tin có thể thực hiện được để cải thiện sự hài lòng tại nơi làm việc. Chatbot AI xử lý các yêu cầu hàng ngày từ nhân viên, giúp các chuyên gia nhân sự có thêm thời gian cho các cuộc trao đổi mặt đối mặt có giá trị hơn.

Tạo chính sách và tài liệu

AI tạo sinh cho nhân sự rất hữu ích trong việc tạo và cập nhật các chính sách và tài liệu. Nó tăng tốc việc soạn thảo hợp đồng và thỏa thuận, tạo tài liệu chính xác dựa trên các chính sách công ty, giảm thiểu công việc hành chính cho các chuyên gia nhân sự.

Phân tích dữ liệu nhân sự

AI tạo sinh phân tích các tập dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu và xu hướng quan trọng. Nó có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lương ẩn danh, phát hiện các bất thường trong dữ liệu tham gia của nhân viên và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, giúp giải quyết chúng một cách chủ động.

Giao tiếp nội bộ

AI tạo sinh có thể nhanh chóng tạo ra nội dung phù hợp với nhu cầu tổ chức. Nó cá nhân hóa các thông điệp phù hợp với giá trị công ty và tạo ra giao tiếp đồng cảm với nhân viên.

Tăng tốc công việc

Khi được sử dụng hiệu quả, AI tạo sinh giúp các chuyên gia nhân sự hoàn thành nhiều nhiệm vụ nhanh chóng, giúp họ tập trung vào các công việc chiến lược hơn như phát triển nhân viên, quản lý tài năng và lập kế hoạch tổ chức.

Lời khuyên cho nhân sự

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về AI, hãy cân nhắc đầu tư vào các khóa học hoặc buổi đào tạo để học cách nâng cao năng suất nhân sự và tác động đến kinh doanh bằng các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT.
Khóa học trực tuyến ChatGPT for HR của AIHR là một ví dụ tuyệt vời về một khóa học thực tế mà bạn có thể học theo tiến độ của riêng mình.

Các công cụ AI tạo sinh trong nhân sự được khuyến nghị

Recommended Generative AI HR Tools

Các công cụ AI dành cho nhân sự đang phát triển từng ngày. Dưới đây là 5 công cụ AI tạo sinh đáng chú ý.

Công cụ AI Lĩnh vực áp dụng Cách thức hỗ trợ
Benify Phần thưởng tổng thể Trợ lý AI tạo sinh “Beni” của Benify cung cấp hỗ trợ nhân viên cá nhân hóa 24/7, trả lời ngay lập tức các câu hỏi.
Diversio DEIB AI tạo sinh của Diversio xác định các mô hình trong dữ liệu nhân sự và cung cấp các đề xuất khả thi để đánh giá và cải thiện các nỗ lực về sự đa dạng, công bằng, hòa nhập và cảm giác thuộc về (DEIB) của công ty.
ChatGPT Hiệu quả và năng suất nhân sự Là một mô hình ngôn ngữ AI tiên tiến, nó tạo ra và hợp lý hóa giao tiếp, tạo nội dung và giải quyết vấn đề trong tổ chức.
Findem Tuyển dụng và tìm kiếm tài năng Trợ lý AI của Findem giúp các đội ngũ tuyển dụng có được những thông tin sâu sắc dựa trên dữ liệu, hỗ trợ tìm kiếm ứng viên hiệu quả và tạo email.
Leena Trải nghiệm nhân viên Leena là một trợ lý HR ảo cung cấp hỗ trợ trong suốt vòng đời của nhân viên, tự động giải quyết các câu hỏi liên quan đến đào tạo nhân viên mới, tiền lương, kỳ nghỉ và các vấn đề khác.

Các trường hợp thực tế về việc triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

Case Studies of Generative AI in HR Implementation

Các công ty đang sử dụng AI tạo sinh trong nhân sự như thế nào: Các trường hợp triển khai cụ thể

Trường hợp 1: Công ty vận chuyển và logistics lớn
Một công ty logistics và dịch vụ lớn gặp khó khăn với sự phức tạp và khối lượng lớn các tài liệu chính sách nhân sự. Bằng cách triển khai AI tạo sinh, họ đã phát triển trợ lý tìm kiếm tài liệu chính sách nhân sự. Điều này đã giảm 30% các yêu cầu liên quan đến nhân sự và giảm 20% các sự cố liên quan đến tuân thủ.

