ວິທີເພີ່ມປະສິດທິພາບວຽກງານບຸກຄະລາກອນ ແລະ ການຮັບສະໝັກງານໃນບໍລິສັດໄທດ້ວຍ AI — ຕັ້ງແຕ່ການຕອບໂຕ້ຜູ້ສະໝັກຈົນເຖິງການຄາດຄະເນການລາອອກ

ໃນວົງການການບໍລິຫານງານບຸກຄົນ ແລະ ການຮັບສະໝັກງານຂອງໄທ, ມີຫຼາຍບໍລິສັດທີ່ປະສົບກັບບັນຫາວ່າເຖິງຈະມີຜູ້ສະໝັກເຂົ້າມາຫຼາຍ ແຕ່ກໍບໍ່ສາມາດດຳເນີນການໄດ້ທັນເວລາ ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຄັດເລືອກຍືດເຍື້ອ ໃນຂະນະດຽວກັນກໍມີພະນັກງານລາອອກພາຍຫຼັງເຂົ້າເຮັດວຽກໄດ້ພຽງສອງສາມເດືອນ ເຮັດໃຫ້ຕົ້ນທຶນໃນການຮັບສະໝັກງານ ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຖ້າເພີ່ມຈຳນວນພະນັກງານກໍຈະເຮັດໃຫ້ພາລະວຽກງານດ້ານບໍລິຫານງານບຸກຄົນເພີ່ມຂຶ້ນ, ແຕ່ຖ້າຫຼຸດຈຳນວນລົງກໍຈະເສຍປຽບໃນການແຂ່ງຂັນດ້ານການຮັບສະໝັກງານ. ວິທີໜຶ່ງໃນການແກ້ໄຂສະພາວະກືນບໍ່ເຂົ້າຄາຍບໍ່ອອກນີ້ ຄືການນຳເອົາ Generative AI ມາທົດແທນວຽກງານປະຈຳ. ວຽກງານທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ ເຊັ່ນ: ການຕອບໂຕ້ຜູ້ສະໝັກ ຫຼື ການຕອບຄຳຖາມດ້ານວຽກງານບຸກຄົນ ຄວນມອບໝາຍໃຫ້ AI ເປັນຜູ້ຈັດການ, ສ່ວນການຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍ ເຊັ່ນ: ການຮັບ ຫຼື ປະຕິເສດ ແລະ ການປະເມີນຜົນ ຄວນເປັນໜ້າທີ່ຂອງຄົນ. ໂດຍການຮັກສາເສັ້ນແບ່ງນີ້ໄວ້, ພວກເຮົາຈະມາເບິ່ງກັນໃນມຸມມອງພາກປະຕິບັດວ່າ ຕັ້ງແຕ່ການຄັດກອງຜູ້ສະໝັກໄປຈົນເຖິງການຄາດຄະເນການລາອອກນັ້ນ AI ສາມາດຮັບຜິດຊອບໄດ້ຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດ ພ້ອມທັງຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ທີ່ຕ້ອງຄຳນຶງເຖິງ PDPA.

ເມື່ອຮັບຜິດຊອບພະແນກບຸກຄະລາກອນໃນປະເທດໄທ, ທ່ານຈະຕ້ອງປະເຊີນກັບສະຖານະການທີ່ບັນຫາເລື່ອງການຮັບສະໝັກງານ ແລະ ການຮັກສາພະນັກງານເກີດຂຶ້ນຢູ່ສະເໝີ. ການແຂ່ງຂັນໃນການຮັບສະໝັກງານທີ່ຮຸນແຮງ ແລະ ອັດຕາການລາອອກທີ່ສູງນັ້ນເປັນສິ່ງທີ່ຄູ່ກັນ, ຖ້າແກ້ໄຂພຽງດ້ານໃດດ້ານໜຶ່ງກໍບໍ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ສະຖານະການດີຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໄດ້. ນອກຈາກນີ້, ຊ່ອງວ່າງທາງດ້ານພາສາລະຫວ່າງຜູ້ບໍລິຫານຊາວຍີ່ປຸ່ນ ແລະ ພະນັກງານຊາວໄທ ຍັງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຂັດແຍ່ງໃນເວລາສຳພາດປະເມີນຜົນ ຫຼື ປຶກສາຫາລືດ້ານແຮງງານ, ແລະ ຍັງມີຫຼາຍບໍລິສັດທີ່ວຽກງານບໍລິຫານຈັດການ ເຊັ່ນ: ການຈັດການຜູ້ສະໝັກງານ, ການບັນທຶກເວລາເຂົ້າ-ອອກງານ ແລະ ການຄິດໄລ່ເງິນເດືອນ ຍັງຄົງເປັນການເຮັດວຽກດ້ວຍມືເປັນຫຼັກ.

ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມບໍ່ສະດວກສະບາຍຍ່ອຍໆແຍກກັນ, ແຕ່ມັນເປັນບັນຫາທາງໂຄງສ້າງທີ່ເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າຫາກັນ. ເມື່ອຊ່ອງວ່າງທາງດ້ານພາສາເຮັດໃຫ້ການປະເມີນຜົນບໍ່ສາມາດສື່ສານໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ ຈຶ່ງສົ່ງຜົນໃຫ້ພະນັກງານລາອອກຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ ເມື່ອການລາອອກເພີ່ມຂຶ້ນກໍເຮັດໃຫ້ພາລະວຽກງານໃນການຮັບສະໝັກງານເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ເຊິ່ງພາລະດັ່ງກ່າວຈະໄປກົດດັນວຽກງານບໍລິຫານທີ່ເຮັດດ້ວຍມືໃຫ້ໜັກໜ່ວງຂຶ້ນກວ່າເກົ່າ, ເຮັດໃຫ້ເກີດວົງຈອນອຸບາດໄດ້ງ່າຍ. ຖ້າປ່ອຍໃຫ້ວົງຈອນນີ້ດຳເນີນຕໍ່ໄປໂດຍບໍ່ແກ້ໄຂ, ເຖິງຈະນຳເອົາເຄື່ອງມືໃໝ່ໆເຂົ້າມາໃຊ້ ກໍຍັງຈະຕ້ອງປະສົບກັບບັນຫາຕັ້ງແຕ່ຂັ້ນຕອນກ່ອນການນຳໃຊ້ AI.

ໃນຕະຫຼາດແຮງງານຂອງປະເທດໄທ ເຊິ່ງເປັນບ່ອນເຕົ້າໂຮມຂອງອຸດສາຫະກຳການຜະລິດ, ການຄ້າປີກ ແລະ ການບໍລິການນັ້ນ, ການແຍ່ງຊິງບຸກຄະລາກອນລະຫວ່າງບໍລິສັດໃນອຸດສາຫະກຳດຽວກັນໄດ້ກາຍເປັນເລື່ອງປົກກະຕິ. ສະຖານະການທີ່ປະກາດຮັບສະໝັກງານແລ້ວຖືກບໍລິສັດອື່ນດຶງຕົວໄປຢ່າງວ່ອງໄວ ຫຼື ເຖິງຈະອອກໃບສະເໜີຮັບເຂົ້າເຮັດວຽກ (Offer) ແລ້ວ ແຕ່ຜູ້ສະໝັກກໍປະຕິເສດກ່ອນເລີ່ມງານບໍ່ດົນນັ້ນ ຖືເປັນເລື່ອງທີ່ພົບເຫັນໄດ້ທົ່ວໄປ. ໂດຍສະເພາະໃນຕຳແໜ່ງງານໜ້າງານ ເຊັ່ນ: ພະນັກງານສາຍການຜະລິດໃນໂຮງງານ ຫຼື ພະນັກງານສາງ, ມັກຈະມີທ່າອ່ຽງໃນການເລືອກປ່ຽນວຽກຍ້ອນຄວາມແຕກຕ່າງຂອງເງິນເດືອນ ຫຼື ສະຖານທີ່ເຮັດວຽກພຽງເລັກນ້ອຍ, ເຮັດໃຫ້ມີລາຍງານກໍລະນີທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນບໍ່ສາມາດຈັດຫາຜູ້ສະໝັກມາຕື່ມຕຳແໜ່ງທີ່ວ່າງຢູ່ໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ໃນເຂດນິຄົມອຸດສາຫະກຳໃກ້ກັບບາງກອກ, ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນໃນພື້ນທີ່ມັກຈະເວົ້າໃຫ້ຟັງເລື້ອຍໆວ່າ ພຽງແຕ່ໂຮງງານຂ້າງຄຽງປັບຄ່າຈ້າງລາຍຊົ່ວໂມງຂຶ້ນພຽງສອງສາມບາດ ກໍເຮັດໃຫ້ຄົນງານໄຫຼໄປເຮັດວຽກບ່ອນໃໝ່ແລ້ວ.

