传统招聘还远远不够：人工智能如何改变人力资本市场规则

在谈到技术人才招聘时，很多朋友脑海中一定会响起Johnny Lee《寻找爱》的旋律。

“我用一生时光寻找你，单身酒吧与一时之伴都不是答案。我傻傻徘徊，并被那些甜蜜的谎言反复欺骗。”

大概就是这么回事。

目前人才招聘行业也存在着这样的状况。事实上，众多企业正努力在错误的地方寻找难以寻获的技术人才。全球招聘服务商Hays公司最近的一项调查发现，尽管企业对2018年招聘工作的期望很高，但增长速度最快的各个行业仍面临着严重的技能缺失问题，这可能会对其计划产生阻碍。人才短缺情况极为严重，92%的企业表示这个问题已经影响到生产力、员工满意度以及公司营业额。

其中一大原因在于，企业希望找到的高达95%的人才都没能被落实到位。

更重要的是，企业给出的职位描述也往往不切实际。企业并没有准确了解目标地区的人才储备情况，许多人宁可保持现状，也不愿真正想办法扩大人才库并找到合适的人选。

举例来说，80%的拥有博士头衔的机器学习工程师被谷歌以及Facebook等掌握大量专利成果的技术巨头招至麾下。然而，当我们与一家技术公司沟通时，他们居然拒绝提供预算帮助员工取得博士学位。结果就是，一位拥有良好资质的硕士候选人被另一家公司录用，而前面这家企业只能眼睁睁看着自己的技术岗位继续空缺。

这显然是个严重的问题，因为对于机器学习工程师、数据科学家以及前端开发人员等要求较高的技术性工作而言，人才供应实际上相当稀缺。这些专业人士就如同摇滚明星一样，在关注任何一个开放职位时都会接受大量工作邀请。因此适当放宽要求条件的企业，往往能够更好地填补自身人才空白。

企业缺乏主动性

在众多企业当中，人才招聘工作仍然缺乏前瞻性思维。事实上，人才离职或招聘往往只是企业获得资本注入时的一种自然反应。很多公司都在延续着“发布职位，祈祷好运”的老传统，寄希望于凭借着自身名号就吸引到自己需要的人才。

为什么企业在招聘时会采取这样的心态？我想很多人都会回答，“因为不知道还有什么更好的办法”。HR Thrive网站编辑James Davis写道，“人力资源一直是一项相当艰巨的工作……而且在引进各类人力资源技术之后，工作也并没有变得更简单。”他进一步提到，从HRMS到ATS，到处充斥的大量缩写词只会让人看着头痛。

因此，尽管人力资源专家们一直努力能够让新技术真正服务于其工作，但他们同时也面对着极为耗时的应聘者考查过程。虽然某些技术手段能够帮助解决这个问题，但却仍无法克服人才寻找难度过高这一挑战。

但在另一方面，确实有一部分企业提供的工具能够让人力资源经理的工作变得更简单，并借此帮助公司取得成功。

AI已入驻招聘行业

与众多行业一样，人工智能（简称AI）已经进入人力资源领域以改善搜索能力。根据德勤人力资本趋势报告所言，38%的企业已经开始使用人工智能方案，62%表示将在今年年底之前着手使用。

由于人才的稀缺性与失业率低下，人工智能将迅速成为人力资源经理工具储备中的关键性选项。而相关研究已经证明了其实现成功的能力。根据德勤方面发布的报告，使用人工智能、预测性数据分析以及其它技术工具的企业，相较于不使用人工智能的企业更易获得成功。此项研究表明，与那些不使用此类工具的企业相比，前者营收增加了18%，盈利能力则增长了30%。

除了帮助候选人获得职位之外，人工智能亦可避免招聘工作中的偏见。德勤公司在其发布的报告中指出，“此项实践通过数据驱动分析与数字认知工具更好地对候选人进行推荐与评估，并防止由于偏见或逻辑错误所造成的潜在错误判断，最终提高人才获取能力。”

光靠领英还不够

我们必须遗憾地承认，经过近60年传统招聘的洗礼（即雇主自主进行招聘）以及领英公司15年的推动，总值高达2000亿美元的传统招聘行业仍然没有发生任何显著变化。

对于领英以及其它传统招聘方法的依赖性并未减弱，这是因为大多数企业都更倾向于选择被动型候选人——即那些已经有工作且不打算跳槽的对象。目前大多数招聘人员开始使用领英进行人才物色，但这还远远不够。