Trường hợp 2: RingCentral
RingCentral, một công ty truyền thông đám mây, cảm thấy rằng các phương pháp tìm kiếm nhân tài truyền thống không đủ để đạt được mục tiêu tuyển dụng. Họ đã triển khai giải pháp AI tạo sinh của Findem, dẫn đến việc tăng 40% số lượng ứng viên và cải thiện 22% chất lượng ứng viên.

Trường hợp 3: Manipal Health Enterprises
Manipal Health Enterprises, công ty phải xử lý các yêu cầu nhân sự 24/7, đã triển khai Leena AI. Điều này giúp giảm tải công việc cho đội ngũ nhân sự hơn 60,000 giờ và giảm tỷ lệ bỏ việc của nhân viên mới xuống 5%.

Trường hợp 4: Straits Interactive
Straits Interactive, một công ty cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu, đã sử dụng AI tạo sinh để phát triển trợ lý giám sát viên bảo vệ dữ liệu điều khiển bởi AI. Điều này giúp họ có thể cung cấp phản hồi 24/7 cho các yêu cầu pháp lý liên quan đến bảo vệ dữ liệu và tuân thủ.

Trường hợp 5: Heluna Health
Heluna Health đã triển khai hrGPT của CloudApper để cải thiện giao tiếp với lực lượng lao động phân tán. Điều này nâng cao sự tham gia của nhân viên và cải thiện sự đồng nhất của thông tin thông qua tự động hóa các công việc nhân sự.

Cách triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

How to Implement Generative AI in HR

Các phương pháp tốt nhất để triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

Bước 1: Bắt đầu từ quy mô nhỏ và thử nghiệm
Hãy bắt đầu bằng cách thử các công cụ miễn phí như ChatGPT để làm quen với các chức năng cơ bản của AI tạo sinh. Ví dụ, bạn có thể sử dụng AI để tạo câu hỏi khảo sát nhân viên hoặc phác thảo câu hỏi phỏng vấn.

Bước 2: Học cách tạo các câu lệnh hiệu quả
Để sử dụng AI tạo sinh hiệu quả, việc tạo ra các câu lệnh chất lượng cao là rất quan trọng. Cần làm rõ mục đích, bối cảnh và định dạng yêu cầu của bạn. Qua thử nghiệm và điều chỉnh, hãy tinh chỉnh các câu lệnh để tìm ra kết quả tối ưu.

Bước 3: Đánh giá và cải thiện dựa trên đầu ra của AI
Luôn luôn kiểm tra các đầu ra do AI tạo ra và đánh giá hiệu quả của các truy vấn. Kiểm tra độ chính xác và sự liên quan của nội dung, và cải thiện các câu lệnh khi cần thiết.

Bước 4: Tích hợp AI một cách dần dần
Thay vì triển khai AI vào tất cả các quy trình cùng một lúc, hãy tích hợp nó dần dần vào quy trình làm việc của bạn. Ví dụ, bạn có thể bắt đầu sử dụng AI để tạo các tài liệu chính sách, sau đó mở rộng ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu.

Bước 5: Luôn chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu
Khi sử dụng AI tạo sinh, hãy ưu tiên bảo mật dữ liệu. Đặc biệt lưu ý khi xử lý thông tin mật và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.

Bước 6: Hợp tác với bộ phận IT
Hãy làm việc cùng với đội ngũ IT để hiểu các khía cạnh kỹ thuật của công cụ AI tạo sinh. Điều này sẽ giúp việc tích hợp với phần mềm nhân sự hiện có diễn ra suôn sẻ và giảm thiểu các vấn đề kỹ thuật.

Tóm tắt

AI tạo sinh tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả nhân sự và cải thiện trải nghiệm nhân viên. Bằng cách triển khai các công cụ AI tạo sinh trong các quy trình nhân sự, các nhóm có thể giảm bớt khối lượng công việc và tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn. Việc khai thác đúng cách AI tạo sinh sẽ giúp phòng ban nhân sự có thể phát triển và chuẩn bị cho tương lai.

Tương lai của AI tạo sinh trong nhân sự

The Future of Generative AI in HR

AI tạo sinh trong nhân sự giúp tăng cường hiệu quả các hoạt động nhân sự và cải thiện trải nghiệm của nhân viên, củng cố vai trò của nó như một đối tác chiến lược trong tổ chức. Bằng cách triển khai AI tạo sinh, các phòng ban nhân sự có thể tập trung nhiều hơn vào các công việc mang tính con người và chiến lược, từ đó nâng cao giá trị tổng thể của tổ chức.

