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2024-08-06 09:06

AI招聘,优势何在?

本文来自微信公众号:扬帆出海,作者:周可,编辑:火狐狸,原文标题:《一年为企业节约百万美元成本,AI招聘赛道引资本关注》,题图来源:视觉中国

文章摘要
本文介绍了AI在招聘领域的优势和市场发展情况,以及AI招聘产品的特点和用户需求,同时探讨了AI在招聘中的困境和挑战。

• 💡 AI招聘产品节约企业成本,提高招聘效率

• 🚀 AI求职工具帮助求职者匹配岗位,提升求职成功率

• 🔒 AI面临隐私、数据安全和职业伦理等挑战,需要进一步探索解决方案

“我发现用AI准备面试简直就像作弊”糖糖分享了自己用AI软件应对面试的经历,包括如何上传简历求AI诊断简历的优势劣势,定制自我介绍话术,选择公司的理由情景模拟等等。


一整套操作下来,让糖糖直呼AI简直就是她备战面试的大救星。


在国内,Kimi、豆包等风靡一时的大模型都为用户提供面试指导、简历润色等服务,AI技术在企业招聘和员工求职过程中的应用越来越广泛,从B端企业到C端求职者,都在尝试将AI应用作为招聘求职的工具。


快消巨头联合利华曾发布过一组数据:通过AI系统节约了10万个小时的面试时间,每年能省下100万美元的招聘成本。


资本对AI辅助求职和招聘类产品也十分看好。


今年7月,AI驱动就业平台Earlybird AI获得62.5万英镑种子轮融资,月底,AI驱动的招聘智能平台Tech1M 宣布获得75万美元种子轮融资,虽然融资金额不多,但是在种子轮获得关注的公司,资本都集中在AI招聘求职赛道,说明在这个市场对AI技术有需要解决的痛点。


不同于其他AI小模型产品,将市场需求对准单一行业的企业用户。AI求职和招聘赛道中,其用户既涉及B端企业又适应C端求职者,且两个方向的市场需求都是巨大的。


但是,从AI招聘,AI求职市场发展这个阶段来看,这个赛道的产品可以说是毁誉参半,用户对AI招聘求职产品的评价褒贬不一,这其中,既有对产品智能性的判断,也有对AI介入招聘市场涉及职业伦理的讨论。


然而市场对AI的需求依然是丰富的,通过一些表现优势的产品,我们可以了解到当下AI求职招聘赛道的主要产品布局方向,但同时,换个视角,我们从市场反馈中也可以更深层次的挖掘求职者和招聘方的困境,给AI产品的市场拓展方向提供思路。


AI驱动下,招聘智能化的优势何在?


Tech1M成立于2022年8月1日,主要提供人工智能驱动的招聘自动化和技能评估软件服务。该公司的解决方案可以帮助企业快速吸引、评估和雇用候选人。


Tech1M通过超越简单的自动化,将招聘重新想象为一个人工智能主导的流程,与人类招聘人员充分协同工作。将焦点从繁琐的流程步骤转移到有影响力的结果,解决了长期存在的数量超载和管理负担问题。


打开Tech1M虽然其页面可以为用户提供职位搜索的功能,但是从整体上,Tech1M的业务更侧重帮助招聘方降低招聘成本,提高招聘质量。


Earlybird AI则更偏向于求职者端,平台利用语音人工智能助理与求职者互动。求职者可以与助手互动,分享个人和职业生活的细节。Earlybird AI的人工智能工具会对这些回答进行分析,找出可能阻碍求职或就业的关键挑战和需求。


Earlybird AI更侧重通过算法来对数据进行分析,进而针对用户的兴趣提供就业指导和支持。一个比较有意思的细节是,在Earlybird AI产品中,其采用尖端技术推动语音识别,可以准确的识别各种语言的方言和口音,以确保来自不同地区的人的表达能够被清晰的理解。


其非常强调语言优势,其产品覆盖多种语言,特别是母语不是英语的用户,也是Earlybird AI特别关注的受众群体,其宣称要培养一个全球化的社区。因此,其产品侧重打破语言差异。


Earlybird AI成立于2022年,其产品旨在提高敬业度、效率和有效性,从而帮助一些失业和低薪的工人更好地融入职场。


在此轮融资中,包括Google、Resolution Ventures、Ada Ventures、Syndicate Room的Access Lightbulb Trust以及一系列知名女性天使投资者Andrea Sinclair、Berthe Haile和Pip Wilson等都为其提供了支持。


和Earlybird AI类似,一家由华人创办的AI求职助手产品Jobright AI在美国市场崭露头角。


Jobright AI成立于2023年,是一款职位搜索AI助手,这款产品可以帮助用户发现理想的职位,提供筛选后的匹配项,会根据求职者展示的技能来帮助他们筛选工作,而不是仅仅限于一个工作岗位的名称。


由于目标用户是求职者群体,Jobright AI还提供AI简历修改服务,几分钟即可生成专业品质的简历,号称“6秒抓住HR的眼球”。


相比于Earlybird AI那种只针对低收入失业人群提供求职支持的AI工具,Jobright AI的求职用户群体覆盖范围似乎更广泛一些。


Jobright AI也有自己非常倾向的求职群体,那就是持有H1B签证的工作人员,针对此类求职人群的需求,Jobright AI提供了职位搜索支持,包括一些远程工作岗位的搜索支持。