ເບື້ອງຫຼັງຂອງອັດຕາການລາອອກທີ່ສູງນັ້ນ ແມ່ນມາຈາກສະພາບຄ່ອງຂອງຕະຫຼາດແຮງງານ ໂດຍສະເພາະໃນກຸ່ມຄົນຮຸ່ນໃໝ່ທີ່ມີແນວຄິດວ່າ "ຖ້າພົບເງື່ອນໄຂທີ່ດີກວ່າ ກໍພ້ອມຈະຍ້າຍງານທັນທີ". ນອກຈາກນີ້, ໃນບໍລິສັດທີ່ມີອັດຕາການລາອອກໄວຫຼັງຈາກເຂົ້າເຮັດວຽກສູງນັ້ນ, ມັກຈະມີການເບິ່ງແຍງພະນັກງານໃໝ່ (Onboarding) ຫຼື ການຕິດຕາມຜົນໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນທີ່ບໍ່ພຽງພໍ ເຊິ່ງເປັນສາເຫດໜຶ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນບໍ່ມີເວລາພຽງພໍໃນການສະໜັບສະໜູນໃຫ້ພະນັກງານຢູ່ກັບບໍລິສັດໄດ້ດົນ. ເຖິງຈະເພີ່ມຊ່ອງທາງການປະກາດຮັບສະໝັກງານເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຈຳນວນຜູ້ສະໝັກຫຼາຍຂຶ້ນ, ແຕ່ຖ້າພະນັກງານລາອອກພາຍໃນສອງສາມອາທິດຫຼັງຈາກເຂົ້າເຮັດວຽກ ຕົ້ນທຶນໃນການຮັບສະໝັກງານກໍຈະສູນເປົ່າ ແລະ ການຮັບສະໝັກງານເພື່ອຕື່ມຕຳແໜ່ງທີ່ວ່າງກໍຈະເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນໃໝ່. ວົງຈອນອຸບາດນີ້ເອງທີ່ຖືເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຂອງບັນຫາທາງໂຄງສ້າງທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນໃນປະເທດໄທກຳລັງປະເຊີນຢູ່.

ກິດຈະກຳການຮັບສະໝັກງານເພື່ອຕື່ມຕຳແໜ່ງທີ່ວ່າງຢູ່ຕ້ອງດຳເນີນໄປຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບຕ້ອງຫົວໝຸນຢູ່ກັບວຽກປະຈຳ ເຊັ່ນ: ການກວດສອບເອກະສານ ແລະ ການນັດໝາຍສຳພາດ. ສົ່ງຜົນໃຫ້ບໍ່ມີເວລາພຽງພໍໃນການປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ສະໝັກ (Candidate Experience) ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ຄວນໃຫ້ຄວາມສຳຄັນ, ລວມເຖິງການຮັບມືເພື່ອຊອກຫາສັນຍານການລາອອກຕັ້ງແຕ່ຫົວທີ. ບັນຫາຊ່ອງວ່າງທາງດ້ານພາສາທີ່ຈະກ່າວເຖິງໃນຫົວຂໍ້ຕໍ່ໄປ ກໍເປັນອີກປັດໄຈໜຶ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ພາລະໜ້າທີ່ນີ້ໜັກໜ່ວງຂຶ້ນໄປອີກ.

ໃນຫຼາຍບ່ອນເຮັດວຽກ, ການສື່ສານລະຫວ່າງຜູ້ບໍລິຫານຊາວຍີ່ປຸ່ນ ແລະ ພະນັກງານຊາວໄທ ມັກຈະເພິ່ງພາຊອບແວແປພາສາໃນການສັ່ງງານ ແລະ ຖ່າຍທອດມາດຕະຖານການປະເມີນຜົນ. ການສື່ສານທີ່ຂາດຄວາມລະອຽດອ່ອນທາງດ້ານພາສາເຮັດໃຫ້ເກີດສະພາບທີ່ຄ້າຍຄືກັບເກມສົ່ງຂໍ້ຄວາມຕໍ່ກັນ ເຊິ່ງເນື້ອໃນຈະຄ່ອຍໆຜິດເພ້ຽນໄປໃນລະຫວ່າງທາງ.

ການອະທິບາຍກົດລະບຽບການເຂົ້າ-ອອກວຽກ ຫຼື ລະບົບການປະເມີນຜົນດ້ວຍການເວົ້າປາກເປົ່າ ແລະ ບັນທຶກສັ້ນໆເປັນພາສາໄທພຽງຢ່າງດຽວ ຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພະນັກງານແຕກຕ່າງກັນ. ຜົນທີ່ຕາມມາຄື "ກົດລະບຽບທີ່ຄິດວ່າໄດ້ອະທິບາຍໄປແລ້ວ" ບໍ່ໄດ້ຖືກປະຕິບັດຕາມ ເຊິ່ງມີລາຍງານວ່າເປັນສາເຫດທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມບໍ່ພໍໃຈ ແລະ ການລາອອກ. ໂດຍສະເພາະລະບົບການປະເມີນຜົນ ເຊິ່ງການໃຊ້ຖ້ອຍຄຳພຽງເລັກນ້ອຍກໍອາດເຮັດໃຫ້ຄວາມໝາຍປ່ຽນແປງໄດ້ງ່າຍ ການນຳເອົາເອກະສານມາດຕະຖານການປະເມີນຜົນທີ່ສ້າງຂຶ້ນເປັນພາສາຍີ່ປຸ່ນມາແປດ້ວຍເຄື່ອງມືແປພາສາໂດຍກົງ ມັກຈະເຮັດໃຫ້ການນຳໄປໃຊ້ງານບໍ່ສາມາດຖ່າຍທອດນ້ຳໜັກຂອງປັດໄຈການເພີ່ມຄະແນນ ແລະ ການຫຼຸດຄະແນນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ເພື່ອຮັບມືກັບບັນຫານີ້, AI Chatbot ທີ່ນຳໃຊ້ Multilingual NLP (ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດຫຼາຍພາສາ) ແມ່ນມີປະສິດທິພາບ. ເນື່ອງຈາກສາມາດຕອບຄຳຖາມກ່ຽວກັບກົດລະບຽບການເຮັດວຽກ ແລະ ສະຫວັດດີການໄດ້ຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີທັງພາສາໄທ, ພາສາອັງກິດ ແລະ ພາສາຍີ່ປຸ່ນ ຈຶ່ງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາທີ່ເນື້ອໃນການອະທິບາຍປ່ຽນແປງໄປຕາມຜູ້ບໍລິຫານແຕ່ລະຄົນ. ບໍລິສັດທີ່ນຳມາໃຊ້ງານໄດ້ໃຫ້ຄວາມເຫັນວ່າ ສາມາດເຮັດໃຫ້ເນື້ອໃນການຕອບຄຳຖາມເປັນເອກະພາບກັນໄດ້ ຈາກທີ່ເຄີຍມີສະພາບການຕອບຄຳຖາມດຽວກັນແຕ່ແຕກຕ່າງກັນເລັກນ້ອຍຕາມຜູ້ຮັບຜິດຊອບ.

ສຳລັບການສື່ສານທີ່ສຳຄັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສຳພາດປະເມີນຜົນ ຫຼື ການລົງວິໄນ ບໍ່ຄວນໃຊ້ຜົນການແປຈາກ AI ໂດຍກົງ ແຕ່ຄວນເປັນສະຖານະການທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນຕ້ອງກວດສອບເນື້ອໃນກ່ອນນຳໄປສື່ສານ. ການມີມຸມມອງທີ່ແຍກລະຫວ່າງການຕອບຄຳຖາມແບບປົກກະຕິ ແລະ ການສື່ສານທີ່ມະນຸດຈຳເປັນຕ້ອງມີສ່ວນຮ່ວມນັ້ນ ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້.

ໃນບໍລິສັດທີ່ພະນັກງານຮັບຜິດຊອບການສະໝັກງານຍັງໃຊ້ Excel ຫຼືອີເມວໃນການຈັດການຜູ້ສະໝັກຢູ່ນັ້ນ, ການກວດສອບຄວາມຄືບໜ້າຂອງຜູ້ສະໝັກແຕ່ລະຄົນ ແລະ ການກົງກັນຂອງເອກະສານຕ້ອງເຮັດດ້ວຍມື, ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ມີການລືມຕອບຮັບ ຫຼື ການຕິດຕໍ່ຊັກຊ້າໄດ້ງ່າຍ. ບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ສື່ໂຄສະນາຮັບສະໝັກງານ 3, 4 ຊ່ອງທາງພ້ອມກັນ, ຮູບແບບຂໍ້ມູນຈະແຕກຕ່າງກັນຕາມແຕ່ລະຊ່ອງທາງການສະໝັກ, ພຽງແຕ່ການລວມຂໍ້ມູນໃຫ້ເປັນລະບົບດຽວກໍ່ກິນເວລາຂອງພະນັກງານໄປຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໃນຊ່ວງທີ່ມີການສະໝັກເຂ

