Tuyển dụng trong ngành công nghệ phần lớn là trò lừa bịp

Các công ty công nghệ đang ngày càng phụ thuộc vào những quy trình tuyển dụng phức tạp như vòng phỏng vấn bar raiser, OKR, mô hình Spotify và Agile — nhưng bằng chứng cho thấy phần lớn trong số đó không dự đoán được hiệu suất công việc. Khi AI bắt đầu thay thế chính những công việc mà quy trình này được thiết kế để tìm người cho, câu hỏi đặt ra là: liệu chúng ta có đang lọc nhầm người?

Vòng phỏng vấn bar raiser là gì và tại sao nó lan tràn?

Phỏng vấn bar raiser là một vòng trong quy trình tuyển dụng, được thực hiện bởi một người phỏng vấn đã qua đào tạo từ đội ngũ khác, với nhiệm vụ đánh giá liệu bạn có nâng cao tiêu chuẩn của công ty hay không.

Amazon khởi xướng hình thức này vào năm 1999 và chấm điểm ứng viên dựa trên 16 nguyên tắc lãnh đạo. Theo mô tả của Amazon, họ là "bên thứ ba khách quan trong quy trình tuyển dụng" và "đưa ra quyết định then chốt về việc có nên tuyển ứng viên hay không". Hiện có hơn 10.000 người đảm nhận vai trò này tại Amazon.

Revolut cũng đã áp dụng, với vòng phỏng vấn kéo dài 45 đến 60 phút cùng một lãnh đạo cấp cao từ ngoài nhóm. Google Autocomplete thậm chí gợi ý "bar raiser interview" đi kèm với "revolut" và "mastercard" — cho thấy mức độ lan tỏa của mô hình này.

Ứng viên dành cả buổi chiều kể chuyện theo định dạng STAR (Tình huống, Nhiệm vụ, Hành động, Kết quả) về lần họ thể hiện "Ownership" hay "Bias for Action", trong khi người phỏng vấn chấm điểm dựa trên danh sách 16 cụm từ. Rồi mọi công ty đều sao chép. Bất kỳ công ty nào có trang Notion giờ đều có "bar raiser" trong quy trình, một danh sách giá trị và bảng chấm điểm — như thể nghi thức mới là thứ làm nên Amazon.

Bằng chứng: Quy trình này có thực sự hoạt động?

Dữ liệu tốt nhất về hiệu quả của quy trình này đến từ một công ty từng vận hành cỗ máy tương tự ở quy mô lớn rồi công bố kết quả.

Năm 2013, Laszlo Bock — người phụ trách tuyển dụng tại Google — tiết lộ rằng khi so sánh hàng chục nghìn điểm phỏng vấn với hiệu suất thực tế của những người đó trong công việc:

"Chúng tôi phát hiện ra mối quan hệ bằng không. Đó hoàn toàn là một mớ hỗn độn ngẫu nhiên."

Ông gọi các câu đố mẹo là "hoàn toàn lãng phí thời gian" và "chủ yếu phục vụ việc khiến người phỏng vấn cảm thấy thông minh". Về điểm số và điểm thi, ông nói thẳng: "chúng không dự đoán được gì cả".

Chuyên viên phân tích Todd Carlisle của Google phát hiện rằng 4 vòng phỏng vấn là đủ để dự đoán với độ tin cậy 86% liệu Google có nên tuyển ai đó hay không. Bốn vòng — không phải một chuỗi 6 vòng kèm buổi họp đánh giá.

Điều gì thực sự dự đoán hiệu suất?

