AI招聘，靠谱吗？

　　当前，算法在招聘和评测员工方面虽有一定优势，但面对如领导力或团队合作等软技能的评估，其效果仍不理想。研究显示，AI基于社交媒体数据预测的人格特质，相比人类招聘者的预测准确度略有提高。然而，算法的偏见问题不容忽视。如果用来训练模型的数据带有过往招聘和甄选模式的偏见，即便算法和模型本身是可靠的，这些偏见仍可能存在于数智化招聘中，甚至可能因系统标准化执行而被放大。

　　近年来，一些研究揭示了算法在甄选时可能带来的惊喜，即从数据中挖掘出“非传统”人才。这些人可能并不符合企业常用的“硬杠杠”，如相关工作经验、专业资质或大学成绩，但他们在某些方面表现出色，如责任心强或表达能力出众，因此被算法选中。这种现象可以启发我们拓展人才招聘的思路，提升人岗匹配的效果。

　　尽管如此，目前算法还无法完全复制人类招聘经理的直觉和经验。面向未来，员工甄选的有效性依然取决于组织目标、职位分析、甄选设计等要素的匹配，而最优的甄选结果通常来自于人类专家与机器的协作。人工智能可以提升甄选效率和数据驱动的洞察，助力减少人为偏见；而人类专家则通过情境理解力、适应性判断和伦理考量来整体提升甄选的效果。

　　在数智技术提升招聘和选拔效率的同时，企业需持续识别和更新那些真正能促进企业成功和员工高绩效的驱动因素，并以此为基础训练模型，减少由于数据偏差或人类偏见带来的甄选“噪音”。此外，企业还需仔细考量和验证假设的完整性与合理性，以及用来构建算法的数据质量。只有这样，才能确保数智化工具在招聘和甄选中的有效应用。

　　总结而言，虽然数智技术在招聘和选拔中展现出诸多优势，但其局限性也不容忽视。未来，人类专家与机器的协作将成为提升甄选效果的关键。