AI将会改造招聘现状这个事情，已经成为了人力资源行业内讨论的热点。回溯过往，常规场景下的AI招聘应用其实早已亮相，其底层技术模型持续迭代升级，时至今日，已展现出令人瞩目的成效。

联合利华的AI面试官HireVue自2018年初露锋芒，彼时它基于轰动一时的BERT模型。而步入2024年，HireVue已融合了Gemini 1.5 Flash多模态模型，新增瞳孔动态追踪、语音情感分析及微表情识别等功能，使得评估维度从120项跃升至300余项，面试效率提高了70%，预测准确率也由68%攀升至85%。此外，其跨语言能力从支持5种语言扩展至32种，全球候选人评估的标准化偏差率从18%锐减至5%，显著缩短了面试官50%的决策时间。

此外，还有非常多企业纷纷投身AI+招聘的探索。例如，蚂蚁HR的自研招聘系统通过接入DeepSeek，能够综合评估大批量候选人的简历、面试表现、经验技能及社交媒体数据，快速筛选出最匹配的人选，实现招聘周期缩短50%，人岗匹配精准度达到了85%，远超行业平均；微软的跨境招聘系统，集成DeepSeek-V3多语言模型+Gemini文化适配模块，将跨境岗位匹配周期从45天缩短至9天。

一、当前主流AI大模型的能力边界

毋庸置疑，AI大模型已成为推动各行各业变革的强大引擎。然而，作为使用者，我们必须明晰其能力边界。高估或低估AI的能力，都可能阻碍我们达成既定目标。鉴于AI模型的更新迭代速度惊人，且每个模型各具特色与局限，这就要求招聘从业者具备敏锐的学习意识，密切关注哪些模型在多模态能力、数学能力、复杂任务推理、编程能力、成本控制及开源性等方面表现出众。

二、探索业务改造与新形态的可能性

常规的简历优化、人岗匹配及AI面试等环节，已在诸多场景中彰显巨大价值，并蕴藏着深厚的潜力待挖掘。然而，我们是否还能发掘更多借助AI实现的需求呢？

候选人能否利用AI预测自身在外部市场的机遇与薪资水平，从而为其跳槽决策提供有力支持？又或者，能否借助AI洞察某个机会或offer背后潜在的风险？大型企业坐拥海量数据库，AI是否能激活这些数据，为人才管理开辟新思路？小公司培训难题由来已久，AI是否能助力培训工作，帮助新员工迅速融入团队？这些问题值得我们深思与探索。

这些都值得我们深入思考和探索，无论是人力资源公司还是企业HR，我们都应该看到或创造出更多业务形态的可能性。

譬如，蚂蚁HR不仅利用AI算法优化招聘流程，还通过大数据分析预测人力资源市场趋势，利用AI技术优化外包员工的配置与管理，确保每个岗位都能找到最合适的人选，同时根据企业业务波动灵活调整外包团队规模，有效应对市场变化，实现人力资源的动态平衡，降低运营成本。

三、不要神话AI，它只是工具

蚂蚁HR深知，AI不是替代者，而是解放者。不少同行和HR朋友也向我们表达了对AI的担忧，甚至觉得自己可能被AI取代。其实，被AI淘汰的只是那些没有做好准备的人。我们不应过度神话AI，它只是工具，这与互联网时代初期的情况非常相似。比别人更懂得如何利用AI赋能业务，同时在业务技能和资源积累上保持领先，就永远不会被淘汰。唯一的变化是，某些工作方式可能会被重塑和改造。

在市场竞争日益激烈的今天，企业面临着更加复杂多变的人力资源挑战，如何高效精准地匹配人才、优化员工培训体系、提升绩效管理科学性以及确保用工合规性等等，成为众多企业亟需解决的难题。蚂蚁HR将依托强大的技术支持，通过一系列智能化解决方案，为不同行业、不同规模的企业提供了切实可行的路径，提升整体竞争力。

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责任编辑：kj005

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