Năm 2022, Paul Sackett và các cộng sự chạy lại các phân tích tổng hợp lớn về tuyển dụng, loại bỏ những hiệu chỉnh thống kê từng thổi phồng các con số cũ. Kết quả:

• Phỏng vấn có cấu trúc: tương quan 0,42 với hiệu suất công việc
• Kiểm tra kiến thức công việc: 0,40
• Dữ liệu tiểu sử: 0,38
• Mẫu công việc thực tế: 0,33
• Kiểm tra năng lực nhận thức: 0,31

Phỏng vấn có cấu trúc đứng đầu bảng. Hãy hỏi mọi ứng viên cùng những câu hỏi về công việc thực tế và chấm điểm câu trả lời theo cùng một cách. Chỉ cần 1 người phỏng vấn hiểu rõ công việc. Không cần Bar Raiser.

Lý thuyết lọc lãnh đạo

Gautam Mukunda, từng giảng dạy tại Harvard Business School, có một lý thuyết giải thích quy trình này tạo ra điều gì.

Lý thuyết lọc lãnh đạo cho rằng mọi tổ chức lớn đều có một quy trình đánh giá những người có thể dẫn dắt nó:

• Lãnh đạo bị lọc: đi lên qua quy trình, được kiểm tra kỹ lưỡng, giống hệt mọi người khác mà quy trình sẽ chọn
• Lãnh đạo không bị lọc: đến từ cửa hông, là người ngoài cuộc, không ai có cơ hội sàng lọc

Mukunda lập luận rằng lãnh đạo bị lọc rơi vào mức trung bình, còn người không bị lọc "có khả năng làm tốt hơn nhiều hoặc tệ hơn nhiều so với người bị lọc".

Ông kiểm chứng điều này trên toàn bộ các tổng thống Mỹ. 4 trong 5 tổng thống được xếp hạng cao nhất là người không bị lọc. Và 4 trong 5 người thấp nhất cũng vậy. Washington và Lincoln đều không bị lọc. Mukunda đưa ra mức ý nghĩa thống kê 99,97%.

Đặt một Bar Raiser vào bức tranh này: công việc của họ là đảm bảo không ai vào được mà chưa qua sàng lọc. Về mặt thiết kế, quy trình mang lại cho bạn mức trung bình có thể dự đoán được — điều Mukunda nói là bạn nên muốn khi mọi thứ đang suôn sẻ. Nhưng đó cũng chính là cơ chế giữ những người như Lincoln ở ngoài.

Mô hình Spotify có hoạt động không?

Spotify chưa bao giờ thực sự vận hành mô hình này.

Squads, tribes, chapters và guilds xuất phát từ một whitepaper năm 2012 của Henrik Kniberg và Anders Ivarsson, viết khi Spotify có 30 nhóm với khoảng 250 người. Các công ty lớn gấp 10 lần đã sao chép sơ đồ tổ chức như thể nó đi kèm với âm nhạc.

Jeremiah Lee, một product manager tại Spotify ở Stockholm, viết năm 2020 rằng ma trận squads và chapters khiến không ai chịu trách nhiệm. Quyền tự chủ không đi kèm sự thống nhất nghĩa là mỗi squad làm theo cách riêng.

Một trong những tác giả của whitepaper nói với ông:

"Ngay cả vào thời điểm chúng tôi viết nó, chúng tôi cũng không làm theo. Đó một phần là tham vọng, một phần là xấp xỉ."

Điều tôi có thể nói từ vài tháng làm staff engineer tại Spotify năm 2021 là thứ khiến nơi đó hoạt động không phải một sơ đồ. Ở đó không có "frontend engineer" hay "backend engineer". Chỉ có engineer, senior engineer, staff engineer, principal — và bạn làm mọi thứ, bao gồm cả việc mở rộng cơ sở dữ liệu qua nhiều khu vực với chuyển đổi dự phòng cấp vùng. Đó là một quyết định tuyển dụng về việc bạn muốn loại người nào trong tòa nhà. Bạn không thể sao chép nó bằng cách đổi tên nhóm.

Tại sao OKR không hoạt động

OKR là một kỹ thuật trao quyền: bạn giao cho nhóm một vấn đề thực sự và không gian để giải quyết nó. Nhưng công ty giao mục tiêu kèm lộ trình tính năng kèm hạn chót đã đánh dấu ô trao quyền và giữ nguyên mệnh lệnh. Đó là những gì xảy ra ở hầu hết công ty tôi từng thấy.

