人工智能如何改变招聘流程及其弊端
人工智能管理招聘
June 9, 2025 • By Olivier Safir
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人工智能 (AI) 正在迅速改变公司吸引和评估人才的方式，包括在高管层面。最近的研究表明，超过 80% 的公司现在使用 AI 驱动的工具来执行简历筛选等任务。人工智能驱动的解决方案正在简化招聘自动化和人才管理，帮助组织改善候选人体验并提高关键招聘指标。从自动化繁琐的行政工作到解析大型候选人库，招聘自动化是一项关键优势，它承诺提供更快、数据驱动的招聘流程，许多领导者认为这对于成功至关重要。
事实上，91% 的企业领导者表示，有效的人才获取对于长期成功至关重要——但只有 28% 的人认为他们目前的招聘工作做得很好。人工智能招聘软件的兴起正在通过自动化任务和提高整个招聘流程的效率来优化人才获取。这种差距激发了人们对人工智能解决方案的兴趣，因为公司（尤其是那些扩展到美国等新市场的公司）正在寻求在建立高效团队方面的任何优势。然而，在深入研究之前，重要的是不仅要检查人工智能的优势和明智的使用框架，还要检查其局限性——从招聘的“LinkedIn 化”到算法偏差和文化错位。目标是了解高管和人力资源领导者如何在招聘中利用人工智能而不会成为其风险的受害者。
人工智能在招聘中的益处和机遇
领先的学术和商业来源将人工智能在招聘中描述为一种强大的增强工具——如果使用得当，它可以简化流程并加强决策。哈佛商业评论对 300 多家公司进行的分析调查发现，现代人才获取技术可以显着改善结果：与使用传统方法的公司相比，拥有最新招聘技术的公司对招聘的各个方面都更加满意。效率提升尤其显着。
在自动化招聘步骤的组织中，97% 的人报告说自动化是“有价值的”，消除了诸如面试安排和简历解析之类的常规手动任务。这使招聘团队可以
另一个优势是在人才搜寻方面的速度和规模。人工智能驱动的平台可以扫描庞大的数据库、社交媒体（例如 LinkedIn）和公共数据，以识别具有正确背景的潜在候选人。这些平台通过自动化识别和获取合适的候选人来增强候选人搜寻，从而使流程更快、更高效。这大大扩展了人才库，超出了任何个人招聘人员可以手动覆盖的范围。人工智能驱动的工具可以在几分钟内过滤和排名数千份简历，快速找出符合职位标准的简历并简化筛选流程。
人工智能还可以帮助招聘人员有效地管理和评估大量的职位申请，确保找到最佳匹配。值得注意的是，超过 99% 的财富 500 强公司现在使用应聘者跟踪系统 (ATS)来简化初始筛选。这些系统依靠类似人工智能的算法来解析简历、筛选候选人的特定技能并标记合格的申请人，这种做法非常普遍，以至于几乎75% 的招聘人员表示他们使用 ATS 或类似技术来审查候选人——并且其中 94% 的人声称它改善了他们的招聘流程。招聘软件，尤其是人工智能驱动的招聘软件，通过简历筛选和自动化候选人搜索，在简化招聘流程中发挥着至关重要的作用。对于进入美国市场的公司来说，当您没有现有的本地网络时，这种有效利用庞大人才库的能力非常宝贵。超过一半的招聘人员发现从大型候选人库中进行筛选是招聘中最具挑战性的方面，人工智能工具通过自动化和改进流程来帮助解决这一挑战。
人工智能还为招聘贡献了数据驱动的见解和预测分析。机器学习模型可以分析顶尖人才的个人资料，帮助预测哪些候选人可能在特定职位上取得成功，甚至适合公司文化。高管寻聘公司报告说，人工智能支持的分析提高了对人才市场趋势、薪酬基准和候选人可用性的理解。这些见解有助于做出更明智的决策。一些大型雇主甚至使用人工智能评估（例如游戏化测试或视频面试分析）来大规模评估软技能和认知能力。例如，人工智能视频分析工具现在可以评估候选人在录制面试中的措辞、语调和面部表情，以衡量诸如沟通技巧或自信心之类的属性。在面向客户的行业（酒店、销售等）中，此类工具通过分析非语言线索来帮助识别具有强大人际交往能力的候选人。