AI Tạo Sinh Có Thể Được Sử Dụng Cho Những Gì? 20 Trường Hợp Ứng Dụng Theo Ngành Và Cách Triển Khai Chúng

Ai Tạo Sinh Có Thể Được Sử Dụng Cho Những Gì? 20 Trường Hợp Ứng Dụng Theo Ngành Và Cách Triển Khai Chúng

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Dành cho những người quan tâm đến AI tạo sinh, phương pháp ứng dụng của nó đang mở rộng nhanh chóng trên nhiều ngành công nghiệp. Để trả lời câu hỏi “AI tạo sinh có thể được sử dụng cho những gì?”, bài viết này cung cấp một giải thích chi tiết về các nguyên lý cơ bản của AI tạo sinh , các trường hợp ứng dụng cụ thể và cách triển khai. Thông qua những ví dụ sáng tạo từ các ngành như y tế, sản xuất, tài chính và giải trí, bài viết này giúp bạn hiểu sâu hơn về tiềm năng của AI tạo sinh và cung cấp những gợi ý về cách đưa nó vào doanh nghiệp của bạn.

Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về định nghĩa, cơ chế hoạt động, các trường hợp ứng dụng cụ thể và cách triển khai AI tạo sinh .

AI tạo sinh là gì?

What is generative AI?

Nếu bạn muốn tìm hiểu về việc triển khai AI tạo sinh trước tiên, hãy chắc chắn xem bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

Định nghĩa cơ bản và cơ chế hoạt động của AI tạo sinh

AI tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo tự động tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh và âm thanh dựa trên các chỉ dẫn hoặc yêu cầu của người dùng. Để đạt được điều này, các thuật toán học máy được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn, cung cấp đầu ra tối ưu dựa trên đầu vào của người dùng.

Cụ thể, AI tạo sinh dự đoán các từ nào nên được sắp xếp theo thứ tự nào dựa trên thông tin được cung cấp, từ đó tạo ra các câu tự nhiên hoặc hình ảnh chân thực. Là một loại AI dự đoán, AI tạo sinh có thể cung cấp phản hồi tốt nhất dựa trên thông tin được cung cấp.

Điều này giúp AI tạo sinh được ứng dụng vào nhiều mục đích khác nhau như tạo văn bản mới, hình ảnh và nội dung âm thanh, tóm tắt dữ liệu phức tạp, tạo mã code, hỗ trợ các công việc lặp đi lặp lại, và cá nhân hóa dịch vụ khách hàng. Việc ứng dụng AI tạo sinh đóng góp vào hiệu quả và sự tạo ra giá trị mới trên khắp các ngành công nghiệp.

Định nghĩa cơ bản và cơ chế hoạt động của AI sinh tạo

Các ví dụ điển hình của AI tạo sinh

AI tạo sinh có một số công cụ tiêu biểu, chẳng hạn như Google Bard, ChatGPT của OpenAI và DALL-E. Các công cụ này được phát triển để tối đa hóa tiềm năng của AI tạo sinh, và dự kiến sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

ChatGPT có khả năng tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên, trong khi DALL-E có thể tạo ra hình ảnh từ văn bản. Google Bard được tích hợp với các sản phẩm như Google Lens và Gmail, và sử dụng mô hình ngôn ngữ PaLM-2, được huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn nhất vào thời điểm ra mắt.

Các công cụ này có thể tạo ra các phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên dựa trên yêu cầu của người dùng, và ứng dụng của chúng đang ngày càng mở rộng trong nhiều ngành công nghiệp. Với sự tiến hóa của AI tạo sinh, những công cụ này ngày càng có thể đáp ứng được nhiều nhu cầu đa dạng.

Các trường hợp ứng dụng của AI tạo sinh

Use Cases of Generative AI

AI tạo sinh đang được ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm y tế, sản xuất, phát triển phần mềm, dịch vụ tài chính, truyền thông & giải trí, và quảng cáo & tiếp thị. Hãy cùng khám phá cách AI tạo sinh được áp dụng trong từng ngành.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành y tế và dược phẩm

Trong ngành y tế và dược phẩm, AI tạo sinh được sử dụng trong nhiều tình huống như khám phá và phát triển thuốc mới, tùy chỉnh kế hoạch điều trị phù hợp với bệnh nhân và dự đoán sự tiến triển của bệnh. AI tạo sinh đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường hình ảnh y tế, phát hiện thuốc mới, đơn giản hóa hồ sơ bệnh nhân và cung cấp các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Ví dụ, AI tạo sinh có thể tăng cường hình ảnh X-quang và MRI và tạo ra các dự đoán về sự tiến triển của bệnh. Ngoài ra, thiết kế tạo sinh có thể tăng tốc nghiên cứu và phát triển thuốc, và Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, 30% các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp này.