迈入AI招聘时代。

除了传统社交媒体网站之外，人工智能还利用机器人爬取网络并扫描数百个网站，包括各类个人网站、聚会团体以及技术聊天室。这些机器人不仅能够找到合适的匹配对象，甚至能够预测某人转换自身工作的可能性。而这种将候选人与工作描述进行匹配，并预测其离职可能性的作法正是实现成功招聘的一种最高效方式。

糟糕的职位描述

时至今日，企业提出的详尽工作要求清单可能已经不再适合人才市场现状——他们可能会因此忽视到理想的目标。与雇主坐下来一同调整这些描述，确保其能够反映真正重要的要求，这将有助于找到最出色的候选人。

AI算法能够应用于不同的技能情境，确保雇主以实时方式了解对工作描述的微小修改将返回哪些不同结果。通过雇主反馈，这些算法可以学会如何整理出最可能吸引到候选人关注的理想职位描述内容。

那么，AI如何改进招聘流程？

找到可能会转换工作的被动候选人

研究表明，与主动寻找工作的候选人相比，被动候选人的比例正在持续增加。截至2018年2月，失业率指标为4.1%，这意味着企业将更难以发现高素质的IT人才。

尽管如此，我们都知道大约80%的技术人才都完全能够接受新的工作机会，并至少愿意听取招聘人员提供的说明。在高科技行业，人们平均每两年就换一份工作，所以这代表着四分之一的候选人都会对新工作抱有兴趣。问题是，如果确定这批候选人？

AI与机器学习算法能够帮助发现那些有意转换工作的候选人，他们关注的可能包括工作时间的长短、当前所在企业是否裁员等因素。在此之后，这些候选人将可与工作标准相匹配，从而最终确定最适合的招聘目标。

确保人力资源经理不必再成为搜索专家

使用正确的技术将使得候选人寻找从手动流程转化为自动流程，从而显著节约时间及金钱。这将确保人力资源经理不必再成为搜索专家，而可更专注地处理其它更具价值的高优先级事务。

优化职位要求并对所在地区的人才资源池勾勒出准确认知

一次又一次，我们发现企业对于其所在地区的人才储备往往抱有错误预期。很多公司认为只要开放职位，人们就会蜂拥而来——这显然与事实不符。

对于机器学习、数据科学家、前端开发人员以及网络安全专家等难以填补的技术工作岗位而言，相关人才一直相当稀缺。有时候，雇主自身并不清楚他们在寻找什么，也因此往往会坚持那些不现实的要求。

招聘技术方案将向其展示与希望填补的工作岗位相对应的真正人才储备情况。有时候，雇主方面需要降低工作经验要求、降低教育背景要求或者考察对方是否能够在工作当中快速学习技能。这一切都将能够以实时方式完成，从而帮助您的企业找到最佳人选。

加快招聘速度

我们都知道，招聘工作很可能没完没了地持续下去。根据研究企业Bersin公司的说法，这种悬而未决的工作需要耗费金钱，而寻找候选人的过程也相当昂贵——招聘广告往往需要投入数十亿美元。甚至在申请人确定之后，企业在每位候选人的面试、时间安排与评估方面仍需要平均花费4000美元左右。

由于各种原因的影响，空缺职位可能会存在数月之久——其中包括人力资源经理与职位所在部门负责人之间缺乏沟通。在这种情况下，企业完全可以利用人工智能方案与人力资源经理进行对接，立足多种不同场景进行实时评估。他们还可以从雇主处获取反馈，并将数据输入算法当中以进一步优化搜索结果。这类技术方案能够将搜索周期由原本的数个月缩短至数天。

关注管道，而非主动/被动

无数研究表明，被动性并非招聘的最佳方式。将候选人纳入招聘管道在效果上要远远高于临时搜索，前者的成功率明显更为理想。算法能够帮助我们发现潜在的候选人，特别是在那些难以填补的工作空缺层面，这将使招聘从被动转化为主动过程。

不要忘记人这一因素

虽然技术本身值得肯定，但我们在招聘时仍然躲不开人这一基本因素。正因为如此，招聘经理应该与CIO及其他技术领导者开展合作，从而评估哪些工具与流程最为适合。利用企业中的专业知识积累将能够改善最佳人才发现与聘用的实际流程，因为相关技术人员更熟悉候选人所使用的语言，并可提供反馈以改进搜索算法。

这一切对企业而言意味着什么

我相信招聘行业已经成熟。正如优步掀起了共享经济浪潮，人工智能与机器学习技术的加入也将改善招聘行业的整体状态。企业需要评估自身招聘目标并考虑如何利用人工智能手段加以改进。在这样的背景之下，与具备行业经验以及最先进技术的招聘合作伙伴携手同行，显然将带来更快更好的招聘成效。

<来源：Forbes;编译：科技行者>