AI正在接管招聘筛选链条

RBC·中俄对照精读

这篇报道聚焦一个已在发生却常被忽视的趋势：招聘的入口正在逐步交到算法手里。简历看起来更规范了，但候选人却更难被“看见”。

图源：RBC新闻配图

劳动力市场正在酝酿结构性调整，这种变化从外部并不显眼。我们已置身于某种“未来”：招聘人员浏览简历通常只有三到五秒，而约75%的岗位申请最终不会被真人翻阅。

劳动力市场正在经历结构性转向，外界往往不易察觉。招聘人员平均只花三到五秒浏览一份简历，约75%的岗位申请从未进入真人阅读环节。

根据世界经济论坛2025年的数据，超过90%的雇主已经在用自动化系统进行申请筛选，88%的企业在候选人初步遴选阶段采用了某种形式的人工智能。

依据世界经济论坛2025年的统计，超过90%的雇主已引入自动化工具筛查申请，88%的公司在候选人初筛阶段使用不同形式的人工智能。

这也就意味着：今天大多数简历的第一位“读者”并不是人，而是算法。它会寻找关键字、判断格式与排版是否符合要求，并过滤掉所有不符合预设条件的内容。

因此，目前多数简历最先接触的并非人工，而是算法。系统会核对关键词、评估排版，并剔除与既定模板不一致的部分。

Goldman Sachs在2024年获得315126份实习申请；Google每年大约收到330万份岗位投递；McKinsey则超过100万份。仅靠人工逐一处理这种规模几乎不可能。

在申请量方面，Goldman Sachs于2024年收到315126份实习申请；Google每年约有330万份岗位申请；McKinsey的年度申请量也超过100万。面对如此体量，人工逐条处理几乎难以落地。

原本期待AI能让招聘流程更快也更公平，但结果却常常相反：如果简历里没有系统要找的那类表述，很多实力强的候选人就会被直接“看不见”。

市场原先认为AI会提升效率并带来更公平的机会，但现实却是：当候选人简历措辞没有命中系统关键词时，能力突出的申请也可能被提前拦下。

据Zety（CNBC，2025年8月）报道，在美国被解雇的劳动者中，每五人就有一人需要投出超过100次申请，才最终找到下一份工作。平均而言，候选人可能要递交约200次，才会收到一个录用机会。

根据Zety在2025年8月发布并被CNBC引用的报告，美国被裁员工中，每五人就有一人要投递超过100次才找到新工作；总体来看，候选人平均可能需要约200次投递才换来一个offer。

MIT Sloan面向48万名求职者开展的实验显示：在撰写简历时引入算法提示，能让错误率下降5%，使被录用的概率提高8%，并带来约10%的薪资提升。

MIT Sloan基于48万名求职者的实验表明：在准备简历时使用算法提示，可将错误率降低5%，提高录用概率8%，并使受雇者薪资上升10%。

但与此同时，新的连锁影响也随之出现。研究指出，求职信越来越难传递“个人付出”的信号，简历也因此变得越来越相似。Resume Now的调查显示：62%的招聘人员更倾向于在未做个性化调整的情况下拒绝模板化AI简历。

然而新问题也在累积。研究发现，求职信作为“个人努力”的信号逐渐减弱，简历同质化现象更明显。Resume Now的调查显示，62%的招聘人员更愿意淘汰未针对性修改的AI模板简历。

另一个关键风险在于模型偏差。有研究指出，AI评估可能偏好与其自身生成风格相近的文字，并在训练数据的影响下复现既有的社会刻板印象。

另一个重要隐患是模型偏差。多项研究认为，AI筛评器可能更青睐与其生成风格相似的内容，并在训练数据的影响下再现既有社会偏见。

行业启示：招聘系统正在从“人来读简历”转向“机器先分流、人工负责复核”。企业换取了更快的处理速度，却也承受了候选人体验下降、优质人才可能被漏检，以及算法偏差责任更高等问题。下一阶段比拼的重点不在于是否使用AI，而在于能否把“自动筛选”与“可解释的人类判断”有效结合，形成更透明的招聘链条。

结构性转向（структурный сдвиг）：例句——劳动力市场正在向自动化筛选方向发生结构性变化。

候选人初筛（первичный отбор кандидатов）：例句——AI正越来越多地被用于候选人初步遴选。

申请筛选（фильтрация заявок）：例句——自动化筛选申请能减轻HR团队的压力。

关键词（ключевые слова）：例句——算法会检查简历中是否包含关键词。

预设模板（заданный шаблон）：例句——未能通过审核，因为文字内容与预设模板不匹配。

人工处理（обработать вручную）：例句——这种规模的投递量根本不可能逐一人工处理。

录用概率（вероятность найма）：例句——AI提示使录用概率提升了8%。

求职附信（сопроводительное письмо）：例句——求职附信不再是稳定可靠的质量信号。

简历同质化（однообразные резюме）：例句——招聘人员更常拒绝缺少差异性的同质简历。

算法偏见（предвзятость алгоритма）：例句——企业需要在招聘过程中持续核查算法是否存在偏差。

岗位投递（отклик на вакансию）：例句——候选人向岗位投了很多次，却只拿到一次录用机会。

个体特征流失（потеря индивидуальности）：例句——生成工具能加快文案产出，但也会加剧个性被稀释。

俄语参考原文