Nghiên cứu về đặt mục tiêu rất phong phú. Lisa Ordóñez, Maurice Schweitzer, Adam Galinsky và Max Bazerman đặt tựa bài báo năm 2009 là "Goals Gone Wild" và liệt kê các tác dụng phụ:

• Tập trung hẹp, bỏ qua mọi thứ ngoài mục tiêu
• Sở thích rủi ro bị bóp méo
• Gia tăng hành vi phi đạo đức
• Ức chế học hỏi
• Ăn mòn văn hóa
• Giảm động lực nội tại

Họ nói rằng đặt mục tiêu nên được coi như "một loại thuốc kê đơn cần liều lượng cẩn thận". Các công ty phân phát nó như kẹo.

Marty Cagan, người dành nhiều năm khuyên các công ty áp dụng OKR, viết năm 2020 rằng ở phần lớn công ty ông gặp, ông đã "ngừng đề xuất phương pháp này" vì nó "chứng minh là lãng phí thời gian và công sức, mang lại ít nếu có kết quả nào".

Agile đã chết từ năm 2014

Dave Thomas, người đồng viết Tuyên ngôn Agile năm 2001, công bố bài viết "Agile is Dead" năm 2014, nói rằng từ này "đã bị lật ngược đến mức thực sự vô nghĩa".

"Từ agile trở thành nam châm hút bất kỳ ai có quan điểm để tuyên bố, có giờ để tính tiền, hoặc có sản phẩm để bán."

Scrum masters, chứng chỉ, sprint 2 tuần, story points, biểu đồ vận tốc, standup hàng ngày nơi 9 người báo cáo cho 1 người. Dòng đầu tiên của tuyên ngôn là "Cá nhân và tương tác hơn quy trình và công cụ" — và ngành công nghiệp đã xây dựng một đế chế quy trình và công cụ trên đó. Điều đó thật điên rồ, vì nó là dòng đầu tiên!

Có một nghiên cứu năm 2024 trên 600 kỹ sư cho rằng các dự án chạy theo yêu cầu kiểu agile thất bại thường xuyên hơn 268%. Nên nhớ rằng người thực hiện nghiên cứu, Junade Ali, đang bán giải pháp thay thế của mình.

AI đang kết liễu quy trình này

Hãy nhìn xem từng mảnh của cỗ máy này chọn lọc điều gì:

• Vòng phỏng vấn muốn một người đưa ra câu trả lời mong đợi theo định dạng mong đợi
• OKR muốn một người đạt được con số mà ai đó cấp trên đã chọn
• Scrum muốn một người nhận ticket, ước lượng, đóng lại, lặp lại

Tất cả đều tối ưu hóa cho việc tuân theo mệnh lệnh tốt. Đó cũng là mô tả công bằng về những gì một mô hình ngôn ngữ làm tốt.

Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar và Ruyu Chen tại Stanford đã theo dõi dữ liệu bảng lương từ ADP trên hàng triệu lao động Mỹ. Đến tháng 6 năm 2026, việc làm của người 22 đến 25 tuổi trong các nghề phơi nhiễm AI nhiều nhất thấp hơn 19% so với nhóm ít phơi nhiễm. Trong khi lao động có kinh nghiệm trong cùng công việc không cho thấy sự sụt giảm như vậy.

Họ gọi đây là "những con chim hoàng yến trong mỏ than".

Và bản thân vòng phỏng vấn cũng có thể bị qua mặt bằng chính công nghệ đó. Năm 2025, một sinh viên Columbia tên Roy Lee xây dựng ứng dụng desktop vô hình với người phỏng vấn, giải các câu hỏi lập trình trong buổi phỏng vấn và dùng nó để nhận được thực tập tại Amazon. Amazon yêu cầu gỡ video xuống, Columbia đình chỉ anh ta, và anh ta gọi được 15 triệu đô cho công ty mình xây từ đó.

