6 lỗi định kiến HR có thể vô thức mắc phải trong tuyển dụng
Trong quá trình tuyển dụng, với lượng thông tin và thời gian giới hạn, người làm Nhân sự có thể mắc phải nhiều lỗi định kiến khi đánh giá ứng viên mà không hay biết. Hậu quả của các lỗi định kiến vô thức này theo từng trường hợp mà độ nặng nhẹ khác nhau, từ nguy cơ tiềm tàng của việc bỏ lỡ ứng viên tài năng, cho tới những hậu quả có tầm ảnh hưởng rộng lớn và phức tạp như gây tiếng xấu cho thương hiệu tuyển dụng của công ty, hoặc vi phạm Bộ luật Lao động của Việt Nam.
Nguyên nhân phát sinh các lỗi định kiến cũng đa dạng, và khác nhau trong từng trường hợp. Khi gặp ứng viên lần đầu tiên, ta được tiếp cận với rất nhiều luồng thông tin khác nhau, như ngoại hình, giọng nói, phong cách ứng xử… Sẽ không có gì đáng nói, nếu như người làm HR giữ một thái độ trung lập với mỗi yếu tố, coi từng yếu tố như một nguồn thông tin độc lập, với độ tin cậy và tầm quan trọng như nhau, không hơn không kém. Tuy nhiên, não bộ không phải là một cỗ máy hoàn hảo. Có những khi…
1. Khi ta để ấn tượng đầu tiên làm phai mờ thực lực của ứng viên
Đây là lỗi định kiến đầu tiên mà nhiều người HR có thể mắc phải. Nếu ta quá đề cao một yếu tố (vốn tồn tại độc lập), và đánh giá các yếu tố khác dựa trên yếu tố đó mặc dù không có bất kỳ mối quan hệ logic nào giữa các yếu tố với nhau, hoặc tệ hơn là bỏ qua hẳn các yếu tố khác, thì đó là ta đang bị ảnh hưởng bởi Halo effect, hay tạm dịch là hiệu ứng hào quang. Chẳng hạn như quan điểm cho rằng một ứng viên có gương mặt hiền hậu sẽ đảm nhiệm tốt công việc dạy trẻ. Dù gần như ai cũng tưởng tượng một giáo viên lý tưởng sẽ có một gương mặt hiền hậu, nhưng điều đó hoàn toàn không liên quan, cũng không góp phần chứng minh năng lực giảng dạy của ứng viên.
Ngược lại, nếu bạn đánh giá thấp năng lực của một ứng viên vì bạn có ấn tượng xấu với, chẳng hạn, màu tóc, hoặc hình xăm trên cơ thể họ, thì đó sẽ được gọi là Horns effect, hay tạm dịch là hiệu ứng phong long. Để khắc phục lỗi định kiến này, ta cần luôn quan sát nhiều nguồn thông tin khác nhau về ứng viên, xem xét mức độ quan trọng và mức độ tin cậy của từng thông tin, rồi xem xét tổng quan mối liên hệ logic giữa các thông tin với nhau trước khi đưa ra đánh giá toàn diện về ứng viên. Cụ thể hơn, ta có thể chuẩn bị trước một bảng tiêu chí để đánh giá ứng viên cùng một số phương pháp mở rộng khác được trình bày chi tiết trong bài viết 7 phương pháp loại bỏ định kiến vô thức trong tuyển dụng.
2. Khi ta có tìm hiểu các thông tin khác về ứng viên, nhưng chỉ giới hạn với những thông tin đúng theo nhận định ban đầu của ta
Confirmation bias, tạm dịch là lỗi thiên vị ý kiến đồng quan điểm, xảy ra khi ta phủ nhận sự tồn tại của các dẫn chứng đi ngược lại với nhận định ban đầu của mình, chỉ lựa chọn tiếp nhận và tin tưởng các dẫn chứng mang cùng quan điểm.
Confirmation bias dễ dàng trở thành rào cản ngăn ta tiếp cận với những luồng ý kiến khác nhau, đặc biệt là những sự thật khách quan, làm quan điểm của ta trở nên một chiều, đặc tính chủ quan. Một khi ta đã hình thành một định kiến, gán một cái “nhãn mác” cho ứng viên, thì ta sẽ có xu hướng đặt nhiều câu hỏi yes/no (câu hỏi đóng), ví dụ như “Bạn có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực sales rồi phải không?” để củng cố niềm tin của mình hơn là các câu hỏi mở, như “Kinh nghiệm sales của bạn như thế nào, bạn có thể chia sẻ một vài tình huống khó khăn mà bạn từng gặp phải?”.