重要的是，倡导者认为人工智能可以减轻招聘中某些人为偏见——这是一个主要的卖点。理论是，算法在经过仔细训练后，可以专注于客观资格，而忽略主观或无关紧要的因素。一份高管寻聘报告指出，人工智能
最后，人工智能可以极大地改善候选人体验，这在吸引高管人才时至关重要。聊天机器人“助手”和基于人工智能的通信使候选人在整个过程中保持知情和参与——这是人类招聘人员通常难以大规模做到的。人工智能通过使互动在整个招聘过程中更加高效、及时和个性化来改善候选人沟通。ServiceNow 的一位高级人才主管观察到，人工智能消除了许多“与候选人体验相关的摩擦”，例如，通过向申请人提供及时的更新和个性化的反馈，使他们在提交申请后不会“蒙在鼓里”。这种响应能力可以加强候选人对雇主的印象。此外，人工智能甚至可以直接帮助求职者：一项调查中几乎一半的求职者承认使用人工智能工具来改善他们的简历或练习面试。从本质上讲，人工智能正在成为招聘等式双方的教练。
这些好处解释了为什么公司热衷于在招聘中采用人工智能。到 2025 年，预计约有 82-83% 的雇主将使用人工智能进行初始简历审查，并且许多人正在将人工智能集成到其他步骤中，例如基于聊天的候选人问答，甚至自动参考检查。人工智能工具还可以自动安排面试，从而减少协调日历和安排会议所需的手动工作。招聘人员自己也参与其中：68% 的人表示，投资于新的招聘技术（如人工智能）是他们提高绩效的首要策略。人工智能的投资回报率在节省的时间和更好的招聘中显而易见。事实上，一项研究发现97% 的自动化招聘部分的组织认为它是有价值的，并且26% 的尚未采用现代人工智能招聘工具的公司计划很快这样做。人们普遍认为，人工智能不是一种未来主义的锦上添花——它正在迅速成为有效招聘的标准组成部分。正如一家人力资源技术公司的创始人所指出的，人工智能可以处理招聘中“60-70% 的行政任务”，从而使人力资源专业人员可以专注于更高级别的工作。
招聘的“LinkedIn 化”和内部人才招聘的兴起
与人工智能的采用并行，我们看到一些专家称之为招聘的“LinkedIn 化”——严重依赖 LinkedIn 和类似平台作为主要人才来源。LinkedIn 拥有9.3 亿会员，已成为全球招聘人员的默认数据库。公司，尤其是那些扩展到新地区的公司，通常认为通过 LinkedIn Recruiter 订阅和 AI 过滤器，他们可以在内部处理人才招聘，而无需外部猎头。这种趋势导致许多公司内部化其人才招聘职能，建立内部招聘团队，利用 LinkedIn、人工智能驱动的应聘者跟踪系统和其他数字工具来寻找候选人。人力资源团队越来越多地利用人工智能和自动化工具来简化手动招聘流程、加强沟通并提高整体招聘效率。这种吸引力是可以理解的：使用内部团队承诺更大的控制权，并且可以减少支付给外部机构的高额费用（这些机构通常收取招聘人员第一年工资的 20-35%作为高管寻聘的佣金）。
成本确实是一个驱动因素。德勤的一项研究表明，建立内部招聘“卓越中心”的公司将其招聘成本降低了高达40%。避免机构费用并使用技术来自动化步骤使 DIY 招聘具有吸引力。一项招聘行业分析将这种转变比作房地产领域发生的事情：正如卖家试图在没有经纪人的情况下列出房屋以节省佣金一样，雇主正在质疑“机构招聘的高成本”，转而采用技术支持的直接招聘。并且由于可以在线访问如此多的候选人（LinkedIn 通常被描述为拥有“丰富的候选人库存”），公司认为他们可以触手可及地获得数据。
