VNHR-Câu lạc bộ Nhân sự Việt Nam

Data-driven decision making: 5 bước giảm thiểu định kiến và thiên vị dựa trên dữ liệu

Với những phương pháp và thực tiễn phù hợp, dữ liệu có thể trở thành công cụ mạnh mẽ nhất để tạo ra tác động thực sự trong việc loại bỏ thành kiến và thúc đẩy sự đa dạng, chính sách bình đẳng và bao gồm (DEI).

DEI là mục tiêu được đề cập trong các chương trình của các công ty, nhưng nó vẫn là một thách thức liên tục. Tại sao tiến trình này lại khó khăn dù có nhu cầu tuyển dụng và thực hiện DEI?

Thành kiến vô thức là kẻ thù lén lút, xâm nhập sâu vào bản chất con người và ảnh hưởng đến những quyết định của chúng ta một cách tinh vi, bao gồm cả quyết định tại môi trường làm việc. Các nhà quản lý nhân sự và chuyên gia DEI phải nhận ra và loại bỏ những thành kiến này trong lĩnh vực của họ. Và hiện nay, chúng tôi sử dụng dữ liệu là công cụ sắc bén nhất để đối mặt trực tiếp với nhiệm vụ này.

Tại sao công ty cần sử dụng dữ liệu trong việc giảm thiểu những quyết định thiên vị?

Tương tự như bất kỳ nhóm nào khác, những người trong tổ chức mang những giả định chung và cách hiểu vấn đề đã phát triển từ bên trong theo thời gian. Mặc dù các công ty không thể hiểu rõ về những định kiến vô thức của từng nhân viên, nhưng họ có thể sử dụng dữ liệu để hiểu cách định kiến cá nhân tổng thể biểu hiện như thế nào trong văn hóa công ty.

Điều này đòi hỏi việc sử dụng phân tích dữ liệu. Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích, các công ty có thể xác định và đo lường các chỉ số quan trọng liên quan đến đa dạng, công bằng và bao gồm (DEI), nhận ra những khoảng trống, vấn đề và cơ hội tồn tại, và hiểu rõ hơn về vai trò của định kiến vô thức.

Google cung cấp một ví dụ tốt về tại sao phương pháp dựa trên dữ liệu này rất quan trọng. Một bài báo trắng gần đây có tên "CMOs & Chief DEI Officers: Joined at the Hip for a DEI Revolution" tóm tắt cách Lorraine Twohill, CMO của Google, đã cam kết công khai vào năm 2018 để phân tích và báo cáo một cách khách quan về tiến trình DEI của Google.

Mặc dù Google được biết đến với sự đa dạng nhân tài, được thể hiện qua trang chủ của họ với việc tôn vinh sự đa dạng, Lorraine Twohill đã có nghi ngờ rằng chiến lược tiếp thị của họ có thể chưa thể phản ánh đầy đủ giá trị của công ty. Phân tích của bà đã xác nhận nhu cầu đa dạng hóa các phương pháp tuyển dụng và bao gồm thêm các đối tượng khác tuổi và chủng tộc trong hình ảnh thương hiệu. Sau khi phát hiện này, bà đã cam kết giải quyết những vấn đề này.

Hiện nay, Google công bố báo cáo đa dạng hàng năm để duy trì sự minh bạch về các nỗ lực DEI của mình và mục tiêu trong tương lai. Tuy nhiên, nếu không có sự thúc đẩy ban đầu của Twohill hướng tới phương pháp dựa trên dữ liệu cách đây năm năm, Google có thể chưa nhận ra những vấn đề này.

Điều này nhấn mạnh rằng định kiến vô thức thường hoạt động mà không được nhận thức và trái với ý định có ý thức của chúng ta. Dữ liệu là một công cụ quan trọng để giảm bớt khoảng cách này và nâng cao DEI trong môi trường làm việc.

5 bước tăng cường Chiến lược Dữ liệu

Phân tích trạng thái DEI hiện tại của bạn

Trước hết, điều quan trọng là hiểu về tình hình đặc biệt của công ty bạn khi đối mặt với định kiến vô thức và tác động của nó đối với DE&I. Sử dụng các dữ liệu dân số để phân tích tính đa dạng và tính bao gồm trong quá trình tuyển dụng của bạn, đại diện trong lực lượng lao động hiện tại và hiểu cách nó biến đổi theo từng đơn vị kinh doanh và cấp bậc công việc (ví dụ: nhân viên mới, quản lý, C-suite).

Đánh giá lại phản hồi về trải nghiệm của nhân viên để hiểu cách các nhóm chủng tộc, giới tính, tuổi tác hoặc nhóm được xác định khác cảm nhận khi làm việc cho công ty của bạn từ góc nhìn DEI. Tiêu chuẩn hóa và ghi lại các dữ liệu quan trọng để bạn có một cơ sở để đo lường những nỗ lực trong tương lai để loại bỏ định kiến vô thức.

Xác định KPI (Chỉ số hiệu suất) và các số liệu quan trọng

Sau khi có một cái nhìn tổng quan về tình hình DEI hiện tại, hãy xác định những chỉ số KPI quan trọng mà bạn muốn đạt được và các dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng để đo lường tiến trình. Điều này có thể bao gồm tỷ lệ tuyển dụng và duy trì nhân sự từ các nhóm dân số cụ thể đến tỷ lệ đại diện trong vai trò lãnh đạo. Bằng cách theo dõi liên tục những dữ liệu này, tổ chức có thể đảm bảo rằng họ đang đi đúng hướng và tiến hành những điều chỉnh cần thiết.

Áp dụng trí tuệ nhân tạo

Tranh luận về việc liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thuộc về lĩnh vực DEI hay không là điều không thiếu. Tuy nhiên, việc bỏ qua tiềm năng của AI trong việc mở rộng và tự động hóa nỗ lực loại bỏ định kiến và cung cấp thông tin thông minh là một sai lầm đáng tiếc.