Điều đó chứng minh rằng một bộ lọc mà thanh niên 21 tuổi có thể vượt qua bằng cửa sổ ẩn đang đo lường thứ mà máy móc làm tốt hơn ứng viên. Và đó chính là thứ bạn đang trả tiền cho 6 người phỏng vấn mỗi người một buổi chiều để đo!

Cách tuyển kỹ sư phần mềm giỏi mà không cần tất cả những thứ này

Hỏi mọi ứng viên cùng những câu hỏi về công việc, xem họ làm việc riêng tư, và trả tiền cho một thử việc ngắn. Cả ba đều đánh giá công việc thay vì cách ai đó thể hiện trong phòng. Nghiên cứu đằng sau chúng đã cũ và khá nhất quán, và không cái nào cần bar raiser.

Bị đánh lừa bởi vẻ ngoài là chuyện cổ xưa

Khi nhà tiên tri Samuel đến Bethlehem để xức dầu cho một trong các con trai Jesse làm vua Israel, ông nhìn người lớn nhất, Eliab, và nói: "Chắc chắn đây là người được Đức Giê-hô-va xức dầu" (1 Sa-mu-ên 16:6). Chúa ngăn ông lại: "Đừng xem xét dung mạo hay chiều cao của nó, vì ta đã từ chối nó; Đức Giê-hô-va không nhìn thấy như người ta thấy. Người ta thấy vẻ bề ngoài, nhưng Đức Giê-hô-va thấy trong lòng" (1 Sa-mu-ên 16:7).

Vị vua là David, người trẻ nhất, đang chăn cừu và thậm chí chưa được gọi vào. Mọi vòng phỏng vấn tôi mô tả đều được xây dựng trên bản năng ban đầu của Samuel: vẻ bóng bẩy, câu chuyện STAR tự tin, ngôi trường đúng trên CV.

Hỏi cùng câu hỏi, rồi hỏi trực giác sau cuối

Phỏng vấn có cấu trúc đứng đầu bảng xếp hạng của Sackett. Ngược lại, một giờ trò chuyện thân thiện còn tệ hơn không làm gì. Trong nghiên cứu năm 2013 của Robyn Dawes và hai đồng nghiệp, một số người được phỏng vấn trả lời từ hệ thống phản hồi ngẫu nhiên. Những người phỏng vấn hình thành ấn tượng "tự tin y hệt" như với câu trả lời thật. Và các buổi phỏng vấn đó "thực sự khiến người tham gia đưa ra dự đoán tệ hơn".

Daniel Kahneman đã sửa vấn đề này cho quân đội Israel khi còn phục vụ trong đó. Ông "nhấn mạnh rằng người phỏng vấn hỏi mỗi ứng viên cùng một loạt câu hỏi khách quan, thực tế về sáu đặc điểm". Những người phỏng vấn muốn dùng phán đoán của mình. Vậy nên ông để họ đưa ra một đánh giá trực giác duy nhất vào cuối cùng, sau khi mọi thứ khác đã được chấm điểm.

"Tốt hơn là thu thập tất cả dữ liệu trước, rồi nhắm mắt lại và trực giác."

Với vai trò kỹ thuật, hãy chọn vài thứ công việc thực sự cần: gỡ lỗi thứ gì đó hỏng trên production, đọc code bạn không viết, giải thích sự đánh đổi cho product manager. Viết câu hỏi cho từng thứ và hỏi mọi ứng viên cùng câu hỏi. Chấm điểm từng thứ trước khi chuyển sang thứ tiếp theo và hỏi trực giác vào cuối. Giữ tối đa 4 vòng phỏng vấn. Google phát hiện 4 vòng đủ để dự đoán quyết định tuyển dụng với độ tin cậy 86%, mà Bock gọi là "Quy tắc Bốn". Ông nói thời gian tuyển dụng của Google giảm "từ khoảng sáu tháng xuống còn 45 ngày".