LinkedIn 尤其是一个游戏规则改变者。它提供了一个庞大、可搜索的人才库和诸如 LinkedIn Recruiter 之类的工具，该工具使用算法建议来推荐候选人。LinkedIn 自己的全球招聘趋势报告发现，投资于招聘技术是 68% 的招聘人员的首要任务，并强调了该平台在实现这种转变中的作用。特别是对于刚进入美国市场的公司而言，LinkedIn 提供了立即访问数百万美国专业人士的方式，以及一种通过地点、行业、技能等来识别潜在客户的方式，而无需建立本地网络。人工智能驱动的搜寻工具现在利用包括 LinkedIn 在内的社交媒体平台，通过分析其在线个人资料和活动来识别和评估潜在的候选人。人工智能还可以为不同的候选人细分市场生成和定制职位发布，从而简化流程并减少职位广告创建中的偏见。它有效地实现了搜寻的民主化——任何内部人力资源团队都可以尝试外部招聘人员所做的事情，使用相同的数据库。
然而，领先的专家警告说，过度依赖 LinkedIn 和类似工具存在严重的局限性，尤其是对于高管和关键职位。一家高管寻聘公司的一篇富有洞察力的文章直言不讳地说：“公司很少依赖 LinkedIn 招聘来聘用 C 级高管。大多数高级职位搜索专家不建议依赖 LinkedIn Recruiter 来聘用重要的高级领导职位。” LinkedIn 最初是作为一个社交网络平台而构建的，而不是一个专门的招聘工具——这在它上面的信息质量中有所体现。个人资料是自我报告的，并且通常未经验证，数据可能已过时或被夸大。根据同一来源，LinkedIn 的众包认可和推荐在“验证之前不可靠”，并且不能替代严格的参考检查或评估。换句话说，一个精心设计的 LinkedIn 个人资料并不能保证候选人的真实能力或适合性，并且优先考虑关键字的算法可能会被那些简单地 SEO 优化其个人资料的候选人所欺骗。
此外，LinkedIn 作为社交网络的性质在其人才覆盖范围中造成了差距。许多顶级高管（尤其是年龄较大、非常成功的高管）不活跃在 LinkedIn 上或不积极寻找工作，因此仅搜索 LinkedIn 的内部团队很容易错过这些“隐藏”的候选人。即使是那些在 LinkedIn 上的人也可能不会表明他们对新职位持开放态度。经验丰富的猎头通常依靠个人网络、推荐和 LinkedIn 之外的直接搜寻来接触被动候选人。他们知道最好的候选人——“前 1%”的领导者——通常不会在网上购物他们的简历。除了推荐之外，专业网络还提供对行业见解和有价值的候选人联系的访问，这些联系超出了 LinkedIn 单独可以提供的范围。因此，过度关注 LinkedIn 可能会将范围缩小到通常的嫌疑人，从而可能“忽略不符合平台搜索过滤器的有价值的技能和经验”。
在 LinkedIn 驱动的市场中，还存在羊群行为的风险。如果每家公司都在同一个池塘中使用相同的人工智能工具捕鱼，他们将倾向于专注于类似的个人资料（那些具有最多关键字优化的简历或最多联系人的个人资料）。这可能会导致对一小部分“可见”候选人的人才争夺战，而同样强大或更合适的个人（可能来自不同的行业、地理位置或人口统计）会被忽略，因为他们没有被算法发现。事实上，一项 LinkedIn 分析发现，大约 50% 的招聘来自“内部或推荐”候选人，而不是通过大规模外展找到的候选人，这意味着个人网络和人为判断仍然在 LinkedIn 的开放市场之外发挥着巨大的作用。
至关重要的是，对于跨文化和高管招聘，人为专业知识仍然至关重要。LinkedIn 的平台无法轻易衡量诸如文化契合度、领导风格或多市场经验的细微差别。正如一位高管招聘人员所说，“LinkedIn Recruiter 不是人类招聘人员，也永远不可能成为人类招聘人员——你必须弥合这一差距才能获得高级高管职位。”在实践中，扩展到新国家的公司经常发现，在审查和说服顶级领导者时，他们“无法用 LinkedIn 取代高管招聘人员”。经验丰富的招聘人员带来判断力和背景——他们深入评估候选人，进行幕后参考检查，并充当招聘公司和候选人的值得信赖的顾问。这是使用 LinkedIn 和人工智能的内部招聘人员可能难以做到的事情，尤其是如果他们缺乏在该地区或行业的经验。
