你的下一任老板可能是AI
“刚开局心态就崩了,面对真人都没那么紧张,磕磕绊绊没答几句 , 就被提醒超时,眼睛不知道看哪里 , 动作显得僵硬奇怪 , 每道题都草草收场 , 到最后直接放弃,和AI大眼瞪小眼干坐了两个小时 。”
即将毕业的应届生杨蕾(化名)参加了六场面试,可无论是上市公司还是国企,都发短信通知,要先AI面试才能进入笔试和真人直面环节 。
社交平台上,杨蕾并非个例,毕业生们对AI面试充满了新奇感 , 吐槽也不少 。但即便C端体验并不好 , 企业仍然对AI面试乐此不疲 。据 linkedIn调查报告显示 , 近65%的招聘人员在招聘过程中使用了AI,89%的HR认为人工智能将改善候选人的申请流程 。
企业对AI面试的需求爆发,HR SaaS服务商和招聘平台们顺势切入,开启了智能化转型 。据光锥智能了解到,目前,AI已渗透在招聘岗位撰写、面试、人才评估等流程,AI面试作为最核心的一环,成为用户频繁接触的场景 。
聚焦AI招聘,国外有一波初创公司跑了出来 。
HireVue针对视频招聘场景,推出了对应聘者能力实时评估功能;Paradox、humanly在招聘咨询环节为企业配备招聘助手,一对一解答问题 , 自动预约面试;linkedIn在撰写简历环节,推出AI写作建议功能,帮助应聘者修改简历,为招聘人员撰写职位描述 。
6月底,进入了招聘季,国内SaaS厂商们虽然略慢一拍,但也迭代出了新品 。
6月28日 , Moka发布AI原生HR SaaS整体解决方案和AI HR 伙伴 , 推出简历智能初筛、定制面试题、AI写面评、对话式BI和员工Chatbot等功能 。
6月15日,58同城推出“AI招聘超人”,可生成招聘启事、面试题目;6月9日 , 智聘推出智能修改、编写简历小程序;5月26日 , 薪人薪事发布全X-AIM及AI小薪,HR可直接以问答形式,和助手交流;5月25日,北森发布AI产品个人领导力教练Mr.Sen,帮助新晋领导转型适应、团队管理、绩效反馈 。
AI招聘的火热似乎又为HR SaaS注入了新的想象力,但关键问题在于 , 当下的场景应用能否解决HR SaaS的旧疾,用户“猎奇”心态过后,究竟能为赛道修炼出哪些内功 。
三面三败后,我开始攻略AI
目前AI面试主要分为两大类,一类是类似于入职心理测试题 , 一类是企业设置的问答题 。
前者需要结合情景 , 回答遇到相似情况如何处理,结束后会立即生成一份关于学习能力、沟通能力、团队合作、抗压能力等能力报告 。后者更偏重专业能力考核,涉及中、英文对答,数学推理等问题 , 需要等面试结束一段时间后才能收到反馈 。
这种面试像过流程,只能问一些有正确答案参考、机械化的问题 。
不少面试者反馈,AI面试标准模糊,有的公司会披露 , 有的就是“盲盒”,被刷下来也不知道原因 。
比如,某食品公司的 AI 面试评分构成为,面部身体语言(55%) , 要求为面部表情自然,尽量直视镜头,不要左顾右盼;语音语调(38%) , 要求语速中和 。令人不解的是,最能表现应聘者能力的“回答内容”一项竟然只占7% 。
这些面试考核标准并不合理,也十分“套路”化,很快就有人掌握了攻克AI面试考官的密码 。
“零offer , 一共投递57家83个岗位 , 其中36家54个岗位被挂,AI面试失败占了10% 。”
以上是小蓝(化名)去年秋招的战绩,最让其耿耿于怀的是,意向最为强烈的三家公司,被AI拒之门外,最终三面三败 。
来到今年春招,小蓝一心想要避开AI的雷坑,可打开招聘网站后傻眼了,“能叫上名的公司都用上了AI面试,跟去年比数量至少翻了一倍 。”
既然避不开,小蓝决定拿下“AI老板” 。小蓝在各个AI面试软件中摸爬滚打,结合反馈和失败经验,从语言、眼神、表情、动作等各方面形成了一套攻略法则 。
比如语句要连贯,不能有“嗯、啊、额”;眼神要固定一个地方,不能飘忽不定;要加手势动作辅助 , 但不能遮挡脸;多用首先、其次、然后等逻辑连接词等 。
“对这类结构化的BEI测试,核心就是琢磨AI想要什么,然后通过表达来帮助它快速捕捉 。”靠着这份攻略,小蓝顺利地拿下了第一个offer , 并且帮助了很多求职者 。
越来越多的人钻AI的空子,企业人才招聘风险就会增大,可能会出现,没能力但掌握了套路就能被选上 , 但有能力套路不深就会被淘汰的情况 。
不过企业并未表现出过多忧虑,某位公司HR表示 , 目前这个阶段 , AI评分与人才的优秀程度并没有很深的关系 。
“AI面试只是增加了一环,结束后还有HR、部门主管等专业人士的面试 。即使是AI评分很高的人,在真人面试环节中也会再次考核 。”该HR表示 。
微博别乱发 , 小心AI会告状
一位资深HR向光锥智能表示:“这几年很多时候无法线下面试,做AI面试的公司业务还不错,国企、央企、大公司需求很大 。我们实地看完面试报告,评估结构很清晰 , 至少超过了大多数初级HR 。不过ChatGPT一来,他们的危机感直线上升,不得不大幅度地改进产品 , 向更智能化的方向努力 。”
其中 , 改进最大的部分,就是面试分析,这也是面试官能力中含金量比较高的部分 。
AI招聘公司HireVue,会在视频面试的过程中嵌入AI分析能力 。
HireVueAI系统会给每位面试者建立档案,AI会实时将交谈音频转换成文本,分析其中的关键词 。比如,在回答关于团队合作的问题时 , 用“我”而不是“我们”,得分会更高 。