Đặt trường hợp những luồng thông tin trái chiều có tiếp cận được ta, thì vì confirmation bias mà ta có thể phủ nhận, hoặc thậm chí bất chấp bẻ cong quan điểm, nhiều khi là sự thật, theo ý mình. Không dừng lại ở đó, confirmation bias cũng có thể len lỏi vào khâu cuối quy trình tuyển dụng là lựa chọn ứng viên, qua việc ta có dễ dàng lãng quên, hoặc nhớ sai những chi tiết đi ngược chiều với quan điểm cá nhân.
Hiện tượng này càng đáng được quan tâm hơn khi đặt bối cảnh tại nền văn hoá Á Đông như Việt Nam, nơi quan điểm của một người về bất kỳ vấn đề nào cũng là thứ quyết định toàn bộ giá trị con người họ. Hệ quả của sự kết hợp giữa tư tưởng Á Đông và lỗi định kiến này là trong nhiều trường hợp, ta quan trọng chuyện cuối cùng, ai là người đúng kẻ sai, hơn là chuyện kết quả đánh giá có phản ánh thực tế hay không. Chẳng hạn, đặt trường hợp cấp dưới có nhận định trái chiều với ta, có bao nhiêu người trong chúng ta sẽ lắng nghe, kiểm chứng quan điểm của cấp dưới? Và nếu biết cấp dưới là người nói đúng, liệu ta có chịu thừa nhận mình đã đánh giá sai?
Để tránh được lỗi định kiến này, ta có thể áp dụng một phương pháp kiểm nghiệm giả thuyết thường dùng bởi giới khoa học, gọi là negative testing. Đơn giản mà nói, ta chỉ cần thay đổi chiều hướng suy luận của mình, thay vì đưa ra giả thuyết rồi tìm kiếm các dẫn chứng củng cố giả thuyết ấy, ta hãy đi tìm các dẫn chứng phủ định nó. Một khi đã tìm kiếm triệt để nhưng vẫn không thu lại được kết quả phủ định nào, thì ta có thể chắc chắn suy luận của mình đúng, hay cụ thể là, có khả năng sai sót thấp hơn.
3. Khi ta bị động nghe theo ý kiến số đông mà không tự kiểm chứng nguồn thông tin.
Hiệu ứng đoàn tàu (the bandwagon effect) là một dạng hiệu ứng đám đông trong đó nhà tuyển dụng dựa trên ý kiến của số đông để đánh giá ứng viên thay vì tự đưa ra kết luận của riêng mình. Hiệu ứng này đặc biệt dễ xảy ra khi nhà tuyển dụng xem xét các trang mạng xã hội của ứng viên trong quá trình đánh giá, ví dụ như Facebook, Instagram, hay thậm chí mạng xã hội việc làm LinkedIn. Những con số như người theo dõi, connections, hay endorsements (số người xác thực cho các kỹ năng trên profile của bạn) có thể là dự báo quan trọng cho kỹ năng networking, giao tiếp… đối với một số ngành nghề, nhưng là nhà tuyển dụng, ta chỉ nên coi đó là một trong nhiều nguồn thông tin khác nhau để kiểm chứng năng lực của ứng viên, và cũng không quên đối chiếu những năng lực ấy với yêu cầu công việc để giảm thiểu tình trạng tuyển sai người.
Đối với những trường hợp nhà tuyển dụng có thực hiện đánh giá ứng viên, nhưng lại thay đổi ý kiến của mình cho đồng thuận với những người xung quanh, thì đó được gọi là conformity bias, hay tạm dịch là thiên hướng tuân thủ để hoà nhập. Ngoài những yếu tố bên ngoài về tính phổ biến, độ nhận diện của ứng viên như trên, hiệu ứng này có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên trong như kinh nghiệm, sự tự tin, trình độ chuyên môn của chính nhà tuyển dụng.
4. Khi ta cho rằng ứng viên càng giống mình thì càng đáng tin cậy và giỏi chuyên môn hơn
Hiện tượng Similarity bias này, tạm dịch là thiên vị người có nhiều điểm tương đồng, đặc biệt dễ xảy ra khi bạn đang tuyển nhân sự mang cùng vị trí ở hiện tại, hoặc vị trí cũ của mình. Bản thân người viết từng mắc phải lỗi định kiến này, khi cho rằng những đặc điểm, kỹ năng từng giúp mình đạt được thành công tại một vị trí, cũng là những đặc điểm và kỹ năng mà ứng viên cần có. Một điều mà người viết học được từ trải nghiệm này, là ta cần hiểu rằng, ngay từ khâu phân tích chân dung ứng viên để viết bản JD (mô tả công việc), có nhiều công thức khác nhau để đạt được thành công (kết quả mà tổ chức kỳ vọng). Để khắc phục được lỗi định kiến này, ta nên có một hội đồng tuyển dụng đa dạng thành viên, luôn chủ động tìm kiếm những góc nhìn khác nhau, từ khâu lên kế hoạch tuyển dụng tới lúc lựa chọn ứng viên, và dứt khoát bám theo chân dung ứng viên đã thống nhất trước thay vì để những thông tin thứ yếu ảnh hưởng.
