當AI技能成為硬通貨，傳統面試正在失效

每年，數百萬求職者都會仔細研究職位描述，精心調整簡歷，以匹配雇主所宣稱看重的特定技能和資質。與此同時，招聘經理們進行一輪又一輪的面試，自認為能夠有效評估候選人的資質。

但如果這種關于招聘運作方式的基本假設是錯誤的呢？

我們首次能夠用數據而非推測來回答這個問題。得益于面試錄音和轉錄技術的進步，我們如今得以窺見招聘流程中的“黑箱”，了解候選人和面試官一同坐下來時實際發生的情況。研究結果揭示了一種脫節現象，這可能正在影響各行各業的招聘決策。

這些結果來自AI招聘平臺BrightHire與哈佛商學院“未來工作管理”（Managing the Future of Work）項目近期聯合開展的一項綜合分析，涵蓋44家公司、1 311個職位的2.3萬份面試記錄。分析發現，盡管職位描述詳細列出了雇主的人才需求，但面試過程往往偏離正軌。更值得注意的是：雖然AI以前所未有的速度重塑技能格局，但企業在很大程度上未能評估候選人是否具備任何AI經驗。

系統性評估的錯覺

有些數據乍看之下令人欣慰。僅經過一次面試，職位描述中列出的近80%的技能都得到了考查。到了第二次面試，這一比例更是攀升至91%。表面看來，這表明招聘流程正按預期運作，即依據明確界定的標準對候選人進行系統性評估。

然而，這種流于表面的分析掩蓋了更令人擔憂的現實。當我們進行更深層分析，衡量這些技能是否不僅被提及，還得到了有效評估時，情況便大不相同。不同類型的技能在考查覆蓋率上存在差異：在所分析的多輪面試流程中，溝通、協作等“軟技能”在76%的面試中得到了充分討論；但作為篩選候選人最關鍵指標的“技術技能”和“經驗要求”，即便在五輪面試后，得到深度評估的比例也僅為55%和66%。

此外，研究發現，即使某些技能在初次面試中得到了全面評估，在后續面試中仍會被再次提及。在所有技能類別中，72%的已被充分評估過的技能會在之后被重新提起，平均每項技能會被重復討論1.2次。這表明招聘團隊本有時間評估更多技能，但卻在多次面試中反復盤問相同的內容。無論這是由于流程不夠規范，還是過度關注少數被視為對成功至關重要的技能，最終結果如出一轍：雇主面臨著在未充分考查候選人資質的情況下就錄用員工的風險。

一個備受關注的發現體現出結構化提問的作用。在整個面試過程中，面試官明確問及的技能，得到充分評估的比例僅為53%；而那些從未被問及的技能，得到評估的比例則僅為1.6%。這表明，如果面試官在早期沒有詳細詢問，求職者應主動提及自己的重要成就，并強調那些他們認為能增加錄用勝算的加分點。更廣泛地來看，若將“充分評估”與“部分評估”兩個類別合并統計，被面試官問及的技能在95.9%的情況下得到了討論，而未被問及的技能的討論概率僅為11.5%。

由此產生的風險顯而易見：在理想情況下，我們發現經過此類流程發出的錄用通知中，近半數都依賴于不完整或帶有偏見的信息；最糟糕的情況是，當某項技能從未被明確詢問時，這一比例將超過90%。在此背景下，面試中主動提及某些技能信息的候選人，無論其實際能力如何，都可能表現得比未主動提及者更符合要求。

實際面試機會的有限性，更凸顯在招聘流程早期深入考查候選人技能的必要性。在我們的樣本中，每位候選人平均接受2.97次面試，標準差為1.50次。候選人展示自身資質的機會非常有限，因此他們在招聘流程中晉級的概率很大程度上取決于面試官的效率。那些能夠全面考查更重要議題的面試官，更有可能增加候選人的晉級機會；而那些漫無目的或重復討論無關議題的面試官，則可能減少候選人的晉級機會。

