ส่งเรซูเมไปเป็นสิบเป็นร้อยใบ แต่ไม่เคยถูกเรียกสัมภาษณ์สักครั้ง

หากคุณกำลังตกอยู่ในสถานการณ์แบบนี้ อย่าเพิ่งด่วนสรุปว่าตัวเองไม่มีความสามารถ หรือไม่ดีพอสำหรับตำแหน่งที่สมัคร เพราะในหลายกรณี เรซูเมของคุณอาจไม่เคยไปถึงมือ HR หรือผ่านสายตามนุษย์ในบริษัทเลยด้วยซ้ำ!

ปัจจุบันหลายองค์กรใช้ระบบจัดการและคัดกรองผู้สมัครงาน (Applicant Tracking System: ATS) เพื่อช่วยจัดการใบสมัครจำนวนมหาศาลที่หลั่งไหลเข้ามาในแต่ละวัน บางบริษัทได้รับใบสมัครหลายพันฉบับต่อ 1 ตำแหน่ง ดังนั้น การใช้เทคโนโลยีจึงกลายเป็นทางเลือกที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

แต่ปัญหาคือ ระบบที่ถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการสรรหา อาจกำลังทำให้ผู้สมัครจำนวนมากหายไปจากกระบวนการตั้งแต่ยังไม่เริ่ม

คนพร้อมทำงาน แต่ระบบมองไม่เห็น

งานวิจัย Hidden Workers ของ Harvard Business School และ Accenture พบความย้อนแย้งสำคัญในตลาดแรงงานยุคปัจจุบันว่า ขณะที่องค์กรจำนวนมากบ่นว่า ‘หาคนทำงานไม่ได้’ กลับมีผู้คนอีกหลายล้านคนที่พร้อมทำงาน หรือสามารถทำงานได้มากกว่าที่เป็นอยู่ แต่กลับถูกกันออกจากกระบวนการจ้างงานตั้งแต่เริ่ม

งานวิจัยเรียกคนกลุ่มนี้ว่า ‘Hidden Workers’ หรือแรงงานที่ถูกทำให้มองไม่เห็น สาเหตุหนึ่งมาจากระบบคัดกรองผู้สมัครอัตโนมัติที่ถูกออกแบบมาเพื่อลดจำนวนใบสมัครให้เหลือน้อยที่สุด ก่อนส่งต่อให้ HR พิจารณาอีกที กล่าวอีกอย่างคือ หน้าที่ของระบบไม่ใช่การหาคนที่ดีที่สุด แต่คือการคัดคนออกให้เร็วที่สุดต่างหาก

เมื่อ AI มองหาคนที่ ‘ตรงเป๊ะ’ มากกว่าคนที่ ‘ทำงานได้จริง’

การพิจารณาของมนุษย์กับ AI ไม่เหมือนกัน ขณะที่ HR อาจมองเห็นศักยภาพ ประสบการณ์ชีวิต หรือความสามารถในการเรียนรู้ ระบบ ATS จะประเมินผู้สมัครผ่านข้อมูลที่วัดได้ง่ายกว่า เช่น วุฒิการศึกษา ประสบการณ์ทำงาน คีย์เวิร์ดในเรซูเม และความสอดคล้องกับ Job Descriptions

ผลคือ ผู้สมัครที่มีทักษะจริงแต่ใช้คำอธิบายแตกต่างจากประกาศรับสมัครงาน หรือมีเส้นทางอาชีพที่ไม่เป็นไปตามแบบแผนอาจถูกคัดออกทันที เช่น คนที่เคยหยุดงานไปดูแลครอบครัว คนที่เปลี่ยนสายอาชีพ คนที่กลับเข้าสู่ตลาดแรงงานหลังว่างงาน หรือแม้แต่คนที่มีประสบการณ์ตรง แต่ไม่ได้ใช้คำศัพท์ชุดเดียวกับที่ระบบถูกตั้งค่าให้ค้นหาก็จะถูกปัดตกเช่นกัน

ที่น่าสนใจคือ นายจ้างเองก็รับรู้ปัญหานี้ โดยงานวิจัยพบว่า 88% ของนายจ้างยอมรับว่า ผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเหมาะสมถูกคัดออกจากกระบวนการ เพียงเพราะไม่ตรงกับเกณฑ์ในประกาศรับสมัครแบบเป๊ะๆ