ການນຳໃຊ້ AI ໃນວຽກງານຊັບພະຍາກອນມະນຸດ ສາມາດແບ່ງອອກໄດ້ເປັນ 3 ຂົງເຂດຄື: ການຮັບສະໝັກພະນັກງານ, ວຽກງານບໍລິຫານງານບຸກຄະລາກອນ ແລະ ການຮັກສາພະນັກງານ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທັງ 3 ຂົງເຂດນີ້ມີຄວາມສຳຄັນບໍ່ເທົ່າກັນ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ຂົງເຂດທີ່ໃຫ້ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) ໄດ້ດີທີ່ສຸດຄືການຮັບສະໝັກພະນັກງານໃນສ່ວນຂອງການຕອບໂຕ້ຜູ້ສະໝັກ, ເຊິ່ງບໍລິສັດທີ່ມີຈຳນວນຜູ້ສະໝັກຫຼາຍຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂຶ້ນ. ສ່ວນວຽກງານບໍລິຫານງານບຸກຄະລາກອນນັ້ນ ຈະເນັ້ນໄປທີ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຕອບຄຳຖາມ, ເຊິ່ງຫາກມີການຈັດຕັ້ງ FAQ ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໃນລະດັບໜຶ່ງ ກໍຈະມີຕົ້ນທຶນເພີ່ມເຕີມທີ່ຕໍ່າ. ສຳລັບການຄາດຄະເນການລາອອກໃນຂົງເຂດການຮັກສາພະນັກງານນັ້ນ ຍັງມີບາງສ່ວນທີ່ຕ້ອງພັດທະນາໃນດ້ານຄວາມແມ່ນຍຳ, ສະນັ້ນ ການນຳໃຊ້ເປັນດັດຊະນີຊ່ວຍເສີມຈຶ່ງເປັນທາງເລືອກທີ່ເໝາະສົມກວ່າ. ການຈະເລີ່ມຕົ້ນຈາກຈຸດໃດນັ້ນ ແມ່ນຂຶ້ນຢູ່ກັບປະລິມານການຮັບສະໝັກຂອງບໍລິສັດ ແລະ ຄວາມຮຸນແຮງຂອງບັນຫາການລາອອກ, ແຕ່ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກການຫຼຸດຜ່ອນພາລະວຽກງານປະຈຳ ແລະ ຂະຫຍາຍໄປສູ່ຂົງເຂດອື່ນໂດຍເບິ່ງຈາກຜົນລັອບທີ່ໄດ້ຮັບນັ້ນ ຖືເປັນວິທີການດຳເນີນງານທີ່ເໝາະສົມໃນທາງປະຕິບັດ.

ໃນວຽກງານການຮັບສະໝັກພະນັກງານ, ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline 3 ຢ່າງທີ່ການນຳໃຊ້ Generative AI ຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດປະສິດທິຜົນສູງສຸດ ຄື: ການສ້າງປະກາດຮັບສະໝັກງານ, ການຄັດກອງຜູ້ສະໝັກ ແລະ ການນັດໝາຍສຳພາດ. ໃນການສ້າງປະກາດຮັບສະໝັກງານ, ພຽງແຕ່ປ້ອນຂໍ້ມູນລາຍລະອຽດວຽກ ແລະ ເງື່ອນໄຂທີ່ຈຳເປັນ ກໍສາມາດສ້າງຮ່າງປະກາດທັງພາສາໄທ ແລະ ພາສາອັງກິດໄດ້ໃນເວລາອັນສັ້ນ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບສາມາດສຸມໃສ່ການປັບປ່ຽນສຳນວນພາສາໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່. ໂດຍສະເພາະໃນວຽກງານພາກການຜະລິດ ຫຼື ວຽກງານດ້ານ IT ທີ່ມີມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ທາງເຕັກນິກຫຼາຍ, ວຽກງານການກວດສອບຄວາມໝາຍຂອງຄຳແປພາສາໄທແຕ່ລະຈຸດແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ, ແຕ່ການນຳໃຊ້ຮ່າງທີ່ AI ສ້າງຂຶ້ນມາເປັນພື້ນຖານໃນການແກ້ໄຂນັ້ນ ຈະຊ່ວຍປະຢັດເວລາໄດ້ຫຼາຍກວ່າການແປຈາກໜ້າກະດາດເປົ່າຢ່າງມະຫາສານ.

ໃນການຄັດກອງຜູ້ສະໝັກ, AI ຈະເຮັດໜ້າທີ່ຕັດສິນຂັ້ນຕົ້ນກ່ຽວກັບຄວາມສອດຄ່ອງລະຫວ່າງຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້ (Resume) ກັບລາຍລະອຽດວຽກ (Job Description) ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຂັ້ນຕອນໃນການຄັດເລືອກເອກະສານ. ການນຳໃຊ້ລະບົບທີ່ຕັດສິນໂດຍອັດຕະໂນມັດພຽງແຕ່ຄະແນນດ້ານການສຶກສາ ຫຼື ຈຳນວນປີຂອງປະສົບການອາດເບິ່ງຄືວ່າມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, ການທີ່ມະນຸດກັບມາພິຈາລະນາຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຄະແນນຕໍ່າແຕ່ມີຄວາມເໝາະສົມກັບວຽກສູງນັ້ນ ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບການຮັບສະໝັກຫຼຸດລົງ. ໃນຕະຫຼາດແຮງງານຂອງໄທ, ມີຫຼາຍກໍລະນີທີ່ປະສົບການການເຮັດວຽກຕົວຈິງ ແລະ ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນບໍ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ຈາກເອກະສານພຽງຢ່າງດຽວ, ບາງຄັ້ງປະສົບການໜ້າວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ໃນຊ່ອງວຸດທິການສຶກສາ ຫຼື ຄວາມສາມາດໃນການໃຊ້ຫຼາຍພາສາກໍສະແດງເຖິງຄວາມເໝາະສົມກັບວຽກໄດ້ໂດຍກົງ. ດັ່ງນັ້ນ, ການຕັດສິນຂັ້ນຕົ້ນໂດຍ AI ຈຶ່ງຄວນວາງຕຳແໜ່ງໃຫ້ເປັນ "ຕົວຊ່ວຍໃນການຊີ້ເປົ້າຜູ້ສະໝັກທີ່ຄວນພິຈາລະນາກ່ອນ" ບໍ່ແມ່ນກົນໄກໃນການຄັດອອກ. ບໍລິສັດທີ່ມີກົດລະບຽບໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການຄັດເລືອກເອກະສານຕ້ອງກວດສອບຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຄະແນນຄາບກ່ຽວດ້ວຍຕົນເອງ ໂດຍບໍ່ເຊື່ອຄະແນນຂອງ AI ພຽງຢ່າງດຽວນັ້ນ ໄດ້ມີສຽງຕອບຮັບວ່າຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາການຮັບສະໝັກຄົນທີ່ບໍ່ເໝາະສົມກັບວຽກ (Mismatch) ໄດ້.

ໃນການນັດໝາຍສຳພາດ, AI Chatbot ຈະຮັບໜ້າທີ່ໃນການປະສານງານວັນເວລາລະຫວ່າງຜູ້ສະໝັກ ແລະ ຜູ້ສຳພາດ ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພາລະໃນການຈັດການດ້ານພາສາ ແລະ ເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ເຊິ່ງມັກຈະເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆໃນບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການສື່ສານທີ່ສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ການຕັດສິນໃຈຂອງຜູ້ສະໝັກ ເຊັ່ນ: ການແຈ້ງຜົນສຳພາດ ຫຼື ການຕໍ່ລອງເງື່ອນໄຂຕ່າງໆ, ຄວນດຳເນີນການໂດຍມີມະນຸດເປັນຜູ້ກວດສອບຂັ້ນສຸດທ້າຍຈຶ່ງຈະມີຄວາມປອດໄພກວ່າ.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍໃນການສອບຖາມເຈົ້າໜ້າທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນ ແມ່ນບັນຫາທີ່ເປັນຮູບແບບຕາຍຕົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເວລາເຂົ້າ-ອອກງານ, ການລາພັກ ແລະ ເງິນເດືອນ. ຄຳຖາມປະເພດຈຳນວນວັນລາພັກທີ່ຍັງເຫຼືອ, ວັນກຳນົດການຄິດໄລ່ເງິນເດືອນ, ວິທີການຍື່ນຄຳຮ້ອງເມື່ອມາສາຍ ຫຼື ຂາດງານ ແມ່ນມີເນື້ອຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນທຸກຄັ້ງ ເຊິ່ງເໝາະສົມທີ່ຈະໃຫ້ AI Chatbot ເປັນຜູ້ຕອບຮັບໃນເບື້ອງຕົ້ນ.

ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງແຮງງານຂອງໄທ ໄດ້ກຳນົດໃຫ້ມີວັນລາພັກປະຈຳປີຢ່າງໜ້ອຍ 6 ວັນ ຫຼັງຈາກເຮັດວຽກຕິດຕໍ່ກັນຄົບ 1 ປີ. ສຳລັບການລາພັກເກີດລູກກໍໄດ້ມີການຂະຫຍາຍຈາກ 98 ວັນ ເປັນ 120 ວັນ ຕາມກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງແຮງງານ (ສະບັບທີ 9) B.E. 2568 ເຊິ່ງມີຜົນບັງຄັບໃຊ້ໃນວັນທີ 7 ທັນວາ 2025 ໂດຍໄດ້ເພີ່ມຂໍ້ກຳນົດໃຫ້ຜູ້ຈ້າງງານຕ້ອງຈ່າຍຄ່າຈ້າງໃນລະຫວ່າງການລາພັກເກີດລູກສູງສຸດເຖິງ 60 ວັນ. ພາຍຫຼັງການປ່ຽນແປງລະບຽບການດັ່ງກ່າວ, ມັກຈະມີການສອບຖາມຈາກພະນັກງານເຂົ້າມາຢ່າງໜາແໜ້ນໃນໄລຍະໜຶ່ງ, ຖ້າຫາກມີການອັບເດດລະບຽບພາຍໃນຫຼ້າສຸດໃຫ້ກັບ AI Chatbot ກໍຈະຊ່ວຍຫຼຸດພາລະຂອງເຈົ້າໜ້າທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນທີ່ຕ້ອງຄອຍອະທິບາຍເລື່ອງດຽວກັນຊ້ຳໆໄດ້.