招聘中的AI盲區

在AI領域，招聘中宣稱的重點與實際評估之間的脫節最為明顯。盡管企業領導者經常宣稱AI將改變工作的方方面面，但招聘過程卻呈現出截然不同的景象。雖然約50%的面試會涉及AI話題，但很少有面試官會明確詢問候選人的AI技能或經驗。2024年，只有0.4%的面試包含關于AI應用能力的直接問題。雖然這一比例在2025年翻了5倍多，達到2.2%，但考慮到這項技術被賦予的重要性，這一比例仍然明顯偏低。

在多輪面試結束之后，相關數據更顯驚人。即便經過了三輪面試環節（相當于投入了數小時的評估時間），仍有93%的候選人從未被直接問及AI相關的能力。對于那些試圖評估候選人是否已準備好迎接AI驅動未來的企業而言，這無疑是一個巨大的盲區。

有趣的是，最有可能涉及AI相關問題的職位類型已發生了顯著變化。2024年，市場營銷崗位的求職者最常被問及AI應用的問題。而到了2025年，招聘與人力資源專業人士則最可能面臨此類提問，這反映出AI在人才招聘領域正被迅速采用。

當面試涉及AI相關問題時，問題通常可歸為六類：日常使用、對特定工具的熟悉度、工作流程整合、軟件開發輔助、戰略視角以及提示詞工程。然而這類對話仍屬少數現象而非常態，這意味著企業錯失了識別人才的重要機遇，未能借此力量在組織內部推廣AI應用。

給領導者的建議

我們的研究結果表明，企業可以采取以下幾項具體措施，使其招聘流程與所宣稱重點保持一致。

推行結構化面試指南。有針對性的提問至關重要。企業應制訂詳盡的面試指南，確保所有關鍵技能都得到明確關注，并建立相應機制，以追蹤面試官在執行過程中是否遵循指南。

核對職位描述與實際面試情況是否相符。企業應評估面試流程是否真正考查了其宣稱看重的技能。此類審核需考查技能評估是否足夠深入。

將AI評估融入招聘實踐。鑒于該技術的重要性與日俱增，公司應制訂具體策略來評估候選人的AI能力、對技術變革的適應力以及培養AI相關技能的潛力。

在提升技能考查覆蓋率的同時減少冗余。與其增加面試次數，企業不如專注于提升每次面試的全面性和針對性。這可能涉及將特定技能的考查分配給各個面試官或安排在不同的面試場次。

對面試官進行全面評估培訓。研究表明，許多面試官可能缺乏系統性評估候選人是否符合崗位要求的工具或培訓。投資于面試官的能力發展，將顯著提升招聘質量。

創建更公平的評估機制

長期以來，許多人一直懷疑招聘流程可能存在系統性缺陷，而本文研究為其中部分擔憂提供了確鑿的數據支持。如果企業無法準確評估候選人的能力，就可能在錄用不合適人選的同時，錯失優秀的潛在人才。鑒于當今企業普遍面臨人才短缺以及亟須構建具備AI能力的團隊，這一問題顯得尤為嚴峻。

好消息是，只要專注于明確的目標、優化流程結構，并致力于衡量真正重要的指標，這些問題都可以迎刃而解。此外，技術手段也能提供巨大助力，從自動化面試錄制與分析，到確保全面技能考核的AI評估平臺，技術讓一切成為可能。那些能夠據此變革招聘流程的企業，將通過更明智的招聘決策獲得競爭優勢，并打造出能夠更好應對未來挑戰的團隊。

對于求職者而言，招聘流程的改進意味著基于實際崗位要求進行更公平的評估，而非取決于面試中的隨機對話。當面試評估的是最重要的技能時，符合條件的候選人將獲得更充分的機會來展現自身能力；而所有求職者也都能更有信心地準備面試，因為他們清楚自己將依據相關能力接受評估。

前進之路清晰可見。是時候彌合我們所宣稱看重的目標與實際評估標準之間的差距了。

約瑟夫·富勒（Joseph Fuller） 本·塞瑟（Ben Sesser） 威廉·利茲（William Leeds）| 文

約瑟夫·富勒是哈佛商學院管理實踐教授，也是“未來工作管理”項目的聯合主席。本·塞瑟是AI招聘平臺BrightHire的CEO。威廉·利茲是BrightHire的首席數據科學家。

周靜怡 | 編校

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