Jobright AI 由华人创业者Eric Cheng 创立,该平台集成了超过800万个职位,每天自动更新 40万+新职位,并过滤大量虚假职位,目前主要服务于美国市场。


对比三款产品我们可以发现,Jobright AI对求职者群体的触达面比较广泛,Earlybird AI针对特定职业群体提供求职支持,用户群体比较垂直,但是优势在于其为用户提供多种语言支持,Tech1M比较关注从招聘端提高效率,利用AI技术帮助企业提升招聘质量。


和其他AI工具类产品在功能上的大同小异不同,AI招聘求职类产品在功能上有明显的侧重,服务的用户群体更细分,提供的工具支持也很多元。


这给AI招聘求职工具产品市场提供了新思路:招聘,求职赛道使用AI技术,可以切入更垂直的功能市场,也可以针对特定招聘需求群体进行功能拓展。


但是,AI求职和招聘市场的真实需求是怎样的?当AI介入求职和招聘环节的时候,用户真正的痛点又存在于何处?


数据、隐私、伦理的困境


“当我对面坐的是一个AI面试官的时候,我并没有觉得很放松,反而有一种不太受人尊重的感觉”,一位用户在社交平台分享了自己面对AI面试官的经历。


但也有人表示:AI面试官可以让我很放松,而且他的问题我可以同时用AI工具搜索来找答案,这算作弊吗?


用AI面试AI,算作弊吗?用AI面试AI,企业能招到满意的候选人吗?


在AI招聘诞生以来,类似的声音从未停歇。


对于产品研发团队来说,去了解用户在面试和招聘中的痛点,进而在AI产品中进行优化,需要的不仅仅是技术支持,更需要大量的数据支撑,甚至会涉及到用户隐私信息等。


比如AI招聘应用想要对用户简历进行优化,简历内容自然是用户隐私,那么,AI处理简历的过程中,这些敏感信息能够得到完善的保护吗?


无论是AI之于招聘端还是AI之于求职者,在AI招聘诞生发展以来,用户层面的多个痛点尚未得到解决。


首先,AI招聘如何保证带有一定主观性?不做“智障招聘官”。


AI招聘的一个优势在于能够对面试者反馈的信息进行客观分析,但面试这件事,客观或许并非绝对优势。


部分面试者在社交平台吐槽,自己在AI面试过程中遭遇了对面的“人工智障”,其最明显的表现就是,AI面试官给出的面试题目比较机械化,虽然AI工具在接收求职者答案的过程中迅速对其中的信息进行分析,进而生成新的问题,但是这种基于语言信息筛选反馈出来的新问题,往往带有一定的程式化设定特点,让用户有一种“问出来的问题很AI”的感觉,因而在回答这样的问题过程中,面试者想要表现出自身特点和个性就会稍显吃力。


去掉“AI味儿”反而是AI招聘类应用最需要表现出来的,让AI稍微有一点人的主观判断意识,反而是当下AI招聘产品可以参考的方向。


其次,求职者端对AI求职工具的需求是什么?


很多AI招聘产品会将重点集中在如何呈现更多信息,如何让招聘流程显得更智能化,比如让AI面试官的回答更像人,这固然是一个重要方向。


但是站在求职者的角度,他们需要的不仅仅是面对一个更像真人更有思想的AI招聘官,在面试的前一个环节,也就是筛选岗位的阶段,他们的需求痛点就已经非常明显,那就是如何在海量的招聘岗位中寻找到更契合自己能力的岗位。


具体来说,在面对一条招聘信息的时候,如何快速判断其技能要求是否与求职者相匹配;招聘岗位的核心吸引力是什么;企业是否有过不良记录;面试官的回复率如何;甚至这个岗位是否是“幽灵岗位”等等……


相较之下,求职者对AI招聘应用的需求更明确更具有针对性,从技术的角度来看,想要通过AI问题解决求职者对信息差消除的痛点,难度并不大,但问题在于这其中涉及到信息的安全保密,对企业信息的调研是否会触及行业道德和底线。


试想,如果一款面向求职者的AI产品能够为求职者提供幽灵岗位识别,通过多元化的数据给出面试企业的口碑判断,对面试官的回复专业度有打分制反馈,对岗位技能要求和求职者简历能够迅速匹配,这样的AI产品完全想用户之所想,简直是“BOSS直聘+看准网”的结合体。


但问题也随之而来,关于数据的安全,隐私,以及对企业的评价是否客观,这其中是否有“误伤”的可能等等,背后的问题和隐患该如何解决,尚未找到答案。


结语


本质上来看,招聘和求职赛道对AI产品的需求依然是根源于信息处理,海量信息的筛选整合之后,AI面试官和AI求职助手会成为招聘者和求职者的重要信息处理工具。产品功能优化过程中,则需要面临技术,安全,隐私以及行业伦理方面的考验,从大的行业趋势来看,招聘和求职赛道对AI技术的应用有很大需求,但如何破解隐私,数据的困境难题,需要进一步去探索。

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