ໃນດ້ານການດຳເນີນງານ, ສິ່ງທີ່ຕ້ອງລະມັດລະວັງເປັນພິເສດຄືການຈັດການກັບຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ ເຊັ່ນ: ຈຳນວນເງິນເດືອນ ແລະ ຈຳນວນວັນລາພັກທີ່ຍັງເຫຼືອ. ຕ້ອງມີການອອກແບບໃຫ້ຂອບເຂດການສ້າງຄຳຕອບຈຳກັດຢູ່ທີ່ຂໍ້ມູນຂອງພະນັກງານແຕ່ລະຄົນ ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນຂອງພະນັກງານຄົນອື່ນປົນກັນ. ການໃຫ້ AI ຕອບນັ້ນຄວນເປັນພຽງການແນະນຳໃນເບື້ອງຕົ້ນເທົ່ານັ້ນ, ສ່ວນເນື້ອຫາທີ່ຕ້ອງໃຊ້ການຕັດສິນໃຈ ເຊັ່ນ: ຄວາມຜິດພາດໃນການຄິດໄລ່ເງິນເດືອນ ຫຼື ການຍື່ນລາພັກແບບພິເສດ ຄວນສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ເຈົ້າໜ້າທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນເປັນຜູ້ຈັດການຕໍ່ ເຊິ່ງເປັນວິທີການທີ່ເໝາະສົມໃນທາງປະຕິບັດ. ການເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ກັບລະບົບເວລາເຂົ້າ-ອອກງານ ຫຼື ລະບົບເງິນເດືອນ ແມ່ນສິ່ງທີ່ຄວນພິຈາລະນາເປັນບາດກ້າວຕໍ່ໄປເພື່ອຍົກລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບ.

ໃນການສະໜັບສະໜູນການຮັກສາພະນັກງານ, ໄດ້ມີການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າມາວິເຄາະຂໍ້ມູນການເຂົ້າ-ອອກວຽກ, ຄຳຕອບຈາກແບບສຳຫຼວດ ແລະ ບັນທຶກການເຮັດ 1on1 ເພື່ອຈັບສັນຍານການລາອອກໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນ. ການນຳເອົາຂໍ້ມູນການເຂົ້າ-ອອກວຽກທີ່ບໍ່ປົກກະຕິ, ອັດຕາການໃຊ້ວັນລາພັກທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງກະທັນຫັນ, ແລະ ແນວໂນ້ມຄຳຕອບທາງລົບໃນແບບສຳຫຼວດພາຍໃນມາປະສົມປະສານກັນນັ້ນ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດເຫັນພາບລວມຂອງກຸ່ມພະນັກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງໃນການລາອອກສູງຂຶ້ນ.

ຄຸນຄ່າຂອງ AI ທີ່ໃຊ້ຄາດຄະເນການລາອອກນັ້ນ ບໍ່ແມ່ນການໃຫ້ຄະແນນລາຍບຸກຄົນແບບຕັດສິນຂາດ, ແຕ່ແມ່ນການຈັບແນວໂນ້ມໃນລະດັບທີມ ຫຼື ພະແນກ ເພື່ອໃຫ້ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນສາມາດກຳນົດເປົ້າໝາຍຜູ້ທີ່ຄວນໄດ້ຮັບການສຳພາດກ່ອນ. ຖ້າພົບວ່າການລາອອກກະຈຸກຕົວຢູ່ໃນພະແນກທີ່ມີພະນັກງານອາຍຸງານ 1-3 ປີ, ກໍສາມາດນຳໄປສູ່ມາດຕະການເຊັ່ນ: ການເພີ່ມຄວາມຖີ່ຂອງການສຳພາດ Onboarding ສຳລັບກຸ່ມດັ່ງກ່າວ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໃນກໍລະນີທີ່ຄວາມສ່ຽງການລາອອກສູງຂຶ້ນໃນກຸ່ມພະນັກງານທີ່ເຮັດວຽກມາຫຼາຍກວ່າ 5 ປີ, ສາເຫດມັກຈະມາຈາກຄວາມຢຸດສະງັກໃນບົດບາດໜ້າທີ່ ຫຼື ຄວາມບໍ່ຊັດເຈນຂອງເສັ້ນທາງອາຊີບ ຫຼາຍກວ່າເລື່ອງຄ່າຕອບແທນ, ເຊິ່ງເນື້ອໃນທີ່ຄວນສອບຖາມໃນການສຳພາດກໍຈະປ່ຽນໄປຢ່າງສິ້ນເຊິງ. ຖ້າເບິ່ງພຽງແຕ່ຄະແນນແລ້ວປະຕິບັດແບບດຽວກັນໝົດ, ກໍຈະເຮັດໃຫ້ມອງຂ້າມຄວາມແຕກຕ່າງຂອງແຕ່ລະກຸ່ມເຫຼົ່ານີ້ໄປ.

ການວິເຄາະ Engagement ຕ້ອງມີການພິຈາລະນາເຖິງ PDPA ເປັນພື້ນຖານ ເນື່ອງຈາກຕ້ອງຈັດການກັບຂໍ້ມູນການເຮັດວຽກ ແລະ ຄຳຕອບທາງດ້ານຈິດໃຈຂອງພະນັກງານ. ຈຳເປັນຕ້ອງມີການອະທິບາຍຈຸດປະສົງຂອງການວິເຄາະ ແລະ ຂອບເຂດການນຳໃຊ້ໃຫ້ພະນັກງານຮັບຊາບ, ພ້ອມທັງດຳເນີນຂັ້ນຕອນການຂໍຄວາມຍິນຍອມ ຫຼື ແຈ້ງໃຫ້ຊາບກ່ອນນຳໄປໃຊ້ງານ.

ເນື່ອງຈາກໂມເດວການຄາດຄະເນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃນອະດີດ, ຈຶ່ງຍາກທີ່ຈະຕິດຕາມການປ່ຽນແປງຂອງລະບົບໃໝ່ ຫຼື ການປ່ຽນແປງຂອງສະພາບແວດລ້ອມທາງທຸລະກິດຢ່າງກະທັນຫັນໄດ້. ການດຳເນີນງານໂດຍທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນຕ້ອງມີການທົບທວນຄວາມແມ່ນຍຳຂອງໂມເດວຢ່າງສະໝ່ຳສະເໝີ ແລະ ກວດສອບວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນມີຄວາມຄາດເຄື່ອນຈາກຄວາມຮູ້ສຶກຕົວຈິງໃນໜ້າວຽກຫຼືບໍ່ ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້.

ສິ່ງທຳອິດທີ່ຕ້ອງປະເຊີນເມື່ອມີການນຳໃຊ້ AI ດ້ານບຸກຄະລາກອນ ຄືເລື່ອງຂອງ "ເສັ້ນທີ່ຕ້ອງຮັກສາໄວ້" ເຊິ່ງຢູ່ກ່ອນຄວາມສະດວກສະບາຍ. ການຈັດການຂໍ້ມູນຜູ້ສະໝັກ ແລະ ພະນັກງານນັ້ນກ່ຽວຂ້ອງກັບກົດລະບຽບ PDPA, ແລະ ການຈະມອບໝາຍໃຫ້ AI ຕັດສິນໃຈເລື່ອງການຮັບເຂົ້າເຮັດວຽກ ຫຼື ການປະເມີນຜົນຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດນັ້ນ ຖ້າບໍ່ກຳນົດຂອບເຂດຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງມະນຸດໃຫ້ຊັດເຈນ ກໍຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຂີດເສັ້ນແບ່ງໃນພາຍຫຼັງ. ຖ້າສາມາດຄວບຄຸມສອງຈຸດນີ້ໄດ້, ການພິຈາລະນາຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ກໍຈະບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຍາກເກີນໄປ.

ປະຫວັດຫຍໍ້ຂອງຜູ້ສະໝັກ, ບັນທຶກການສຳພາດ, ລວມເຖິງຂໍ້ມູນການເຂົ້າ-ອອກວຽກ ແລະ ເງິນເດືອນຂອງພະນັກງານ ຖືເປັນຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນທີ່ກຳນົດໄວ້ໃນກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຂອງປະເທດໄທ (PDPA). ກົດໝາຍດັ່ງກ່າວໄດ້ປະກາດໃຊ້ໃນປີ 2019 ແລະ ມີຜົນບັງຄັບໃຊ້ຢ່າງເຕັມຮູບແບບໃນເດືອນມິຖຸນາ 2022. ເມື່ອນຳເອົາ AI ດ້ານບຸກຄະລາກອນມາໃຊ້, ຫຼັກການພື້ນຖານຄືຕ້ອງແຈ້ງຈຸດປະສົງໃນການເກັບກຳຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ສະໝັກໃຫ້ຊັດເຈນລ່ວງໜ້າ ແລະ ຫຼີກເວັ້ນການນຳໄປໃຊ້ໃນທາງອື່ນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ໃນກໍລະນີທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອກັ່ນຕອງປະຫວັດຫຍໍ້, ຕ້ອງແຈ້ງໃຫ້ຜູ້ສະໝັກຊາບລ່ວງໜ້າວ່າຈະມີການປະເມີນຂັ້ນຕົ້ນໂດຍ AI, ລວມເຖິງໄລຍະເວລາໃນການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ ແລະ ຂອບເຂດການນຳໃຊ້. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນການເຂົ້າ-ອອກວຽກ ແລະ ການປະເມີນຜົນຂອງພະນັກງານມາວິເຄາະ ເພື່ອຄາດການການລາອອກ, ຄວນຫຼີກເວັ້ນການນຳຂໍ້ມູນໄປໃຊ້ໃນຈຸດປະສົງທີ່ເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນບໍ່ໄດ້ຄາດຄິດໄວ້.

