AI招聘，靠谱吗？

主要观点总结

本文主要讨论了人工智能在招聘和甄选员工中的应用及其优势与局限性。文章指出，虽然AI技术能够提高招聘效率，但在评估软技能和情境性强的领导力等方面，AI算法还无法完全替代有经验的招聘经理。文章还提到了数智技术的优势，如快速处理简历、评估视频面试表现等，同时也指出了其局限性，如数据偏差和人类偏见带来的甄选“噪音”。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能在招聘和甄选员工中的应用越来越广泛，但还存在局限性。

目前的人工智能技术无法完全替代有经验的招聘经理在评估软技能和情境性强的领导力等方面的直觉或经验感。文章介绍了数智技术的优势，如快速处理简历、评估视频面试表现等，同时也指出了其局限性，如数据偏差和人类偏见带来的甄选“噪音”。

关键观点2: 数智技术在招聘和选拔效率提升方面具有优势。

数智技术可以快速处理大量简历，降低初筛阶段的人力和时间成本。此外，一些数智工具还能记录和分析候选人的声音、身体动作和面部表情等，综合评估候选人的个人特点、表达风格、沟通技巧等，帮助管理者更有效地进行人才选拔。

关键观点3: 使用数智技术时需要警惕数据偏差和人类偏见带来的问题。

消除算法的偏见在很大程度上取决于用来训练模型的数据。如果训练模型的数据存在偏见，那么这种偏见可能会在数智化招聘中存在甚至被放大。因此，在使用数智技术时，需要持续识别和刷新那些真正能够促进企业成功和员工高绩效的驱动因素，并以此为基础训练模型。

文章预览

目前看，跟有经验的招聘经理相比，算法还无法从认知角度复制人类招聘和评测雇员的直觉或经验感，当评估诸如领导力或团队合作等难以量化、具有情境性的软技能时，使用算法的效果并不理想。 作者：韩践  封图：视觉中国 导读 壹  ||    研究显示，相比自我报告的人格测试，AI基于社交媒体数据预测的人格特质，比人类招聘者的预测准确度略有提高。 贰  ||    消除算法的偏见在很大程度上取决于用来训练模型的数据：如果训练模型的数据承接了过往招聘和甄选模式的偏见，即便算法和模型是可靠的，偏见可能依然会在数智化招聘中存在，甚至在系统标准化执行的过程中被放大。 叁  ||   面向未来，员工甄选的有效性依然取决于组织目标、职位分析、甄选设计等要素的匹配，而最优的甄选结果通常来自于人类专家与机器的协作 当前，业 ………………………………