AI กับอคติการเลือกปฏิบัติ

อีกประเด็นที่ถูกวิพากษ์วิจารณ์อย่างต่อเนื่องคือเรื่องอคติของ AI ที่ไม่มีความเป็นกลางในการเลือกใบสมัคร กรณีศึกษาที่ถูกพูดถึงมากที่สุดคือ Amazon ซึ่งเคยพัฒนาระบบ AI เพื่อช่วยคัดเลือกผู้สมัครงาน โดยให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูลการจ้างงานในอดีตของบริษัท

แต่ผลลัพธ์พบว่า AI มีแนวโน้มให้คะแนนผู้สมัครเพศหญิงต่ำกว่าผู้สมัครเพศชาย เนื่องจากข้อมูลที่ใช้ฝึกระบบสะท้อนความไม่สมดุลทางเพศที่มีอยู่เดิมในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี สุดท้าย Amazon จึงยกเลิกการใช้งานเครื่องมือ AI ในปี 2561

ขณะเดียวกัน ในปี 2567 Workday บริษัทซอฟต์แวร์ด้านทรัพยากรบุคคลของสหรัฐอเมริกา ถูกฟ้องร้องแบบกลุ่มจากผู้สมัครงานที่กล่าวหาว่าระบบคัดกรองอัตโนมัติของบริษัทมีอคติด้านอายุ เพศ เชื้อชาติ และความพิการ

หนึ่งในผู้ฟ้องระบุว่า เขาถูกปฏิเสธการจ้างงานมากกว่า 100 ครั้งจากบริษัทที่ใช้ระบบดังกล่าว แม้คดียังอยู่ในกระบวนการพิจารณา แต่ก็สะท้อนคำถามสำคัญว่า เราควรปล่อยให้ AI กลายเป็นผู้ตัดสินโอกาสในการทำงานของผู้คนมากน้อยแค่ไหน

บริษัทควรทำอย่างไร

ในความเป็นจริง ระบบ AI ช่วยลดภาระงานของฝ่ายบุคคลได้อย่างมหาศาล และช่วยให้การสรรหาเป็นระบบมากขึ้น แต่ปัญหาเกิดขึ้นเมื่อองค์กรใช้ AI เป็นผู้ ‘ตัดสิน’ แทนการเป็นผู้ช่วย

สิ่งที่บริษัทควรทำคือ ใช้ AI เพื่อช่วยคัดกรอง ไม่ใช่ตัดสินใจแทนมนุษย์ ทบทวน Job Descriptions ว่า กำหนดคุณสมบัติเข้มงวดเกินความจำเป็นหรือไม่ และลดการใช้ใบปริญญาหรือประสบการณ์เป็นเงื่อนไขตัดสิทธิอัตโนมัติ พร้อมกันนั้น ต้องตรวจสอบระบบอย่างสม่ำเสมอว่ากำลังสร้างอคติหรือกีดกันคนบางกลุ่มโดยไม่ตั้งใจหรือไม่

คนหางานควรทำอย่างไร

ในโลกที่ AI อาจเป็นคนอ่านเรซูเมคนแรก การเขียนเรซูเมจึงไม่ใช่แค่การเล่าประสบการณ์ให้มนุษย์ฟัง แต่ต้องทำให้ระบบเข้าใจด้วย โดยสิ่งที่ผู้สมัครสามารถทำได้คือ อ่าน Job Descriptions อย่างละเอียด ใช้คำศัพท์หรือทักษะที่สอดคล้องกับประกาศรับสมัคร ระบุผลงานเป็นรูปธรรมและวัดผลได้ และหลีกเลี่ยงการออกแบบเรซูเมที่ซับซ้อนเกินไป

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่สุดอาจไม่ใช่เทคนิคการเขียนเรซูเม แต่คือการไม่ปล่อยให้การถูกปฏิเสธกลายเป็นการตัดสินคุณค่าของตัวเอง เพราะในหลายกรณี คนที่ปฏิเสธคุณอาจไม่ใช่มนุษย์ด้วยซ้ำ

Tags: , , , , , ,