我请AI帮我招个人

终于。又一年的金三银四来了。

新业务要开展、核心员工离职、大型活动策划，等等等等。这一堆麻烦事，终于可以快点招到人来做了。

可是，可是，能不能更快一点？产品上线迫在眉睫。关键业务严重缺人。急。急。急。

最好最好，新人一周能到岗，两天能上手。

嗯。我不知道你有没有考虑过。或许有一个更快的方式：AI招聘。

根据麦肯锡的报告，他们调查了很多公司，现在65%的公司已经把AI使用常规化。

（图片来源：麦肯锡报告，AI在企业里的应用在去年陡升）

其中，成本下降最多的功能，就是“人力资源”。

嗯？HR的工作难道可以被AI取代了吗？还是说，只是“炒概念”，空穴来风？AI招聘，到底可以提效多少？我很好奇。

关注我们的老读者可能知道，年后回来，我们在招人。

碰巧前几天，视频负责人来敲响了我办公室的门。她向我咨询说，想探讨AI如何提升各个岗位的工作效率。她就琢磨，从招聘环节切入，让我思考一下，过两天能不能配合他们拍个视频。

我回答说，不用。

负责人可能没想到我立马拒绝了。她愣了一下。

的确，接下来我的行程很满，不一定有时间。但这不是重点。重点是，这件事或许不用这么复杂。

不用思考一两天。现在，我们不妨用AI工具试试，过一遍招人流程。

就拿最基本的招聘流程来测试一下吧：1）岗位说明。2）筛选简历。3）辅助面试。

这几个步骤，咱们试试用AI来帮忙。别说，尝试走了一趟流程下来，还挺有意思的。

来来来，坐。我演示给你看看。就拿我们正在招的“视频内容策划编辑”来试试吧。

我打开了Get笔记APP，坐在视频负责人对面，摁下了录音键：“你是视频负责人，现在要招一个视频内容编导。请你先说说，你想招的岗位，需要怎样的人？”