这并不是要否定人工智能/LinkedIn 增强的内部人才招聘的价值。它可以为许多职位（尤其是中层职位或大量招聘）出色地工作。而且，技术确实迫使传统的招聘人员提高了他们的水平。但新兴的最佳实践是混合方法：内部团队使用主动渠道处理他们可以处理的事情，而专家招聘人员则战略性地参与高级、专业或跨境招聘。公司现在使用人工智能来有效地搜寻人才，从而扩大人才库并比以往更快地填补技能差距。外部招聘人员可以充当内部 TA 团队的有价值的合作伙伴，而不是替代招聘人员。他们带来市场情报和深层网络，以补充来自 LinkedIn 的数据。对于在美国招聘的公司，与当地高管寻聘专家合作可以帮助他们驾驭文化细微差别并避免 DIY 方法的陷阱。
挑战和风险：偏见、“假阳性/假阴性”和文化错位
虽然人工智能提供了许多好处，但它也带来了企业（尤其是那些不熟悉当地规范的企业）必须管理的严重风险。这些陷阱包括算法中的隐藏偏见、未能达到文化契合度，以及自动化消除在行政招聘中至关重要的个人接触的危险。正如麻省理工学院斯隆管理学院的研究人员简洁地警告说：“人工智能已经颠覆了招聘流程，但有一个陷阱。”在没有人为监督的情况下过度依赖理论上可以“避免偏见和效率低下”，但实际上，如果使用不当，它通常会产生新的效率低下或盲点。人工智能现在在决策过程中发挥着重要作用，影响着从简历筛选到最终选择的方方面面，这使得人为监督变得更加重要。
算法偏见可能是最广为人知的风险。人工智能系统的好坏取决于用于创建它们的数据和规则。如果过去的招聘数据或人为决策存在偏见，则人工智能可以
即使是善意的算法也可能产生“假阴性”——即，由于错误的原因而筛选掉优秀的候选人。依赖于严格的标准或关键字的人工智能可能无法识别可能具有价值的非常规职业道路或多样化的经验。外国高管的简历可能不会勾选美国培训的算法所期望的相同框（职称、公司、流行语），从而导致其被不公平地丢弃。“由于严格的算法可能无法识别非常规的职业道路或多样化的经验，因此存在被无意中筛选掉的危险，”中东主要职位平台首席执行官 Rabea Ataya 指出。例如，企业家或采取非线性道路的人可能会被筛选掉，因为人工智能没有看到通常的公司阶梯晋升——对于寻求创新领导力的公司来说，这可能是一个巨大的错失机会。同样，如果算法对“适合”的看法狭隘，则可能会错误地忽略多元文化候选人或那些不符合行业典型模式的候选人。
相反，人工智能工具可以创建“假阳性”——对算法来说看起来不错但实际上并不合适的候选人。今天，求职者可以通过在简历中塞满正确的关键字（有时甚至使用人工智能服务来优化他们的 LinkedIn 个人资料或求职信）来玩弄系统。这可能会欺骗简历筛选算法，使其认为某人在纸面上是完美的匹配。使用生成式人工智能来编写流畅的答案甚至深度伪造视频面试的各个方面也越来越普遍。正如一位职业顾问警告说，“技术专家要操纵算法以确保他们成为最佳候选人并不难。”换句话说，某人可能会通过自动化方式作弊人工智能评估或过度润色他们的申请，而真正的人为审查会发现。这可能会导致雇用一位通过自动化方式“面试”得很好的候选人，但在实际工作中却达不到要求。一些招聘经理报告说，他们遇到过一些候选人，一旦进行现场面试，显然与他们的人工智能辅助申请所暗示的口才或技能水平不符——这是一种令人震惊的脱节。
另一个更微妙的问题是文化错位。人工智能从根本上不擅长衡量诸如文化契合度、领导风格、适应性以及对高管职位至关重要的其他人为细微差别之类的“软”特征。正如 Ataya 强调的那样，这些品质是“非常个人化和依赖于背景的”，并且人工智能评估“不应取代人为判断”，这正是出于这个原因。对于雇用美国高管的外国公司（或反之亦然），文化契合度至关重要：新领导者不仅必须驾驭公司的内部文化，还必须将本国文化与美国市场规范联系起来。算法没有文化直觉——它们可能会偏爱那些沟通风格或背景与训练数据定义为“良好”的任何内容相符的候选人，这可能会使来自不同文化背景的人处于不利地位。例如，分析语音模式的人工智能可能会将非英语母语人士的停顿或语调误解为缺乏自信，而这仅仅是文化交流差异。或者，评分算法可能会低估国际经验（如果它主要基于国内候选人的结果进行训练）。这些是人工智能可能无意中在招聘中造成文化不匹配的方式。