5. Khi ta cho rằng chỉ cần thay yếu tố con người bằng công nghệ là sẽ khách quan hoàn toàn
Hiệu ứng Instrument bias, tạm dịch lỗi định kiến gây ra bởi công cụ, xảy ra khi ta đánh giá quá cao tính khách quan của công nghệ và các bài test đánh giá năng lực như IELTS. Với các tiêu chí cùng câu hỏi đồng bộ giữa các ứng viên khác nhau, đôi khi được chấm hoàn toàn bởi máy (thay vì con người), cùng với đó là sự chứng nhận của nhiều nghiên cứu khoa học mới nhất, không khó hiểu khi nhiều người cho rằng các bài test này là chỉ báo chính xác nhất cho năng lực của ứng viên.
Tuy nhiên, ta cần nhớ rằng, mọi bài test hoặc công nghệ bất kỳ đều được xây dựng từ bàn tay con người, và nếu dữ liệu đầu vào không đảm bảo được tính khách quan thì kết quả đầu ra chắc chắn không khỏi “nhuốm màu” thiên vị, quan trọng là nhà tuyển dụng có thấy được hay không. Ví dụ, nếu xét khả năng tiếp cận của bằng IELTS, ta có thể thấy rõ, các ứng viên với nền tảng kinh tế tốt sẽ có ưu thế thi lại được nhiều lần để đạt điểm cao hơn. Các yếu tố con người cũng không tồn tại đơn thuần ở khâu chấm bài. Ở khâu ôn thi IELTS, ứng viên sẽ được tiếp cận với chất lượng tài liệu và giảng dạy khác nhau, tuỳ theo gia cảnh của mình. Như vậy, nếu chỉ đánh giá ứng viên dựa trên số điểm IELTS, ta có thể nhầm lẫn thực lực tiếng Anh với tiềm lực kinh tế của họ.
Là nhà tuyển dụng chuyên nghiệp, ta cần lường trước được các ẩn số này trong bài toán tuyển dụng để đảm bảo tính chính xác và khách quan trong khâu đánh giá của mình. Đối với lỗi định kiến này, ta có thể đơn giản bổ sung các lựa chọn khác nhau ngoài chứng chỉ IELTS để ứng viên chứng minh năng lực tiếng Anh của mình, như CPE, TOEIC, hay VSTEP.
6. Khi ta vượt qua được tất cả các “cạm bẫy” định kiến ở trên, nhưng lại để thành tích và số năm kinh nghiệm làm lu mờ phán đoán của bản thân
Như đã trình bày ở phần đầu bài viết, và được chứng minh qua các luận cứ xuyên suốt những phần sau, bộ não con người không phải là một bộ máy hoàn hảo. Để tự tin vào đánh giá của bản thân được, chúng ta phải, trước tiên, luôn tự hoài nghi về chúng. Đưa ra quan điểm, tự công kích quan điểm của bản thân, rồi điều chỉnh, lặp đi lặp lại. Có như vậy, chúng ta mới tích lũy được kinh nghiệm, gặt hái được thành công, và tiệm cận được sự hoàn hảo trong công việc.
Thế nhưng, khi kinh nghiệm càng nhiều, thì “thế trận” cũng càng khó hơn.
Thế nhưng, khi thành công càng lớn, thì độ phức tạp của vấn đề cũng càng tăng.
Thế nhưng, khi tầm ảnh hưởng lớn hơn, thì bài toán cũng phát sinh nhiều biến số hơn.
Thế nhưng, khi năng lực càng tiệm cận mức hoàn hảo, thì con người càng dễ nảy sinh những “ảo tưởng” về năng lực của bản thân hơn, chính là overconfidence bias.
Vì vậy, ta phải luôn giữ một óc khiêm tốn, tiếp cận vấn đề một cách đa chiều, trung lập. Bài học dễ quên nhất, là không có đáp án hoàn hảo. Chỉ có đáp án phù hợp – phù hợp với bối cảnh vấn đề.
Biên soạn: Gia Hy, 3B dựa trên các thông tin tham khảo từ Harvard Business Review