第一步，岗位说明：要知道自己招什么人

接下来，我们只花了5分钟，录了个音。这一步，得到了一份“岗位说明”。

“岗位说明”的撰写太重要了。可遗憾的是，这一步总是不被重视。

你会发现，市面上许多职位描述，有的是复制粘贴以前的，有的甚至去抄一抄其他公司同岗位的描述，就张贴出去了。

以前，这样做或许还能行。但现在，随着分工越来越细、对人才要求越来越复合，好的招人描述，不好写，更不好抄。

招人，重在“匹配”。

就像是，你就想吃椒盐土豆，但是走遍市区都找不到土豆的影子。你要么委委屈屈吃个蒸芋头，要么继续找下去。

可是继续找也有时限，肚子会饿，经不起等待。委屈找个不想要的，吃着也不开心。怎么办呢？以前我在5商里写过。饿了去拿，是采集思维。人才从土地里长出来，是农耕思维。

后者，是许多大公司选的人才培育办法。

这让我想起早期在微软面试。那是1999年了，突破7轮地狱难度的面试，我进公司的时候一共才80多人。接着，由于业务扩展需要，要从80多人扩展到400多人。

可是，放眼全市场都没有这么多对口人才啊，怎么办？答。去高校找“种子”，自己培养。

很多大企业都有这样的“人才培养计划”，时长3到5年，就是为了自己去“种”人才。

但，不是所有公司都有微软的号召力，也不是所有公司都有足够厚的底子慢慢培养种子。

如果不靠号召力，不靠种子培养，对口的复合型人才，市面上几乎也是一定存在的。就要看你能不能吸引来。

所以，招人启示，或者说职位描述，是一定要认真对待的。做好了，能为后续的步骤省下许多时间成本。

“认真对待”四个字说来轻松，真正执行起来，很花精力和时间。有时候是实在不知道怎样写，才能吸引来对的人。

怎么提效呢？

我在去年的年度演讲里也说过，想真正感受到AI的魅力，我们得从观众席跳到球场上，开始用。

这招人的第一步，我们不妨试试，用上语音转文字的AI软件，把招人需求录成文字稿。

不需要你准备得多好，关键在于立刻开始。于是我跟负责人说，按自己的逻辑，想到哪里讲到哪里就行。

如果你不知道怎么挖掘招聘需求，或许也可以参考这个框架：

1、岗位概述

我们要招聘一位视频内容编导，主要负责商业知识类视频脚本的创作。

这位编导需具备将复杂商业知识转化为既有趣又实用内容的能力，让读者从中获得价值。

2、核心职责

其具体工作内容如下：

首先进行选题。挖掘有价值的商业选题，并将其编写成脚本。

此外，编导还需具备一定的剪辑知识，熟悉市面上常见的剪辑工具，如剪映、PR、AE等。

虽然不需要亲自剪辑视频，但要了解画面运用、视频节奏和视频语言等方面的知识，以便能与视频剪辑人员进行有效沟通。

3、任职要求

我们希望应聘者最好有在其他媒体公司的工作经验。

最好是与我们类似的商业媒体，比如36氪、吴晓波频道这类商业媒体或商业自媒体，它们与我们的需求更为契合。还有像创业黑马、第一财经等。

一时之间我可能无法列举完全，但这类商业媒体和自媒体中，有过脚本撰写经验的人是我们的目标。

接下来，谈谈对这位视频内容编导教育背景的期望：我们希望应聘者最好拥有本科学历，若为传媒专业出身则优先考虑。

4、软实力要求

在软技能方面，我们有以下要求：

其一，学习能力要强。

如今，无论是工具的更新，还是AI技术的应用，迭代速度都极快。学习能力强的人，能够更快地掌握并运用更多工具，从而提升工作效率。

其二，抗压能力要好。

媒体工作任务繁多，有时工作节奏会非常紧凑，因此需要应聘者具备较强的抗压能力。

除此之外，暂时没有其他额外要求。

我想起来了，还有一点很重要，应聘者要对我们的商业内容感兴趣，最好看过我们公众号和视频号的内容。这样，他们在创作未来的内容时才会更有激情。

很好。负责人一边讲，这些内容，就一边同时生成了文稿。

顺带一提，这一步我用的AI工具，是得到开发的Get笔记APP。我用了一阵子了，进化岛最近的日课，我都开始拿它来录。

（Get笔记截图）

它有一个极为出色的功能：校准。它会自动去除口语中的语气词、错别字，对表达不当的地方进行调整，让句子和段落更加完整。

但是到这里，只能算是有了60-70分的内容。说的，都是“我需要你具备什么”。除此之外，还有一个重要部分没有提及，那就是“你可以从我这获得什么”。

我追问负责人：“你觉得这个职位除了有一定范围的薪水外，还有什么特别吸引候选人的地方，能让他们看到后特别想来呢？”

于是，我们又增加了这样一部分：

5、岗位吸引力

“首先，我们整个内容团队的工作氛围非常好。

其次，在我们这样的内容生产团队里，员工成长速度快，可能花一年时间就能获得两年的成长。

在这里，员工能不断学习，提升商业知识，将学习过程转化为工作成果。我认为这对他们来说很有吸引力。”