Hơn nữa, các chuyên gia y tế có thể sử dụng AI tạo sinh để tóm tắt thông tin bệnh nhân một cách hiệu quả và rút ra các dữ liệu quan trọng, giúp tạo ra các kế hoạch điều trị cá nhân hóa cho từng bệnh nhân.

Việc ứng dụng AI tạo sinh trong ngành y tế dự kiến sẽ giúp chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành quảng cáo và tiếp thị

Trong ngành quảng cáo và tiếp thị, AI tạo sinh đang giúp tự động tạo ra văn bản và hình ảnh, cũng như cải thiện sự tương tác với khách hàng. AI tạo sinh hỗ trợ các nhà tiếp thị tạo ra văn bản và hình ảnh đồng nhất, phù hợp với thương hiệu để sử dụng trong các chiến dịch tiếp thị.

Nó cũng cung cấp các công cụ dịch thuật để mở rộng thông điệp tiếp thị đến các khu vực mới. Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, 30% các nhà tiếp thị sẽ sử dụng AI tạo sinh để tạo ra tài liệu tiếp thị hướng ra ngoài.

  • Tạo văn bản và hình ảnh tiếp thị: Tự động tạo ra văn bản và hình ảnh với thông điệp thương hiệu đồng nhất, được sử dụng trong các chiến dịch tiếp thị. AI tạo sinh giúp các nhà tiếp thị tạo ra văn bản và hình ảnh phù hợp với thương hiệu cho các chiến dịch tiếp thị. Nó cũng cung cấp các công cụ dịch thuật để mở rộng thông điệp tiếp thị đến các khu vực mới.

  • Tạo đề xuất cá nhân hóa: Tăng cường các đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích của khách hàng, mang lại trải nghiệm mua sắm tương tác hơn. AI tạo sinh giúp tạo ra các công cụ đề xuất mạnh mẽ giúp khách hàng phát hiện sản phẩm mới mà họ có thể yêu thích. Với AI tạo sinh, quy trình này trở nên tương tác hơn đối với khách hàng.

  • Tạo mô tả sản phẩm: Tự động tạo ra các mô tả sản phẩm và nội dung quảng bá, nâng cao hiệu quả tạo nội dung. AI tạo sinh không chỉ hữu ích trong việc tạo các chiến dịch quảng cáo nổi bật mà còn trong việc tạo ra mô tả sản phẩm, một công việc tạo nội dung tẻ nhạt và tốn thời gian.

  • Cải thiện SEO: Là một phần trong chiến lược SEO, nó giúp tối ưu hóa thẻ hình ảnh và tiêu đề trang và hỗ trợ tạo dự thảo nội dung. Các chuyên gia SEO có thể sử dụng AI tạo sinh cho các công việc như tối ưu hóa thẻ hình ảnh và tiêu đề trang, cũng như tạo dự thảo nội dung. Các công cụ như ChatGPT và Bard cũng có thể được sử dụng để đề xuất các thay đổi nhằm cải thiện thứ hạng SEO.

Trường hợp ứng dụng AI sinh tạo trong ngành quảng cáo và tiếp thị

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành sản xuất

Trong ngành sản xuất, AI tạo sinh được sử dụng để tối ưu hóa quy trình thiết kế, bảo trì thông minh và củng cố chuỗi cung ứng. Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, có thể đạt được cải tiến về hiệu quả, dự đoán nhu cầu bảo trì trước khi vấn đề phát sinh, tăng tốc thiết kế vượt trội của các kỹ sư và xây dựng chuỗi cung ứng vững mạnh hơn.

  • Tăng tốc quy trình thiết kế: Các kỹ sư và quản lý dự án sử dụng AI tạo sinh để tạo ra ý tưởng thiết kế và nhanh chóng đánh giá các thiết kế tối ưu dựa trên các giới hạn của dự án. Việc sử dụng AI tạo sinh giúp các kỹ sư và quản lý dự án tạo ra các ý tưởng thiết kế và để AI đánh giá chúng dựa trên các giới hạn của dự án, rút ngắn đáng kể quy trình thiết kế.