ໃນກໍລະນີທີ່ໃຊ້ບໍລິການ AI ແບບ Cloud, ຂໍ້ມູນອາດຈະຖືກປະມວນຜົນຢູ່ໃນເຊີບເວີຕ່າງປະເທດ. ເນື່ອງຈາກ PDPA ມີຂໍ້ກຳນົດກ່ຽວກັບການໂອນຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນໄປຕ່າງປະເທດ ໂດຍຕ້ອງກວດສອບວ່າປາຍທາງມີມາດຕະຖານການປົກປ້ອງທີ່ພຽງພໍ, ດັ່ງນັ້ນກ່ອນການນຳມາໃຊ້ງານ ຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງກວດສອບພື້ນທີ່ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ AI ແລະ ລະບົບການຄຸ້ມຄອງຂອງຜູ້ຮັບຈ້າງຊ່ວງ.

ການກຳນົດໃຫ້ຊັດເຈນວ່າໃຜໃນອົງກອນຈະເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບໃນການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ກໍເປັນສິ່ງສຳຄັນໃນທາງປະຕິບັດ. ຫາກທ່ານຕ້ອງການກວດສອບຢ່າງເປັນລະບົບເພື່ອໃຫ້ສາມາດດຳເນີນການທັງການປະຕິບັດຕາມ PDPA ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ໄປພ້ອມກັນໄດ້, ທ່ານສາມາດອ້າງອີງໄດ້ຈາກ ລາຍການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍ (Compliance Checklist) ເພື່ອໃຫ້ PDPA ຂອງໄທ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ໄປພ້ອມກັນໄດ້.

ການຮັບສະໝັກງານ ແລະ ການປະເມີນຜົນງານແມ່ນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຊີວິດຂອງຜູ້ສະໝັກ ແລະ ພະນັກງານ ເຊິ່ງເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ສາມາດກັບຄືນມາແກ້ໄຂໄດ້. ການກວດສອບເອກະສານ ຫຼື ການຄາດຄະເນການລາອອກໂດຍໃຊ້ AI ເປັນພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຕັດສິນໃຈຂັ້ນຕົ້ນເທົ່ານັ້ນ, ດັ່ງນັ້ນ ຈຶ່ງຄວນຮັກສາລະບົບທີ່ໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍໃນການຮັບສະໝັກ ຫຼື ການປະເມີນຜົນ.

ໃນມຸມມອງຂອງ HITL (Human-in-the-Loop), ການກັ່ນຕອງຂັ້ນຕົ້ນໃນການຮັບມືກັບຜູ້ສະໝັກແມ່ນໃຫ້ລະບົບປະມວນຜົນແບບ In the Loop, ສ່ວນການປະເມີນການສຳພາດ ແລະ ການຕັດສິນໃຈຮັບ ຫຼື ບໍ່ຮັບນັ້ນ ຄວນໃຊ້ການດຳເນີນງານແບບ On the Loop ທີ່ມະນຸດເປັນຜູ້ກວດສອບ ແລະ ຕັດສິນໃຈໃນແຕ່ລະຄັ້ງ. ຖ້າຫາກນຳໃຊ້ຄະແນນ ຫຼື ລຳດັບທີ່ AI ສະເໜີມາໃນການຕັດສິນໃຈຮັບສະໝັກໂດຍກົງ, ອາດເຮັດໃຫ້ເກີດການຕັດສິນໃຈທີ່ລຳອຽງຕໍ່ຄຸນລັກສະນະຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ລະດັບການສຶກສາ, ເພດ, ຫຼື ອາຍຸ ໄດ້.

ໃນທາງປະຕິບັດ, ການດຳເນີນງານທີ່ເໝາະສົມຄືການນຳສະເໜີຜົນການປະເມີນຂອງ AI ພ້ອມກັບເຫດຜົນວ່າ "ເປັນຫຍັງຈຶ່ງຕັດສິນໃຈແບບນັ້ນ" ໃຫ້ແກ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນ, ຈາກນັ້ນໃຫ້ພະນັກງານທີ່ຮັບຜິດຊອບເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍໂດຍພິຈາລະນາຈາກເນື້ອໃນການສຳພາດ ແລະ ຂໍ້ມູນໜ້າວຽກຕົວຈິງ. ໂດຍສະເພາະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບສູງຕໍ່ພະນັກງານ ເຊັ່ນ: ການເລີກຈ້າງ, ການຫຼຸດຕຳແໜ່ງ, ຫຼື ການຫຼຸດຄະແນນປະເມີນຜົນນັ້ນ ບໍ່ຄວນເຊື່ອຖືຂໍ້ສະເໜີຂອງ AI ພຽງຢ່າງດຽວ, ແຕ່ຄວນຜ່ານການທົບທວນຈາກຫຼາຍຄົນ. ທັງໃນດ້ານກົດໝາຍແຮງງານ ແລະ ມຸມມອງຂອງ PDPA, ການຮັກສາຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງມະນຸດໄວ້ໃນຂະບວນການຕັດສິນໃຈ ຈະຊ່ວຍຫຼີກລ່ຽງບັນຫາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນໃນພາຍຫຼັງໄດ້.

ການນຳໃຊ້ AI ດ້ານບຸກຄະລາກອນຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກການຄັດເລືອກວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຜ່ານການອັດຕະໂນມັດການຕອບໂຕ້ຜູ້ສະໝັກງານ, ແລະ ຂະຫຍາຍໄປສູ່ການຕອບຄຳຖາມພາຍໃນອົງກອນຢ່າງເປັນຂັ້ນຕອນ ເພື່ອໃຫ້ເກີດຄວາມຍືນຍົງ. ການບໍ່ຂະຫຍາຍໄປສູ່ທຸກວຽກງານໃນຄັ້ງດຽວ ແຕ່ດຳເນີນການຕາມ 3 ຂັ້ນຕອນພ້ອມກັບການວັດຜົນໄປນຳນັ້ນ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດສ້າງຜົນສຳເລັດໄດ້ຢ່າງໝັ້ນຄົງ ໃນຂະນະທີ່ຍັງຫຼຸດຜ່ອນພາລະຂອງໜ້າວຽກຕົວຈິງໄດ້.

ບາດກ້າວທຳອິດຂອງການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນວຽກງານບຸກຄະລາກອນ ຄືການສຳຫຼວດວຽກງານທີ່ມີຢູ່. ຈາກວຽກງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍຕັ້ງແຕ່ການຮັບສະໝັກພະນັກງານ, ວຽກງານບໍລິຫານບຸກຄົນ ຈົນເຖິງການສະໜັບສະໜູນໃຫ້ພະນັກງານເຮັດວຽກຢູ່ກັບອົງກອນໄດ້ດົນນານ, ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຄວນເລືອກວຽກທີ່ "ມີຄວາມຖີ່ສູງ ແລະ ມີຂອບເຂດການຕັດສິນໃຈໜ້ອຍ" ອອກມາກ່ອນ.

ວຽກງານທີ່ມັກຈະຖືກນຳມາພິຈາລະນາໃນພາກປະຕິບັດງານ ຄືການກວດສອບເອກະສານຜູ້ສະໝັກໃນຮອບທຳອິດ, ການຕອບຄຳຖາມກ່ຽວກັບເວລາເຂົ້າ-ອອກວຽກ ແລະ ການລາພັກ, ລວມເຖິງການລວມຂໍ້ມູນເວລາເຮັດວຽກກ່ອນການຄິດໄລ່ເງິນເດືອນ. ວຽກເຫຼົ່ານີ້ເກີດຂຶ້ນທຸກເດືອນ ຫຼື ທຸກອາທິດ ແລະ ມີທ່າອ່ຽງທີ່ຈະເນັ້ນການປະມວນຜົນຕາມກົດລະບຽບຫຼາຍກວ່າການໃຊ້ດຸນພິນິດຂອງພະນັກງານ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວຽກທີ່ຕ້ອງໃຊ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນໂດຍອີງໃສ່ສະຖານະການຂອງບຸກຄົນ ເຊັ່ນ: ການປະເມີນຜົນການສຳພາດຮອບສຸດທ້າຍ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບການລົງໂທດທາງວິໄນ, ຄວນຫຼີກເວັ້ນການນຳມາເປັນເປົ້າໝາຍໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນຈະປອດໄພກວ່າ.

ໃນການຄັດເລືອກວຽກງານ, ການຈັດລະບຽບໂດຍໃຊ້ປະລິມານວຽກ ແລະ ລະດັບຄວາມເປັນແບບແຜນເປັນແກນຫຼັກ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຕັດສິນໃຈໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຄຳຖາມຈາກຜູ້ສະໝັກທີ່ວ່າ "ຜົນການຄັດເລືອກຈະອອກເມື່ອໃດ" ເປັນວຽກທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງ ແລະ ເນື້ອໃນການຕອບສາມາດເຮັດເປັນຮູບແບບໄດ້ງ່າຍ ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນໃນລະດັບສູງ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວຽກງານທີ່ຕ້ອງຄຳນຶງເຖິງຄວາມຮູ້ສຶກ ແລະ ສະຖານະການຂອງພະນັກງານ ເຊັ່ນ: ການສຳພາດພະນັກງານທີ່ລາອອກ ຫຼື ການໃຫ້ຄຳຕິຊົມການປະເມີນຜົນ, ບໍ່ເໝາະສົມທີ່ຈະມອບໝາຍໃຫ້ AI ເປັນຜູ້ຈັດການ.

ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກຈຸດນ້ອຍໆ, ວັດແທກຜົນລັດ ແລະ ຄ່ອຍໆຂະຫຍາຍຂອບເຂດວຽກງານອອກໄປເທື່ອລະຂັ້ນ ແມ່ນວິທີການທີ່ນຳໄປສູ່ການນຳໃຊ້ AI ຢ່າງເໝາະສົມໃນວຽກງານບຸກຄະລາກອນທີ່ປະເທດໄທ.

ໃນຂັ້ນຕອນທຳອິດຂອງການຮັບມືກັບຜູ້ສະໝັກ, AI Chatbot ຈະຮັບໜ້າທີ່ໃນການຮັບໃບສະໝັກ, ຈັດຕາຕະລາງນັດໝາຍ ແລະ ຕອບຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ ເພື່ອໃຫ້ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນສາມາດໃຊ້ເວລາໄປກັບການສຳພາດໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຢູ່ໃນຊ່ວງເວລາທີ່ມີການສະໝັກເຂົ້າມາເປັນຈຳນວນຫຼາຍ, ການສາມາດຮອງຮັບການບໍລິການຂັ້ນຕົ້ນໄດ້ຕະຫຼອດ 24 ຊົ່ວໂມງ ກໍຖືເປັນຂໍ້ດີໃນທາງປະຕິບັດ.

ໃນການກວດສອບເອກະສານ, ຈະມີການນຳໃຊ້ Multilingual NLP ເພື່ອນຳເອົາເນື້ອໃນທີ່ລະບຸໄວ້ໃນຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້ (Resume) ແລະ ຈົດໝາຍສະໝັກງານ (Cover Letter) ມາປຽບທຽບກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຕຳແໜ່ງງານ ເພື່ອຄັດເລືອກຜູ້ສະໝັກທີ່ມີທັກສະທີ່ຈຳເປັນ ແລະ ມີປະສົບການຕາມຈຳນວນປີທີ່ກຳນົດໄວ້. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນໃນຈຸດນີ້ຄື ກົດລະບຽບການດຳເນີນງານທີ່ວ່າ AI ເຮັດໜ້າທີ່ພຽງແຕ່ "ຊ່ວຍໃນການຄັດກອງ" ເທົ່ານັ້ນ ແລະ ບໍ່ໄດ້ເປັນຜູ້ຕັດສິນຜົນການຮັບສະໝັກ.

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ໃນການຮັບສະໝັກພະນັກງານຮ້ານ ຫຼື ພະນັກງານສາຍການຜະລິດທີ່ມີຜູ້ສະໝັກຈຳນວນຫຼາຍ, ການບໍ່ຕັດຜູ້ສະໝັກທີ່ບໍ່ຜ່ານມາດຕະຖານອອກໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແຕ່ປ່ຽນເປັນການນຳສະເໜີຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຄວາມສຳຄັນສູງໃຫ້ແກ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນແທນນັ້ນ ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຄວາມສ່ຽງໃນການຕົກຫຼົ່ນຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຄຸນນະພາບໄດ້. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສຳລັບການຮັບສະໝັກຕຳແໜ່ງບໍລິຫານ ຫຼື ຕຳແໜ່ງຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ການຫຼຸດນ້ຳໜັກຂອງການປະເມີນຂັ້ນຕົ້ນໂດຍ AI ລົງ ແລະ ໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງຜູ້ສຳພາດເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຈະເໝາະສົມກວ່າ.

ໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນຂອງການນຳໃຊ້, ການອອກແບບໃຫ້ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນສາມາດກວດສອບເຫດຜົນຂອງຄະແນນໄດ້ ແລະ ໃນກໍລະນີທີ່ພົບເຫັນເຫດຜົນການຄັດອອກທີ່ບໍ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ນັ້ນ ໃຫ້ມີການທົບທວນມາດຕະຖານຄືນໃໝ່ ເຊິ່ງຈະເປັນການຊ່ວຍປ້ອງກັນບັນຫາອະຄະຕິ (Bias) ທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໃນພາຍຫຼັງໄດ້.

ເມື່ອການຕອບຮັບຜູ້ສະໝັກວຽກມີຄວາມໝັ້ນຄົງແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການຂະຫຍາຍຂອບເຂດໄປສູ່ການສອບຖາມພາຍໃນຈາກພະນັກງານທີ່ມີຢູ່. ຄຳຖາມທີ່ພະນັກງານຝ່າຍບຸກຄະລາກອນໄດ້ຮັບເປັນປະຈຳ ເຊັ່ນ: ການລົງເວລາເຮັດວຽກ, ຈຳນວນວັນພັກທີ່ເຫຼືອ, ກົດລະບຽບການຄິດໄລ່ເງິນເດືອນ, ແລະ ການກວດສອບລະບົບວັນພັກຕາມກົດໝາຍຄຸ້ມຄອງແຮງງານ ແມ່ນສາມາດເຮັດເປັນຮູບແບບ (Pattern) ໄດ້ງ່າຍ ເຊິ່ງເໝາະສົມກັບການໃຊ້ AI Chatbot ເພື່ອຕອບໂຕ້ໃນຂັ້ນຕົ້ນ.

ເຊື່ອວ່າພະນັກງານຫຼາຍຄົນຄົງຈະພົບກັບສະຖານະການທີ່ວ່າ "ຕ້ອງຕອບຄຳຖາມເດີມໆທຸກໆເດືອນເປັນເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງ". ການສອບຖາມກ່ຽວກັບເງື່ອນໄຂການໃຫ້ວັນພັກຮ້ອນ ຫຼື ການລາຄອດບຸດ ແມ່ນມີຄວາມຖີ່ສູງ ໃນຂະນະທີ່ເນື້ອຫາກໍມີຄວາມຄົງທີ່ຕາມລະບຽບການ, ດັ່ງນັ້ນ ການໃຫ້ AI ເປັນຜູ້ຕອບໃນຂັ້ນຕົ້ນ ແລະ ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ພະນັກງານຝ່າຍບຸກຄະລາກອນສະເພາະກໍລະນີທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນ ຫຼື ມີເງື່ອນໄຂສ່ວນຕົວເຂົ້າມາກ່ຽວຂ້ອງ ຈຶ່ງເປັນການດຳເນີນງານທີ່ເໝາະສົມ.

ຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້ແລ້ວ ຄວນວັດຜົນດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດແທນການໃຊ້ຄວາມຮູ້ສຶກ. ການຕິດຕາມອັດຕາການຫຼຸດລົງຂອງຈຳນວນການຕອບໂຕ້, ອັດຕາການແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ໃນຂັ້ນຕົ້ນ, ອັດຕາການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ພະນັກງານຮັບຜິດຊອບ, ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມເພິ່ງພໍໃຈຂອງພະນັກງານເປັນລາຍເດືອນ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດຕັດສິນໄດ້ວ່າການນຳໃຊ້ AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພາລະໄດ້ແທ້ຈິງຫຼືບໍ່. ຖ້າເຫັນຜົນໄດ້ບໍ່ຊັດເຈນ ຄວນພິຈາລະນາທົບທວນຄືນກ່ຽວກັບຄວາມຄົບຖ້ວນຂອງຄຳຖາມທີ່ຄາດໄວ້ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕອບໂຕ້ທັງພາສາໄທ ແລະ ພາສາອັງກິດ. ກ່ອນຈະຂະຫຍາຍຂອບເຂດ, ການເລີ່ມວັດຜົນຈາກຈຸດນ້ອຍໆ ແລະ ໃຊ້ຕົວເລກໃນການຕັດສິນໃຈລົງທຶນຄັ້ງຕໍ່ໄປ ຄືທາງລັດທີ່ຈະນຳໄປສູ່ຄວາມສຳເລັດໃນການນຳໃຊ້ຢ່າງຍືນຍົງ.

AI ຄາດການການລາອອກແມ່ນວິທີການໜຶ່ງໃນການກວດສອບພະນັກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຈະລາອອກລ່ວງໜ້າ, ແຕ່ຄວາມແມ່ນຍຳນັ້ນມີຂີດຈຳກັດ ແລະ ຜົນສຳເລັດຈະຂຶ້ນຢູ່ກັບວິທີການນຳໃຊ້. ພວກເຮົາຈະມາຈັດລະບຽບວ່າຄວນໃຊ້ຂໍ້ມູນໃດ ແລະ ຈະນຳຜົນການຄາດການໄປນຳໃຊ້ໃນໜ້າວຽກຕົວຈິງແນວໃດ.

ຄະແນນຈາກ AI ຄາດການການລາອອກແມ່ນຄ້າຍຄືກັບຜົນການກວດສຸຂະພາບ. ຕົວເລກທີ່ສູງບໍ່ໄດ້ເປັນບັນຫາໃນຕົວມັນເອງ, ແຕ່ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ແມ່ນການໃຊ້ເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນໃນການທົບທວນຮູບແບບການດຳເນີນຊີວິດ. ຄວນຫຼີກເວັ້ນການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວໃນທາງທີ່ຫົວໜ້າຈະຫຼຸດຄະແນນປະເມີນຜົນພະນັກງານຢ່າງກະທັນຫັນ ຫຼື ນຳລາຍຊື່ໄປສະເໜີຕໍ່ພະແນກບໍລິຫານເພື່ອຍົກຍ້າຍພະນັກງານທີ່ຖືກຕັດສິນວ່າສ່ຽງຕໍ່ການລາອອກສູງ.