事实上，过度依赖人工智能可能会无意中产生同质性，这与许多公司寻求的多样性完全相反。如果人工智能经过调整以根据过去招聘的成功情况来选择统计上“最佳”的候选人资料，它可能会开始产生看起来相似的招聘。“对于雇主来说，过度依赖人工智能可能会导致同质化的团队缺乏思想和背景的多样性，”Ataya 警告说。当算法中的细微偏见偏爱某种个人资料时，就会发生这种情况——例如，视频面试中的外向性格，或者来自少数精英大学的候选人，这些大学主导了算法对高绩效者的概念。如果没有人为检查，公司可能会无意中筛选掉通常会推动创新的思想、文化和经验的多样性。虽然人工智能可以执行诸如筛选、评估和排名候选人之类的任务，但它仍然需要人为检查以确保公平并避免强化偏见。
虚假的安全感是另一种风险——人工智能必须是客观和准确的想法，因此招聘人员可能会过分信任它。这可能会导致对候选人的审查减少或忽略数据中未捕获的危险信号。如果走得太远，它还会降低候选人的体验。许多候选人发现过度自动化的招聘流程没有人情味。正如一位人力资源专家指出的那样，“人们仍然希望在面试过程中感受到人为的接触，并且在流程的早期阶段，这为在组织中工作的感觉定下了基调。”对于高管职位尤其如此：一位正在被追求的高级候选人期望获得白手套、高接触的流程，而不是一系列机器人电子邮件和单向视频面试。纯粹由人工智能驱动的方法可能会让您试图吸引的人望而却步。
最后，存在法律和道德合规性的风险。围绕招聘中人工智能的监管环境正在收紧。在美国，平等就业机会委员会已将就业中的人工智能标记为执法优先事项，并指出
尽管存在局限性，但现代人工智能系统在设计时具有类似人类的智能，使它们能够执行需要人类认知能力的任务，例如决策、解决问题和理解自然语言。但是，这些能力不能替代人为判断，尤其是在复杂或细致的招聘场景中。
对进入美国市场的公司的影响
对于将其业务扩展到美国的管理人员和企业家来说，这些趋势具有特殊的意义。招聘您的美国领导团队是最关键和最微妙的任务之一——您选择的人将推动您在新市场取得成功。人工智能可以成为这项工作中的巨大资产，帮助您快速了解人才格局、识别候选人，甚至跨语言和地区评估技能。但如果不适应当地规范并仔细管理偏见，它也可能会适得其反。定义明确的招聘目标对于确保您的招聘工作与组织需求和多样性目标保持一致，并在美国环境中有效利用人工智能至关重要。
一个关键的考虑因素是文化背景。在您的本国运行良好的招聘算法或评估可能无法完美地转化为美国人才库。例如，根据欧洲候选人数据训练的人工智能工具可能会低估美国雇主认为重要的方面（或反之亦然）。教育系统、简历格式、沟通风格和法律约束存在差异。如果一家扩展到美国的法国公司使用人工智能筛选工具而没有根据美国候选人数据对其进行重新培训，则它可能会无意中筛选掉优秀的美国候选人，仅仅因为他们的简历或描述成就的方式与算法“学习”识别的方式不同。
外国公司还应警惕距离放大的“LinkedIn 化”效应。如果您没有实际存在或与美国有深入的网络联系，那么完全依赖 LinkedIn 和职位门户网站来搜寻候选人是很诱人的。但正如所讨论的，这可能会受到限制。美国顶级高管可能不会通过冷酷的 LinkedIn 外展活动参与进来，或者他们可能会更好地回应那些可以用可信度与他们谈论该职位的人。这就是在美国使用专家招聘人员（或至少是顾问）可以获得回报的地方。他们可以提供算法或远程人力资源团队可能缺乏的人为接触和文化细微差别。例如，美国招聘通常非常重视某些软技能或领导风格（如协作方法、对模糊性的适应性等），这些技能或领导风格在其他地方的价值可能不同。经验丰富的招聘人员可以在对话中筛选出这些细微差别；人工智能工具可能不会。