  • Cung cấp giải pháp bảo trì thông minh cho thiết bị: Dựa trên dữ liệu lịch sử, AI tạo sinh theo dõi hiệu suất của máy móc và dự đoán hoặc cảnh báo về các vấn đề tiềm ẩn trước khi thiết bị hỏng hóc. Nó cũng đưa ra các đề xuất về lịch bảo trì định kỳ. Nhân viên bảo trì có thể sử dụng AI tạo sinh để theo dõi hiệu suất của máy móc dựa trên dữ liệu trước đó và cảnh báo về các vấn đề tiềm ẩn trước khi thiết bị gặp sự cố. Ngoài ra, AI tạo sinh có thể đề xuất các lịch bảo trì định kỳ.

  • Cải thiện chuỗi cung ứng: AI tạo sinh xử lý lượng lớn dữ liệu giao dịch và dữ liệu sản phẩm dưới dạng hội thoại để xác định các vấn đề trong chuỗi cung ứng. Nó cũng được sử dụng để tối ưu hóa lịch trình giao hàng và đề xuất nhà cung cấp. Bằng cách sử dụng AI tạo sinh , lượng lớn dữ liệu giao dịch và sản phẩm có thể được xử lý dưới dạng hội thoại với công nghệ, phân loại dữ liệu để xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề trong chuỗi cung ứng. AI tạo sinh cũng hỗ trợ tạo ra lịch trình giao hàng và đề xuất nhà cung cấp.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong phát triển phần mềm

Trong các nhóm phát triển phần mềm, AI tạo sinh được sử dụng để tạo mã và tối ưu hóa mã, dịch mã giữa các ngôn ngữ lập trình và tự động hóa kiểm thử. AI tạo sinh cung cấp các công cụ giúp tạo mã và tối ưu hóa nhanh chóng, ngay cả với những người có ít kinh nghiệm trong ngôn ngữ lập trình.

  • Tạo mã: Các nhà phát triển sử dụng AI tạo sinh để tạo mã, tối ưu hóa và tự động hoàn thiện mã, nâng cao quy trình phát triển. Các nhà phát triển phần mềm có thể sử dụng AI tạo sinh để tạo mã, tối ưu hóa và tự động hoàn thiện mã. Bằng cách so sánh với thư viện thông tin tương tự, AI tạo sinh có thể tạo ra các đoạn mã và dự đoán phần mã còn lại mà nhà phát triển bắt đầu nhập, giống như chức năng tự động hoàn thiện khi nhập tin nhắn trên điện thoại thông minh.

  • Dịch ngôn ngữ lập trình: AI tạo sinh hỗ trợ các nhà phát triển dịch mã giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau, giúp tương tác với phần mềm dễ dàng hơn. AI tạo sinh hoạt động như một công cụ dịch cho các nhà phát triển, giúp họ tương tác với phần mềm mà không cần hiểu ngôn ngữ lập trình.

  • Tự động hóa kiểm thử: AI tạo sinh học logic phần mềm và hành động của người dùng, tự động tạo ra các trường hợp kiểm thử dựa trên các kịch bản người dùng đa dạng. Các nhà phát triển có thể sử dụng AI tạo sinh để làm nổi bật các vấn đề tiềm ẩn và chạy các chuỗi kiểm thử nhanh hơn so với các phương pháp AI khác, cải thiện quy trình kiểm thử tự động. AI tạo sinh học logic phần mềm và hành động của người dùng, tạo ra các trường hợp kiểm thử để minh họa các kịch bản người dùng khác nhau.

VAI TRÒ CỦA AI TẠO SINH TRONG PHÁT TRIỂN PHẦN MỀM

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành dịch vụ tài chính

Trong ngành dịch vụ tài chính, AI tạo sinh được sử dụng để xây dựng chiến lược đầu tư, giao tiếp với khách hàng, tạo tài liệu và giám sát quy định. Theo McKinsey, AI tạo sinh có thể thêm từ 200 tỷ đô la đến 340 tỷ đô la giá trị hàng năm cho ngành ngân hàng.

Cụ thể, AI tạo sinh khuyến nghị các khoản đầu tư tối ưu dựa trên mục tiêu của khách hàng, thực hiện các giao dịch nhanh chóng và chính xác. Thêm vào đó, nó cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách truyền đạt thông tin tài chính phức tạp một cách dễ hiểu cho khách hàng và nhà đầu tư thông qua giao tiếp và giáo dục.

Hơn nữa, trong việc tạo tài liệu và giám sát quy định, AI tạo sinh giúp theo dõi sự thay đổi của các quy định và tự động tạo tài liệu khi cần thiết, hỗ trợ việc tuân thủ pháp lý.