Đổi bảng trắng thành công việc thực tế làm riêng tư

Năm 2020, Mahnaz Behroozi, Chris Parnin và các đồng nghiệp tại Đại học Bang North Carolina (NC State) đưa cho 48 sinh viên khoa học máy tính cùng một bài toán lập trình. Một nửa giải trên bảng trắng với người phỏng vấn đang nhìn, một nửa giải một mình trong phòng. NC State đặt tựa thông cáo báo chí là "Phỏng vấn việc làm ngành công nghệ đánh giá lo lắng, không phải kỹ năng phần mềm".

Nhóm bị quan sát "thể hiện chỉ bằng một nửa". Và "tất cả phụ nữ tham gia phỏng vấn công khai đều thất bại" trong khi "tất cả phụ nữ tham gia phỏng vấn riêng tư đều đạt" (nhóm nhỏ nên đừng kéo dài kết luận này). Kết luận của Parnin là "các công ty đang bỏ lỡ những lập trình viên thực sự giỏi".

Thomas Ptacek phụ trách tuyển dụng tại công ty bảo mật Matasano và viết lại điều thay thế phỏng vấn ở đó trong "The Hiring Post" năm 2015. Bài mở đầu bằng: "Buổi phỏng vấn xin việc của lập trình viên không hiệu quả." Mẫu công việc của Matasano "được chuẩn hóa, để mọi ứng viên đối mặt cùng một bài kiểm tra" và chấm theo cùng cách.

Một người được tuyển, Alex, "có CV của Walter White, nhưng năng lực của Heisenberg". Anh ta viết mã khai thác mà Ptacek nói "có thể là một trong số ít triển khai trên thế giới" và "Không có gì trong lý lịch của Alex gợi ý điều này sẽ xảy ra."

Trả tiền cho thử việc ngắn trên vấn đề bạn thực sự có

Automattic, công ty đứng sau WordPress.com, thay thế phỏng vấn kỹ thuật cho một số vị trí bằng "một dự án mô phỏng công việc thực tế". Thử việc dài hơn là "tối đa 20 giờ dùng công việc thực để kiểm tra sự phù hợp đôi bên, với phản hồi từ nhóm tuyển dụng xuyên suốt".

Đội thiết kế của họ nói thêm: "Tất cả dự án thử việc của Automattic được trả ở mức tiêu chuẩn 25 USD mỗi giờ."

Tôi sẽ trả tiền mọi lần. Bài tập về nhà 20 giờ không lương chỉ được hoàn thành bởi người có buổi tối rảnh rỗi — điều đó loại trừ cha mẹ, người chăm sóc và bất kỳ ai đang có việc làm.

Hỏi họ đã xây gì khi không ai bắt buộc

Rodrigo thuê tôi vì bài kiểm tra kỹ thuật tôi đã vượt qua và vì sự chủ động tôi thể hiện để thoát khỏi Qatar. Điều thứ hai không bao giờ xuất hiện trên bảng giá trị nào. Vậy hãy đưa nó vào câu hỏi có cấu trúc của bạn: "Bạn đã xây gì mà không ai yêu cầu?" và "Bạn đã làm gì để có mặt trong phòng này?" — chấm điểm như mọi thứ khác. Đó là cách bạn tìm được những người không bị lọc của Mukunda mà không tuyển ngẫu nhiên.

Kết luận

Tôi biết điều này nghe thế nào từ một người không có bằng cấp, vào ngành công nghệ qua cửa hông. Ai đó đã nhìn xa hơn vẻ bề ngoài một lần, trong một văn phòng nhỏ ở Berlin. Tôi vẫn ở đây vì điều đó.

Ở đâu đó trong pipeline của bạn có một người với CV kỳ lạ và không có câu chuyện STAR. Hãy cho họ cùng câu hỏi và cùng bài kiểm tra như mọi người, rồi xem điều gì xảy ra.