ໃນພາກປະຕິບັດຕົວຈິງ, ພົບເຫັນຫຼາຍກໍລະນີທີ່ມີການນຳໃຊ້ຜົນການຄາດການໄປເປັນເຄື່ອງມືໃນການປະເມີນຜົນງານ ຫຼື ເປັນເຄື່ອງມືໃນການຕິດຕາມກວດກາ. ຖ້າພະນັກງານຮັບຮູ້ເຖິງການມີຢູ່ຂອງຄະແນນດັ່ງກ່າວ, ອາດນຳໄປສູ່ຄວາມບໍ່ໄວ້ວາງໃຈວ່າຕົນເອງກຳລັງຖືກຕິດຕາມກວດກາຢູ່. ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງຜົນກະທົບທາງລົບທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມຜູກພັນ (Engagement) ແຍ່ລົງກວ່າເກົ່າ.

ໃນທາງປະຕິບັດ, ສຳລັບພະນັກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ, ວິທີການທີ່ເໝາະສົມແມ່ນໃຫ້ຫົວໜ້າຈັດການສົນທະນາແບບ 1on1. ການໃຊ້ຜົນດັ່ງກ່າວເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການສົນທະນາ ເຊັ່ນ: "ປະລິມານວຽກໃນໄລຍະນີ້ເປັນແນວໃດ?" ຫຼື "ມີຄວາມກັງວົນໃຈກ່ຽວກັບເສັ້ນທາງອາຊີບແນວໃດບໍ່?" ແມ່ນວິທີທີ່ເໝາະສົມ.

ຖ້າຜົນຈາກການສົນທະນາພົບວ່າສາເຫດມາຈາກພາລະວຽກ ຫຼື ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງບຸກຄົນ, ກໍສາມາດດຳເນີນການຕອບສະໜອງຢ່າງເປັນຮູບປະທຳ ເຊັ່ນ: ການປັບປ່ຽນຕຳແໜ່ງ ຫຼື ການປັບປ່ຽນວຽກງານ. ການຄາດການເປັນພຽງເຄື່ອງມືເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຮັບຮູ້ບັນຫາໄດ້ໄວຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ, ການຮັກສາໃຫ້ການຕັດສິນໃຈ ແລະ ການແກ້ໄຂບັນຫາຂັ້ນສຸດທ້າຍເປັນໜ້າທີ່ຂອງມະນຸດ ແມ່ນເງື່ອນໄຂສຳຄັນໃນການນຳໃຊ້ AI ຄາດການການລາອອກຢ່າງມີສຸຂະພາບດີ.

ໃນການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນວຽກງານບຸກຄະລາກອນ, ການດຳເນີນງານທີ່ລະເລີຍເລື່ອງຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳຈະນຳໄປສູ່ບັນຫາທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. ຄວາມລຳອຽງຂອງ AI ໃນການຄັດກອງ ແລະ ການຂາດການຮອງຮັບຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້ທີ່ປະສົມປະສານລະຫວ່າງພາສາໄທ ແລະ ພາສາອັງກິດ ແມ່ນຈຸດທີ່ມັກຈະຖືກມອງຂ້າມ. ຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຈະມາເບິ່ງຮູບແບບຄວາມຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍ ແລະ ວິທີການຫຼີກລ່ຽງຢ່າງລະອຽດ.

ການມອບໝາຍການຄັດກອງຜູ້ສະໝັກໃຫ້ AI ມັກຈະເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາທີ່ແນວໂນ້ມທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນການຈ້າງງານໃນອະດີດຖືກສະທ້ອນອອກມາເປັນມາດຕະຖານການປະເມີນຜົນໂດຍກົງ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຖ້າມີປະຫວັດການຈ້າງງານທີ່ໃຫ້ບຸລິມະສິດແກ່ຜູ້ທີ່ຈົບຈາກມະຫາວິທະຍາໄລສະເພາະ, ເພດ, ຫຼື ກຸ່ມອາຍຸໃດໜຶ່ງ, AI ຈະຮຽນຮູ້ແນວໂນ້ມດັ່ງກ່າວວ່າເປັນ "ຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການ" ແລະ ໃຫ້ຄະແນນຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຄຸນລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນສູງ, ໃນຂະນະທີ່ມີລາຍງານວ່າຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຄຸນສົມບັດເໝາະສົມແຕ່ມີພື້ນຖານທີ່ແຕກຕ່າງກັນກັບຖືກປະເມີນໃນລະດັບຕໍ່າ.

ໃນຕະຫຼາດແຮງງານຂອງໄທ, ບຸກຄະລາກອນທີ່ມີລະດັບການສຶກສາ ແລະ ປະສົບການທີ່ຫຼາກຫຼາຍມັກຈະເຕົ້າໂຮມກັນ, ເຊິ່ງຄວາມລຳອຽງດັ່ງກ່າວບໍ່ພຽງແຕ່ຈະຫຼຸດຄຸນນະພາບຂອງການຈ້າງງານເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງອາດນຳໄປສູ່ການຫຼຸດຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຈາກຜູ້ສະໝັກອີກດ້ວຍ.

ສຳລັບມາດຕະການແກ້ໄຂ, ຂັ້ນພື້ນຖານແມ່ນການຕັດເອົາຄຸນລັກສະນະທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງກັບຄວາມເໝາະສົມຂອງວຽກງານອອກຈາກຫົວຂໍ້ການປະເມີນຜົນໃນການຄັດກອງ ເຊັ່ນ: ເພດ, ອາຍຸ, ຫຼື ພື້ນທີ່ທີ່ຢູ່ອາໄສ. ນອກຈາກນີ້, ການທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນນຳເອົາຜົນການປະເມີນທີ່ AI ໄດ້ມາສຸ່ມຕົວຢ່າງເພື່ອກວດສອບໃນແຕ່ລະໄລຍະ ເພື່ອເບິ່ງວ່າແນວໂນ້ມການຕັດສິນຜ່ານ ຫຼື ບໍ່ຜ່ານນັ້ນມີຄວາມລຳອຽງໄປໃນກຸ່ມໃດກຸ່ມໜຶ່ງຫຼືບໍ່ ແມ່ນວິທີການດຳເນີນງານທີ່ມີປະສິດທິຜົນ.

ຫາກຍັງຮັກສາລະບົບທີ່ມະນຸດເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍໃນການຮັບ ຫຼື ບໍ່ຮັບເຂົ້າເຮັດວຽກ, ການປະເມີນຂອງ AI ກໍສາມາດຖືກນຳໃຊ້ເປັນພຽງຂໍ້ມູນອ້າງອີງໃນການຄັດເລືອກຂັ້ນຕົ້ນເທົ່ານັ້ນ. ໃນກໍລະນີທີ່ບໍ່ສາມາດອະທິບາຍເຫດຜົນຂອງການຕັດສິນໃຈໄດ້, ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ທົບທວນຄືນຫົວຂໍ້ການປະເມີນຜົນນັ້ນໃໝ່.

ຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້ທີ່ຜູ້ສະໝັກໃນປະເທດໄທຍື່ນມັກຈະພົບເຫັນກໍລະນີທີ່ມີທັງພາສາໄທ ແລະ ພາສາອັງກິດປົນກັນຢູ່ໃນເອກະສານສະບັບດຽວ. ການຈັດວາງຮູບແບບທີ່ຊື່ການສຶກສາ ຫຼື ໃບຢັ້ງຢືນເປັນພາສາອັງກິດ, ສ່ວນເຫດຜົນໃນການສະໝັກງານ ແລະ ການນຳສະເໜີຕົນເອງຂຽນເປັນພາສາໄທນັ້ນ ຖືເປັນເລື່ອງທີ່ພົບເຫັນໄດ້ທົ່ວໄປ. ຮູບແບບນີ້ມັກຈະເຮັດໃຫ້ AI Chatbot ຫຼື ເຄື່ອງມືວິເຄາະເອກະສານທົ່ວໄປທີ່ຮອງຮັບພຽງພາສາດຽວເກີດການຮັບຮູ້ຈຸດຕັດຂອງລາຍການຜິດພາດ, ເຊິ່ງເປັນສາເຫດທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍຳໃນການຄັດກອງຫຼຸດລົງ.

ໃນຕອນທຳອິດ, ຫຼາຍຄົນອາດຄິດວ່າການບັງຄັບໃຫ້ຜູ້ສະໝັກໃຊ້ຮູບແບບທີ່ເປັນພາສາອັງກິດພຽງຢ່າງດຽວຈະສາມາດແກ້ໄຂບັນຫານີ້ໄດ້, ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, ການປ່ອຍໃຫ້ຜູ້ສະໝັກຍື່ນເອກະສານເປັນພາສາໄທຕາມເດີມ ແລ້ວນຳໄປວິເຄາະດ້ວຍໂມເດວທີ່ຮອງຮັບ Multilingual NLP (ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດຫຼາຍພາສາ) ມັກຈະໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍຳທີ່ສູງກວ່າ. ເນື່ອງຈາກການບັງຄັບຮູບແບບຈະເປັນການເພີ່ມພາລະໃຫ້ແກ່ຜູ້ສະໝັກ ແລະ ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຈຳນວນຜູ້ສະໝັກຫຼຸດລົງ.