  • Xây dựng chiến lược đầu tư: AI tạo sinh có thể khuyến nghị các khoản đầu tư tối ưu dựa trên mục tiêu của bạn hoặc khách hàng của bạn. Công nghệ này có thể tìm và thực hiện giao dịch nhanh hơn nhiều so với các nhà đầu tư con người, và thực hiện trong phạm vi các tham số mà bạn đã thiết lập cho các loại giao dịch mà bạn muốn.

  • Giao tiếp và giáo dục với khách hàng và nhà đầu tư: Các chuyên gia dịch vụ tài chính thường cần phải truyền đạt thông tin phức tạp cho khách hàng và đồng nghiệp. AI tạo sinh có thể cung cấp dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa mà không cần tăng số lượng chuyên gia dịch vụ khách hàng.

  • Tăng tốc tạo tài liệu và giám sát quy định: AI tạo sinh có thể theo dõi các hoạt động quy định, thông báo người dùng về các thay đổi và tạo dự thảo tài liệu như nghiên cứu đầu tư và chứng chỉ bảo hiểm.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành truyền thông và giải trí

Trong ngành truyền thông và giải trí, AI tạo sinh được sử dụng để tạo và chỉnh sửa nội dung âm thanh và video, tạo các đoạn video nổi bật cho sự kiện thể thao, và cải thiện quản lý nội dung. AI tạo sinh giúp tạo và chỉnh sửa nội dung hình ảnh, tạo các video nổi bật ngắn cho sự kiện thể thao và dễ dàng điều hành các hệ thống quản lý nội dung.

  • Tạo nội dung âm thanh và hình ảnh: AI tạo sinh có thể tạo ra nội dung video hoàn toàn mới từ đầu. Nó cũng giúp tăng tốc quá trình tạo nội dung hình ảnh bằng cách thêm hiệu ứng hình ảnh, đồ họa và tối ưu hóa việc chỉnh sửa.

  • Tạo các đoạn nổi bật cho thể thao và sự kiện: Trong các sự kiện thể thao và trực tiếp, AI tạo sinh ngay lập tức tạo ra các đoạn video nổi bật và cho phép người hâm mộ tạo các đoạn nổi bật tùy chỉnh của riêng họ. Ví dụ, người hâm mộ có thể tạo các đoạn nổi bật cho các pha chơi cụ thể hoặc các loạt giải đấu.

  • Quản lý thẻ để cải thiện quản lý nội dung: AI tạo sinh có thể gắn thẻ và lập chỉ mục cho các thư viện phương tiện khổng lồ, giúp dễ dàng tìm thấy các tệp cần thiết khi cần. Giống như ví dụ trong ngành sản xuất, AI tạo sinh có thể tìm kiếm thông tin hoặc phương tiện trong một thư viện phương tiện phức tạp bằng ngôn ngữ hội thoại. Bằng cách gắn thẻ và lập chỉ mục cho các thư viện phương tiện lớn, nó cải thiện quản lý nội dung bằng cách giúp các tệp dễ dàng tìm thấy khi cần.

What Can Generative Ai Be Used For? 20 Use Cases Across Industries And How To Implement Them

Seven Points Showing in Depth the Differences Between Generative AI and Predictive AI

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as Offshore Development And Lab-type Development in Vietnam, as well as Generative AI Consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

For those interested in generative AI, its applications are rapidly expanding across various industries. To answer the question, “What can generative AI be used for?”, this article provides a detailed explanation of the fundamentals of generative AI, specific use cases, and implementation methods. Through innovative examples from industries such as healthcare, manufacturing, finance, and entertainment, this article offers a deeper understanding of the potential of generative AI and provides tips on how to integrate it into your business.

What is generative AI?

What is generative AI?

If you would like to first learn about the introduction of generative AI, be sure to check out this article.
Related articles: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

Basic Definition and Mechanism of Generative AI

Generative AI is a type of artificial intelligence that automatically generates new content such as text, images, and audio based on user instructions or prompts. To achieve this, machine learning algorithms are trained on large datasets, providing the optimal output based on the user’s input.

Specifically, it predicts which words should be arranged in which order based on the provided information, generating natural sentences or realistic images. As a type of predictive AI, generative AI can provide the best response based on the given information.

This allows generative AI to be used for various purposes such as creating new text, images, and audio content, summarizing complex data, generating code, assisting with repetitive tasks, and personalizing customer service. The application of generative AI contributes to efficiency and the creation of new value across industries.

