生成式人工智能（GenAI）已经在许多行业中带来革命性变化，招聘领域也不例外。越来越多公司现在依赖AI驱动的系统，来分析履历并简化招聘流程，又或者由一份文件，转成短片形式，甚至有些公司屏弃履历筛选。这些改变，能否满足招聘人员和求职者的期望？
履历筛选传统上是一项劳动密集型任务。招聘人员往往须要手动筛选数百份履历，寻找关键的资格和经历。像申请轨道系统（ATS）这样的AI工具通过自动化初步筛选，使这一过程变得更加高效。这些系统通过扫描履历中的特定关键词和短语，与工作描述匹配，并根据相关性评分。这使得招聘人员能够快速识别最合适的候选人，减少招聘初期的时间和精力投入。
在履历分析的背景下，AI提供若干优势：一、效率，在极短时间内处理大量履历，相比人类招聘人员节省近九成时间；二、一致性，AI能够统一地应用这些标准，减少人类偏见的风险；三、成本效益，这对于高流动率或须要频繁招聘的行业（如服务、餐饮）来说，尤其具有重要意义。
然而，不难想象机械化的不足：一、假阳性，履历中可能包含关键词，但未必表示具有相关经验或技能；二、假阴性，具有宝贵技能的候选人，如果没有写下预期术语，可能会被忽略；三、缺乏上文下理理解力，AI系统可能无法理解上下文，可能会错误解释候选人的资格。
当然，头两项也是真人筛选履历时会遇到的问题，尽管有公司为免不公平情况发生，尝试投入资源去改善AI系统，如采取多样化数据训练、人类审查、定期审计等，但也难确保AI始终有效且公平。这就显示出所有求职者都必须知道的要点：过往履历只写给人类看，现在更要迎合人工智能。
求职除了际遇，比较的不只是求职者的能力、经验、价钱，更重要的是是否懂得招聘过程的游戏规则。也即是，就算能力较差的应征者，但懂得游戏规则，就能得到一个面试机会；相反，能力很高，不懂得绕过“聘请难关”的应征者，很可能长期怀才不遇，连面试的门也敲不开。
鉴于AI系统高度依赖关键词和特定格式，求职者必须适应这一新现实。制作一份能通过AI筛选并同时打动人类招聘人员的履历，需要一种战略性的方法，这就是笔者早年打理猎头公司后，为不少候选人作顾问之事。
另外，也有不少公司另辟蹊径，为招聘创新招，去符合公司及人才市场改变：如Fast Company，在应对“大裁员”的挑战时，选择大胆脱离传统招聘规范的方法。他们放弃对简历的传统依赖，而是利用线上社区和个人联系的力量来吸引人才。通过避开排斥性地强调传统名校或著名工作经历的要求，Fast Company不仅使工作人员多样化，还挖掘大量高素质的候选人，减少那些懂玩弄求职面试技巧的应征者。
又如GoClip、mmhmm、myinterivew、veed等，利用短片作为雇主和求职者传达故事的手段，让平面刻板的履历变成一种范式转移。有些公司是以平台作配对的，有些则为你提供影片履历范本。雇主可通过个人能力、观感的即时了解，使招聘过程简化，超越传统基于散文简历的限制，把以往要首次面试筛走的人，一次过加速选择。
这两个案例都凸显当代招聘实践中的一个基本趋势：从传统招聘方法的严格框架，转向更具活力和包容性的方法。无论是Fast Company的社区驱动式招聘还是GoClip的视频简历，共同之处在于致力打破障碍，促进劳动力多样化。
商业社会日新月异，加上GenAI大爆发，创新策略对于从人力资源到求职应聘等，都具有深远影响。不断学习增值，努力适应，就是保持竞争力的不二法门。
作者是数码科技从业员，曾在新加坡开猎头公司