AI có tiềm năng vô cùng lớn trong việc nâng cao khả năng nhận biết và loại bỏ định kiến vô thức. Tuy nhiên, tương tự như con người, nó cần được đào tạo để làm điều đó một cách tốt nhất. Điều này đòi hỏi sử dụng các tập dữ liệu lớn và đa dạng để AI có thể học cách đưa ra các quyết định mà không hạn chế tiềm năng đa dạng.

Báo cáo công khai và thường xuyên

Việc công khai và định kỳ báo cáo dữ liệu DEI mang lại nhiều lợi ích quan trọng. Đầu tiên, nó đảm bảo sự chịu trách nhiệm và thúc đẩy các tổ chức trong việc giải quyết định kiến vô thức và nâng cao văn hóa DEI của mình. Một ví dụ điển hình là Google, thông qua cam kết công khai, đã thể hiện rõ rằng hành động có thể được thúc đẩy.

Sự minh bạch như vậy xây dựng niềm tin giữa tất cả các bên liên quan, bao gồm nhân viên, nhà đầu tư, đối tác và khách hàng. Nó cũng khuyến khích sự tự phê phán trong các nhóm, thúc đẩy việc nhận ra và giải quyết định kiến trong phạm vi của mỗi cá nhân.

Báo cáo định kỳ cung cấp một tiêu chuẩn thực tế về quá trình tiến triển, cho phép sự cải thiện liên tục và tạo điều kiện cho các cuộc trò chuyện mở về hướng phát triển trong tương lai.

Hợp tác với các chuyên gia

Điều hướng DEI và vượt qua định kiến vô thức là một quá trình phức tạp, đòi hỏi sự chuyên môn và kinh nghiệm đặc biệt. Để đạt thành công trong việc xây dựng chiến lược, việc tìm kiếm sự hỗ trợ từ những chuyên gia có kiến thức về thiết kế chiến lược dựa trên dữ liệu, đặc biệt là trong lĩnh vực đa dạng, là một ý tưởng tuyệt vời.

Việc thuê các nhà khoa học dữ liệu hoặc chuyên gia về đa dạng (dưới dạng nhân viên toàn thời gian, tạm thời hoặc tư vấn) có thể đảm bảo rằng những nỗ lực của bạn mang lại kết quả mà bạn mong đợi và cần để tạo ra một tác động thực sự.

Sự thật về quan điểm “Dữ liệu DEI gây nhiều tác hại”

Đối mặt với quan niệm sai rằng việc thu thập dữ liệu về đa dạng gây trì hoãn tiến trình, không thể phủ nhận tầm quan trọng của việc này. Có những nhà phê phán cho rằng việc tập trung vào đa dạng sẽ hạn chế quyết định chỉ đơn thuần dựa trên phẩm chất.

Tuy nhiên, sự định kiến vô thức đã ngăn cản sự phát triển tự nhiên của DEI (đa dạng, công bằng và công việc bao gồm chấp nhận và đối xử bình đẳng).

Thật vậy, phẩm chất là điều quan trọng. Quyết định không nên chỉ dựa trên số liệu dân số, nhưng chúng ta cần vượt qua những định kiến để thúc đẩy đa dạng mà không ảnh hưởng đến sự toàn vẹn của quyết định. Vì vậy, dữ liệu không chỉ là một công cụ tuân thủ; nó cần thiết để thúc đẩy sự thay đổi ý nghĩa và bền vững.

Định kiến vô thức chính là nguyên nhân của nhiều thách thức về DEI đối với các tổ chức trong mọi ngành và trên toàn cầu. Phương pháp khách quan, đo lường và dựa trên dữ liệu là cách tốt nhất để loại bỏ những định kiến này và tạo ra sự thay đổi thực sự. Mặc dù quan niệm sai về vai trò của dữ liệu trong việc loại bỏ định kiến và thúc đẩy DEI rất phổ biến, nhưng với các phương pháp và thực hành đúng, dữ liệu có thể trở thành công cụ mạnh mẽ nhất để tạo ra tác động thực sự.

Về VNHR

Cơ cấu tổ chức

Điều lệ hội viên

Sự kiện Managers

HR-Pros Event

Sự kiện C-Suite

Kiến thức luật lao động

Tin đối tác

Tin Hội Viên

HR Coaching

HR Networking

Dự án

Kiến thức nhân sự

Khóa học nhân sự

Tài liệu

Góc ứng viên

Góc nhà tuyển dụng

Sự kiện liên quan

Điều khoản VNHR

Chính sách bảo mật thông tin VNHR - Đơn đồng thuận cung cấp thông tin.

I. Giới thiệu

II. Những thay đổi đối với Chính sách quyền riêng tư

III. Các loại dữ liệu chúng tôi thu thập

Dữ liệu cá nhân

Dữ liệu phi cá nhân

IV. Cách chúng tôi sử dụng dữ liệu của bạn

Dữ liệu cá nhân

Dữ liệu phi cá nhân

V. Cách chúng tôi chia sẻ dữ liệu của bạn

VI. Cách bạn có thể quản lý việc xử lý dữ liệu của mình

VII. Cách chúng tôi bảo vệ dữ liệu cá nhân

VIII. ID người dùng và mật khẩu

IX. Liên kết tới các trang Internet khác

X. Cách bạn có thể truy cập, thay đổi và xóa dữ liệu cá nhân của mình

XII. Cookie và các thiết bị web khác

XII. Truyền dữ liệu đến các quốc gia khác

XII. Quyền khiếu nại với cơ quan giám sát

XIV. Thông báo vi phạm

XV. Thông tin liên lạc