另一个问题是与美国就业法和多样性期望保持一致。美国在法律和公众舆论中对平等就业机会非常警惕。在其他地方可能通常会筛选掉的一些标准（年龄、婚姻状况等）在美国具有法律敏感性。如果您的人工智能或您的 LinkedIn 搜寻策略无意中以与受保护特征过于密切相关的方式筛选候选人（例如，偏爱某个年龄段或排除可能间接使移民处于不利地位的非美国工作经验），您可能会面临审查。值得注意的是，美国人力资源管理协会发现，美国有 1/4 的人力资源专业人员现在以某种身份使用人工智能，在这些人中，有 64% 的人将其用于招聘和雇用。因此，人工智能的使用是主流，但它正在受到密切关注。例如，纽约市现在要求公司对其人工智能招聘工具进行偏见审计，并在使用人工智能时向候选人披露。外国公司可能不知道此类要求——与当地人力资源专家或法律顾问合作以确保合规性是谨慎的。
也就是说，公司也可以利用人工智能的优势在跨境招聘中。人工智能没有固有的国家偏见——如果经过适当调整，它可以平等地评估美国候选人和外国候选人，专注于技能和绩效。这可以帮助识别可以在跨文化环境中蓬勃发展的人才。例如，人工智能可能会发现一位会说外国公司语言或具有海外经验的美国候选人，而当地招聘人员可能没有优先考虑。人工智能还可以用于评估语言能力、运行跨文化场景模拟或预测候选人的适应能力——一些创新公司正在探索的新领域。关键是以一种经过深思熟虑的、受监督的方式使用人工智能，将其输出视为整体决策的输入，而不是决策本身。
平衡招聘过程中的人工智能和人为洞察力
在所有这些主题中，都出现了一个总体教训：最佳结果来自将人工智能的力量与人为判断相结合。人工智能和自动化非常适合提高效率、扩大渠道和提供数据——但在理解其他人方面，人类仍然是无与伦比的，尤其是在领导职位和文化契合度方面。哈佛商业评论的研究强调，为了充分利用人工智能在招聘中的作用，组织应遵循结构化框架并保持人在回路中的方法。这意味着对在哪里应用人工智能具有战略意义，使用无偏见的数据训练算法，并始终让熟练的招聘人员或招聘经理解释和验证人工智能的建议。
领先的公司已经在建立制衡机制。许多公司对其招聘算法进行定期偏见审计，正如 IEEE 和其他机构所倡导的那样。例如，他们测试人工智能对面试的选择是否包括具有代表性的性别和种族组合；如果没有，他们会重新校准或约束该算法。一些公司在初始阶段使用“盲人招聘”技术（删除姓名、性别等），并让人工智能纯粹根据技能进行筛选，然后在稍后重新引入人为审查以添加回整体视图。还有人推动透明度——让候选人知道使用了人工智能，甚至让他们有权要求人为审查。这些步骤可以建立信任和问责制。
专家还强调，在引入人工智能时，培训和变革管理也很重要。哈佛商业评论分析师提出的七步路线图包括：倾听利益相关者的担忧，使用数据来证明观点，评估组织准备情况，优先考虑最具影响力的用例，选择合适的技术合作伙伴，关注期望的结果，并明确谁拥有新工具。在实践中，这意味着人力资源负责人应明确定义他们希望人工智能实现的目标（例如，将招聘时间缩短 30%，或增加最终候选人中的多样性），并将这些目标放在首位。他们还应确保他们的团队接受过与人工智能协同工作的培训——提高数据素养和“人工智能素养”正日益成为人力资源发展的一部分。
至关重要的是，人工监督是绝不能移除的安全阀。正如麻省理工学院斯隆管理学院的一篇文章所说，组织必须“始终让人参与其中”。人工智能可以推荐或标记候选人，但最终的招聘决定应由人来做出。在面试和评估期间，人工智能可能会提供评估数据，但招聘小组应讨论并验证这些发现与他们自己的观察结果。这种混合模式确保同理心、伦理和个人直觉仍然是核心。“人工智能并不完美……它常常缺乏人类直觉所能提供的细微差别，”一位教授指出，因此我们应该利用人工智能的速度和精确性，“同时不失去对招聘过程至关重要的同理心和人类理解。”换句话说，让人工智能在数量和分析方面做繁重的工作，但让人类做他们最擅长的事情——理解其他人。
