当AI做筛选，招聘还剩下什么？

Staffing岗位（国企称为“人事模块”）负责人才的招聘、淘汰和再配置，其中，再配置意味着将人才在企业内进行晋升、降级和平调，其目的是最大程度实现人岗适配。人岗匹配后，人才的能力和意愿可以最大程度被调动，组织可以实现人尽其才，最大程度将人工成本的投入转化为绩效产出。现实中，淘汰和再配置类工作多半由C B、LD、HRBP和SSC等模块具体执行，因此，这类岗位通常也被简化为招聘（recruitment）岗位。

只要存在人类员工，这个岗位永远有存在的价值。在AI时代，这个岗位的入离调转等常规工作面临自动化替代，但也会被催生出新的需求，转型为“人才流动设计师”和“高端人才甄选专家”。

这类从业者的工作包括两段：前一段是提炼用人部门需求，撰写岗位说明书，明确用人标准，将用人部门的需求转化为人才市场上能被理解的“招聘语言”。后一段是负责统筹校招、社招、猎头、内推、RPO等渠道，并进行招聘需求的释放，包括在各个渠道进行雇主品牌的正面传播和人才引流等，以便实现对于人才的高效招募。

在已经实现数字化的企业里，前一段工作由AI助力，其效率会大大提升，彻底告别过去用人部门和HR相互推诿的历史；而由于后一段工作大量架设在线上，有大量在线热数据作为基础，AI更是具有天然的优势。AI可以基于线上数据，形成转化率漏斗模型，进而分析各个招聘渠道的ROI。不仅如此，AI还可以分析各个渠道的动态转化率趋势，在此基础上，动态决策在每个渠道上的投放。

换言之，这类从业者并不需要进行复杂的漏斗搭建工作，他们可以基于数字化和AI建立简单清晰的漏斗模型，而后便退回到运营者的位置，负责训练模型，以及监管AI的运营效率。当然，对于复杂岗位和核心人才的招聘，这种方式就不适用了。这类高阶工作，实际上是进入了“人才寻访”的工作模块。

这类从业者负责理解复杂岗位的用人需求，并形成核心人才地图，进而主动寻找、吸引和初步接触候选人，建立高质量候选人名单。由于寻访对象基本都是核心人才，这类工作有AI天然无法替代的壁垒。一方面，从业者要与用人部门进行反复沟通，并调研、预测岗位环境，理解这些复杂岗位的实际需求（而非用人部门描述的）；另一方面，从业者也需要通过线上和线下的手段进行“策略性寻源”，用淘金一样的耐心找到人才所在，并让这些宝贵的人力资源成为可能的候选人。

这是一个高度依赖人脉和行业认知的岗位，需要进行大量线下的“地面情报战”， AI除了在初期可以帮助筛选情报外（圈定人才大概分布），无法渗透到关键的工作环节。

核心人才基本都分布在行业的各个高地，且生存相当舒适，这类岗位的从业者要进行“被动候选人”挖掘、触达和说服。不仅是要找到他们在哪里，还要基于他们的需求给出挖猎的解决方案，这一过程中，他们还要进行雇主品牌的个性化传达。要做好这些工作，他们必须是“业内人”，要有行业认知，还要深谙人际技能，通过一次次恰到好处的接触，让对方产生信任。

这类从业者负责简历筛选、面试评估、谈薪资、发Offer等工作，甚至某些企业还可能要求其工作边界延伸到试用期管理。显然，这类工作是高度流程化、标准化的，天然是AI接管的领域。

在简历寻找和初筛上，AI可基于胜任力模型、历史录用数据，秒级完成全网寻源、打分排序，比人工更客观；在面试安排上，聊天机器人能自动协调日历、发送提醒、回答候选人常见问题（如面试形式、公司福利），取代了招聘协调员的大部分工作；在笔试和初次面试上，AI视频面试工具可分析语言、微表情、语音语调，对应聘者进行胜任力预测，替代了原本由招聘专员执行的标准化筛选面试。例如，阿联酋航空集团全面采用 HireVue 的AI视频面试与智能筛选平台，将候选人筛选时间从60天压缩至近乎零天，并节省了190万迪拉姆的招聘成本。其内部招聘流程中的大量初筛环节已实现自动化。

可以说，这类从业者剩下的空间有两个：一是后续面试的复杂判断。候选人是否与团队文化契合、潜力如何，仍需人类招聘官进行深度行为面试，尤其是高级人才无法通过标准化测试进行识别，例如，评鉴中心这种高度定制化，且需要非标准化执行的技术，依然是AI无法替代的。二是在Offer的谈判中形成共识。AI无法替代情感共鸣与灵活的谈判策略。在候选人犹豫、竞对抢人时，招聘人员的共情、说服力和个性化解决方案成为关键。

表：Staffing岗位结构变化预测资料来源：穆胜咨询

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