(图源:HireVue官网)
对每位候选人的评估贯穿全过程,并且能在最后生成一份专属报告 。当HR回顾应聘者的表现时,所有人的排名、能力分布、各项分数一览无余,且分析过程清晰、可重复查验 。
(图源:interviewer AI官网)
为了提升面试者初筛的效率,有人用类似ChatGPT的产品来与应聘者对话 。
【你的下一任老板可能是AI】每当有应聘者来咨询时,humanly的对话机器人会调用特定角色对话模板库,自动向候选人提问,以了解应聘者的技能、背景,并实时在对话中分析能力、潜在价值 。
“招聘中最大痛点有两个,一是撰写工作描述,因为其费时又费力;二是挖掘和匹配合适的候选人,有75%的招聘人员表示这是最重要的 。”linkedIn专家称 。
humanly透露,95%的候选人参考资料筛选可在48小时内完成,通过AI助手自动筛选和安排岗位为公司节省了约60小时 。
在面试中“听其言”固然重要,但“观其行”也必不可少 。目前 , 已经有公司在测试通过AI和爬虫 , 抓取应聘者社交账号所发布的信息,来分析应聘者的爱好、生活方式、性格等,从更感性的角度补充简历缺失的信息 。
在某社交平台上,一位技术人员展示了自己开发的AI机器人,在对某用户的个人页面和发帖内容检索后 , 给出了该用户的“健身达人”、“积极乐观”、“坚韧不拔”、“热爱生活”、“善于分享”几个关键词 。该用户发表了一条从150斤减到100斤的视频,AI分析解读,从其减肥经历中得出“她是一个有决心、有毅力”的人 。
(图源:即刻)
这种正向积极反馈可能是未来老板们所喜闻乐见的 , 但其负面作用也不小 。有国外测试显示,假如你不小心在推特上吐槽了几句同事 , 发了几句牢骚,AI 也可能将之判定为“性格不稳定、缺乏团队精神” 。
AI不是HR SaaS的解药
根据灼识谘询的资料,中国云端HCM解决方案市场规模将于2026年进一步增长至人民币303亿元,2020年至2026年的复合年增长率为38.2% 。
在市场机遇驱动之下,北森等一众HR SaaS服务商将云端HCM解决方案视为业务重点,并成为其主要收入来源 。
北森招股书显示,2019财年—2021财年(截至3月31日)和2022年上半年,云端HCM解决方案营收分别为2.09亿元、2.59亿元、3.49亿元、4.63亿元和2.53亿元,营收占比分别为54.7%、56.6%、62.7%、68.2%和72.2% 。
(图源:北森招股书)
具体看北森云端HCM解决方案内容包括 , 招聘云、测评云、核心人力解决方案、绩效云、继任云等 , 这也是多数HR SaaS厂商的主要业务 。
而此次 HR SaaS行业智能化升级,是在核心业务的个别环节中增加一、两个功能,如一键生成岗位信息介绍、AI面试、智能简历筛选等 。这意味着目前AI基础能力还没有被完全释放,AI对HR SaaS的智能化重塑仍在早期阶段 。
相比国外,国内 HR SaaS还处于补齐技术阶段 。虽然AI还有很多环节没有渗透,产品水平参差不齐 , 但这也只是暂时的过渡 , 就如同国内三个月HR智能SaaS从无到有 , 三个月后未尝不可出现一批能对话、能分析的应用产品 。
大模型带来了新一波升级 , 要想不掉队,就要看HR SaaS厂商能不能快速反应 , 与AI技术结合,完成产品化 。
北森身上也反映出HR SaaS行业的一些通病 。已经上市的北森仍面临连年的巨额亏损 , 2019年至2022年(截至3月31日止),其净亏损分别为6.9亿元、12.67亿元、9.4亿元、19.09亿元 。
同时 , 衡量SaaS盈利潜质的关键性指标——毛利率,出现了下滑的迹象 。招股书显示,截至2019年、2020年、2021年及2022年3月31日止财年以及截至2022年9月30日止六个月 , 其毛利率分別为60.6%、59.8%、66.4%、58.9%及54.0% 。
商业化的困境迫使HR SaaS要牢牢抓住AI救命稻草 , 但无论国内外,产品应用还在早期,即使获得投资的公司也多处于天使轮 。AI或许能在提效、产品创新等方面带来新的改变,但在商业化方面表现仍尚未可知 。
之前SaaS行业一直被诟病同质化严重,HR SaaS在大模型影响下的确长出了一些新功能,但似乎又走向了另一个同质化怪圈——对话招聘,浏览国外七八家公司官网后发现,该产品覆盖率几乎达到100% 。
北森在今年AI新品发布会也曾表示:“基于大模型设计的AI场景,并无技术难点,如果各个厂商均基于国内几家主流大模型设计,最终大家在产品上会走向趋同,无法建立差异化 。”
由此可见 , 智能化虽性感,但竞争激烈的市场中,如何为用户提供附加价值仍是难题,对话的质量、评估的水平、人才匹配度将成为企业决定是否买单的考量因素 。
既然智能化并非HR SaaS的解药,兜兜转转又回到原点 。技术壁垒不高、同质化严重、商业化的的问题依然存在,最终比拼的还是最本质行业的know-how 。
重要的是HR SaaS公司要在招聘、测评、人事、绩效等各个环节沉淀下经验,形成可信的行业标准,以便可以快速训练AI机器人,在个性化微调后,解决公司在人才选择、评估、发展的痛点 。
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