为了说明这一点，请考虑文化契合度和领导风格评估：人工智能可能会分析一份性格问卷或一份面试记录，并给出诸如“适应性”或“团队导向”等特征的评分。这些是有用的数据，但不应被视为绝对真理。一位了解公司文化和角色微妙之处的人工面试官可以在上下文中解释这些结果。也许人工智能将一位候选人标记为“协作”得分较低，因为他们在描述成就时经常使用“我”而不是“我们”。一位人类可能会深入研究这一点，并发现候选人以前的文化强调个人责任，这实际上并不表明他们不能在团队中工作。这种解释是关键，它们可以防止优秀的候选人被错误地排除在外，或者相反，暴露原始分数可能错过的的问题。
总之，人工智能无疑正在改变招聘——使其更高效、数据驱动，甚至更具全球性。进入美国等新市场的公司可以通过使用人工智能来识别人才和简化招聘流程，从而获得巨大的好处。但正如我们所看到的，将人工智能用作有用的助手与将其作为不受约束的看门人之间存在一条细线。招聘的“LinkedIn 化”以及使用人工智能工具将招聘内部化的努力既带来了希望，也带来了危险。公司必须特别注意避免一刀切的方法，并尊重发挥作用的人力和文化因素。最成功的策略是平衡的：拥抱人工智能在速度、规模和洞察力方面的优势，同时也投资于招聘的人力要素。这意味着专家判断、关系建立和监督，以确保公平和适合。
随着招聘流程的演变，有一件事始终不变：招聘，其核心是关于人。算法可以帮助搜索，但领导者聘用领导者，并且人类智慧在这一决定中是不可替代的。那些认识到这一点的公司——利用人工智能的优势，同时减轻其风险——将在全球舞台上扩张和竞争时，建立更强大、更多样化和更具活力的团队。
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奥利维尔·I·萨菲尔
Pact & Partners, LLC 首席执行官
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来源：
- 哈佛商业评论 – Lyons, M.: “当人工智能进行筛选时，如何获得聘用。” (2025 年 2 月) hbr.org
- UNLEASH – Nawrat, A.: “HBR 警告称，只有 28% 的人做得好，效果不佳。” (2023 年 8 月) unleash.ai
- Hunt Scanlon Media – Iglesias, J.: “人工智能对高管搜索的影响。” (ExeQfind 报告摘要，2024 年 8 月) huntscanlon.com
- Nature (HSS Communications) – Chen, Z.: “人工智能招聘实践中的伦理和歧视。” (2023 年 9 月) nature.com
- 路透社 – Dastin, J.: “亚马逊放弃了秘密的人工智能招聘工具，该工具显示出对女性的偏见。” (2018 年 10 月) reuters.com
- “解决全球人工智能招聘偏见：美国、欧盟和中国。” (2023 年 11 月) techpolicy.press
- 麻省理工学院斯隆管理评论（中东）– Uy, H.: “人工智能颠覆了招聘流程。但有一个问题。”(2025 年 1 月) mitsloanme.com
- Intellerati (高管搜索博客) – West, K.: “跳过使用 LinkedIn 招聘高级管理人员。”(2023) intellerati.com
- IAPP – Andrews, C.: “美国如何处理人工智能驱动的招聘实践。” (2023 年 11 月) iapp.org
- Psico-Smart 博客 – “人工智能在招聘中的伦理影响。” (2023) psico-smart.com