ສຳລັບມາດຕະການແກ້ໄຂ, ການແຊກຂະບວນການກວດສອບພາສາໄທ-ອັງກິດໃນແຕ່ລະລາຍການກ່ອນການວິເຄາະຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້, ພ້ອມທັງສະກັດຂໍ້ມູນອອກມາເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ ເຊັ່ນ: ປະຫວັດການເຮັດວຽກ ຫຼື ໃບຢັ້ງຢືນຕ່າງໆ ຖືວ່າມີປະສິດທິຜົນ. ເນື່ອງຈາກຄວາມແມ່ນຍຳໃນການແບ່ງຄຳເມື່ອມີການປົນກັນຂອງພາສາຈະປ່ຽນແປງໄປຕາມການອອກແບບຂອງ BPE Tokenizer (Byte-Pair Encoding Tokenizer), ການເລືອກໂມເດວທີ່ຮອງຮັບພາສາໄທເຊິ່ງມີຜົນງານການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ ຈຶ່ງເປັນເງື່ອນໄຂທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນກັນ.

Q1. ວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງຂອງຍີ່ປຸ່ນ ສາມາດນຳໃຊ້ AI ດ້ານບຸກຄະລາກອນໄດ້ຫຼືບໍ່? ສາມາດເຮັດໄດ້. ຫຼາຍບໍລິສັດເລີ່ມຕົ້ນຈາກ MVP (ຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຄຸນສົມບັດຂັ້ນຕອນພື້ນຖານ) ໂດຍຈຳກັດຢູ່ທີ່ວຽກງານປະຈຳ ເຊັ່ນ: ການຕອບກັບອັດຕະໂນມັດສຳລັບຜູ້ສະໝັກງານ ຫຼື ການຕອບຄຳຖາມກ່ຽວກັບເວລາເຂົ້າ-ອອກງານ ແລະ ການລາພັກ. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງລົງທຶນໃນລະບົບຂະໜາດໃຫຍ່, ທ່ານສາມາດນຳໃຊ້ວິທີການປະສົມປະສານລະຫວ່າງເຄື່ອງມືພັດທະນາແບບ No-code/Low-code ເຊັ່ນ n8n ກັບເຄື່ອງມື Chat ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໄດ້.

Q2. ການກວດສອບຜູ້ສະໝັກງານໂດຍ AI ຈະມີບັນຫາກ່ຽວກັບ PDPA ຫຼືບໍ່? ການກວດສອບ (Screening) ບໍ່ໄດ້ຖືກຫ້າມ, ແຕ່ມີເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນຄືຕ້ອງມີການລະບຸຈຸດປະສົງໃນການເກັບກຳ ແລະ ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນໃຫ້ຜູ້ສະໝັກງານຊາບຢ່າງຊັດເຈນ ແລະ ຕ້ອງໄດ້ຮັບຄວາມຍິນຍອມ. ຄວນຫຼີກລ່ຽງການດຳເນີນງານແບບ "Black Box" ທີ່ບໍ່ສາມາດອະທິບາຍເຫດຜົນໃນການຕັດສິນໃຈໄດ້, ແລະ ຕ້ອງມີລະບົບທີ່ໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ກວດສອບຜົນການປະເມີນຂອງ AI ກ່ອນທີ່ຈະຕັດສິນໃຈຮັບ ຫຼື ປະຕິເສດ. ລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມສາມາດກວດສອບໄດ້ທີ່ ລາຍການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍເພື່ອຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງການປະຕິບັດຕາມ PDPA ຂອງໄທ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI.

Q3. AI ຄາດການການລາອອກມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືພຽງໃດ? ການຄາດການການລາອອກເປັນການສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງແນວໂນ້ມຈາກຂໍ້ມູນເວລາເຂົ້າ-ອອກງານ ແລະ ບັນທຶກການສຳພາດ, ບໍ່ແມ່ນການຕັດສິນຊີ້ຂາດວ່າບຸກຄົນນັ້ນຈະລາອອກຢ່າງແນ່ນອນ. ສຳລັບພະນັກງານທີ່ມີຄະແນນການຄາດການສູງ, ການນຳໃຊ້ໃນທາງປະຕິບັດແມ່ນການນຳໄປໃຊ້ໃນຂະບວນການທີ່ມະນຸດກວດສອບສະຖານະການຕົວຈິງ ເຊັ່ນ: ການຈັດໃຫ້ມີການສຳພາດກັບຫົວໜ້າງານກ່ອນ.

Q4. AI Chatbot ທີ່ຮອງຮັບພາສາໄທ ສາມາດບໍລິຫານຈັດການໂດຍຜູ້ບໍລິຫານຊາວຍີ່ປຸ່ນພຽງຢ່າງດຽວໄດ້ຫຼືບໍ່? ສາມາດບໍລິຫານຈັດການໄດ້, ແຕ່ການປະສົມປະສານກັບລະບົບທີ່ໃຫ້ພະນັກງານຊາວໄທທົບທວນເນື້ອຫາການຕອບກັບເປັນພາສາໄທຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີ ຈະຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນເຄື່ອງມືທີ່ນຳໃຊ້ Multilingual NLP (ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດຫຼາຍພາສາ), ແຕ່ຄຳສັບດ້ານແຮງງານ ຫຼື ຊື່ສະເພາະພາຍໃນບໍລິສັດກໍຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ລົງທະບຽນໄວ້ລ່ວງໜ້າ.

Q5. ຄວນວັດແທກປະສິດທິຜົນຂອງການນຳໃຊ້ແນວໃດ? ຫຼາຍບໍລິສັດໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດ ເຊັ່ນ: ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການຕອບກັບເບື້ອງຕົ້ນຕໍ່ຜູ້ສະໝັກງານ, ການຫຼຸດຜ່ອນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງຝ່າຍບຸກຄະລາກອນໃນການກວດສອບເອກະສານ, ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງອັດຕາການລາອອກ. ເມື່ອວັດແທກ AI ROI (ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ AI), ວິທີການທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດຄືການບັນທຶກຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ ຫຼື ອັດຕາການລາອອກກ່ອນການນຳໃຊ້ ແລ້ວນຳມາປຽບທຽບກັບການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະສອງ-ສາມເດືອນຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້.

ການນຳໃຊ້ AI ໃນວຽກງານດ້ານບຸກຄະລາກອນ ແລະ ການຮັບສະໝັກງານໃນປະເທດໄທ ຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກວຽກງານປະຈຳທີ່ມີຂັ້ນຕອນຫຼາຍ ເຊັ່ນ: ການຕອບໂຕ້ຜູ້ສະໝັກງານ ແລະ ການສອບຖາມກ່ຽວກັບເວລາເຂົ້າ-ອອກງານ ຫຼື ວັນລາ ເຊິ່ງເປັນວິທີທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ. ການເຮັດໃຫ້ການກວດສອບເອກະສານ ແລະ ການສອບຖາມພາຍໃນເປັນແບບອັດຕະໂນມັດ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າໜ້າທີ່ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນມີເວລາຫວ່າງຫຼາຍຂຶ້ນ ເພື່ອນຳໄປໃຊ້ໃນການສຳພາດຜູ້ສະໝັກ ຫຼື ການສົນທະນາກັບພະນັກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງໃນການລາອອກ ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາໂຄງສ້າງດ້ານການແຂ່ງຂັນໃນການຮັບສະໝັກງານ ແລະ ອັດຕາການລາອອກທີ່ສູງໄດ້.

ການຄາດຄະເນການລາອອກ ແລະ ການວິເຄາະຄວາມຜູກພັນຂອງພະນັກງານ (Engagement) ບໍ່ຄວນຖືກນຳໃຊ້ເປັນກົນໄກໃນການຕິດຕາມພະນັກງານ, ແຕ່ຄວນນຳໃຊ້ເປັນເຄື່ອງມືໃນການຊອກຫາໂອກາດເພື່ອເຂົ້າໄປສຳພາດ ເຊິ່ງຈະສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ການປັບປຸງອັດຕາການຮັກສາພະນັກງານ. ການຮັກສາລະບົບທີ່ໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍໃນການຮັບສະໝັກ ຫຼື ການປະເມີນຜົນ ແລະ ການຈັດການຂໍ້ມູນໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບ PDPA ຢ່າງເຂັ້ມງວດ ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້.

ເມື່ອພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບການດຳເນີນງານໃຫ້ສອດຄ່ອງກັນລະຫວ່າງ PDPA ແລະ ການນຳໃຊ້ AI, ທ່ານສາມາດອ້າງອີງ ລາຍການກວດສອບຄວາມສອດຄ່ອງເພື່ອໃຫ້ PDPA ຂອງໄທ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ດຳເນີນໄປຄຽງຄູ່ກັນໄດ້ ໄປພ້ອມໆກັບການເລີ່ມຕົ້ນນຳໃຊ້ໃນຂອບເຂດນ້ອຍໆ ເພື່ອວັດແທກຜົນລັດ ແລະ ຂະຫຍາຍຂອບເຂດວຽກງານອອກໄປເປັນຂັ້ນຕອນ ເຊິ່ງເປັນທາງລັດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດໃນການສ້າງລະບົບທີ່ເຮັດໃຫ້ພະນັກງານບໍ່ຢາກລາອອກ.