漂亮。到这里，岗位说明的基本内容就具备了。

接着，我们就把这个同时生成的完整文稿，交给另一个AI工具，请它来生成一个岗位说明。

这里，也斗胆和你分享一下我临时口述的提示词：

我下面会给你一段我跟一个业务负责人的沟通。

我们正在打算招个职位，这职位需要什么的能力，他平常要做什么，就职位的那个软技能、硬技能和我们能提供的东西是什么，在那下面一段文字里面大概都讲清楚了。

你帮我根据下面这段文字呢，生成一份完整的职位说明。

这份职位说明的目的是发在一些招聘网站上面，让应聘的人清楚的知道这份职位适不适合他。以及他有没能力去做，他有没有兴趣。

在描述职位说明的时候，要结构清晰，把所有的要点都讲清楚，以避免更多的一些不清楚所导致的沟通的成本。

最后也要讲清楚这个职位对他的吸引在哪。

哇。结果出来后，挺惊艳的。这样跑出来的版本，基本上就可以直接用了。请看图：

(图片可上下滑动）

我们知道，一份专业的岗位说明，至少会包括“职责”和“要求”两个部分。而这些，AI给出的整理，确实都具备了。

不仅如此，它把职责分成三个部分，分别是选题策划、脚本创作以及跨部门沟通。嗯。这的确是视频编导最重要的三个职责，列得不错。

另外，要求方面，也分了软硬技能、工作经验、教育背景。最后的吸引力部分，完成度也非常高。

它还帮忙补充了“字幕、音效和转场”。这比讲的时候，理得还清晰。

以前，一份岗位说明，我们的HR同事要花几个小时，甚至一整天的时间去写。而且对于一些专业度比较高的岗位，HR还需要不断跟负责人来回来去沟通。

如果理解不够深，或者描述不够好，那么时间花了，效果也依然平平。

我觉得厉害的是，用AI辅助这个环节，整个过程居然只缩减到了5分钟左右。甚至，AI能写得比你专业。因为它背后有海量知识库，能补充出来你不知道的信息。

好了。职位描述搞定。不过，这才是万里长征第一步。

接下来，简历雪花似的涌过来，又怎么筛选呢？

第二步，筛选简历：让AI工具帮忙做初步决策

这第二步，就要开始做决策了。A和B哪个好，你想做好初步判断，是有方法论的，那就是：决策树。

换句话说，就是根据关键要素，给不同的项目打分。比如，候选人有多少年工作经验？掌握了多少相关技术？教育背景是否匹配？等等等等，1-20分，每项给几分？

这些项目维度，如果完全用人力，就是需要负责人和HR一起，把需要考量的维度讨论出来。然后，在看简历的时候，前后对比，挨个写结果。

如果只有两份简历，还好说。但要是20份、200份、2000份呢？那就是海量的工作。而且，很容易“误诊”，看了后面的，忘了前面的。

现在，我们把简历交给AI工具，让AI来完成决策树搭建和打分的步骤。

前面，我们收到了10份简历。我就琢磨，干脆就把这10份简历PDF，拖到AI聊天窗口，让它来试试判断，哪些人更适合面试。于是，我是这样给它提要求的：

请帮助我根据我给你的这个岗位的具体的说明，给这10个简历进行一个排名打分，打完分之后按照倒叙的方式给我输出个表格。表格是每个人你给他打分的情况。

你要具体地说明，以及你最后决定邀请哪些人来参加面试。

点击发送后，我等了几秒。我看到AI工具自动往下回复，还挺条分缕析的，很快，它就自动回复了我三个模块：1）维度考量。2）表格打分。3）筛选建议。

每一个模块，它都详细说明了，自己从哪几个维度来考量的。有意思，这一步其实就是搭建“决策树”的体现。

比如这次我们准备招视频编导，候选人工作多少年了？访谈过什么人物吗？制作过什么视频？数据如何？有过团队合作经验吗？是不是传媒相关专业毕业的？

这些维度，AI自动总结好了五点，所以会是根据下图里的这五项来进行打分：

几乎同一时间，它就已经打好分了，并且从高分到低分来排序。结果出来就是十几秒钟的事情：

在看结果的时候，我观察到，它每一个项目总分似乎有差异。这是为什么呢？

于是我就继续追问它，每一项目的评分标准是怎样的。于是得到了非常完整的解释：

有意思的是，一共5个维度，它并没有简单地平均分配100分，给每一项满分设置成20分。而是，根据项目重要程度，各有高低。

对此，它也给出了它的理解。因为编导岗更看重实际工作和专业能力，并且它认为“访谈和人物专访”的专项经验最为重要，所以这两项是25分满分。而教育背景只是辅助因素，所以是10分满分。嗯。挺合理的。