- 来自 SHRM、Deloitte、LinkedIn Global Trends 和 HBR Analytic Services 报告的其他数据，如上所述。
其他信息：人工智能驱动招聘的新时代
招聘领域正在进入一个新时代，这得益于人工智能 (AI) 在招聘流程中的快速采用。今天的人工智能招聘工具正在改变组织获取、评估和保障人才的方式，使招聘流程比以往任何时候都更高效和数据驱动。通过自动化重复性任务（如简历筛选和安排面试），招聘工具使招聘团队能够专注于最重要的事情：与顶尖候选人建立关系并改善候选人体验。随着人工智能技术的不断进步，它正在重塑招聘工作，使公司能够接触到更广泛的人才库并做出更明智、更快速的决策。然而，要真正利用人工智能招聘的优势，招聘团队必须了解这些工具的潜力和局限性，确保技术增强而不是取代成功招聘的核心——人情味。
人工智能招聘工具背后的核心技术
当今最有效的人工智能招聘工具的核心是三种核心技术：自然语言处理 (NLP)、机器学习 (ML) 和预测分析。NLP 允许人工智能系统解释和分析人类语言，从而可以解析职位描述、扫描简历，甚至以惊人的准确性理解候选人沟通。机器学习使这些人工智能工具能够从大量数据中学习，不断提高其基于资格、经验和对特定角色的适应性对候选人进行排名的能力。预测分析更进一步，使用历史和实时数据来预测候选人行为并在竞争对手之前识别顶尖人才。通过结合这些先进技术，招聘工具可以提供更个性化和有效的招聘体验，帮助组织不仅找到合适的人才，而且优化招聘流程的每个阶段。
候选人体验和人工智能代理
人工智能代理通过使招聘流程更加个性化、响应迅速和高效，从而重新定义了候选人体验。通过使用由自然语言处理和机器学习驱动的聊天机器人和虚拟助手，候选人可以立即获得问题的答案、及时了解其申请状态，并获得与其技能和兴趣相匹配的定制职位推荐。这些人工智能驱动的工具可以自动化管理任务，例如安排面试和发送提醒，这不仅减少了招聘时间，而且确保了每位申请人都能获得更顺畅、更具吸引力的体验。对于招聘人员来说，人工智能代理可以释放宝贵的时间，使他们能够专注于战略性人才获取以及与顶尖人才建立关系。最终，将人工智能代理集成到招聘工作中可以为候选人和招聘团队带来更令人满意的招聘体验，从而帮助组织在竞争激烈的市场中吸引和留住最优秀的人才。
招聘中的人工智能和候选人数据
人工智能招聘工具的有效性取决于其负责任地分析和解释候选人数据的能力。通过利用来自简历、社交媒体资料和面试表现的信息，人工智能系统可以识别顶尖人才并提供与职位要求和公司文化相符的个性化推荐。这些人工智能驱动的工具可以帮助简化招聘流程、减少招聘时间，并确保将最合格的候选人提交考虑。重要的是，如果经过周密的设计，招聘中的人工智能还可以通过关注客观标准并提供更公平的候选人体验来帮助最大限度地减少偏见。但是，组织必须谨慎处理候选人数据，遵守隐私法规并在整个招聘过程中保持透明度。通过这样做，公司可以充分利用人工智能招聘的潜力，同时与潜在员工建立信任，并确保采用公平、数据驱动的方法来招聘最优秀的人才。
人工智能对招聘指标的影响
在招聘中采用人工智能正在对关键招聘指标产生深远的影响，从根本上改变了组织衡量招聘流程成功的方式。人工智能驱动的工具可以自动化重复性任务，从而显着减少招聘时间，并使招聘团队能够专注于推动更好结果的战略举措。个性化的职位推荐和简化的沟通可以提高候选人的满意度，从而使招聘体验更具吸引力和效率。通过利用预测分析和数据驱动的见解，公司可以提高招聘质量——以更高的准确性识别顶尖人才并预测哪些候选人最有可能成功。此外，人工智能技术可以帮助减少招聘过程中的偏见，从而支持建立更多样化和包容性的员工队伍的努力。随着人工智能招聘工具的不断发展，招聘团队必须定期评估其对招聘指标的影响，并完善其策略，以确保他们能够吸引、吸引和留住市场上最优秀的人才。