Basic Definition and Mechanism of Generative AI

Representative Examples of Generative AI

There are several representative tools in generative AI, such as Google’s Bard, OpenAI’s ChatGPT, and DALL-E. These tools have been developed to maximize the potential of generative AI, and their applications are expected across various fields.

ChatGPT has the ability to generate natural conversations, while DALL-E can generate images from text. Google Bard is integrated with products such as Google Lens and Gmail, and it uses the PaLM-2 language model, which was trained on the largest dataset at the time of its release.

These tools can generate responses in natural language based on user prompts, and their applications are expanding across various industries. With the evolution of generative AI, these tools are becoming increasingly capable of meeting diverse needs.

Use Cases of Generative AI

Use Cases of Generative AI

Generative AI is being utilized across a wide range of industries, including healthcare, manufacturing, software development, financial services, media & entertainment, and advertising & marketing. Let’s explore how it is being applied in each industry.

Generative AI Use Cases in Healthcare & Pharmaceutical Industry

In the healthcare and pharmaceutical industry, generative AI is used in various scenarios such as discovering and developing new drugs, customizing treatment plans tailored to patients, and predicting the progression of diseases. Generative AI plays a key role in enhancing medical images, discovering new drugs, simplifying patient records, and providing personalized treatments.

For example, it can enhance X-ray and MRI images and generate predictions about the progression of diseases. Additionally, generative design can accelerate drug research and development, with Gartner predicting that 30% of researchers will use this method by 2025.

Moreover, healthcare professionals can use generative AI to efficiently summarize patient information and extract key data, enabling customized treatment plans for individual patients.

The application of generative AI in healthcare is expected to enable faster and more accurate diagnoses, thereby improving treatment outcomes for patients.

Generative AI Use Cases in Advertising & Marketing

In the advertising and marketing industry, generative AI is helping with automatic generation of text and images, as well as improving interactions with customers. Generative AI assists marketers in creating consistent, brand-aligned text and images for use in marketing campaigns.

It also provides translation tools to expand marketing messages to new regions. Gartner predicts that by 2025, 30% of marketers will use generative AI to create outbound marketing materials.

  • Generation of Marketing Text and Images: Automatically generates text and images with consistent brand messaging, which is utilized in marketing campaigns. Generative AI helps marketers create text and images in line with brand consistency for marketing campaigns. It also provides tools to translate marketing messages to reach new regions.

  • Generation of Personalized Recommendations: Enhances product recommendations based on customer preferences, providing a more interactive shopping experience. Generative AI helps create powerful recommendation engines that assist customers in discovering new products they might like. With generative AI, this process becomes more interactive for customers.

  • Creation of Product Descriptions: Automatically generates product descriptions and promotional content, improving the efficiency of content creation. Generative AI is useful for creating not only flashy ad campaigns but also for generating product descriptions, which is typically a tedious and time-consuming content creation task.

  • Enhancement of SEO: As part of SEO strategies, it helps with image tag and page title optimization and can assist in drafting content. SEO specialists can use generative AI for tasks such as image tag and page title optimization, as well as drafting content. Tools like ChatGPT and Bard can also be used to suggest changes to improve SEO rankings.

Generative AI Use Cases in Advertising & Marketing

Generative AI Use Cases in the Manufacturing Industry

In the manufacturing industry, generative AI is utilized for optimizing design processes, smart maintenance, and strengthening the supply chain. By leveraging generative AI, improvements in efficiency, predicting maintenance needs before issues arise, accelerating superior design by engineers, and building more resilient supply chains can be achieved.

  • Acceleration of Design Process: Engineers and project managers use generative AI to generate design ideas and quickly evaluate the best designs based on project constraints. By using generative AI, engineers and project managers can generate design ideas and have the AI evaluate them according to project constraints, significantly shortening the design process.

  • Providing Smart Maintenance Solutions for Equipment: Based on historical data, generative AI tracks the performance of machinery and predicts or warns of potential problems before failure. It also suggests regular maintenance schedules. Maintenance personnel can leverage generative AI to track machinery performance based on past data, alerting them to potential issues before breakdowns occur. Additionally, generative AI can recommend regular maintenance schedules.

  • Improvement of the Supply Chain: Generative AI processes vast amounts of transaction and product data in a conversational format to identify supply chain issues. It is also used for optimizing delivery schedules and recommending suppliers. By leveraging generative AI, vast transaction and product data can be processed in a conversational format with technology, categorizing data to pinpoint the root causes of issues in the supply chain. Generative AI also helps in generating delivery schedules and recommending suppliers.