最后，它也贴心的把它的推荐候选人以及推荐原因列在了下面：

（为了保护面试者的隐私，做了名字脱敏处理）

更重要的是，这个过程，只用了1分钟不到。

我们人工对了一下简历，觉得挺有启发的，跟我们的判断差不多。那么，接下来，我们就可以继续测试下一步，面试。

第三步，辅助面试：AI给的建议和负责人一样

这第三步，就意味着要和AI进行语音交互了。

首先，我试着告诉AI工具，应该怎样去面试之后的候选人，以及面试这个人的核心要求。我想着，尽量把要求说得详细一点，大概是这样：

下面我会给你一份关于面试的要求。这个人的岗位说明贴完给你之后，我将会打开语音功能。

请你根据这个岗位说明，对即将来面试的候选人进行一个差不多XX分钟左右的一个面试。

面试的结果围绕着岗位的需求，然后尽量挖掘他的核心能力是不是匹配这个岗位。

你准备好了之后，我将打开语音对话功能。

接着，我把第一步产出的岗位说明，发给了它。

起初我们只是抱着测试一下的心情。所以只提了“进行5分钟面试”的要求。好。接着，它告诉我它准备好了，可以打开语音功能了。我就喊来相关岗位的同事，来简单参加一下这个面试。

（破冰的对话）

测试这一步的时候，我看着同事和AI面试官的交互，一边喝着咖啡，一边思考。天呐。AI已经进化成这样了吗？

我的AI面试官，不仅能理解人的话，还能围绕着这个面试的岗位，不断追问更专业、更深度的问题。

比如，除了亮眼的成绩，对于工作中是如何面对挫折的场景问题。它会这样问：

在你的过往经验中，是否遇到过一个最初不被看好，数据上不亮眼，但是通过调整角度或者决策包装，最终让它的传播效果超过预期的案例？分享一下你的思路和做法。

接下来，有了基本了解后，它还会再进一步问实际工作中会遇到的问题。

我们的团队比较强调高效协作，特别是和剪辑团队的沟通。在这个项目中，你和后期团队是如何配合的？你会如何确保脚本内容最终能够在视频呈现上达到预期效果？

那假设你加入我们的团队，面对一个完全新的商业选品，需要从头策划并推一个视频项目，你会如何安排你的工作流程有哪些关键步骤你认为是不可或缺的？

我们的内容团队节奏快，任务量大，你觉得自己在高强度的工作环境下，如何保持高质量的内容输出？你有没有一些自己特有的方法来应对压力？

在这一来一回的面试之后，我继续追问AI要个面试反馈：

请对你刚刚你面试的这个人，给我一些结构化的反馈。

就这样，一步步，在我的引导下， AI面试官从核心能力、岗位匹配度方面，对面试的候选人进行了全方位的评价。最后，还会给出录取建议，专业程度实在让我惊叹。

后来，我们在主笔的面试里，也试着简单参考了一下AI面试官的意见：

年后，我的HR和公众号负责人面试了两位主笔。我让他们在讨论前，等一等，让AI来分析一下。结果，AI分析的结论，和他们俩的判断，几乎一模一样。

岗位说明。简历初筛。辅助面试。这三步，就是一次基本招人的全流程了。

4分钟。1分钟。5分钟。从头到尾，只花了10分钟左右的时间。

哈。这效率。

最后，这些流程，我在视频负责人的邀请下，拍了个视频。视频放在下面了，感兴趣的朋友可以点开看看：

这还只是我一拍脑袋，拉着同事当即就开始做的效果。之前参与过招聘的同事表示，比之前完全自己干，实在是要省掉太多时间和精力了。

一周后。

我跟团队再聊起来，发现他们用得最多的还是第一和第二步。到了第三步面试，依然是更愿意自己亲力亲为。

这在我意料之中。

而且，前面两步，更多是让AI来“辅助”和“给灵感”，启发启发。第三步，始终还是想要面对面线下见到人，去感受跟他相处是什么感觉、未来愿不愿意和他一起共事。

不过，HR会跟我分享，平时一些岗位专业的问题，会提前让AI面试官预演，的确能给她很多灵感。

是啊。职位说明和简历筛选，还能用AI工具来帮忙提效。但是到了面试这一步，尤其是对于一些更重要的岗位，只靠AI打分，还是不够。

就像是小米创始人雷军说的那句，“找人是天底下最难的事情。”

人才招聘市场上，有一个3:4:3法则。

3成的人，是主动投简历换工作，在市场上“流通”的。4成的人，对工作满意，要是有好机会找上门也会考虑，但是不会主动去找。

而剩下3成的人，是最优秀的。因为太有价值了，他们几乎都被股份、奖金、合伙人计划等等雇主的激励政策，“绑定”在了重要岗位上。

这三种人，一层比一层更优秀，一层也比一层更难招聘。

目前，AI招聘能帮忙的，可能更多是从头3成主动找工作的人里面筛选提效。但是后面两层的人，他还需要雇主的“诚意”。

什么是诚意呢？雷军当年招纳贤士的那些故事，或许就是典型例子。

比如为了找到硬件负责人，雷军亲自面了100多个人，甚至对于里面一位特别出色的硬件工程师，打了足足90多个电话。

比如为了邀请友商总工程师，他能把原本计划2小时的面试，生生持续了12个小时，曾把人聊得体力不支，对方终于被打动，加入了小米。

面试，也是一次双向选择。你面试求职者的时候，求职者也在看你，是不是心中有火眼里有光，是不是真的可以带他去到光明的前途里去。

这些，是AI招聘暂时无法取代的部分。

平时，我也会号召同事们，多想想，可以把AI应用到哪些地方。作为一个学习型组织，同事们也很配合，平时有一些不错的想法，也会来主动和我探讨。

但是前几天，我有了另一种感悟。

我专程到北京，去和几位AI领域的专家交流，探讨他们如何应对AI带来的快速变化，以及AI技术到底发展到什么水平了。

交谈期间，我突然有了一个醍醐灌顶的想法：推动AI应用不仅是技术问题，更是管理和文化问题。

虽然现在很多企业都承认AI有着巨大的潜力，但是落到具体业务上面，似乎应用得很艰难。员工们更愿意坚持以前的做法，而不是拥抱AI的变化。

我知道，有的担心AI抢了自己的生意，有的担心AI会取代自己。

怎么破局呢？我认为，关键还是要找到大家最不愿意做的事情。

比如，作图的同事最不喜欢重复制作十几张差不多的图，就让工程师和AI工具帮他优化。他就会发现，AI工具是去帮忙的，而不是“添乱”、“增压”的。

这样，大家就会有更多的使用动力，从而大大提效：如果AI能帮忙完成这些工作，而且不影响工资，那为什么不试试呢？

具体到今天聊的招聘上——

快速生成岗位说明，这是给员工便利。帮忙给简历打分，比如连AI工具都说“简历信息不完整，无法全面评估其访谈节目相关经验”的，就可以放到最后再看，这也是给员工便利。

人们真正担心的，是AI取代自己喜欢的工作。而不愿意做的琐事，自然希望AI来接手。

的确，AI招聘能帮助缩减最简单的流程。但是想要真正招聘到合适的人，付出的努力一样不能少。但是可以用AI辅助提效。

决定如何使用AI的，最终还是人。

祝你，通透。

祝你，提效。

共勉。

*个人观点，仅供参考。

观点 / 刘润 主笔 / 木言声 编辑 / 二蔓  版面 / 黄静

这是刘润公众号的第2533原创文章

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