Generative AI Use Cases in Software Development

In software development teams, generative AI is used for code generation and optimization, programming language translation, and test automation. Generative AI provides tools that enable faster code creation and optimization, even for those with limited experience in programming languages.

  • Code Generation: Developers use generative AI to create, optimize, and auto-complete code, improving the development process. Software developers can use generative AI to generate, optimize, and auto-complete code. By comparing against libraries of similar information, generative AI can create code blocks and predict the remaining part of code that developers start to type, similar to the auto-completion function on smartphones when typing text messages.

  • Programming Language Translation: Generative AI assists developers in translating code between different programming languages, making it easier to interact with software. Generative AI functions as a translator for developers, enabling interaction with software without the need to understand programming languages.

  • Test Automation: Generative AI learns software logic and user actions, automatically generating test cases based on diverse user scenarios. Developers can use generative AI to highlight potential issues and run test sequences faster than other AI methods, improving the automated testing process. Generative AI learns software logic and user actions, creating test cases that demonstrate various user scenarios.

Generative AI Use Cases in Software Development

Generative AI Use Cases in the Financial Services Industry

In the financial services industry, generative AI is utilized for creating investment strategies, communication with customers, document creation, and regulatory monitoring. According to McKinsey, generative AI could add between $200 billion and $340 billion in value to the banking industry annually.

Specifically, generative AI recommends optimal investments based on customer goals, executing transactions quickly and accurately. Additionally, it improves customer service by making complex financial information more understandable for clients and investors through communication and education.

Furthermore, in document creation and regulatory monitoring, generative AI helps monitor regulatory changes and automatically create documents when needed, assisting with legal compliance.

  • Creating Investment Strategies: Generative AI can recommend optimal investments based on your or your clients’ goals. This technology can identify and execute transactions much faster than human investors, and execute within parameters you set for the type of transactions you want.

  • Communication and Education with Clients and Investors: Financial service professionals often need to communicate complex information to clients and colleagues. Generative AI can provide highly personalized customer service without increasing the number of customer service experts.

  • Accelerating Document Creation and Regulatory Monitoring: Generative AI can monitor regulatory activities, notify users of changes, and draft documents such as investment research and insurance certificates.

Generative AI Use Cases in the Media & Entertainment Industry

In the media and entertainment industry, generative AI is used to create and edit audio and video content, generate highlights for sports events, and streamline content management. Generative AI helps create and edit visual content, generate short highlight videos for sports events, and facilitate operations within content management systems.

  • Creating Audio and Visual Content: Generative AI can create entirely new video content from scratch. It also helps accelerate the creation of visual content by adding visual effects, graphics, and streamlining editing processes.

  • Generating Highlights for Sports and Events: During sports and live events, generative AI instantly creates highlight reels and allows fans to create their custom highlights. For instance, fans can generate highlights for specific plays or tournament series.

  • Tagging Management for Better Content Management: Generative AI can tag and index vast media libraries, making it easier to find the necessary files when needed. Similar to the example in manufacturing, generative AI can search for media or information in a complex media library using conversational language. By tagging and indexing large media libraries, it improves content management by making files easier to find when needed.

Exploring Claude Code Subagents: A Demo Setup for a RAG-Based Website Project

1. Introduction

Recently, Anthropic released an incredible new feature for its product Claude: subagents — secondary agents with specific tasks for different purposes within a user’s project.

2. Main Content

a. How to Set It Up:
First, install Claude using the following command in your Terminal window:

npm i @anthropic-ai/claude-code

If Claude is already installed but it’s an older version, it won’t have the subagent feature.

to update claude, command : claude update

Launch Claude Code in your working directory, then run the command:
/agents

Press Enter, and a management screen for agents will appear, allowing you to start creating agents with specific purposes for your project.

Here, I will set it up following Claude’s recommendation.

After the setup, I have the following subagents:

I will ask Claude to help me build a website using RAG with the following prompt:

The first subagents have started working.

The setup of the RAG project has been completed.

However, I noticed that the subagent ‘production-code-reviewer (Review RAG system code)’ didn’t function after the coding was completed. It might be an issue with my prompt, so I will ask Claude to review the code for me

After the whole working process, Claude Code will deliver an excellent final product.
Link: https://github.com/mhieupham1/claudecode-subagent

3. Conclusion

Through the entire setup process and practical use in a project, it’s clear how powerful and beneficial the Sub-agents feature introduced by Anthropic for Claude Code is. It enables us to have AI “teammates” with specialized skills and roles that operate independently without interfering with each other — allowing projects to be organized, easy to understand, and efficient.